Bab V. Kejadian Penting/ Tonggak Bersejarah

dalam Perjalanan Pengukuran Kualitas

Mengidentifikasi dan mengembangkan pengukuran kualitas yang layak adalah

aspek yang esensial dari pengukuran kualitas. Banyak perawatan kesehatan profesional

menggunakan diagram kontrol Shewhart untuk menganalisis variasi data mereka,

namun sering bersusah payah untuk menemukan ukuran yang layak untuk ditempatkan

pada diagram kontrol. Diagram kontrolyang berdasarkan pada pengukuran yang tidak

layak atau tidak berkembang tidak bernilai.

Saat ini, meskipun provider lebih fokus daripada sebelumnya pada pengukuran

performa, mereka harus menyeimbangkan kebutuhan pengukuran mereka sendiri

terhadap meningkatnya permintaan dari kelompok dan organisasi eksternal, termasuk:

Pembeli perawatan (individu dan perusahaan)

Koalisi bisnis (mewakili perusahaan dengan area geografi yang ditetapkan)

Perusahaan asuransi yang tertarik dalam struktur persetujuan kontrak sekitar

hasil dan pelayanan kualitas

Organisasi yang berkaitan, komisi data negara bagian, dan departemen

kesehatan dan kesejahteraan

Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS)

Media (terutama koran, televisi, dan majalah kesehatan)

Tantangan Pengukuran

Hal ini meningkatkan fokus dan amanat untuk data pelayanan kesehatan

menggantikan penyediapelayanan kesehatan dalam situasi yang berbeda daripada yang

mereka tahu dimasa lalu. Penyedia ditanya dokumen apa yang sedang mereka lakukan,

mengevaluasi hasil usaha mereka, dan disiapkan untuk membagi hasil mereka dengan

publik. Sayangnya, banyak provider bersusah payah menyampaikan amanat pengukuran

secara proaktif, yang membawa organisasi untuk mengasumsikan postur defensif ketika

organisasi eksternal merilis data. Dalam beberapa kasus, penyedia biasanya merespon

dengan satu diantara cara berikut ini:

Data sudah tua/lama (biasanya satu atau dua tahun) dan tidak mencerminkan

performa kami saat ini.

Data tidak berlapis dan tidak mewakili perbandingan yang sesuai

Pasien kami lebih sakit daripada mereka di rumah sakit lainnya dalam kelompok

perbandingan kami (misalnya, tidak ada penyesuaian resiko dalam data).

Kejadian Penting Selama Perjalanan Pengukuran Kualitas

Kejadian Penting 1

Langkah pertama dalam perjalanan pengukuran kualitas adalah strategi. Itu

dicapai dengan terlibat dalam dialog serius dengan organisasi pada peran pengukuran

performa. Langkah pertama menuju kejadian penting ini haruslah kreasi dari pernyataan

sebuah organisasi dalam peran pengukuran. Cara lain untuk melihat langkah ini adalah

menyadari perkembangan filosofi pengukuran. Tiga pertanyaan sederhana harus

dieksplorasi ketika mengembangkan filosofi pengukuran.

Apakah kita mengetahui data kita lebih baik dari orang lain?

Apakah kita memiliki keseimbangan pengukuran yang meliputiklinik,

operasional, pelayanan konsumen, dan alokasi sumber?

Apakah kita memiliki rencana menggunakan data untuk membuat peningkatan?

Kejadian Penting 2

Kejadian penting kedua adalah strategi dan operasional. Hal ini termasuk

memutuskan konsep mana (kadang disebut tipe atau kategori pengukuran) yang akan

diamati organisasi. Donabedian (1980, 1982) menyajikan sebuah pendekatan sederhana

dan jelas untuk mengorganisasi perjalanan pengukuran. Ia mengemukakan tiga kategori

dasar pengukuran: struktur (S), proses (P), dan hasil/outcomes (O). Hubungan ketiga

kategori ini biasanya ditunjukkan sebagai berikut:

S + P = O

Struktur mewakili aspek fisik dan organisasi. Manajemen menciptakan proses,

dan pekerja memperhalus mereka. Struktur dikombinasikan dengan proses untuk

mendapatkan hasil.

Satu dari sumber referensi yang paling sering digunakan lainnya adalah laporan

Institute of Medicine (2001) yakniCrossing the Quality Chasm, yang mengidentifikasikan

enam tujuan peningkatan. Pelayanan kesehatan seharusnya:

1. Aman

2. Efektif

3. Mengutamakan pasien

4. Tepat waktu

5. Efisien

6. Adil

Joint Commision (1993) juga telah mengidentifikasikan dimensi kinerja klinis

berikut ini untuk mengategorikan pengukuran:

Kelayakan

Ketersediaan

Kesinambungan

Efektivitas

Keberhasilan

Efisiensi

Hormat dan peduli

Keamanan

Ketepatan waktu

Daripada menggunakan kategori yang didapat secara eksternal untuk pengukur

struktur, kebanyakan organisasi kesehatan lebih suka membangun sistem pengukuran

sendiri mengenai objek strategi mereka. Bagaimanapun metode yang digunakan,

sebuah organisasi harus memutuskan konsep, tipe, atau kategori pengukuran mana

yang ingin dilintasi.

Kejadian Penting 3

Ketika sebuah organisasi telah memutuskan tipe pengukuran yang akan dilintasi,

langkah berikutnya dalam perjalanan adalah mengidentifikasipengukuran spesifik.

Bayangkan organisasi Anda telah mengidentifikasi keselamatan pasien sebagai salah

satu strategi objektifnya. Keselamatan sepertinya sebuah hal yang bagus untuk diawasi,

tapi Anda tidak bisa mengukur keselamatan pasien secara langsung karena ini hanyalah

konsep. Konsep itu tidak jelas. Anda perlu menentukan (1) aspek keselamatan pasien

yang akandiukur, dan (2) pengukuran sebenarnya. Dengan catatan, meskipun dengan

kategori luas keselamatan pasien, Anda perlu mengidentifikasi aspek yang akan diukur.

Kejadian Penting 4

Pengembangan definisi operasional pengukuran spesifik dimulai pada kejadian

penting 4. Aktivitas ini memerlukan pemikiran (otak kiri manusia biasanya bagus pada

pengembangan definisi operasional) dan kesabaran .

Pada dasarnya, definisi operasional adalah sebuah deskripsi, padaistilah

yangdapat diukur, dari hal yang digunakan untuk mengukur dan langkah spesifik yang

diperlukan untuk mengukurnya secara konsisten. Sebuah definisi operasional yang

bagus:

Memberi arti yang mudah dikomunikasikan terhadap sebuah konsep atau ide

Jelas dan tidak ambigu

Spesifik pada metode, prosedur, dan peralatan pengukuran

Menyediakan kriteria penentuan keputusan ketika dibutuhkan

Memungkinkan konsistensi koleksi data

Sebuah definisi operasional yang bagus mewakili sebuah pernyataan konsensus

oleh tanggung jawab individu untuk menelusuri pengukuran. Ingat juga bahwa definisi

operasional perlu dimodifikasi pada beberapa poin kedepan, yang tidak unik. Tanggal

modifikasi harus dicatat karena bisa memiliki efek dramatis pada hasilnya. Semua

pengukuran bagus diawali dan diakhiri dengan definisi operasional.

Kejadian Penting 5

Pengumpulan data adalah billboard untuk kejadian penting 5. Sayangnya, banyak

kelompok yang memulai perjalanan pengukuran kualitas mereka dari titik ini.

Dihadapkan dengan tantangan merepresentasi data, reaksi awal kelompok adalah

mencari sesuatu. Orientasi ini biasanya membawa kelompok menuju ketepatan data

yang telah tersedia dan dikenal semua orang. Hal ini juga menyebabkan kelompok

mengambil data yang salah dengan jumlah yang salah (terlalu sedikit atau terlalu

banyak).

Fase pengumpulan data dalam perjalanan terdiri atas dua bagian: (1)

merencanakan pengumpulan data dan (2) mengumpulkan data yang sebenarnya.

Suatustrategi pengumpulan data yang didesain dengan baik harus menyampaikan

pertanyaan dibawah ini.

Perencanaan pengumpulan data:

Proses apa saja yang akan diawasi?

Pengukuran spesifik apa yang akan dikumpulkan?

Definisi operasional pengukuran yang mana?

Mengapa Anda menumpulkan data ini? Apa dasar pemikiran pengumpulan data

ini daripada tipe-tipe data lainnya?

Akankah data tersebut menambah nilai upaya peningkatan mutu Anda?

Seberapa sering (frekuensi) dan berapa lama (durasi) Anda akan mengumpulkan

data?

Akankah Anda melaluipengambilan sampel (sampling)? Jika ya, desain

pengambilan sampel apa yang anda pilih?

Mengumpulkan data:

Bagaimana Anda akan mengumpulkan data? (Akankah Anda menggunakan

kertas data, survei, diskusi kelompok fokus, wawancara telepon, atau beberapa

kombinasi metode ini?)

Akankah Anda mengadakan sebuah studi panduan sebelum mengumpulkan data

bagi seluruh organisasi?

Siapa yang akan mengumpukan data? (Kebanyakan kelompok mengabaikan

pertanyaan ini)

Biaya apa (biaya keuangan dan waktu) yang akan terjadi dengan mengumpulkan

data ini?

Akankah mengumpulkan data ini memiliki efek negatif pada pasien atau

pegawai?

Apakah upaya pengumpulan data Anda perlu diambil ke tinjauan luas institusi

organisasi Anda untuk persetujuan?

Apa garis dasar pengukuran saat ini?

Apakah Anda memiliki target dan tujuan untuk pengukuran?

Bagaimana data akan dikode, diedit, dan dibuktikan?

Akankah Anda menabulasi dan menganalisis data ini dengan tangan atau dengan

komputer?

Apakah ada isu-isu kerahasiaan yang berhubungan pada penggunaan hasilnya?

Bagaimana data ini akan digunakan untuk membuat perbedaan?

Rencana apa yang Anda miliki untuk menyebarkan hasil dari upaya pengumpulan

data?

Dua keterampilan pengumpulan data penting –stratifikasi dan pengambilan

sampel- mempertinggi berbagai upaya pengumpulan data. Keterampilan ini lebih

berdasar pada logika dan pemikiran jelas daripada statistika, meskipun banyak

profesional kesehatan telah menerima pelatihan terbatas di kedua konsep ini.

Stratifikasi

Stratifikasi adalah pemisahan dan klasifikasi data kedalam kategori homogen

yang masuk akal. Tujuan stratifikasi adalah menciptakan strata, atau kategori, dengan

data yang satu sama lain eksklusif dan memudahkanpenemuan pola yang tidak akan

diamati jika data disatukan. Stratifikasi memperkenankan pengertian yang berbeda pada

data yang disebabkan oleh:

Hari dalam satu minggu (apakah Senin berbeda dengan Rabu?)

Waktu dalam sehari (pendaftaran lebih sibuk antara jam 9-10 pagi daripada

antara jam 2-3 siang)

Waktu dalam satu tahun (apakah kita melihat diagnosa ini lebih banyak pada

Februari daripada Juni?)

Giliran (apakah prosesnya berbeda antara giliran siang dan malam?)

Tipe perintah (stat versus rutin)

Pengalaman pekerja

Jenis prosedur (lapisan obat nuklirterhadap X-ray rutin)

Tipe mesin (seperti ventilator atau peralatan lab)

Stratifikasi adalah sebuah aspek esensial dari pengumpulan data. Jika Anda tidak

menghabiskan waktu mendiskusikan implikasi dari stratifikasi, Anda akan berakhir

dengan berpikir data Anda lebih buruk (atau lebih baik) daripada yang seharusnya.

Pengambilan Sampel

Pengambilan sampel adalah keterampilan penting kedua yang harus

dikembangkan profesional pelayanan kesehatan. Pengambilan sampel mungkin adalah

hal paling penting yang dapat Anda lakukan untuk mengurangi jumlah waktu dan

pengeluaran sumber pada pengumpulan data.

Karya klasik Ishikawa pada Guide to Quality Control (1982) mengidentifikasikan

empat kondisi untuk mengembangkan rencana pengambilan sampel: akurasi,

reliabilitas, kecepatan, dan ekonomi. Kunci kesuksesan pengambilan sampel terletak

pada pengertian keseluruhan tujuan pemilihan sebuah sample dan kemudian memilih

metode pengambilan sampel paling layak untuk diaplikasikan pada data.

Tujuan dasar pengambilan sampel adalah mampu mengambil observasi dalam

jumlah terbatas dan cukuppercaya diri bahwa mereka mewakili populasi yang lebih

besar yang mencakup mereka. Tugas selanjutnya adalah menentukan karakteristik

perwakilan dari total populasi responden ini.

Ada dua pendekatan dasar pengambilan sampel: probability (kemungkinan) dan

non-probability (ketidakmungkinan). Probability sampling berdasar pada prinsip

sederhana –kemungkinan statistik. Pemilihan elemen ini (dan elemen berikutnya) harus

ditentukan oleh statistik objektif yang berarti jika prosesnya benar-benar acak (tidak

dipengaruhi oleh penilaian, maksud tertentu, atau kemudahan).

Campbell (1974) mennyebutkan tiga karakteristik probability sampling:

1. Sebuah desain statistik spesifik yang diikuti

2. Pemilihan item dari populasi yang ditentukan semata-mata menurut untuk

mengetahui kemampuan dengan maksud dari mekanisme acak, biasanya

menggunakan sebuah tabel dengan angka acak.

3. Kesalahanpengambilan sampel (misalnya, perbedaan antara hasil yang

diperoleh dari sebuah sampel survei dan hasil yang mungkin telah diperoleh

dari sebuah sensus keseluruhan populasi yang telah diselenggarakan

menggunakan prosedur yang sama seperti di sampel survei) bisa

diestimasikan, dan, sebagai hasil, ketelitian hasil sampel bisa dievaluasi.

Ada banyak cara untuk menggambarkan probability sample, semua variasi pada

sampel acak sederhana. Metode probability sampling yang paling sering digunakan

dirangkum dibawah ini:

Systematic sampling(Pengambilan sampel Sistematis). Keuntungan

pengambilan sampel ini adalah mudah dan murah. Systematic sampling (kadang

disebut mechanical sampling/pengambilan sampel mekanis) dicapai dengan

bilangan atau menyusun tiap elemen dalam populasi dan kemudian menyeleksi

setiap elemen kth. Masalah systematic sampling adalah bahwa kelompok data

yang menyediakan pengetahuan tentang proses dihapuskan. Masalah lainnya

ada pada keadaan pelayanan kesehatan yang digambarkan orang-orang tidak

berdasarkan pada awal proses yang acak, mereka terus-terusan memilih tempat

yang mudah untuk memulai dan kemudian mengaplikasikan interval

pengambilan sampel yang telah mereka pilih. Metode ini bias dan meningkatkan

kesalahan pengambilan sampel.

Simple random sampling (Pengambilan sampel acak sederhana) digambarkan

dengan cara yang memberi setiap elemen dalam populasi kesempatan yang

sama dan bebas untuk termasuk dalam sampel. Masalah simple random samples

ini adalah bahwa mereka bisa terlalu –atau kurang mewakili segmen populasi.

Stratified random sampling(Pengambilan sampel acak stratifikasi).

Menstratifikasi populasi kedalam kategori yang relatif cukup homogen sebelum

sampel menggambarkan peningkatan perwakilan sampel populasi dan

mengurangi kesalahan pengambilan sampel. Meskipun pendekatan ini lebih

tepat daripada simple random sampling, ia masih bisa terlalu –atau kurang

mewakili satu atau lebih strata pada sample.Penciptaan stratified proportional

random samplemencegah isu ini.

Stratified proportional random sampling(Pengambilan sampel acak

proporsional stratifikasi). Dalam kasus ini, skema pendekatan untuk stratified

random sampling digunakan, dengan satu jalinan. Proporsi (atau persentase)

yang diwakili setiap lapisan dalam populasi ditentukan, dan proporsi ini ditiru

pada sampel. Metode ini akan sangat meningkatkan ketelitian sample dan lebih

jauh mengurangi kesalahan pengambilan sampel. Stratified proportional random

sample adalah satu dari desain pengambilan sampel yang lebih canggih,

pengguna membutuhkan pengetahuan lebih tentang populasi yang mereka

jadikan sampel. Juga bisa lebih banyak biaya dalam dana dan waktu.

Teknik Nonprobability sampling(Pengambilan sampel ketidakmungkinan)

harusnya digunakan ketika memperkirakankeandalan sampel yang dipilih atau secara

umum mengaplikasikan hasil sampel ke populasi yanglebih besar bukanlah perhatian

utama.

Ada tiga bentuk utama nonprobability sampling:

Convenience sampling(Pengambilan sampel mudah) didesain untuk

memperoleh observasi dalam jumlah kecil yang telah tersedia dan mudah

dikumpulkan. Convenience sampling juga dikenal sebagai chunk

sampling(Pengambilan sampel pendek) (Hess, Riedel, dan Fitzpatrick 1975) atau

accidental sampling(Pengambilan sampel kebetulan) (Maddox 1982, Selltiz dkk

1959). Dalam convenience sampling pertimbangan utamanya adalah bahwa

sample mewakili populasi yang lebih besar.

Quota pengambilan sampel(Pengambilan sampel kuota) dikembangkan di akhir

1930-an dan digunakan secara ekstensif oleh Gallup Organization. Babbie (1979)

menggambarkan langkah-langkah yang termasuk dalam mengembangkan

sebuah quota sample:

1. Mengembangkan sebuah matriks yang menggambarkan karakteristik

populasi target.

2. Setelah matriks diciptakan dan proporsi relatif ditugaskan ke tiap sel di

matriks, data dikumpulkan dari orang yang memiliki semua karakteristik

sel yang diberikan.

3. Semua orang dalam sel tersebut kemudian ditugaskanmenimbang

kelayakan untuk total proporsi mereka.

4. Jika semua elemen sampel terlalu berat, keseluruhan data harus

memberikan perwakilan tertentu dari total populasi.

Secara teoritis, desain Quota sampling yang akurat harus memproduksi

hasil yang mewakili populasi yang lebih besar. Quota sampling terlihat sebagai

sesuatu untuk mengisi dengan jumlah minimum observasi.

Judgment sampling(Pengambilan sampel pendapat) dijalankan oleh

pengetahuan dan pengalaman yang digambarkan seorang sampel. Tidak ada

tujuan mekanik yang berarti yang digunakan untuk memilih sampel. Tantangan

bentuk pengambilan sampel ini adalah persepsi orang terhadap pengetahuan

dan kebijakan dari orang membuat penilaian. Deming (1950, 1960)

menganggapjudgement samplingsebagaimetode pilihan untuk penelitian

peningkatan kualitas. Dalam siklus peningkatan mutu, tipe pengambilan sampel

ini juga dikenal dengan expert sampling(pengambilan sampel oleh ahli),

acceptance sampling(pengambilan sampel penerimaan), atau rational

sampling(pengambilan sampel rasional).

Membangun pengetahuan tentang teknik variasi pengambilan sampel adalah

satu dari cara terbaik untuk mengurangi jumlah waktu dan usaha yang dikeluarkan

dalam mengumpulkan data.

Kejadian Penting 6

Setelah mengumpulkan data, banyak kelompok peningkatan kualitas berpikir

mereka telah menyelesaikan mayoritas pekerjaan, padahal fakta ini baru terbangun.

Data adalah kepingan dan potongan yang kita kumpulkan untuk mengukur performa

sebuah proses. Data bukanlah informan. Informasi, di sisi lain, bisa diproduksi hanya

dengan mempersoalkan data pada sebuah penyelidikan proses pemikiran deduktif

(umum ke khusus) dan induktif (khusus ke umum). Pendekatan standar ke bentuk data

berdasar penyelidikan ini adalah metode ilmiah (Larstrucci 1967).

Sebuah dialog tentang mencapai kejadian penting ini harus diambil, atau semua

upaya mengantar kedalam bagian awal perjalanan akan sia-sia. Jika terlibat dalam

inisiatif peningkatan kualitas, langkah analitik terbaik yang patut diikuti adalah yang

dipandu oleh metode kontrol proses statistik. Cabang statistik ini dikembangkan oleh Dr.

Walter Shewhart di awal 1920-an saat bekerja di Western Electric Co. (Schultz 1994).

Alat analitik utama Shewhart, diagram kontrol, disediakan sebagai landasan bagi semua

pekerjaan peningkatan kualitas. Penelitian yang dilakukan dengan cara ini menunjuk

sebagai perbandingan kelompok statis (Benneyan, Lloyd, dan Plsek 2003). Fokusnya

tidak pada bagaimana data bervariasi setiap waktu, tetapi lebih kepada apakah dua set

hasil “secara statistik berbeda” dari yang lainnya.

Di sisi lain, penelitian yang berdasarkan pada kontrol diagram utama menemui

perbedaan, pemandangan dinamis dari data. Data pendekatan diagram kontrol sebagai

distribusi lanjutan yang memiliki ritme dan pola.

Kejadian Penting 7

Langkah terakhir dari perjalanan pengukuran meliputi pengambilan tindakan

terhadap data dan menyimpulkan tentang variasi terikat dalam pengukuran yang Anda

ikuti. Data tidak berguna tanpa konteks. Sayangnya, sejumlah data perawatan

kesehatan telah dikoleksi, dianalisis, dan kemudian tidak digunakan untuk tindakan.

Pada 1998, Don Berwick menyediakan formula sederhana untuk peningkatan

kualitas. Selama pidato dasar pikirannya di National Forum on Quality Improvement in

Health Care, dia menekankan bahwa hasil peningkatan sebenarnya dari interaksi tiga

kunci dorongan: keinginan, gagasan, dan eksekusi.

Ketika kelompok diminta mengevaluasi efektivitas mereka sehubungan dengan

keinginan, gagasan, dan eksekusi, mereka terus-menerus memberikan jawaban yang

membingungkan. Sebagian besar responden memberi nilai tinggi terhadap keinginan,

medium ke tinggi untuk gagasan, dan rendah untuk eksekusi. Mereka kelihatannya

memberi nilai tinggi bagi diri sendiri untuk tujuan dan hasrat yang bagus, nilai

menengah hingga tinggi untuk membangkitkangagasanmengenai cara

memperbaikisesuatu, dan penaksiran rendah pada kemampuan bertindak dan

implementasi perubahan.MEski demikian, ini adalah fakta sederhana bahwa belajar

mengatur dan menjalankan perubahan secara efektif lebih mudah daripada

menanamkan niat baik ke orang yang tidak memilikinya.

Sumber : Chapter 5 Buku The Health care Quality Book