Collaboration sur la durabilité et la dissémination - SSPSM! de l Atlantique. Évaluation et maintien de meilleurs résultats cliniques

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1 Collaboration sur la durabilité et la dissémination - SSPSM! de l Atlantique Évaluation et maintien de meilleurs résultats cliniques Objectifs : Utiliser les données pour raconter l histoire Comprendre ce qu est la variation Faire la distinction entre une cause commune et une cause particulière Chronodiagrammes Décisions fondées sur les données Notice biographique sur la formatrice Mauri Williams RN, MBA, MHA, NE-BC, CSSBB M me Williams est ingénieure principale en organisation clinique au UNC Health Care à Chapel Hill, en Caroline du Nord. Sa longue expérience s étend aux domaines des soins pédiatriques/néonatals ainsi que du leadership et de l amélioration de la qualité en milieu hospitalier. Elle est responsable de l amélioration de la performance en soins infirmiers et des mesures cliniques en ce qui a trait aux indicateurs sensibles dans ce créneau de pratique. De plus, elle assure le coaching des équipes travaillant aux projets en amélioration de la qualité au sein de tout l établissement et joue un rôle de premier plan dans le déploiement et la dissémination de la démarche Lean Six Sigma au sein de l organisation. M me Williams est également consultante indépendante pour l Institute for Process, Leadership and Quality Improvement (iplqi.com), offrant aux établissements de santé ses services de coaching, de formation et d éducation sur le leadership transformationnel et l amélioration de la qualité. Elle est détentrice d un baccalauréat en sciences infirmières de l Université de la Caroline du Nord et d un MBA de l Université Pfeiffer. Elle détient également les titres de Nurse Executive- Board Certified (RN-BC) de l ANCC (American Nurses Credentialing Center) et de Certified Lean Six Sigma Black Belt de l ASQ (American Society for Quality). Remerciements : Nous remercions particulièrement Ron Erickson, président d iplqi pour l utilisation de matériel.

2 Toute amélioration passe par un changement «Les organisations et les organismes biologiques présentent des similarités. L une d elles consiste en leur réaction de défense envers tout ce qui est étranger. L organisme biologique détecte l intrusion et se mobilise pour en faire le rejet.» - Dr Juran Le besoin pour un système de santé meilleur, plus sécuritaire, plus souple et plus économique, n a jamais été aussi criant. Partout, il y a de nouvelles histoires sur la crise dans le système de santé : sécurité des patients et qualité, restrictions budgétaires, exigences du gouvernement, réforme du système de santé, technologie, non-assurance, satisfaction des patients, engagement des employés, imputabilité des établissements de soins figurent tous au palmarès des doléances. Et la liste s étire. Aussi irréfutable que la gravité, toute amélioration passe par un changement - un changement dans les processus, un changement chez les gens. Q : Comment faites-vous monter un gorille de 360 kilos dans l autobus du changement? A : Vous ouvrez la porte et poussez le gorille dans le bus. Q : Comment faites-vous monter les membres de votre personnel dans le même autobus? A :! Vous essaierez longtemps : vous ne pouvez juste ouvrir la porte et les pousser à l intérieur. Ils ne se laisseront pas faire si facilement. (D ailleurs le gorille dans l autobus vous attend de pied ferme.) La question est donc : Comment susciter l engagement des gens? Règle générale, il leur faut parler du besoin de changer avant qu ils ne montent dans l autobus. En d autres mots, tout est dans la manière de le dire Pour ce faire, les équipes mettent leurs données en diagrammes. Une fois que l histoire a été dite et que le besoin a été reconnu, les gens doivent avoir le sentiment qu ils font partie de la solution (plutôt que du problème). Ainsi, comment l histoire est racontée (source iplqi)

3 Variation du processus «Il n y a pas de substitut à la connaissance» - Dr W. Edwards Deming La nature possède un ensemble de systèmes - géologique, biologique, chimique, physique et métrologique - qui compose le monde qui nous entoure. Pareillement, une organisation possède son ensemble de processus qui se traduit par des produits et services pour ses clients. Comme dans la nature, tout travail quel qu il soit est soumis à la variabilité. L exécution d un processus varie d un jour à l autre, de semaine en semaine, de mois en mois. La bonne nouvelle est qu on peut réduire cette variabilité. Quand une variation est-elle non souhaitable? souhaitable? Pour bien comprendre un processus, on ne doit pas se contenter des à-peu-près. Nous devons décrire les données en définissant leurs paramètres de centrage, de dispersion et de forme. Les histogrammes sont des graphiques de fréquence qui répartissent les données en des classes à intervalles égaux. Pour mieux comprendre la variation de processus, faisons un petit exercice en calculant les F (source iplqi)

4 Types de variation Les causes de variation peuvent entrer dans ces deux grandes catégories : causes particulières de variation causes communes de variation Les causes particulières de variation ont une source identifiable, sont temporaires, uniques ou sporadiques. Elles sont spécifiques à une situation. Les causes particulières provoquent l instabilité et l imprévisibilité des processus. Elles mènent à la perte de contrôle du processus. Pour comprendre et analyser la situation, l équipe doit se pencher sur les valeurs individuelles. Pour éradiquer les causes particulières, l équipe doit maîtriser le processus et arrêter les changements. (source iplqi) Cause particulière de variation

5 Les causes communes de variation sont liées de façon intrinsèque au processus. Elles se retrouvent dans toutes les situations et en tout lieu. Le processus présentant des causes de communes de variation est un processus que l on qualifie de stable. C est un processus en contrôle - il est prévisible (à l intérieur de certains paramètres) et fiable. L équipe recueille et analyse les données agrégées pour voir la variation de cause commune. Pour réduire une telle variation, l équipe doit changer le processus (source iplqi). Cause commune de variation

6 Cause particulière c. cause commune «Si un malade se fait dire par ses médecins qu il y a de très nombreuses causes à sa maladie, il se sentira plus découragé de son état que s il se fait dire qu il n y a qu une seule cause. Parce qu il se trouve qu habituellement il est plus difficile de déceler et d identifier une seule cause de maladie quand il y a plusieurs causes inconnues.» - W.A. Shewhart Variation Particulière Commune La cause est à partir d un processus qui est Le client a le sentiment que Identifiable Unique Anormale Non naturelle Non aléatoire Instable Hors de contrôle Les résultats sont imprévisibles Le service est non fiable Identifiable Multiple Normale Naturelle Aléatoire Stable Sous contrôle Les résultats sont prévisibles Le service est fiable Lorsqu une organisation peut faire la distinction entre la variation de cause particulière et celle de cause commune, elle peut, à la lumière des données, prendre des décisions appropriées quant au moment d agir ou de ne pas agir ET quant à quel type d action entreprendre : Type de variation Type d action Cause particulière Cause commune Cause particulière Examiner l événement unique; chercher et éliminer le processus non désiré Inefficace - passera à côté de la cause sous-jacente spécifique Cause commune Inefficace - peut diminuer la performance du processus Examiner le processus dans son ensemble; chercher une solution universelle et changer le processus Pour en faire l illustration, faisons une activité (source iplqi)

7 Chronodiagrammes Montrent la performance du processus Donnent des signaux d avertissement (sur un comportement instable et non aléatoire) Sont indicateurs de la performance future (pour un comportement stable et aléatoire) Évaluent la réussite du projet Les chronodiagrammes montrent la performance du processus en temps réel. Ils affichent la tendance centrale du processus et la variation qui l entoure pour donner des signaux avertissant de la dérive de ce dernier. Cela permet au propriétaire du processus d agir promptement et de résoudre le problème sans tarder. Si le processus est stable, les chronogrammes donnent une idée de la performance future. Les chronogrammes les plus couramment utilisés sont le graphique chronologique - collige les données dans le temps par ordre chronologique et permet de mettre en évidence les tendances (et la saisonnalité); graphique séquentiel - collige les données dans le temps et affiche la ligne centrale (médiane); permet de mettre en évidence les tendances et les changements; carte de contrôle - collige les données dans le temps, affiche la ligne centrale (médiane) et les limites de contrôle; utilisée pour mettre en évidence les tendances, les changements et les pointes. (source iplqi)

8 Graphiques chronologiques Utilisés pour mettre en évidence les tendances et la saisonnabilité Les données doivent être disposées en ordre chronologique et être également espacées Pour une interprétation juste du graphique, les données doivent suivre un ordre chronologique, en l occurrence, les données les plus anciennes à gauche jusqu aux données les plus récentes à droite. Les tendances du processus ne seront mises en relief que si vous respectez la séquence chronologique des données. Autre condition requise, les données doivent être recueillies à intervalles réguliers. Les intervalles entre les points de données doivent être espacés également. Plusieurs points consécutifs croissants ou décroissants indiquent une possible tendance du processus (haussière ou baissière, respectivement) sur le graphique chronologique. Une règle facile à retenir est la règle de 7 Tendance = série de 7 points en croissance ou série de 7 points en décroissance***

9 Tendances Une tendance est une cause particulière de variation qui, en général, résulte d une situation soit de détérioration graduelle dans le processus, telle qu une pompe IV qui prend de l âge, ou d accumulation graduelle, telle que les patients dans la salle d attente d une clinique. Le temps à lui seul NE PEUT constituer une source de variation : il n est qu un simple indicateur. Certains logiciels offrent de subordonner les données à une droite de tendance. Toutefois, l application d une telle technique doit être faite sous toutes réserves. Tout d abord, les droites de tendance correspondent à des modèles comportant des prémisses statistiques qu il faut vérifier. Ensuite, le fait de se fier uniquement à une droite de tendance peut induire à des conclusions erronées. (source iplqi) Qu il vous soit possible de créer une droite de tendance ne signifie pas que vous deviez le faire. Les graphiques chronologiques sont également utiles pour mettre en relief la saisonnalité, soit la fluctuation périodique des données à l intérieur d une même période de temps.

10 Graphiques de séquences Sont utilisés pour mettre en évidence les tendances et les changements. TIME Le graphique de séquences affiche également les données en ordre chronologique, mais aussi une ligne centrale, la médiane, qui consiste en la valeur «milieu» des données. Grâce à cette médiane, le graphique de séquences indique tant les tendances possibles que les changements dans le processus. Le graphique de séquences effectue deux tests pour le comportement non aléatoire - cause particulière. Test 1 : nombre de séquences autour de la médiane qui indiquent qu un changement s est produit (autrement nommé «grappe»). Test 2 : direction de séquences ascendantes ou descendantes qui indiquent qu une tendance s est dessinée.

11 Cartes de contrôle Catégorie particulière de chronodiagrammes Affiche une ligne centrale et des limites de contrôle Test pour les causes particulières - pointes, changements, tendances Typologie variée selon la distribution sous-jacente Process Trend Process Cause Process Shift TIME Il existe plusieurs formes de cartes de contrôle, mais elles possèdent toutes des caractéristiques similaires. Dans LA PLUPART des cas, les cartes de contrôle affichent les données en ordre chronologique, des plus anciennes aux plus récentes, des plus récentes aux plus anciennes. Et dans la plupart des cas, la ligne centrale représente la valeur moyenne ou médiane des données et les limites de contrôle représentent plus et moins 3 écarts-types.. (source iplqi) TIME

12 Cartes de contrôle Une bonne compréhension de la façon dont les limites de contrôle sont établies et de ce qu elles représentent est la clé pour interpréter les cartes de contrôle. Les limites de contrôle NE SONT PAS des limites de spécification. Le client ou le gestionnaire établit les limites de spécification. Les règlements et les politiques établissent les limites de spécification. Le processus (les données) établit les limites de contrôle. La carte de contrôle utilise plus et moins trois écarts-types (par rapport à la moyenne) aux fins d établir les limites de contrôle supérieures et inférieures. Puisque les valeurs se situent en majorité entre plus et moins trois écarts-types, la plupart des points figurant sur la carte de contrôle devraient se disperser entre les limites de contrôle inférieures et supérieures si le processus est stable. Dans ce cas, combien de valeurs pourrait-on retrouver en dehors des plus et moins 3 écartstypes? Pour un processus stable, aussi peu que trois sur un millier! En d autres mots, il est très rare qu un point se retrouve au-delà des limites de contrôle si le processus est stable. Ainsi, lorsqu une valeur déborde des limites, c est le signe que le processus est devenu instable. Les cartes de contrôle distinguent la variabilité de cause particulière de celle de cause commune. (source iplqi)

13 Tests pour cause particulière TEST 1 : 1 point au-dessus de la limite supérieure/inférieure - une pointe TEST 2 : 9 points du même côté de la ligne centrale - un changement TEST 3 : 6 points croissants ou décroissants - une tendance

14 Exercices