Skip to main content
Log in

„Statistische Prozesskontrolle“ als Monitoring-Tool zur Evaluierung von Reorganisationsmaßnahmen

Untersuchung auf einer Intensivstation

Statistical Process Control as a monitoring tool for the evaluation of reorganisation measures

Investigation in an intensive care unit

  • Trends und Medizinökonomie
  • Published:
Der Anaesthesist Aims and scope Submit manuscript

Zusammenfassung

Rahmenbedingungen

Das Gesundheitssystem befindet sich – bedingt durch Wettbewerb und Ökonomisierung – in einem fortlaufenden Wandel. Die medizinische Leistungserstellung und insbesondere die Behandlungsabläufe werden reorganisiert, um sie den neuen Anforderungen anzupassen. Diesen Einschnitten in die Versorgungsroutine sind Controlling- und Qualitätsmanagementsysteme flankierend zur Seite zu stellen, um einerseits die ökonomische und andererseits die patientenbezogene Effektstärke zu monitorisieren. Benötigt werden Verfahren, welche wenig ressourcenintensiv eine zeitnahe und dennoch langfristige Erfolgskontrolle der eingeleiteten Reorganisationsmaßnahmen ermöglichen.

Methodik

In der Industrie wird zu diesem Zweck das Verfahren der statistischen Prozesskontrolle (SPC) angewandt. Die vorliegende Studie zeigt erstmals, dass die Übertragung dieses Monitoring-Tools auf die Medizin möglich ist: Monitorisiert wurden in einem intensivmedizinischen Setting jeweils die Prozessparameter Sedierungsdauer, Zeit bis zur anhaltenden Spontanatmung, Verweildauer auf der Intensivstation, Krankenhausverweildauer sowie Sterblichkeit auf der Intensivstation und 30 Tage nach Beginn des Intensivaufenthalts. Gruppe 1 umfasste 87 Patienten vor, Gruppe 2 umfasste 93 Patienten nach Prozessreorganisation. Die Reorganisationsmaßnahme bestand in der Implementierung eines neuen Analgosedierungs- und Weaningkonzepts.

Ergebnisse

In Gruppe 2 waren im Vergleich zu Gruppe 1 die Sedierungsdauer, die Dauer bis zur anhaltenden Spontanatmung und die Verweildauer auf der Intensivstation signifikant verringert. Die Krankenhausverweildauer und die Sterblichkeit auf der Intensivstation sowie 30 Tage nach Beginn des Intensivaufenthalts zeigten keine signifikanten Unterschiede.

Schlussfolgerung

Ökonomische und patientenorientierte Kennzahlen konnten mittels SPC zeitnah vor, während und insbesondere langfristig nach stattgehabter Prozessänderung erhoben und so der Erfolg der Reorganisationsmaßnahme evaluiert werden.

Abstract

Introduction

The German health care system is currently in a constant state of flux owing to enhanced competition and to the increasing focus on economic aspects. Medical services, especially treatment processes, are being reorganised in an attempt to adapt them to the new economic challenges. Ideally, radical reorganisation and streamlining of medical therapy processes should be accompanied by controlling and quality management systems. The purpose of this is to monitor the intensity of any economic and any patient-related (side)-effects. Business management techniques are needed that allow online and long-term performance reviews of reorganisation measures once initiated.

Methods

In industry, the method applied for this purpose is statistical process control (SPC). The present study demonstrates for the first time that use of this monitoring tool can be extended to the medical sector. In an intensive care unit (ICU) the following process parameters were monitored: duration of sedation, time to persisting spontaneous breathing, length of stay in ICU, length of stay in hospital, patient mortality in ICU and in the next 30 days after admission to the ICU. Group 1 was made up of 87 patients examined before and group 2, 93 patients after process optimisation. The main feature of the reorganisation was application of a new analgo-sedation technique and of the weaning concept.

Results

In group 2 duration of sedation, time to spontaneous breathing and length of stay on the ICU were significantly shorter than in group 1. The length of stay in hospital, patient mortality in the ICU and 30 days after the initiation of intensive care did not differ significantly between the two groups.

Conclusion

Economic and patient-related key figures can be evaluated with SPC. It allows online assessment both before and during process optimisation, and especially in the long term afterprocess optimisation.

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this article

Price excludes VAT (USA)
Tax calculation will be finalised during checkout.

Instant access to the full article PDF.

Abb. 1
Abb. 2
Abb. 3

Literatur

  1. Abrams HL, Hessel S (1987) Health technology assessment: problems and challenges. Am J Roentgenol 149: 1127–1132

    Article  CAS  Google Scholar 

  2. AT&T (1956) Statistical Quality Control Handbook. Western Electric Company, Indianapolis

  3. Benneyan JC (1998) Use and interpretation of statistical quality control charts. Int J Qual Health Care 10: 69–73

    Article  CAS  Google Scholar 

  4. Benneyan JC, Kaminsky FC (1995) Another view on how to measure health care quality. Qual Progress 28: 120–124

    Google Scholar 

  5. Bonetti P, Waeckerli A, Schuepfer G et al. (2000) Improving time-sensitive processes in the intensive care unit: the example of „door-to-needle time“ in acute myocardial infarction. Int J Qual Health Care 12: 311–317

    Article  CAS  Google Scholar 

  6. Clemmer TP, Spuhler VJ, Oniki TA (1999) Results of a collaborative quality improvement program on outcomes and costs in a tertiary critical care unit. Crit Care Med 27: 1768–1774

    Article  CAS  Google Scholar 

  7. Fasting S, Gisvold SE (2003) Statistical process control methods allow the analysis and improvement of anesthesia care. Can J Anaesth 50: 767–774

    Article  Google Scholar 

  8. Fellers G (ed) (1992) The Deming Vision: SPC/TQM for Administrators. ASQC Quality Press, Milwaukee

    Google Scholar 

  9. Konrad C, Schmeck J, Schüpfer G (2001) Statistische Prozesskontrolle zum Qualitätsmanagement in der Anästhesie. Anasthesiol Intensivmed Notfallmed Schmerzther 42: 946–950

    Google Scholar 

  10. Konrad C, Schupfer G, Gerber H et al. (1999) Detection of fluid volume absorption by end-tidal alcohol monitoring in patients undergoing endoscopic renal pelvic surgery. J Clin Anesth 11: 386–390

    Article  CAS  Google Scholar 

  11. Lagasse S, Steinberg ES, Katz RI et al. (1995) Defining quality of perioperative care by statistical process control of adverse outcomes. Anesthesiology 82: 1181–1186

    Article  CAS  Google Scholar 

  12. Montgomery DC (ed) (1997) Introduction to statistical quality control. 3rd edn. Wiley, New York

  13. Schütt B, Bauer M (2006) Qualitätsmanagement. In: Welk I, Bauer M (Hrsg) OP-Management: Praktisch und effizient. Springer, Berlin Heidelberg, ISBN 3–540–32925–0, S 31–42

  14. Seim A, Andersen B, Sandberg WS (2006) Statistical process control as a tool for monitoring nonoperative time. Anesthesiology 1005: 370–380

    Article  Google Scholar 

Download references

Interessenkonflikt

Die Studie wurde unterstützt durch ein“unrestricted grant” des International Research Center, Gent, Belgien (Drs. J. Poelaert, C. Roosens, G. Schüpfer).

Der korrespondierende Autor versichert, dass keine weiteren Verbindungen mit einer Firma, deren Produkt im Artikel genannt ist, oder einer Firma, die ein Konkurrenzprodukt vertreibt, bestehen. Die Präsentation des Themas ist unabhängig und die Darstellung der Inhalte ist produktneutral.

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Corresponding author

Correspondence to J. Poelaert.

Additional information

Anmerkung

SPC wird durch kommerziell erhältliche Softwarepakete unterstützt. So ist den Autoren bekannt, dass zumindest die statistischen Softwarepakete Statistica, Minitab und SPSS über entsprechende Module verfügen. Es wird kein Anspruch auf Vollständigkeit erhoben.

Rights and permissions

Reprints and permissions

About this article

Cite this article

Poelaert, J., Schuepfer, G., Umnus, A. et al. „Statistische Prozesskontrolle“ als Monitoring-Tool zur Evaluierung von Reorganisationsmaßnahmen. Anaesthesist 56, 599–603 (2007). https://doi.org/10.1007/s00101-007-1186-9

Download citation

  • Published:

  • Issue Date:

  • DOI: https://doi.org/10.1007/s00101-007-1186-9

Schlüsselwörter

Keywords

Navigation