La calidad en Atención Primaria de Salud: nuevas ... · Para la mayoría de la gente, la calidad...

SUMARIO CONTINUAR

Volumen 1, Número 2, Febrero 1994

A C T U A L I Z A C I Ó N

La calidad en Atención Primaria de Salud:nuevas perspectivas

II. La medida de la calidad

E. Avellana i Revuelta, J.A. Pico Navarro* y J. Urís Selles*Centro de Atención Primaria La Mina. Institut Català de la Salut.

*Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria. *Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria. Alicante.


A C T U A L I Z A C I Ó N

La calidad en Atención Primaria de Salud:nuevas perspectivas

II. La medida de la calidad

E. Avellana i Revuelta, J.A. Pico Navarro* y J. Urís Selles*Centro de Atención Primaria La Mina. Institut Català de la Salut. *Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria. *Unidad Docente de Medicina Familiar y Comunitaria. Alicante.

calidad, media; calidad, mejora continua; calidad, monitorización; calidad, variabilidad procesos; gráfico de controlindicadores, calidad; información, sistema

eza:dali-

emosoríaichaintotisfa-

cali-be enunca. Enir lalos

r unaare-

El sistema de medida de la calidadtiene que responder a los objetivos deplanificación previamente planteados.El objetivo de un sistema de medida enun equipo de Atención Primaria es servirde guía para la planificación y la mejorade los servicios. Debe estar orientado,fundamentalmente, a los procesos, ybasado en indicadores clínicos. Uno de los conceptos que lanza lagestión de la calidad, en relación a lautilización del sistema de medida, es elcontrol estadístico de los procesos comoinstrumento dirigido a disminuir lavariabilidad y mejorar los procesos. Pesea que existen pocas experiencias deutilización de los gráficos de control enel mundo sanitario, parece razonableque las medidas de calidad seinterpreten en un contexto devariabilidad de procesos, nocomparándolas con estándaresarbitrarios.

m-ur-

in-y se

La medida de la calidad

Para la mayoría de la gente, la calidad es como la belltiene una connotación positiva pero no denota namedible1. Aunque la necesidad de medir los niveles de cadad parece una cosa obvia, es preciso que nos preguntpor qué medimos. Es importante hacerlo, porque la mayde las decisiones subsiguientes saldrán del análisis de dpregunta. Así, el tipo de medida que adoptemos será distsi queremos controlar los recursos que si deseamos sacer las necesidades de los clientes.

De ello se desprende que un sistema de medida de la dad tiene que ir ligado a una planificación previa, y deresponder a sus objetivos. Si se construye sin tenerloscuenta, nos encontraremos ante el clásico sistema que npuede responder exactamente a las preguntas de nadienuestro caso, la respuesta a la pregunta “¿por qué medcalidad?” será: para guiar la planificación y la mejora de servicios que prestan los Equipos de Atención Primaria.

El sistema de información

Si lo que se pretende es la calidad, se han de respondeserie de preguntas como qué vamos a medir, dónde lo hmos o quién lo hará.

Qué medirEl interés tradicional del sector sanitario público, que siepre había practicado una planificación orientada a los recsos, ha sido la medida de la estructura y de la actividad.

Hoy día, los modelos de Gestión de la Calidad Total tentan centrar su interés en la mejora de los procesos,

FMC-Formación Médica Continuada en Atención Primaria 75

o

t

o

v

tT

é

ur

elfiud.”

alis

ino

or

me unara

xisuie

lie acrosr los

e, enios

usí


basan en las definiciones que provienen de los clientes2. Es-te hecho es totalmente contrario a lo que hacemos en centros sanitarios, donde se tiene una fuerte tendencia a -dir la calidad según criterios técnicos (clínicos o de gestióque tienen poco que ver con la calidad percibida por lusuarios, o con las expectativas que puedan tener.

Si nos preguntamos qué significado tiene la palabra sa-facción para los clientes, puede reducirse a un simple grude causas: cualquier persona o producto que contribuya asentimiento de bienestar, saber que algo funciona tan biemejor de lo que esperaba y ser tratado como debiera3.

Además se utilizan medidas cuantitativas como tiempde espera, costos o porcentajes de control de patologías4-15,y hemos desarrollado poco o nada los aspectos cualitatisobre las expectativas, percepciones o satisfacción deusuarios16. En todo caso, una vez montados los servicios les pregunta su opinión17-25, y esto, evidentemente, no esuna planificación orientada al cliente. En la figura 1 apare-cen distintos tipos de medida de la calidad, aunque nosoincidiremos básicamente en los indicadores de proceso. -do esto liga con el siguiente concepto.

¿Quién mide?Cuando hablamos de quién mide no nos referimos a qurecoge los datos, ni tampoco a quién los usa, sino “de quies el criterio de calidad que estamos utilizando.

Casi todas las medidas de calidad, por no decir todas,-tán construidas desde una perspectiva organizativa. Incllas medidas de satisfacción del cliente se elaboran a partilo que nosotros creemos puede interesarle.

76 FMC-Formación Médica Continuada en Atención Primaria

Figura 1. Tipos de medida de la calidad (cedida por J. Jiménez Villa).

losmen)s

ispo sun o

s

oslosse

roso

iénn”

esso de

La conferencia de Alma Ata26 ya se refirió a la interven-ción de la comunidad: “La población tiene el derecho y deber de participar individual y colectivamente en la plani-cación y aplicación de sus cuidados y atenciones de salPero como dice Vuöri27, la participación comunitaria es co-mo la maternidad: todo el mundo la alaba; sin embargo,-guien con un oído muy fino oye con toda claridad notas d-cordantes en este coro aparentemente unívoco.

La participación de los clientes puede ser: baja (están-formados), media (participan en su elaboración) o alta (d-minan el sistema). En nuestro medio, ni siquiera están inf-mados.

¿Dónde medir?Para los distintos niveles de prestación de servicios, las -didas útiles también serán distintas: las que sirven paraCentro de Salud probablemente no servirán en absoluto pla planificación estratégica de una Región Sanitaria.

Uno de los problemas actuales es que las medidas e-tentes se utilizan en niveles inadecuados, niveles altos q-ren auditar o niveles medios tienen datos desagregados.

Por ello, en el momento de disponernos a medir la ca-dad, hemos de ser conscientes de que nuestro campo d-tuación es el Equipo de Atención Primaria, de que nuestesfuerzos van a estar básicamente encaminados a evaluaprocesos y, en algunas ocasiones, los resultados y de qugeneral, por los motivos anteriormente dichos, los criterque se utilizarán serán los de los profesionales por m-cho que intentemos ponernos en la piel de los clientes. Apues, el siguiente punto será cómo medir la calidad.

oita

ar.

sa

idirectogransio

oplo,

E. Avellana i Revuelta et al.– La calidad en Atención Primaria de Salud: nuevas perspectivas (II)

Los indicadores clínicos

Para medir la calidad utilizaremos los indicadores clínicSegún la definición de la Joint Commission on Accred-tion of Healthcare Organizations (JCAHO)28, un indicadores una medida cuantitativa que nos sirve para monitorizevaluar la calidad de aspectos importantes de la atención

Existen otros tipos de indicadores como los sanitarios;definiciones son diversas29-31, y las propuestas han sido v-rias32-34, pero nosotros vamos a ceñirnos alos indicadores clínicos.

Un indicador no es una medida directade la calidad, sino una herramienta que nospermite valorar las actuaciones y que pue-de centrar nuestra atención en ciertos as-pectos que requieren un análisis más pro-fundo.

El proceso de construcción de los indi-cadores, cuando tenemos claros los puntosanteriores, se reduce sencillamente a unacomplicada cuestión técnica. Su creaciónes un paso más dentro del sistema demedida y mejora de los procesos (fig. 2)35.

Delimitar el campo de actuaciónEn primer lugar, hemos de conocer quéservicios prestamos, o a quién van dirigi-dos los indicadores que vamos a construir.Así, un Equipo de Atención Primaria quetrabaje en un medio rural probablementedeberá llevar el control de los embarazos,por lo que estará interesado en medir la ca-lidad de su actuación en este campo. Por elcontrario, uno que lo haga en el medio ur-bano examinará el funcionamiento del cir-cuito de derivación al tocólogo.

Identificar los aspectosimportantesUna vez definido el campo de actuación, elsiguiente paso será identificar qué aspectosde los servicios que efectuamos son losmás importantes y, por lo tanto, estamosinteresados en evaluar. Por ejemplo, dentrodel campo de la prevención, podemosidentificar como un apartado importantelas vacunaciones o la realización de mamo-grafías de cribaje.

Hemos de tener en cuenta que el númerode actividades que se llevan a término en

Figura 2. El proceso de medida y mejora.

s.

y

us

un Centro de Salud es elevado. Por ello, hemos de dec-nos por aquellas que nos darán mayor información respa las oportunidades de mejora: las que comportan un volumen de trabajo, las de alto riesgo y las que han oca-nado problemas anteriormente.

Volumen de trabajo. Ya sea porque se realizan a menudoporque afectan a un gran número de pacientes. Por ejemlas vacunaciones o la atención al niño sano.




TABLA 1. Ejemplo de la construcción completa de un indicador

Aspecto: atención al enfermo drogodependiente. Prevención de complicaciones infecciosas

I. Indicador

Pacientes UDVP, no portadores del virus de la hepatitis B, correctamente inmunizados

II. Definición de los términos

UDVP: adicción parenteral, intravenosa y/o nasal de sustancias tóxicas (heroína, cocaína, etc.)

Inmunización correcta: dosis completa de vacuna contra la hepatitis B administrada en 3 dosis (inicial, al mes y a los 6 meses)

No portador: serología antihepatitis B negativa

III. Tipo de indicador

Dirigido al resultado intermedio

Basado en una proporción

IV. Base de razonamiento

A. La vacuna antihepatitis B está indicada en adultos con factores de riesgo para infectarse. Los UDVP al manipular sangre aladministrarse la droga y compartir jeringas se incluyen en los grupos de riesgo. El contacto sexual es otra vía de transmisiónimportante en este colectivo, primero por la promiscuidad y segundo por la frecuente relación de intercambio entre sexo y drogas

B. Bibliografía

1. Verdaguer A, López JL, Camí J et al. Estudio de los procesos patológicos en 176 ingresos de heroinómanos en un hospital general.Med Clin (Barc) 1984; 82: 9-12

2. Martínez D, De la Fuente L, Arteagoitia JM. Estudio descriptivo de los pacientes heroinómanos asistidos en centros de tratamiento enel período 1981-85. Comunidad y Drogas 1987; 3: 35-60

3. Grupo de Trabajo para las Infecciones en Drogadictos. Estudio multicéntrico de las complicaciones infecciosas en adictos a drogaspor vía parenteral en España; análisis de 4.643 casos (1977-1985). Enf Infecc y Microb Clin 1986; 4: 202-226

4. Casabona J, Vall M. SIDA 1992. Generalitat de Catalunya. Departament de Sanitat i Seguretat Social

C. Componentes de la atención valorados: continuidad, adecuación y efectividad

V. Descripción de la población del indicador

A. Subcategorías: ninguna

B. Lógica del indicador:

Localizar los pacientes UDVP y HBSAg negativos a partir de los grupos de riesgo, buscar su HCAP y revisar si tienen correctamenteadministrada la vacuna antihepatitis B (3 dosis)

C. Formato de los datos:Número de pacientes UDVP, no portadores del virus de la hepatitis B, correctamente inmunizadosNúmero de pacientes UDVP no portadores del virus de la hepatitis B

VI. Fuentes para la recogida

Pacientes UDVP Registro de factores de riesgo

HBSAg Registro de factores de riesgo

Vacuna antihepatitis B HCAP

VII. Factores responsables

A. Factores dependientes del pacienteNegativa a la administraciónAusencia del enfermo (cárcel, cambio de domicilio...)

B. Factores no dependientes del paciente

1. Factores del profesionalDesconocimiento de la indicación de la vacunaActitud ante la medidaActitud ante el tipo de paciente

2. Factores de la organizaciónFalta de vacuna (cuando acude el paciente)Complejidad del circuito de obtención de la vacunaFalta de enfermera disponible (en el momento)Falta de protocolo de actuaciónNo disponer del protocolo (durante la visita)Personal nuevo no informado de los protocolosFalta de medios recordatorios (de cita)Infrarregistro en las HCAP

Tomada de R. Marquet, E. Avellana, J.M. Cots et al37.

enili

adetríntolo

anco ur

si ques tieencomble

as emue

de

redo

itanalicnoeióacei

dn

c

an

s y am

ava

equien

ión:nto,

ctapuectis dipo


TABLA 2. Componentes de la calidad valorados por losindicadores

AccesibilidadFacilidad con la que un paciente puede obtener la atención

que necesita cuando la necesita

Conveniencia o adecuaciónGrado en que se da la atención correcta a un paciente

según los conocimientos del momento

ContinuidadCoordinación efectiva entre los diferentes profesionales y

organizaciones que atienden a un paciente, y a lo largo del tiempo

EfectividadPrestación de la atención de forma correcta según los

conocimientos del momento

EficaciaPotencial de un servicio para cubrir las necesidades para

las que es utilizado

EficienciaConseguir el efecto deseado con el mínimo esfuerzo, gasto

o pérdida de tiempo

AceptabilidadImplicación del paciente y/o de la familia en la toma de

decisiones en los temas relacionados con su salud, y grado de satisfacción

SeguridadAmbiente libre de riesgos y peligros para el paciente

OportunidadGrado en que la atención está disponible cuando es

necesaria

Alto riesgo. Para los pacientes. Son las que se focalizanel individuo como caso único expuesto a una alta probab-dad de sufrir los efectos adversos si la atención no es -cuada o efectiva, o si, a pesar de serlo, tiene un riesgo in-seco en sí misma. Puede ser el caso de la atención de pa-gías urgentes o la prevención del cáncer.

Áreas problemáticas. Son aquellas que en el pasado ya hproducido problemas a los clientes o a la organización, -mo la continuidad de la atención o la organización de las-gencias.

Benson y Miller resumen estos tres aspectos en las-guientes preguntas: ¿qué actividades son tan frecuentesqueremos estar seguros de que son de calidad?; ¿cuále-nen un impacto potencial tan importante sobre los paci-tes que un error podría ser nefasto?, y ¿cuáles son tan -plicadas que tienen una tendencia natural a crear pro-mas?36

Construir los indicadoresUna vez delimitado nuestro campo de actuación y los -pectos más importantes en que trabajamos podremos-pezar a definir y desarrollar los indicadores según el esq-ma de construcción de la JCAHO28, basándonos en un cri-terio de calidad consensuado, si somos capacesencontrarlo.

En la tabla 1 aparece un ejemplo, obtenido del libro sobCriterios de Calidad en Atención Primaria de Salud, editapor la Sociedad Catalana de Medicina Familiar y Comun-ria37. Para ser efectivos, los indicadores deben cumplir urequisitos: estar bien definidos, describirse de forma clarcompleta; ser amplios, dirigirse en su conjunto a todos aspectos importantes de la atención en un centro o servobjetivos, para facilitar la recogida de datos; clínicameválidos, basados en la literatura existente, en los experten la experiencia de los profesionales, sensibles en el s-do de que reflejen los cambios producidos por una situacy específicos para evitar medir cambios producidos por f-tores externos no relacionados con él; relevantes para aspecto concreto de la atención o para el ámbito en quhan creado; y eficientes, que nos proporcionen informacvaliosa y no duplicada38.

En la tabla 2se muestran los principales componentes la calidad que valoran. No se limitan a un solo componeal contrario, pueden hacerlo con varios, pues éstos a menestán relacionados entre sí.

Los indicadores pueden estar basados en una proporo en un suceso centinela.

Indicadores basados en una proporción. Miden un proce-so del que esperamos que un cierto porcentaje de los clo incumplan. “Pacientes adultos con vacunación antitetá-ca correcta.”

os yosio;

tes ontin,cada seón

ete,udo

ión

sosi

Indicadores basados en un suceso centinela. Miden un he-cho grave que requiere una revisión individual para todocada uno de los posibles casos. “Paciente muerto en el-bulatorio.”

Donabedian39 ha descrito tres tipos de datos en la valor-ción de la calidad por parte de los indicadores: la obser-ción de la estructura, de los procesos y de los resultados.

Indicadores de estructura. Se refieren a los elementos qunos facilitan la atención como pueden ser los recursos, e-pamientos, cantidad y tipo de profesionales. P. ej.: “Exist-cia de otoscopio en la consulta.”

Indicadores de proceso. Miden la actividad hecha, general-mente algún paso importante del proceso de la atencdiagnóstico, tratamiento, aspectos técnicos del tratamieetcétera.

Los mejores son aquellos centrados en aspectos dire-mente ligados a los resultados en el paciente. También -den ser útiles, o incluso ser el único tipo de indicador fa-ble, cuando un resultado relacionado con el proceso, o e-fícil de medir, o no se produce en un período de tiemadecuado a las necesidades de la institución.


c

aedri

ur

ecotl

,

lp esae

n c

a n l

euc de ca loscenrasta

itan

taona den

iancena

nesorble retúanpe


Un ejemplo sería: “Pacientes mayores de 65 años o factores de riesgo vacunados de la gripe.”

Indicadores de resultados. Miden qué le pasa o no le pasa un paciente como resultado de un proceso que se ha ho no. Incluyen complicaciones, efectos adversos o resultade ciertos tratamientos. “Hipertensos con tensión arte< 150/95 a los 6 meses de iniciar el tratamiento.”

En realidad, hablamos de indicadores de punto final, pno miramos la solución de los problemas sino un contaceptable.

Antes de empezar la recogida de datos, deberá establ-se por parte del personal responsable el límite de contrpartir del cual se disparará la señal de alerta. Para ello u-zaremos el control estadístico del proceso, del que se habmás adelante.

Cuando se esté dentro de los límites preestablecidosdatos se notificarán directamente al comité responsable.

En el caso de que no sea así, se evaluará el proceso ta-mo se está haciendo, se identificarán los problemas u o-tunidades de mejora, se determinarán las causas y se-prenderán las acciones correctoras pertinentes. Despuéun período de tiempo, se volverá a medir el proceso pcomprobar que las medidas correctoras han surtido el efdeseado. Los resultados se comunicarán al comité.

Las herramientas y mecanismos necesarios para el a-sis de los procesos y la implementación de las medidas-rrectoras aparecen en el siguiente capítulo de esta serie.

Evidentemente, el proceso de medida y mejora de la c-dad no finalizará una vez se hayan puesto en prácticaoportunidades de mejora, sino que seguirá su curso cofin de detectar nuevas desviaciones o la repetición demismas deficiencias en el futuro.


on

choosal

esol

erl ailiará

los

coorm

deracto

álio

lilas elas

Gráficos de control: aplicacion y monitorización de indicadores de calidadasistencialLa calidad de un producto o servicio se halla indefectibl-mente asociada a la variabilidad en el proceso de su prod-ción; resultados poco homogéneos serán percibidos comoescasa calidad. En el campo asistencial, por sus propias-racterísticas (variabilidad en los pacientes, las patologías,profesionales, los métodos, etc.), los procesos se conducon una variabilidad muy alta. La aspiración de la mejocontinua de la calidad es precisamente la reducción de evariabilidad, hasta conducirla a unos márgenes que permpredecir los resultados con cierta precisión.

Los gráficos de control constituyen una herramienta es-dística básica para la mejora continua de la calidad. En c-creto, los gráficos de control son el instrumento utilizado p-ra el control estadístico de procesos o “control en cursofabricación” como alternativa a la tradicional “inspecciódel producto acabado”.

Introducidos en 1924 por el Dr. Schewart en la industrnorteamericana, los llamados “gráficos de control” sirvepara detectar y eliminar variaciones anormales de los pro-sos, distinguiendo las variaciones debidas a causas asig-bles de aquellas otras debidas al azar.

Un gráfico de control (fig. 3) consiste en una línea cen-tral, un par de límites de control situados a tres desviacioestándar del valor medio, uno de ellos por encima y otro pdebajo de la línea central, y en los valores de una variarepresentativa de la calidad registrados en el gráfico que-presenta el estado del proceso. Si todos los valores se sidentro de los límites de control, sin ninguna tendencia es-

Figura 3. Gráfico de control.

túc

niótoEraecrear tr qtr m

iztases

se t

tearas

male ti

rtm

e l

a pc q

itr v

ueesoa

ci vaostracicedel sis

tonunala

deuili poros

neono y

on suenaseroes

osi

gi

o

a.enro


cial, se dice que el proceso se halla bajo control; si se sifuera de los límites de control o muestran una forma pe-liar, se dice que el proceso está fuera de control40,41.

El control estadístico de procesos se lleva a cabo co-nuamente, a intervalos de tiempo fijo, durante la fabricacdel producto, y tiene por objeto vigilar el funcionamiendel sistema y recoger información para mejorarlo. esencia, consiste en lo siguiente: una vez elegida una ca-terística o atributo del producto que sea representativo dcalidad, se estudia la capacidad del proceso de producpara cumplir con las especificaciones deseadas, y de la -ción entre estos dos parámetros se deduce la intensidfrecuencia de la monitorización del proceso. Determinacapacidad del proceso significa hallar los límites de consegún la metodología que más adelante se detallará yservirán para decidir si el proceso se halla o no bajo cony en este último caso investigar las causas y corregirlas,-jorando el proceso y aprendiendo sobre él42.

No parece haber ninguna razón que impida la actual-ción de estas técnicas en el mundo de la asistencia sanide hecho, la monitorización de indicadores de calidad a-tencial debería implementarse bajo esta perspectiva, puproblemática es la misma.

Ya existen algunos escritos a propósito de la calidad a-tencial en los servicios sanitarios desde la perspectiva dcalidad total, que aunque no en demasiada profundidad-tan el tema del control estadístico de los procesos2,43.

La monitorización es la medida continuada de aspecrelativos a la calidad de la atención, con el fin de poder id-tificar problemas potenciales. Por otro lado, la monitoriz-ción servirá para controlar la evolución de las mejoras p-puestas después de la realización de un estudio de ev-ción; es decir, para comprobar que los cambios realizadomantienen en el tiempo44.

Parece claro que la monitorización sería el sistema efectivo para mejorar la calidad en nuestros centros de spor lo que todos los profesionales deberían adiestrarsmanejar esta herramienta para su utilización en la práccotidiana.

Sí que consideramos importante el tema de conocecomportamiento (variabilidad) de un determinado parámeque se va a utilizar como indicador para obtener del misel mayor rendimiento, y para esto es fundamental el qudesarrolle el mismo a partir de las técnicas propias degráficos de control.

Una vez elegido el indicador de calidad asistencial a m-nitorizar, deberíamos preguntarnos ¿el proceso se hallestado de control?, ¿cuál es la variabilidad del proceso ytanto su capacidad para cumplir las especificaciones?, ¿-les son las causas que producen la variabilidad?, ¿confrecuencia debe monitorizarse?, etc.

La simple comparación del dato con un estándar arb-riamente elegido (especificación), sin tener en cuenta la-

anu

tin

nc

suiónlad olaolue

ol,e

aria:is la

is lara

osn

olua se

ásud,enca

elrooseos

o enor

uáué

aa

riabilidad del proceso, podría traernos más problemas qsoluciones, pues por ejemplo ¿qué hacer ante un procque frecuentemente desborda los límites de control (arbitr-rios)?

Variabilidad de los procesosEl fundamento del control estadístico de procesos es sen-llo. Se asume que cualquier proceso está sometido a una-riabilidad de doble naturaleza: por un lado factores external proceso pueden hacerlo variar (causas asignables, ex-sistémicas, externas o extrínsecas); por otro lado, la impre-sión de materiales, métodos, factor humano, etc., del pro-so aportarán una variabilidad intrínseca en los resultados propio proceso (causas no asignables, aleatorias, al azar,-témicas, internas o intrínsecas).

Las causas intrínsecas producen una variabilidad alea-ria, homogénea y previsible a lo largo del tiempo; ecambio, las causas extrínsecas, cuando actúan, producen variabilidad fuerte y mantenida hasta que se elimina causa42,45.

Se considera que un proceso se encuentra en estadocontrol cuando tras estudiarlo se han ido eliminando las ca-sas de variabilidad extrínsecas, de manera que la variab-dad restante se deba únicamente a causas intrínsecas;tanto, un proceso en estado de control producirá resultadcon una variación predecible. Ningún proceso se mantieespontáneamente en estado de control; el objetivo del c-trol de procesos es, precisamente, llevarlo a dicho estadmantenerlo en él.

Por lo general, las causas de variabilidad extrínsecas sescasas (alrededor del 15 %) pero de fuertes efectos, yeliminación puede hacerse desde los propios implicados el proceso. En cambio, para eliminar o reducir las causaleatorias, por lo general hay que cambiar el proceso ento partes importantes de él, lo que en la industria es una r-ponsabilidad de la dirección42.

El estudio permanente de las causas de variabilidad npermitirá ir adquiriendo progresivamente un mejor conoc-miento del proceso y, mediante la introducción de los cam-bios pertinentes, mejorarlo.

Estudio del comportamiento del indicador:determinación de los límites de controlEn el campo industrial el control de calidad se realiza:

– Sobre un atributo de calidad que se puede medir: lon-tud, calibre, resistencia, etc.

– Sobre un atributo cualitativo que el producto poseeno: pasa o no pasa, pieza defectuosa o no, etc.

– Recuento del número de defectos por unidad producidEn el primer caso se estudia el comportamiento de la m-

dia y la desviación estándar (DE) (distribución normal); eel segundo caso se estudia el comportamiento de una p-porción y su desviación estándar (distribución binomial).


asn)inddabl

tue p

vo pl q

s et

deíc

nce

tra r,

roajdoto

s eua d

e

litaces

os lítili

deona

senos,soli enntaun

tos dee la núne la

biénaseresa),os


En el terreno sanitario los indicadores de calidad csiempre serán de este último tipo cualitativo (proporcióUna buena muestra de ellos la podemos obtener en los -cadores propuestos por la Comisión de Mejora de la Calide la Sociedad Catalana de MFYC recientemente pu-cados37.

Metodología para la construcción de gráficos de control.1. Para determinar los límites de control, o tolerancias na-rales de un determinado proceso, se necesitará una seri-nima de datos (entre 20-25 muestras de 5-50 elementosmuestra, según distintos autores). Ante un proceso nuedel que no se han tomado datos, deberíamos diseñar unde muestreo con este fin. Si se trata de un proceso deexisten datos históricos, se utilizarán estos datos.

2. Representamos estos datos gráficamente, a efectoobservar si hay patrones de estacionalidad (si el parámofrece variaciones cíclicas siguiendo un patrón temporaltipo estaciones del año, día de la semana, participación c-ca de un determinado profesional, etc., o no) y/o tendecreciente o decreciente (si el parámetro estudiado va aum-tando o disminuyendo a lo largo del tiempo, o por el con-rio permanece estacionario). La observación directa de la-presentación gráfica de la serie de datos será suficientealgunos casos, para establecer la presencia de estos patSi existen dudas sobre la tendencia, puede realizarse un -te lineal de los datos por el método de mínimos cuadraesto es, una regresión lineal de la variable “serie de dafrente a la variable “tiempo” (fig. 4).

En presencia de estas anomalías, asumimos que no-contramos ante un proceso fuera de control y nuestros-fuerzos deben dirigirse a estabilizar el proceso, sin lo cno es posible intentar el control estadístico. En ausenciaestas anomalías, damos el paso siguiente.


i.id

i

míor olanue

derol

liian

eennes.uss,s”

ensle

3. Hallamos la media (p) de la serie y su desviación están-dar (DE).

4. Construimos el gráfico de control representando la m-dia (p) y los límites de control situados a p ± 3 DE. Sobre élrepresentamos la secuencia de datos.

5. Si algún dato sale fuera de los límites de control, lo e-minaremos y repetimos el proceso de cálculo y represen-ción gráfica. Este proceso iterativo deberá repetirse las venecesarias hasta que todos los datos queden dentro de l-mites de control: estos serán los límites de control que u-cemos en lo sucesivo para controlar el proceso.

El fundamento de este proceso iterativo de eliminacióndatos que rebasan los límites de control se basa en el raz-miento que es improbable que esto suceda por azar42, por loque supondremos que se debe a causas extrínsecas.

Un ejemplo práctico. En lo sucesivo, vamos a apoyar laexplicaciones en un ejemplo basado en los datos de un C-tro de Salud real. Al disponer de datos históricos registradlos 4 médicos generales han decidido que el proceso de -citud de estudios radiológicos (porcentaje de consultasque se solicita un estudio radiológico, en adelante, porce-je de consultas con derivación a radiología) podría ser buen indicador de la calidad asistencial y fácilmente moni-rizable. Están de acuerdo en que solicitar menos estudiolos necesarios podría tener repercusiones directas sobrsalud de sus pacientes, pero también reconocen que un-mero excesivo de solicitudes sería causa de molestias in-cesarias y un dispendio económico. A priori, desconocenvariabilidad de este proceso para cada uno de ellos; tamconsideran útil la comparación entre ellos. Parten de la bempírica que no hay diferencias sustanciales en lo que -pecta a los pacientes (producirán variabilidad intrínsecpor lo que la variabilidad habrá que atribuirla a ellos mism

Figura 4. Tendencia.

sasal,poau

alos y

ad(n) esndodar

nta esltasjal se elproquepo”os

n

b

dE

on

es a porera


TABLA 3. Porcentaje de consultas en que se solicita estudioradiológico

Número FechaMédico Promedio

A B C D 4 médicos

1 Mayo 91 3,99 3,89 6,61 6,67 5,292 Junio 91 3,49 7,46 8,29 6,84 6,523 Julio 91 2,09 1,70 2,23 3,11 2,284 Agosto 91 4,21 2,91 3,45 6,67 4,315 Septiembre 91 4,35 2,33 6,42 4,05 4,296 Octubre 91 4,26 2,53 4,78 2,63 3,557 Noviembre 91 2,35 1,78 3,37 3,31 2,708 Diciembre 91 2,95 2,54 4,73 4,72 3,739 Enero 92 4,50 2,24 6,82 5,51 4,77

10 Febrero 92 3,35 2,48 5,07 2,58 3,3711 Marzo 92 3,71 3,10 4,63 3,41 3,7112 Abril 92 4,21 5,23 3,45 6,67 4,8913 Mayo 92 4,10 2,53 3,08 5,77 3,8714 Junio 92 4,21 2,91 3,45 6,67 4,3115 Julio 92 5,51 2,91 3,48 6,64 4,6316 Agosto 92 5,32 3,65 3,83 5,65 4,6117 Septiembre 92 4,50 5,17 4,08 2,22 3,9918 Octubre 92 5,26 4,02 5,65 1,43 4,0919 Noviembre 92 2,95 2,54 6,61 6,67 4,6920 Diciembre 92 6,27 3,66 4,27 1,01 3,80

Media 4,08 3,28 4,72 4,61 4,17(DE)* 0,81 0,73 0,87 0,86 0,82

*n = 600 (promedio de visitas/mes). Los resultados vienen expresados enporcentaje.

y a circunstancias externas. Identifican como posibles caude variabilidad extrínseca su nivel de formación profesionsu sustitución por otro profesional en vacaciones, la indis-nibilidad de tiempo en determinadas épocas debido al -mento de la presión asistencial, etc.

En la tabla 3se presentan los datos correspondientesporcentaje de derivaciones a radiografías de los 4 médicel promedio.

Una observación importante: para estudiar la variabilidde un proceso se asume que el tamaño de las muestras constante. Si “n” no es constante, estamos introducieotro factor de variabilidad, puesto que la desviación estánvaría con “n”. En el ejemplo que se presenta nos enfre-mos a la siguiente disyuntiva: la fuente de los datos nomuestral sino poblacional (se registran todas las consupor imperativo normativo); ello nos proporciona la ventade mejorar la precisión, puesto que el tamaño muestraiguala al poblacional, pero tiene el inconveniente de quetamaño muestral varía de un mes a otro para un mismo -fesional y, por supuesto, entre distintos profesionales, lo dificultará la comparación de la variabilidad entre ellos. O-tamos por tomarnos la licencia de utilizar el “n promedicomo valor de “n”, como hemos comprobado en alguntextos, para el cálculo de la desviación estándar45.

Tomemos el caso del médico B:Construimos el gráfico de control (fig. 5). Se representan

como líneas el valor medio (p = 3,28) y los límites de co-trol a p ± 3 DE: límite superior = 3,28 + (3 X 0,73) = 5,47;límite inferior = 3,28 - (3 X 0,73) = 1,09.

Observamos que el punto correspondiente al mes 2 so-pasa el límite de control superior, por lo que se suprimecon los datos restantes, volvemos a calcular la media y -viación estándar (ahora sus valores son: p = 3,06; D0,70) y los límites de control, LS = 5,16, LI = 0,96. Volve-

Figura 5. Médico B. Pri-mera iteración.

rey,es =

mos a construir (segunda iteración) el gráfico de control clos nuevos valores (fig. 6).

De nuevo se observa que los puntos correspondientlos meses 12 y 17 rebasan los nuevos límites de control,lo que los eliminamos y recalculamos los valores (terciteración): p = 2,81; DE = 0,67; LS = 4,82; LI = 0,80.


otsns

n. n

n

diior)ríacondenEnen atenión

este la

acostativa esio


Todos los puntos se sitúan ahora dentro de los límitescontrol (fig. 7), por lo que se aceptan como definitivos estlímites obtenidos en la tercera iteración del procedimienEste mismo proceso se repite para los restantes médicoel caso del médico A, todos los puntos han quedado dede los límites de control en la primera iteración. En el cade los médicos C y D se han necesitado dos iteracioTambién se calculan para el promedio de los 4 médicoslas figuras 8-11 se representa el valor de los límites de co-trol definitivos que serán utilizados en lo sucesivo paramonitorización.

Especificaciones para un proceso y capacidad del proce-so para cumplir las especificaciones: relaciones entreellos e implicaciones sobre la intensidad de la monitori-zación. Las especificaciones o tolerancias de un determi-


deso.: entroo

es.En

la

a

do indicador fijan la banda de variación admisible para -cho parámetro, a partir de cuyos límites (superior e inferel producto o servicio resultaría inaceptable. P. ej.: pod-mos definir como inaceptable un tiempo de espera ante -sulta superior a 30’; son de naturaleza arbitraria y puevariar a lo largo del tiempo y en función de quién las fije. el campo industrial y de servicios, estas tolerancias tiendestrecharse progresivamente por la presión de la compe-cia. En el campo sanitario, quizás excepto en la calibracde aparatos de laboratorio, etc., no está muy arraigadoconcepto, aunque no resulta difícil imaginar en un futuroexistencia de ellas en campos como la prescripción farm-lógica, solicitud de estudios radiológicos y analíticos, lide espera, etc. En ausencia de tolerancias fijadas norma-mente, en algunos casos se ha recurrido al propio criterio-tadístico de los límites de control obtenidos a nivel poblac-

Figura 7. Médico B. Terce-ra iteración.

Figura 6. Médico B. Segun-da iteración.



Figura 8. Gráfico de controlpara médico A.

Figura 9. Gráfico de controlpara médico B.

Figura 10. Gráfico de con-trol para médico C.

.: is

a. Lo

iódi

<y onqu vol

i.

ifics e

drd

pi

s

deose

ultazonaería

n7-

te

taly,

se87

dePri

u93;

laaria.

tes: el

itorien

tro en

d de992;

d delon


Figura 11. Gráfico de con-trol para médico D.

nal, para aplicarlos como tolerancias a los individuos (ejInspección de Farmacia durante una época utilizó este s-ma de control para las prescripciones).

En todo proceso se puede definir una medida de su c-cidad para cumplir con las especificaciones de calidadcapacidad de un proceso se define como el intervalo c-prendido entre los límites de control o, lo que es lo mismla amplitud esperada de la variabilidad en 6 DE. La relacentre especificaciones y capacidad es definida por el índe capacidad (IC = [LT2 - LT1] / 6 DE) (LT: límite de tole-rancia). Si la capacidad es mayor que las tolerancias (IC el proceso será incapaz de cumplir las especificaciones -basará frecuentemente los límites de control; en estas c-ciones la monitorización debería ser intensísima, por lo es preferible actuar sobre el proceso a fin de reducir su-riabilidad. Si la capacidad es menor que el intervalo de t-rancia (IC > 1) los errores serán rarísimos, lo que permplantear una frecuencia de monitorización más relajadala capacidad es aproximadamente igual que las espec-ciones (IC = 1) cabe esperar 3 errores por mil mientramedia se mantenga estable, pero aumentarán rápidamante desplazamientos de la media, por lo que se requiereestrecha monitorización.

Interpretación del gráfico de control. Criterios que indi-can que un proceso se ha salido de control:

1. Puntos fuera de los límites de control.2. Tendencias: en general, se considera indicativa

anormalidad la presencia de 7 puntos consecutivos en ocreciente o decreciente entre sí.

3. Rachas: cuando se producen 7 puntos consecutivosencima o debajo de la media, aunque no rebasen los límde control.

4. Periodicidad: los datos sufren variaciones cíclicas-guiendo un patrón temporal reconocible.


late

paa

mo,nce

1)rediea

eteSialante

una

een

ortes

i

5. Inestabilidad: aun manteniéndose entre los límitescontrol, los valores sufren fuertes oscilaciones, acercánda los límites alto y bajo alternativa y reiteradamente.

6. Sobreestabilidad: la variabilidad de las muestras resmenor que la esperada, acumulándose los valores en la central. La identificación de las causas que la producen suna excelente oportunidad para mejorar el proceso.

Bibliografíal. Kritchewsky SB, Simmons BP. Continuous Quality Improvement. Co-

cepts and Applications for Physician Care. JAMA 1991; 266: 1.811.823.

2. Ber vick D, Godfrey AB, Roessner J. Curing Health Care: new stra-gies for Quality Improvement. San Francisco. Jossey-Bass; 1990.

3. Kinlaw DC. Continuous Improvement and Measurement for ToQuality: A Team-Based Approach. San Diego: Pfeiffer & Compan1992.

4. Lafont J, Fernández ML, Bosch JM, Bariel V. Auditoría interna de -guimiento de un protocolo de hipertensión arterial. Aten Primaria 194: 133-135.

5. Espinas J, Salla RM, Bellvehí M et al. Revaluación del programadiabetes mellitus tipo II, propuesta de indicadores de calidad. Aten -maria 1993; 11: 123-126.

6. Delgado MT, Altisent R, Gómez C, Vitoria A, Fernández, Bielsa F. A-ditoría de la actuación ante el consumo de alcohol. Aten Primaria 1911: 170-173.

7. Revilla L, Delgado A, Castejón R, Ceinos F, Solls JM. Valoración decalidad de un programa de control del embarazo en atención primControl de calidad asistencial 1989; 4: 14-19.

8. Azagra R, Bonet JM, Bravo ML, Freixas M, Campanera MT, FuenM. Seguimiento de la calidad de la prescripción de medicamentosCAP de Ciudad Badía. Aten Primaria 1992; 10: 707-711.

9. Borrell F, Núñez B, Guerrero J, Babi P, Esteban J, Alvarado C. Aud-ría de las historias clínicas en Atención Primaria: seis años de expe-cia. Gaceta Sanitaria 1988; 2: 144-149.

10. Guarga A, Cortés P, Benet JM et al. Papel de los sistemas de regisAtención Primaria. Control de Calidad Asistencial 1989; 4: 76-81.

11. Jaén JI, Modrego A, Sardón AC, López-Castro F. Control de calidala asistencia prestada en las infecciones urinarias. Aten Primaria 110: 883-887.

12. Bellón JA, Hernando I, Taboada P. Factores asociados a la calidaregistro administrativo de la historia clínica en atención primaria. C-trol de Calidad Asistencial 1992; 7: 74-81.

do

inr

ar

aV

Lnt

e e

arc

ol d

ncsu

Esa

Dp n

e i

áls ad

nald

n.c

rs:

rme

al

n):

y -io

nt of51.

ed.a

In

mio

lo

He

ngnt.

dad?

os liMa

de lace

&s

tno

del


13. Sardá N, Masqué J, Espinosa l, Guinot J, Rosado ML. Efectividacontrol de calidad de un protocolo en atención primaria de salud. C-trol de Calidad Asistencial 1991; 6: 16-20.

14. Marquet R, Davins J. Evaluation of the Appropriateness of PlaChest Film in Chronic Diseases. Quality Assurance in Health Ca1993; 10: 1-5.

15. Torres C, Orgaz P, Lozano F et al. Psicofármacos en atención primcalidad de la prescripción. Aten Primaria 1993; 11:385-388.

16. Unarte A, Ruiz-Jiménez JL. Organización de un centro de salud a pde la participación ciudadana. El ejemplo del Centro de Salud de -cente Soldevilla. Aten Primaria 1993; 11:253-257.

17. Ardanaz E, Guembe MJ, Sánchez-de Muniain MJ, Léoz S, GómezPercepción por parte de la población de las funciones y componedel equipo de atención primaria. Aten Primaria 1993; 11 :32-36.

18. Fernández-Sanmaned MJ, Fernández M, Franco A et al. Estudi dreclamacions i suggeriments dels usuaris d’una ABS: la seva opiniól’atenció primaria. Salut Catalunya 1992; 6:165-168.

19. Cayuela Domínguez A, Camacho Garrido J, Ras Luna X, Díaz AlfMC, Coronas E. La opinión de los usuarios a través de las reclama-nes. Rev San Hig Pub 1991; 65:215-221.

20. Díaz Álvarez A, Castaño Barroeta C, Menéndez García M, Fanjul MMJ. Las reclamaciones de los usuarios: un instrumento del controcalidad. Aten Primaria 1987; 4:184-188.

21. Villalbí JR, Farrés J, Alberca O, Mascaró P. La reforma de la asisteprimaria vista por los pacientes: un estudio de las quejas de los u-rios. Rev Clin Esp 1987; 181:223-226.

22. Monzón MC, Avellana E, Orozco E, Calvet S, Zabaleta N, Muxí C. libro de reclamaciones ¿útil o inútil? XII Congreso de la Sociedad E-pañola de Medicina Familiar y Comunitana. VI Congreso Internacionpara la Medicina Familiar. Sevilla, 1992.

23. Orozco E, Davins J, Grifell E, Pallarés J, Fernández RM, AlejandroCuestionario de opinión del usuario. Utilización de las herramientas -ra la mejora de la calidad. XII Congreso de la Sociedad EspañolaMedicina Familiar y Comunitaria. VI Congreso Regional del Centro I-ternacional para la Medicina Familiar. Sevilla, 1992.

24. Gálvez M, de la Revilla L. Análisis de una encuesta de opinión sobrcentro de salud de Cartuja (Granada) recogida a la población atendAten Primaria 1985; 2:68-72.

25. Orus Escola MA, de Marcos Hernández L, Naberán Toña C, GonzCA. Encuesta de opinión a los usuarios de las Unidades DocenteMedicina Familiar y Comunitaria de Barcelona. Una aproximación conocimiento de las necesidades asistenciales de la población atenAten Primaria 1985; 2:91-95.

26. WHO. Primary health care -Alma Ata 1978. Report of the internatioconference jointly sponsored by WHO and UNICEF. Ginebra, WorHealth Organization, 1978.

27. Vuori H. La participación comunitaria en atención primaria: un mediouna finalidad en sí misma. Aten Primaria 1992; 1.036-1.048.

yn

e

ia:

rtiri

l.es

lesn

oio

ríe

iaa

l

l

.ade

elda.

ezdelida.

l

o

28. Joint Commission. Primer on Indicator Development and ApplicatioMeasuring Quality in Health Care. Chicago: Joint Commission on A-creditation of Healthcare Organizations, 1990.

29. Nossikov A, Prokhorskas R Shabanah M. Using Regional indicatothe experience of Europe. Wid Hlth statis quart 1990; 6: 225-229.

30. Andrés J, Segura A, Spagnolo E. La medida de la salud y la enfe-dad. JANO Medicina y Humanidades 1984; octubre n.º extra: 33-39.

31. Last J. A Dictionary of Epidemiology. International EpidemiologicAssociation, Oxford University Pres, Oxford, 1983; 44.

32. Garretsen HFL, Van Gilst ECH, Van Oers HAM. Collecting health i-formation at a local level. Health Promotion International 1991; 6 (2121-133.

33. Van Oers JAM, Reelick NF. Quantitative indicators for a health citthe Rotterdam local health information system. Journal of Epidem-logy and Community Health 1992; 46:293-296.

34. Consensus Set of Health Status Indicators for the General AssessmeCommunity Health Status –United States. MMWR, 1991; 40 (27): 449-4

35. The Joint Commission. Quality Assurance in Ambulatory Care. 2nd Chicago: Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organiz-tions, 1990.

36. Benson DS, Miller JA. Quality Assurance for Primary Care Centers.-dianapolis: Methodist Hospital of Indiana, Inc, 1988.

37. Marquet R, Avellana E, Cots JM et al. Indicadors. En: Comissió de -llora de la qualitat de la Societat Catalana de Medicina Familiar i C-munitaria. Criteris de Qualitat en l’Atenció Primaria de Salut. Barce-na, EDIDE, 1993; 101-163.

38. Eylenbosch WJ, Noah ND, editores. Indicators. En: Surveillance in -alth and Disease. Oxford: Oxford University Press, 1988.

39. Donabedian A. Explorations in Quality Assessment and Monitori(Vol. 1). The Definition of quality and Approaches to its assessmeAnn Arbor: Health Administration Press, 1980.

40. Peña Sánchez de Rivera D, Prat Bartés A. ¿Cómo controlar la cali(2ª. ed.). Manuales IMPI n.º 16. Madrid, 1990.

41. Peña Sánchez de Rivera D. Estadística. Modelos y métodos. Model-neales y series temporales (2ª. ed.). Alianza Universidad Textos. -drid, 1989.

42. Kume H. Herramientas estadísticas básicas para el mejoramiento calidad. Serie Desarrollo gerencial. Editorial Parramón-Norma. Bar-lona, 1992.

43. Gaucher EJ, Coffey RJ. Analytical Methods for TQM. En: GaucherCoffey Dir. Total Quality in Health Care. From Theory to Practice. Jo-sey-Bass Publishers. San Francisco, 1993.

44. Marquet i Palomer R, Griffell i Martín E. Monitorización. En: Marquei Palomer R., editor. Garantía de Calidad en Atención Primaria. Mo-grafías Clínicas en Atención Primaria. DOYMA. Barcelona, 1993.

45. Vachette JL. Mejora Continua de la Calidad. Control Estadístico Proceso (SPC) 1.ª ed. Ediciones CEAC. Barcelona, 1992.


La calidad en Atención Primaria de Salud: nuevas ... · Para la mayoría de la gente, la calidad...

Documents

Transcript of La calidad en Atención Primaria de Salud: nuevas ... · Para la mayoría de la gente, la calidad...