通过可视化学习护士领导的重症监护外展服务,使用功能共振分析方法学习

科学领域:

• 医疗保健管理的管理
• 系统工程 系统工程
• 患者安全 患者安全

背景情况:

• 医疗保健需求弹性和考虑变化的质量改进 (QI).
• 功能共振分析方法 (FRAM) 有助于理解复杂的医疗保健系统中的弹性和可变性.
• 在QI项目的Deming周期中探索FRAM的实用性对于专业学习和流程改进至关重要.

研究的目的:

• 探索FRAM如何帮助专业人士和研究人员从复杂的医疗保健过程中学习,反思和改进.
• 在荷兰一家医院的QI项目中使用FRAM,特别是关键护理外展服务 (CCOS).
• 使用FRAM模型识别想象中的工作 (WAI) 和完成的工作 (WAD) 之间的不匹配.

主要方法:

• 在CCOS实施之前,与专业人员合作开发了一个WAI FRAM模型,使用ICU护士任务描述和采访 (N=2).
• 通过与CCOS专业人员进行半结构面试 (N=21) 和非参与者观察 (N=3) 创建了一个WAD FRAM模型.
• 通过与关键专业人员的对话会议 (N=11) 验证了WAD模型,继续收集数据直到和.

主要成果:

• 对WAI和WAD模型的比较揭示了实际实践 (WAD) 中的额外和意想不到的复杂功能.
• 对FRAM应用的反思强调了医疗保健专业人员的机遇和挑战,特别是时间承诺.
• FRAM促进了流程和任务的清晰概述,使人们能够反思日常实践.

结论:

• FRAM协助医疗保健专业人员概述流程 (WAI) 和反思日常实践 (WAD).
• FRAM模型能够主动识别可变性,以提高弹性性能.
• 该研究证明了FRAM在改善复杂的医疗保健QI项目的价值.