Nicora Bruno, Dirigente Medico di I livello in Cure palliative, Azienda Sanitaria Locale di Alessandria
INTRODUZIONE AI METODI E AGLI STRUMENTI
Le organizzazioni sanitarie complesse inducono il management ad articolare la propria attività su diverse prospettive di visione e per ogni prospettiva si declinano procedure, controlli e reporting. Il customer care fa parte di quelle attività di management che si occupano anche della qualità percepita dall’utente. In un sistema sanitario, complesso per definizione, esistono molti punti che alimentano flussi di dati che indicano il posizionamento del processo rispetto allo standard di qualità prefissato. Gli strumenti maggiormente utilizzati per la misurazione e gestione delle performance, sulla base di una ricerca effettuata da Cerismas nel 2009, sono:
Sistema di budget;
Contabilità analitica e contabilità per centri di responsabilità;
Indicatori di attività;
Clinical audit;
Benchmarking;
Contabilità economico-patrimoniale;
ed in maniera residuale
ABC/ABM (Activity Based Costing/Activity Based Management),
TQM (Total Quality Management), 6 Sigma,
EFQM, Performance Prisme.
BALANCED SCORECARD.
INDIVIDUAZIONE DEL KPI ADEGUATA
L’esperienza clinica quotidiana ci suggerisce che per la stragrande maggioranza i casi di dimissioni volontarie sono dovute a scelte di proseguire le cure presso altre strutture o di affidarsi a un clinico diverso dal primo con cui si viene a contatto, oppure in generale ci si rivolge ad altre strutture che esercitano un appeal maggiore. Inoltre anche le lunghe attese tra l’ingresso in un pronto soccorso e la prima valutazione clinica costituiscono un motivo per cui ci si allontana dalla struttura rinunciando al servizio. Si delinea in modo fisiologico e spontaneo l’equivalenza che correla la dimissione volontaria a una percezione della qualità del servizio offerto scadente. Otteniamo in questo modo una scheda di valutazione bilanciata che riporta le metriche di misurazione dei processi aziendali categorizzate nella PROSPETTIVA DEI CLIENTI. Il management deve usufruire di un sistema informatizzato che alimenti un flusso continuo di questo KPI verso il database aziendale che risulta consultabile senza ulteriore elaborazioni (metanalisi e indicatori di secondo livello).
COSTRUZIONE DEL DATA COLLECTION DEL VALORE “A.M.A.” (Advice Medical Against): estrazione ed elaborazione di valori raccolti dal dataset “dimissioni volontarie” accessibile tramite la pagina web di Regione Lombardia.
MATERIALI E METODO
Per definire gli obiettivi e gli indicatori chiave delle prestazioni (KPI Key Performance Indicator) per qualsiasi situazione, professionale o personale, è fondamentale considerare obiettivi significativi. Gli obiettivi, i traguardi e i KPI sono strumenti. Hanno un utilizzo specifico. Come ogni strumento devono essere progettati e utilizzati in modo mirato e uno dei modi migliori per definire gli obiettivi e i KPI consiste nell’utilizzare i criteri SMART.
● Specific (Specifico)
● Measurable (Misurabile)
● Achievable (Raggiungibile)
● Realistic (Realistico)
● Time–bound (Definito nel tempo)
Nel definire l’obiettivo SMART il management deve cercare di rispondere alle seguenti domande:
● Di quali dati abbiamo bisogno?
● Dove saranno i nostri dati? E come potremo accedervi?
● I dati sono affidabili e verificabili?
● Quali sono delle tappe intermedie ragionevoli?
● Quale risultato si può considerare sufficiente? Quale no?
● Come sapremo se avremo raggiunto l’obiettivo?
L’indagine ha utilizzato un pacchetto di dati estratto dal sito della Regione Lombardia. La rete permette di rendere consultabili immediatamente dati e notizie della pubblica amministrazione. Nel portale della Regione Lombardia in una sezione sono depositati e aggiornati gli “open data”: ossia pacchetti di informazioni, consultabili dal cittadino, che riportano numeri e valori assoluti dell’attività sanitaria. Si è preso in esame il periodo che va dal 2010 al 2019 considerando tutte le strutture ospedaliere sia Hub che Spoke (aziende ospedaliere, IRCCS, ospedalità privata). I dati (Tab 1) considerati sono i ricoveri totali, le dimissioni ordinarie, le dimissioni volontarie e si è escluso i trasferimenti tra un ospedale e l’altro, decessi, secondi ricoveri. Inoltre una metanalisi (e quindi la realizzazione di un indicatore di secondo livello) prevede anche di conteggiare i trasferimenti dai pronto soccorsi (ed avere un KPI che indica l’efficacia e l’efficienza del sistema strutturale di primo intervento). i decessi nelle prime 24 ore (KPI di efficacia).
ANDAMENTO DELLE DIMISSIONI VOLONTARIE 2010-2019 IN REGIONE LOMBARDIA
anno ricoveri totali dimissioni volontarie valore assoluto dimissioni volontarie %
2010 1689306 5729 0,34%
2011 1659678 5297 0,32%
2012 1511599 4807 0,32%
2013 1479862 4371 0,30%
2014 1468446 4220 0,29%
2015 1464405 3932 0,27%
2016 485910 1218 0,25%
2017 1338196 3334 0,25%
2018 1317729 3058 0,23%
2019 1303856 2940 0,23%
BIAS
Una minima parte di dimissioni volontarie (soprattutto dai pronto soccorso) sono dovute a tempi di attesa ritenuti troppo lunghi (nel caso di codici bianchi o verdi) oppure alla consapevolezza di una refrattarietà alle terapie (nel caso di terminalità).
LE DIMISSIONI VOLONTARIE SONO ANCHE UN PARAMETRO DI EFFICIENZA DEL SISTEMA
Questo dato è confermato da uno studio recentemente pubblicato sulla rivista scientifica JAMA, il quale evidenzia che i pazienti che si auto-dimettono contro il parere sanitario hanno circa il doppio delle probabilità di subire un nuovo ricovero nei trenta giorni successivi.Infine, i pazienti che si dimettono contro il parere medico hanno più probabilità di essere nuovamente ricoverati in ospedale più precocemente, nei giorni immediatamente successivi alla dimissione (quasi il 20% dei nuovi ricoveri avviene entro un giorno) e in un ospedale differente.E il fatto di cambiare ospedale sicuramente non aiuta, aprendo le possibilità, per il personale sanitario, di incorrere in errori o di ripetere esami e procedure già effettuate e di cui non ce ne sarebbe più il bisogno.
LA PROSPETTIVA DEL MANAGEMENT
Le dimissioni volontarie caricate della valenza di una probabilità concreta di nuovo e ripetuto ricovero costituiscono un elemento di spesa sanitaria e sociale evitabile. Il focus non va concentrato solo sulla spesa sanitaria collettiva ma anche sul ”bed management” che dovrà gestire flussi di pazienti che potenzialmente possono essere seguiti in modo adeguato nella prima struttura ospedaliera a cui si sono rivolti senza portare a un ”bed overbooking” una struttura rispetto ad un’altra. Viene compromessa la funzionalità della rete ospedaliera e dell’offerta sanitaria.
DISCUSSIONE
La rappresentazione grafica (Graf.1) con immediatezza delinea il profilo dell’andamento del KPI designato trasmettendo in questo caso l’informazione che la performance presa in considerazione ha un trend in diminuzione costante e progressiva.
Il modello proposto nella sua semplicità dimostra di essere rapido nell’esecuzione, fedele nel conferire i dati, affidabile nell’elaborazione. Cosa permette una valutazione della performance di questo tipo? Le decisioni aggreganti e disagregganti proprie del management hanno a disposizione elementi che indicano le strutture con un’ottimizzazione del rapporto di efficacia ed efficienza e le strutture dove invece vanno analizzate per delineare le carenze formative, strutturali e di middle management che non consentono di ottenere performance sovrapponibili agli standard di qualità prefissati in ambito di progettazione dei processi e delle procedure. Tramite l’accesso alla banca dati “OPENDATA” di Regione Lombardia come cittadino si è estratto i dataset riferiti agli anni che vanno dal 2010 al 2019 conteggiando i seguenti valori la somma dei ricoveri totali effettuate da tutte le strutture ospedaliere di regione Lombardia e la somma di tutte le dimissioni volontarie. Il dataset offre la possibilità anche di distinguere struttura per struttura e di tener conto anche delle riammissioni e dei trasferimenti nelle 24 ore successive. Tuttavia lo scopo di questo lavoro è quello di ottenere una metrica della performance riferita alle aspettative con risposte o meno secondo la qualità percepita dall’utente.
CONCLUSIONI
Il lavoro dimostra come si può ottenere una rapida e fedele relazione della performance in funzione di un KPI individuato in precedenza. Dato più utile ancora è che i dati posso essere disaggregati e riferiti alle singole strutture sanitarie permettendo una costruzione di una mappa di efficienza/efficacia in merito al KPI ricoveri/dimissioni volontarie. L’esercizio di management apre le porte a successive metriche che dopo valutazione collegiale in sede di valutazione delle performance possono essere misurate senza un particolare dispendio di tempo e di risorse per accedere a una metanalisi conferendo al modello descritto una sostenibilità economica e temporale e di risorse umane.
