มารู้จักการใช้ผังควบคุม (Control Chart)

มารู้จักการใช้ผังควบคุม (Control Chart)

             Matthes¹ กล่าวว่าในกระบวนการดูแลสุขภาพ มีการใช้ผังควบคุม (Control Chart) ซึ่งเป็นเครื่องมือคุณภาพ เพื่อตรวจติดตามการผันแปรของกระบวนการดูแลรักษา และศึกษาสาเหตุของการผันแปรที่เกิดขึ้น ผังควบคุม (Control Chart) แบ่งตามวัตถุประสงค์ได้เป็น 2 ประเภทคือ

            1) เพื่ออธิบายหรือบรรยาย (Profile) ลักษณะของกระบวนการดูแลรักษา และ

            2) เพื่อเปรียบเทียบ (Comparison) ผลลัพธ์ด้านต่างๆ ของกลุ่มย่อย

            ซึ่งในการเลือกวิธีวิเคราะห์นั้นขึ้นกับระดับการวัดของปัจจัยที่สนใจด้วยว่าเป็นข้อมูลต่อเนื่องหรือเป็นข้อมูลคุณภาพ เช่น จำนวนวันนอนและค่ารักษาเป็นข้อมูลต่อเนื่อง การวิเคราะห์จะใช้ Time – ordered data โดยกำหนดให้แกนเอกซ์เป็นลำดับเวลา (Timeline) ส่วนแกนวายเป็นค่าเฉลี่ยของจำนวนวันนอนหรือค่ารักษาในแต่ละเดือน โดยกำหนดขอบเขตต่ำสุดและสูงสุดภายใต้ 3 ซิกม่า (Sigmas)

            ผังควบคุม (Control Chart) จะแสดงการผันแปรของค่าเฉลี่ยจำนวนวันนอนหรือค่ารักษาในแต่ละเดือนตามลำดับ Benneyan² กล่าวว่า จุดที่เกินขอบเขตสูงสุดหรือต่ำสุดภายใต้ 3 ซิกม่า เกิดจาก Special causes of unnatural variability เช่น มีการเปลี่ยนแปลง clinical procedure, new staff, equipment failure หรือ patients’ physiology ซึ่งต่างจาก Natural variability หรือ common causes ที่เกิดขึ้นได้ในกระบวนการรักษา และเป็นการผันแปรที่อยู่ภายในขอบเขตต่ำสุดและสูงสุด ตัวอย่าง special cause ที่พบได้ในการวิเคราะห์ข้อมูลผู้ป่วยใน ที่ทำให้จำนวนวันนอนสูงมาก คือ กรณีเป็นผู้ป่วยที่มีสิทธิพิเศษ เช่น เป็นผู้มีอุปการะ หรือ เป็นผู้ป่วยที่ต้องดูแลเป็นพิเศษ (กรณีร้องเรียนหรือฟ้องร้อง)  ส่วนค่ารักษาที่แพงมากอาจเกิดจากการใช้ยานอกบัญชียาหลัก หรือ การทำหัตถการที่ใช้เทคโนโลยี่ระดับสูง ถ้ามี special cause หลายจุดอาจต้องวิเคราะห์ระดับ Individual รายเดือน และศึกษาจากเวชระเบียนผู้ป่วย

            การผันแปรตามธรรมชาติ (Common cause) ในกระบวนการ หมายถึงการผันแปรที่เกิดขึ้นในระบบ จากสาเหตุที่พบบ่อยๆ เช่น ภาวะของผู้ป่วย (Conditions of patient) วิธีการรักษาโรคร่วมและภาวะแทรกซ้อน และการรอผลการตรวจวินิจฉัยทางห้องปฏิบัติการ ซึ่งต้องวิเคราะห์ว่าการผันแปรนั้นสามารถควบคุมได้หรือไม่ ถ้าการดูแลรักษามีการใช้จำนวนวันนอนที่ไม่เหมาะสม ไม่สอดคล้องหรือเป็นไปตามแนวปฏิบัติ ต้องทำ Root Cause Analysis เพื่อพัฒนากระบวนการให้ดีขึ้น

            ตัวอย่างการวิเคราะห์จำนวนวันนอนของผู้ป่วยมะเร็งปากมดลูกที่ได้รับเคมีบำบัด และไม่มีปัญหาของโรคร่วมและภาวะแทรกซ้อน

โดย...       ดร. วรณัน ประสารอธิคม
          (Dr. Worranan Prasanatikom)
          พยาบาลงานบริหารทรัพยากรสุขภาพ
                  วันที่ 27 มิถุนายน 2557

อ้างอิง....

1. Matthes N, Ogunbo S, Pennington G, Wood N, Hart MK, Hart RF. Statistical process control for hospitals:    

    Methodology, user education, and challenges. Quality Management in Health Care 2007;16(3):205-14.

2. Benneyan JC. Use and interpretation of statistical quality control charts. International Journal for Quality in

    Health Care. 1998;10(1):69-73.

ข้อจากัดด้านลิขสิทธ์บทความ :
บทความในหน้าที่ปรากฎนี้สามารถนำไปทำซ้ำเพื่อเผยแพร่ในเว็บไซต์หรือสิ่งพิมพ์อื่นๆ โดยไม่มีวัตถุประสงค์ในเชิงพาณิชย์ได้ ทั้งนี้การนำไปทำซ้ำนั้น ยังคงต้องปรากฎชื่อผู้แต่งบทความ และห้ามตัดต่อ หรือเรียบเรียงเนื้อหาในบทความนี้ใหม่โดยเด็ดขาด และกรณีที่ท่านได้นำบทความนี้ไปใช้ในเว็บเพจของท่าน ให้สร้าง Hyperlink เพื่อสร้าง link อ้างอิงบทความนี้มายัง http://med.mahidol.ac.th/um/th/content06272014-1048-th#overlay-context=th/content06272014-1048-th ด้วย