2017 Mutu Sesi 13 TL Using Data for QI
Using Data
ta for Quality
Improvemen
ent
TRISASI LESTARI - 2017
Puskesma
as mana di
Yogyakar
karta yang
pelaya
ayanan
kesehatann
annya paling
berm
rmutu?
Rumah Sakit
kit mana yang
paling ba
baik untuk
penangana
anan pasien
Demam B
Berdarah?
Spesialis Be
Bedah mana
yang operas
rasinya paling
aman dan outcomenya
o
aik?
bai
USNEWS
RANKING
2016-2017
://health.usnews.com/best-hospitals/rankings
PAST FOCUS
CURRENT FOCUS
US
http://www.who.int/healthinfo/indicators/2015/en
Pertanyaan 2: Bagaima
imana kita tahu bahwa
perubahan yang terjad
adi adalah suatu
perbaikan?
Sulitnya mengukur
ur mutu
Makan waktu, menambah pekerjaan
Harus memastikan akurasi data dan konsistensi metode pengambilan data
Terlalu banyak indikator, tapi bukan indikator yang tepat
Indikator terima jadi, tanpa ada proses diskusi
Bagaimana menggunakan data yg sudah dikumpulkan
Pengumpulan data manual atau otomatis
Hasil analisis tidak sesuai dengan pendapat manajemen
Manfaat Pengumpu
pulan Data
Membantu mengidentifikasi masalah yang sebenarnya
Membantu pengambilan keputusan
Meningkatkan kepercayaan diri manajer
Menjadi petunjuk apa yang sedang terjadi : karakteristik masalah, kapan
terjadinya, pola dan trend
Menunjukkan peluang perbaikan mutu
Menunjukkan seberapa jauh proses untuk mencapai target
Manfaat Pengumpu
pulan Data (lanjutan)
Sebagai pembanding terhadap standar
Membantu tim fokus dan memilih prioritas masalah yang harus ditangani
Membantu tim menjual ide perbaikan mutu pada manajemen/direksi
Membantu memahami hubungan antar bagian
Menghindari tim menyelesaikan masalah hasil dugaan seseorang saja.
Membantu tim mengidentifikasi apakah sudah terjadi perubahan kepada perbaikan atau belum
The more effort you put into understanding
and utilizing data, the more you will be
rewarded in terms of solving the right
problem in the right way .
(The Victorian Quality Council Safety and Quality in Health)
Quality improvement bisa reactive dan proactive.
Reaktif terhadap masalah yang ditemukan dalam data/laporan rutin.
Proaktif dengan menganalisis data untuk mencari celah untuk perbaikan.
Sumber data?
Data
Internal
Data
Eksternal
Jenis data
Administrative
Demografi
Statistik
pelayanan
Data finansial
Readmission
Length of stay
Clinical
Adverse event
Risk factor
Mortalitas
Morbiditas
Infection rates
Bangsal
Gizi
Farmasi
Data
HRD
Keuangan
Pendaftaran
IGD
Rawat Jalan
Pengumpulan Data
ata
Sampling
Populasi
Sample size
Sampling
teknik
Bias
Data entry
checking
Cleaning
Storing and
managing
Spreadsheet
Database
program
Statistical
program
Bias Sampling
Good Data
Reliable
Valid
Unbiased
“If I had to reduce my
message for
management to just a
few words, I’d say it al
had to do with
reducing variation”.
(W.E. Deming)
Principles of variatio
ation
1. No two things are exactly alike.
2. Variation in a product or process can be measured
3. Things vary according to a definite pattern.
4. Whenever things of the same kind are measured, a large group of the
measurements will tend to cluster around the middle
5. It's possible to determine the shape of the distribution curve for
measurements obtained from any process.
6. Variations due to assignable causes tend to distort the normal distribution
curve
Cause of variation
n
Insidental
Sistemik
Type of variation
Common Source of Variation
Basic Data Presentation
1. Deskriptif Statistik
2. Percentage chan
ange
Prevalence of pressure ulcers before and after intervention
3. Measures of cen
entre
Satisfaction survey
ey (response rate)
Satisfaction Survey
ey Results
4. Pie Chart
5. Using bar for com
omparison
6. Box Plots
2. Histogram
Histogram
Shows relative frequencies
Produced from grouped data
Determine the number of classes
2a 1 < n 2a
n=100, 26 < n 27 = 7 classes
Get insight into the shape of of the distribution of population
3. Pareto Chart
Pareto
to
Chartt
Vital Few
Show loss/
Negative outcome
Trivial many
Control Chart
Basic
Control
Chart
Control chart repr
presenting
nosocomial infect
ctions in the ED
Performance improvement Data
Chest Pain in Emergency
Department. Slide courtesy of IHI
Average CABG Mortality
M
Before and After implemen
entation of a new Protocol
(Slide courtesy of IHI)
A second look at the
th Data
7%
2%
Hasil pengukuran
Angka rata-rata tida
idak
menggambarkan situasi
si
sesungguhnya
(CL)
Waktu
Bagaimana variasi
si dalam sebuah
sistem dengan berj
erjalannya waktu?
Shewhart 1920: variasi terkontrol dan
tidak terkontrol (special cause)
Jenis Variasi
Terkontrol (common cause)
Terkait dengan desain proses
Akibat proses regular, penyebab
natural, atau biasa.
Mempengaruhi semua outcome
proses
Hasilnya stabil
Bisa diprediksikan
Tidak terkontrol (special cause)
Bukan disebabkan karena desain
proses
Akibat proses ireguler atau tidak
alami
Mempengaruhi sebagian outcome
tapi tidak seluruhnya
Hasilnya tidak stabil
Tidak bisa diprediksikan
Hasil pengukuran
Shewhart’s Contro
trol Chart
Sigma Limit
UCL
Upper Control Limit
(CL)
LCL
Lower Control Limit
Biasanya diperlukan 15-20 data points
Waktu
Note: For sample size of
ta for Quality
Improvemen
ent
TRISASI LESTARI - 2017
Puskesma
as mana di
Yogyakar
karta yang
pelaya
ayanan
kesehatann
annya paling
berm
rmutu?
Rumah Sakit
kit mana yang
paling ba
baik untuk
penangana
anan pasien
Demam B
Berdarah?
Spesialis Be
Bedah mana
yang operas
rasinya paling
aman dan outcomenya
o
aik?
bai
USNEWS
RANKING
2016-2017
://health.usnews.com/best-hospitals/rankings
PAST FOCUS
CURRENT FOCUS
US
http://www.who.int/healthinfo/indicators/2015/en
Pertanyaan 2: Bagaima
imana kita tahu bahwa
perubahan yang terjad
adi adalah suatu
perbaikan?
Sulitnya mengukur
ur mutu
Makan waktu, menambah pekerjaan
Harus memastikan akurasi data dan konsistensi metode pengambilan data
Terlalu banyak indikator, tapi bukan indikator yang tepat
Indikator terima jadi, tanpa ada proses diskusi
Bagaimana menggunakan data yg sudah dikumpulkan
Pengumpulan data manual atau otomatis
Hasil analisis tidak sesuai dengan pendapat manajemen
Manfaat Pengumpu
pulan Data
Membantu mengidentifikasi masalah yang sebenarnya
Membantu pengambilan keputusan
Meningkatkan kepercayaan diri manajer
Menjadi petunjuk apa yang sedang terjadi : karakteristik masalah, kapan
terjadinya, pola dan trend
Menunjukkan peluang perbaikan mutu
Menunjukkan seberapa jauh proses untuk mencapai target
Manfaat Pengumpu
pulan Data (lanjutan)
Sebagai pembanding terhadap standar
Membantu tim fokus dan memilih prioritas masalah yang harus ditangani
Membantu tim menjual ide perbaikan mutu pada manajemen/direksi
Membantu memahami hubungan antar bagian
Menghindari tim menyelesaikan masalah hasil dugaan seseorang saja.
Membantu tim mengidentifikasi apakah sudah terjadi perubahan kepada perbaikan atau belum
The more effort you put into understanding
and utilizing data, the more you will be
rewarded in terms of solving the right
problem in the right way .
(The Victorian Quality Council Safety and Quality in Health)
Quality improvement bisa reactive dan proactive.
Reaktif terhadap masalah yang ditemukan dalam data/laporan rutin.
Proaktif dengan menganalisis data untuk mencari celah untuk perbaikan.
Sumber data?
Data
Internal
Data
Eksternal
Jenis data
Administrative
Demografi
Statistik
pelayanan
Data finansial
Readmission
Length of stay
Clinical
Adverse event
Risk factor
Mortalitas
Morbiditas
Infection rates
Bangsal
Gizi
Farmasi
Data
HRD
Keuangan
Pendaftaran
IGD
Rawat Jalan
Pengumpulan Data
ata
Sampling
Populasi
Sample size
Sampling
teknik
Bias
Data entry
checking
Cleaning
Storing and
managing
Spreadsheet
Database
program
Statistical
program
Bias Sampling
Good Data
Reliable
Valid
Unbiased
“If I had to reduce my
message for
management to just a
few words, I’d say it al
had to do with
reducing variation”.
(W.E. Deming)
Principles of variatio
ation
1. No two things are exactly alike.
2. Variation in a product or process can be measured
3. Things vary according to a definite pattern.
4. Whenever things of the same kind are measured, a large group of the
measurements will tend to cluster around the middle
5. It's possible to determine the shape of the distribution curve for
measurements obtained from any process.
6. Variations due to assignable causes tend to distort the normal distribution
curve
Cause of variation
n
Insidental
Sistemik
Type of variation
Common Source of Variation
Basic Data Presentation
1. Deskriptif Statistik
2. Percentage chan
ange
Prevalence of pressure ulcers before and after intervention
3. Measures of cen
entre
Satisfaction survey
ey (response rate)
Satisfaction Survey
ey Results
4. Pie Chart
5. Using bar for com
omparison
6. Box Plots
2. Histogram
Histogram
Shows relative frequencies
Produced from grouped data
Determine the number of classes
2a 1 < n 2a
n=100, 26 < n 27 = 7 classes
Get insight into the shape of of the distribution of population
3. Pareto Chart
Pareto
to
Chartt
Vital Few
Show loss/
Negative outcome
Trivial many
Control Chart
Basic
Control
Chart
Control chart repr
presenting
nosocomial infect
ctions in the ED
Performance improvement Data
Chest Pain in Emergency
Department. Slide courtesy of IHI
Average CABG Mortality
M
Before and After implemen
entation of a new Protocol
(Slide courtesy of IHI)
A second look at the
th Data
7%
2%
Hasil pengukuran
Angka rata-rata tida
idak
menggambarkan situasi
si
sesungguhnya
(CL)
Waktu
Bagaimana variasi
si dalam sebuah
sistem dengan berj
erjalannya waktu?
Shewhart 1920: variasi terkontrol dan
tidak terkontrol (special cause)
Jenis Variasi
Terkontrol (common cause)
Terkait dengan desain proses
Akibat proses regular, penyebab
natural, atau biasa.
Mempengaruhi semua outcome
proses
Hasilnya stabil
Bisa diprediksikan
Tidak terkontrol (special cause)
Bukan disebabkan karena desain
proses
Akibat proses ireguler atau tidak
alami
Mempengaruhi sebagian outcome
tapi tidak seluruhnya
Hasilnya tidak stabil
Tidak bisa diprediksikan
Hasil pengukuran
Shewhart’s Contro
trol Chart
Sigma Limit
UCL
Upper Control Limit
(CL)
LCL
Lower Control Limit
Biasanya diperlukan 15-20 data points
Waktu
Note: For sample size of