评估应急部门的生产力和质量之间的关系

文摘

背景。在美国,急诊(EDs)不断施压提高运营效率和质量,以获得经济利益和保持一个积极的声誉。目标。第一个目标是有效地评估EDs输入资源转换成输出质量。第二个目标是研究EDs的效率和质量性能之间的关系,这种关系影响因素。方法。使用两个数据源,我们开发一个数据包络分析(DEA)模型对EDs的相对效率进行评估。基于DEA的结果,我们执行多项逻辑回归来调查ED效率和质量性能之间的关系。结果。DEA的结果表明,低效率的主要原因是技术人员的工作时间。多项逻辑回归结果表明,心电图和x射线的数量程序进行ED和保持明显的长度与权衡相对效率和质量。结构性ED特性没有影响效率和质量之间的关系。结论。根据EDs的结构和操作特征,不同的因素会影响效率和质量之间的关系。

1。介绍

在美国,急诊(EDs)不断施压以提高操作效率。“安全网”,他们提供治疗每天24小时,每周七天。紧急护理与医疗诊所,这是通常计划外和准备的成本很高。重要的是,EDs使用大量的这些资源(无报酬的照顾1]。疾病控制和预防中心(CDC)报道,约20%的患者至少访问一个艾德,是没有保险的2]。医疗保险和医疗补助服务中心(CMS)表示,紧急服务都是无报酬的,近50%和55%的紧急医生的时间是花在照顾病人没有保险或购买的(3]。高开销和过度的无报酬的保健、EDs必须最大限度地利用他们的资源。

EDs也面临越来越大的压力来提高医疗服务的质量。在过去的二十年里,年度ED访问的人数上升了44%,而医院EDs的数量已经减少了11%4]。医疗供给和需求之间的不平衡已经引起ED过度拥挤的问题,如长时间等待,离开没有见过(帕萨特)病人,和频繁的救护车改道(5,6]。尝试解决质量、保险公司和医药相关政府机构(例如,CMS)定义了关键措施EDs和鼓励EDs收集和报告这些措施(7]。使用这些质量措施、外部医疗组织为医院提供财政奖励或处罚根据ED性能(8,9]。一些教育质量性能数据也向公众发布地址透明度和帮助客户评估医院和提供者。为了获得经济利益和保持一个积极的声誉,EDs需要比他们的同辈群体提供高质量的护理。

简单的输入输出比率或平均成本主要在分析医院使用性能(10,11]。这些措施很受欢迎,因为它们简单计算和比较基准的措施。尽管这些简单的措施可以为各个组织提供有用的信息,他们往往能给有偏见的,不一致的信息如果比较不同组织和多个输入和输出是12]。

数据包络分析(DEA)是一种技术,它克服了ratio-based分析测量相对效率的局限性。这种技术包含多个输入和输出一组同辈群体之间和评估性能(13]。DEA也允许组织识别效率前沿和评估散度的大小从最佳实践,而不是平均回归分析所示(14]。几项研究已经显示使用DEA效率测量的优点在回归分析(15,16)和ratio-based分析(17,18]。

Nunamaker以来的第一个DEA在医疗保健中的应用(19),该方法已广泛用于各种决策的效率评估单位(研究)的医疗保健。研究使用DEA评价医院的效率(20.- - - - - -26]。它也被用来比较效率性能之间的学术和非学术医院和“利润”和“利润”医院14,27]。DEA也被用来调查个别医生和理解的效率与最佳实践(相关的因素28- - - - - -30.]。

一些研究调查了权衡医院使用DEA效率和质量。克莱门特et al。31日)和Valdmanis et al。32]研究了不良的后果,如病人死亡率和患者安全,影响医院的效率。这两项研究表明,低效率与贫穷有关质量的结果。换句话说,这项研究结果表明,为了使效率降低医院减少不良的结果,他们必须更有效地使用他们的资源。因此,他们的相对效率提高。纳亚尔和Ozcan33,34)评估医院的效率和质量之间的关系通过使用质量度量DEA模型的输出。这些研究的结果表明,效率改进可以在保证质量的前提下实现。

本研究的目的是双重的。第一个目标是评估EDs对质量的相对效率的措施。换句话说,我们的目标是有效地评估EDs输入资源转换成输出质量。第二个目标是研究EDs的效率和质量性能之间的关系,这种关系影响因素。通常,效率和质量都很难实现。理解这种关系的相关因素可能有助于EDs制定改进策略并协助外部医疗组织在决定激发动机策略。

2。方法

2.1。数据

本研究结合两个数据源调查ED效率和质量之间的关系,这种关系的影响因素。急诊科基准联盟(EDBA)数据包括EDs,分享他们的资源水平和操作措施,其成员为基准测试和性能改善的目的。CMS医院比较(HC)数据库提供了一个广泛的信息医院推荐的保健性能。从2012 CMS HC数据,提取的护理措施与教育质量和2012 EDBA有关数据。

EDBA和CMS EDs的报告,我们排除了那些有缺失数据的任何元素用于我们的模型。我们也排除所有儿科EDs和成人EDs过于高(>每年80000人次)和低(<每年20000人次)病人数量缓解异常值对结果的影响。

2.2。数据包络分析

我们进行了DEA评价EDs的相对效率,利用线性规划解决方案技术。在我们的研究中,研究EDs,包含在合并后的数据。在各种DEA模型,本研究使用变量收益成比例(工具)模型,它最初提出的银行家等人(1984年35]。DEA模型可能集中在最小化使用输入产生给定输出(input-oriented)或最大化使用给定的输入输出的水平(output-oriented)。本研究开发了一个input-oriented DEA模型,因为我们试图评估有效EDs雇佣他们的关键资源优化各种教育质量的措施。模型的研究结果用于确定ED效率和质量性能之间的关系。

在DEA,我们考虑NDMU的索引 。输入的DMU_j是用{ ), 任意输入变量和吗 不可任意支配的输入变量。DMU的输出_j是用{ )。我们解决下列线性规划问题N次获得每个DMU的相对效率得分():

目标函数(1)寻求最低θ₀全权代表比例减少应用于所有输入(DMU DMU的评估₀)来提高效率。在(1),这个词与非阿基米德数(ε)用于解决潜在的问题可能存在替代最适条件和低效率最大化休闲裤(年代⁺和年代⁻没有改变θ₀价值。一个DMU_j当且仅当效率吗θ_j= 1,休闲裤都是零。约束(2)- (4)的线性组合意味着基准组优于或等于( )约束(3)是将不可任意支配的输入变量(36]。

本研究采用四个输入和四个输出评估EDs的相对效率,和表1描述了数据元素。输入包括ED床包括分流地区的数量(床),医生的工作时间每天(DOC),注册护士每天工作小时(RN),和技术人员每天的工作时间(技术)。这些输入是最重要和昂贵的资源,直接影响病人的治疗。当执行DEA,假设床是一个不可任意支配的变量,因为它不能被调整在ED经理的自由裁量权,至少在短期内。输出包括以下教育质量的措施:没有被看见的速度(帕萨特),心脏病患者的百分比在90分钟的到来给予经皮冠状动脉介入(PCI),时间来到ED患者骨折之前必须等待接收止痛药(疼痛),和病人每天访问的数量调整病人的严重程度(产后抑郁症)。帕萨特、PCI和痛苦是关键质量指标,EDs的CMS收集评估性能和发布在线帮助病人比较医院和做出明智的决定37]。产后抑郁症是包括,因为它大大影响保健提供者工作量,影响护理质量(38,39]。应该注意的是,报告值的倒数是用来代帕萨特和痛苦,因为低这些变量的值代表更好的医疗质量,而DEA通常假设更多的输出导致更高的效率。

2.3。多项逻辑回归

理解是否EDs,提供高质量的护理也产生输出在一个有效的方式,我们分类EDs为四类根据他们的绩效水平。ED(即效率高是指有效边界。,EDs效率得分等于1,或θ = 1),而低效率指的是一种低效的ED(即。,EDs效率得分小于1,或θ < 1)。高质量指的是一种教育的质量度量(LWBT、PCI和疼痛)都比全国平均每个指标(),而低质量是指ED和至少一个的三个质量度量比其国家的意思。因此,EDs分为如下四类(如表所示2):高效率与高质量(类别1),效率高与低质量(类别2),效率低与高质量(3级)、低效率和低质量(4级)。

我们采用多项式回归探讨ED效率和质量性能之间的关系和影响因素这一关系。EDs类别2和3中偏离EDs在类别1中,质量或效率。然而,EDs在4级明显不同于那些在类别1。重点分析识别ED特征造成损害效率和质量,我们只包括前三个类别的EDs多项物流模型。响应变量,性能或Y,可以承担任何的米= 1、2或3定性值(由类别1、2和3,分别地)。让表示的概率我观察下跌jth反应变量的类别;也就是说, 。我们有k= 6解释变量的兴趣,X₁、…X₆的依赖。这六个解释变量(表中描述3的EDs)代表操作和结构特征可能与ED效率和质量性能之间的关系。

ED性能和六个解释变量之间的这种依赖建模使用多项物流地理分布:

在这个多项logit模型,有一组参数, 但基线,对于每一个响应类别。使用一个基线类别(类别1在我们的模型中)是一种以避免冗余参数的限制,反映在(7),每个观测的响应类别概率总和必须为1。在一些代数运算,我们得到以下模型:

的回归系数(8)表示对会员的log-odds类别的影响j与基线类别米。这些回归系数估计使用最大似然的方法。请注意,这是方便强加的限制 通过设置 (使类别米基线)。这允许我们解释一样的效果分对数的类别j相对于类别1(基线)。此外,我们可以形成的log-odds加入任何一对范畴j和j (除了类别米),分对数的回归系数之间的任何两个类别之间的差异相应系数的两类。方程(9)允许我们解释如下:一个单位的变化X_k分对数的类别j与类别j 有望改变单位,保持其他变量不变。

3所示。结果

运用排除标准后,本研究使用了148。表4显示了EDs的描述性统计一些数据元素。床是32.9的平均数量。平均每天224.7小时RNs工作安排,在50.08和71.9的工作时间安排医生和技术人员,分别。EDs的帕萨特平均在2012年是2.18%,而最低为0.2%,最高为14.6%。的三个过程(心电图、CT和x光),x光进行平均最频繁。

图1显示了相对效率的分配分数来源于工具148 EDs input-oriented DEA模型。平均效率值为0.79,标准差为0.173。148 EDs, 39 EDs(16.9%)实现了效率得分1(有效前沿),而12 EDs(8.1%)和48 EDs(32.4%)获得相对较高(0.9≤θ< 1),中等(≤0.7θ分别为< 0.9)效率得分。七EDs效率低于0.5分,最低得分为0.34。

相对低效的EDs,重要的是要理解效率低下的根源。表5列出他们的平均投入休闲裤(年代_我⁻ 过度的输入()和数量年代_我⁻ + (1−θ )x_我)。平均减少百分比显示的平均比例过多的总输入的输入。从床上被用作不可任意支配的变量在模型中,并不包括在表中。

低效的主要来源是科技,而其他两个输入的贡献没有显著不同。三个输入,缺口在EDs技术观察最频繁(80),和松弛的频率在DOC(40)和RN(42)技术的一半。平均而言,效率低下的EDs有最大数量的松弛技术人员的工作时间(17.3小时),紧随其后的是两个RNs的(12.3小时/天)和医生的工作时间(每天2.64小时)。在低效的EDs有效边界,RN需要减少86.5小时,科技41.8小时,医生通过19.4小时。然而,减少百分比之间的相似RN(33%)、医生(32%)和自EDs RN医生相比有更大的数量的。科技47%的比例是最大的。

表6提供了一个崩溃的EDs的数量分为四种类别。EDs的数量的分布是相似的类别1、2和3,而大约55%的整个EDs包括在这项研究是4级分类。

多项逻辑回归模型输出表描述了7。从这个回归输出,我们可以看到,这三个统计上显著的解释变量(心电图、x光和洛)影响ED性能的相对效率和质量之间的关系。单位心电图的变化,在第二类的可能性(高效率与低质量)相对于类别1(高效率与高质量)预计将增长19%,同时保持模型中的所有其他变量不变。单位心电图的变化,在3级的可能性(低效率高质量)类别1预计将增长14%,同时保持模型中的所有其他变量不变。

另一方面,x光与一个增加1个单位的相对风险降低17%在第二类与类别1和相对风险降低16%在3级和1级,当保持模型中的所有其他变量不变。

为单位变化在洛杉矶,在类别2 /类别1的可能性是会稍微增加了1.05倍。洛也涉及单位变化的相对风险增加4%在3级和1级。

与我们最初的假设相反,结构ED特征,如教学地位和创伤指定水平,不影响EDs的权衡相对效率和质量。

4所示。讨论

EDs收集性能措施来识别和管理资源的生产力和质量的变化。同时,EDs基准自己通过对比同行组织性能。EDs之间的直接比较的结果会导致偏见的结论。输入输出的一组简单的比率也会导致不一致的决定,除非一个组织优于其它所有措施(40]。DEA帮助解决这些问题通过评估个体组织的相对性能,同时考虑多个输入和输出。

DEA的结果表明,大多数的EDs在这项研究中还不到最佳生产工艺。我们的研究结果认为效率低下的主要原因是过度人员小时。据估计,减少所需的低效EDs技术人员为了成为有效时间47%。没有完全理解这些提供者功能,很难实施这个结果。例如,这可能发生,因为一些EDs雇佣更多的技术人员来代替一些临床和临床前护士人力资源的角色。护理短缺继续在美国是一个长期的问题(41]。因为技术人员可以协助护士与各种临床和临床前的活动而EDs花费更少的钱比护理人员,EDs可能聘请技术人员来填补护理职位空缺符合成本效益的方式。有趣的是,研究结果还表明低效EDs 32 - 33%使用过度的医生和护士人员创建相同的质量水平。

更多的实际应用这种方法的ED的运营管理,相对成本提供者类型应考虑之间的人员。例如,减少小医生小时贡献更大的成本节约,因为医生时间是更昂贵的比其他人员小时。因此,它将会更加节省成本效率低下的EDs探究过度医生小时之前(例如,提高中层人员)管理RN或技术人员的水平。同时,人力资源成本纳入DEA模型为研究可能导致输入之间不同的权重,从而影响其效率得分。

ED分类基于效率和质量性能表明,一些EDs权衡效率和质量。18 EDs 145 EDs包括在这项研究中,利用他们的能力在最优水平,但没有达到全国平均水平的一个关键质量的措施。这些EDs可以提高急救护理的及时性,如果他们有额外的资源。另一方面,27 EDs超过全国平均水平的三个质量措施但没有获得技术效率。这些EDs可能是控制成本的压力,以保持竞争力。

了解可能影响ED分层效率和质量的基础上,我们进行了多项逻辑回归分析,包括操作和结构性因素。我们假设不同因素与增加的可能性失去效率质量(类别2)或(3级)。然而,研究结果提出,同样的因素影响相对风险的大小。特别是,EDs,不再洛杉矶更有可能失去生产力或未能交付及时照顾患者对时间敏感的条件。这可能是因为洛杉矶往往是医院成本的主要因素之一,正比于输入用于确定相对效率。同样,增加了洛杉矶可能表明慢保健,这最终会导致减少护理质量。

关键测试EDs的相对频率也与ED性能相关。有趣的是,EDs,执行每100例心电图程序更容易妥协生产力或质量。然而,增加每100名患者的x射线测试数量减少的风险失去生产力或质量。CT测试卷x射线测试显示了类似的结果,但它并没有统计学意义。这还需要进一步的研究来更好地理解为什么有不同的方向心电图和x射线/ CT测试之间的关系。

我们还假设教学地位和创伤指定的水平与相对效率和质量之间的关系。与我们最初的假设相反,EDs的结构性特征并不影响牺牲效率或质量。这个结果意味着EDs可以提高他们的生产力和质量通过专注于重组其业务流程,以减少浪费在病人流。先进的IT系统和标准化的协议可能会帮助这项改进而不需要雇佣额外的保健提供者。

4.1。限制

本研究也有一些局限性。首先,EDBA和CMS数据自我报告数据,所以数据是受一些不准确,会影响DEA的结果。然而,我们相信,我们的数据是可信的,因为许多EDs自动收集数据通过信息系统(例如,电子医疗记录)和报告数据的外部组织激励或认证的目的。

输入中使用DEA可能低估或高估了。EDBA数据包括医生的安排工作时间,RNs,和技术人员,所以它可能不代表实际工作小时,人员编制。例如,保健提供者可能缺席,离开他们的工作,或加班,这些变化并没有纳入计划时间。然而,我们相信,变化不大大改变整个保健提供者的工作时间和影响我们的分析。

产后抑郁症的输出由CPT考虑调整所需的不同程度的资源来照顾患者不同程度的水平。然而,CPT可能不是最好的代理代表的总体严重程度患者人群,EDs。更好的病人治疗调整可能提供更好的结果。

5。结论

及时治疗ED对更好的病人结果至关重要。提供及时的护理也是很重要的EDs为缴费范式变化从医疗费支付价值付款。收集和报告单一措施及时护理可以帮助EDs和外部组织评估EDs的性能和识别需要改进的地方。然而,单独使用各种措施会导致偏见的结论。DEA方法可以帮助克服个人EDs的限制通过提供一个相对性能相对于他们的同辈群体,将关键的输入。

本研究表明,可能有权衡效率和质量。高效的EDs并不总是提供高质量的护理,类似地,EDs提供高质量的护理并不总是实现技术效率。根据EDs的结构和操作特征,不同的因素可以影响的关系。目前,支付系统与ED性能相同的标准适用于确定奖励或处罚。然而,决策者可能需要反映EDs在支付系统之间的差异以便EDs更公平地评估和改善他们的系统环境。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

作者要感谢急诊科基准联盟委员会董事会的允许使用ED数据。

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