Главная >> Медицинские статьи >> Организация здравоохранения

Оценка качества медицинского обслуживания

Дуглас Дж. Ланска, Артур Дж. Харц

Отделения неврологии, профилактической медицины и охраны здоровья посредством поддержания оптимальной окружающей среды, Центр старения им. Сандерса Брауна, Университетский медицинский центр, Неврологическая служба Медицинского центра по делам ветеранов, Лексингтон, Кентукки; Отделение семейной медицины, Университет Айовы, Айова, США.
Несмотря на отсутствие общепринятого определения качественного здравоохранения, уже разработаны и распространены методики, призванные оценивать его качество. Пример такой методики описан Hinchey и соавт. [1]. Интерес к оценке качества обусловлен несколькими движущими силами. Во-первых, в результате сравнения между странами возникает законный вопрос: отвечает ли качество медицинского обслуживания в США огромным затратам на него? В США ассигнования на медицинское обслуживание значительно выросли и составляют 14% от валового национального продукта - больше, чем в любой другой стране, однако показатели здоровья населения (например, частота преждевременных родов, детская смертность, продолжительность предстоящей жизни) хуже, чем в других развитых странах, в которых расходы на здравоохранение в расчете на душу населения гораздо ниже. Во-вторых, выраженные различия в применении и стоимости различных услуг в разных штатах [2-5], отсутствие единого мнения среди врачей по поводу наиболее оптимальных стандартов терапевтического и хирургического лечения большинства заболеваний [6,7] и существенная частота врачебных ошибок [8,9] дают основание полагать, что значительная часть предоставляемой медицинской помощи либо неправильна, либо недостаточна и поэтому находится ниже должного стандарта качества. В-третьих, проводимая в настоящее время политика экономии средств (включая новые формы возмещения расходов) вызвала опасения, что противоречия финансовых интересов поставщика услуг и плательщика в конце концов приведут к ухудшению медицинской помощи. В-четвертых, с усилением конкуренции межцу поставщиками услуг, организации здравоохранения сейчас относятся к показателям качества как к факторам маркетинга, то есть, как к средствам предоставления преимущества в конкуренции и удержания части рынка в сфере влияния.
Традиционно качество медицинской помощи оценивалось по трем общим направлениям: структуре, процессу и исходам [10-12]. Структура включает характеристики средств оказания помощи, в том числе: материальных ресурсов (например, приспособлений и оборудования), персонала (например, его численности, профессиональной пригодности и квалификации), а также организационные характеристики (например, методы возвращения расходов, система оценки работы врачей другими врачами). Под процессом подразумеваются характеристики предоставляемой помощи, в том числе, ее обоснованность, адекватность объема, проявление компетенции в проведении методик лечения, согласованность действий и преемственность. Исход описывает результат оказанной помощи в отношении состояния здоровья пациента, включая изменения в его сознании и поведении, удовлетворенность больного врачебным и медсестринским обслуживанием, биологические изменения заболевания, осложнения лечения, заболеваемость и смертность. Преимущества и недостатки показателей качества в каждой из трех перечисленных областей сравниваются между собой в таблице 1.
Структура представляет особый интерес для аккредитующих организаций (например, для Объединенной Комиссии по Аккредитации Учреждений Здравоохранения - Joint Comission on Accreditation of Health Care Organizations). В результате информация по структуре более доступна и более унифицировано оценивается, чем данные о процессе и исходах. Однако структура может быть очень мало связана с процессом или исходами [13].
Многие клиницисты считают сам процесс оказания медицинской помощи наиболее прямым и ценным средством оценки качества: "качественно" - значит правильные действия выполнены в нужное время. Существенное ограничение для оценки процесса, однако, состоит в том, что мало известно об оптимальном процессе медицинской помощи или о значении отклонений от принятых методик лечения. Только малый процент методик диагностики и лечения изучен в эпидемиологических исследованиях, и еще меньшее их число оценено в рандомизированных клинических исследованиях. Даже результаты хорошо проведенных исследований часто неопределенны, противоречивы или применимы у очень ограниченной части больных.
Исключая непосредственное наблюдение, которое почти всегда непрактично, золотой стандарт оценки процесса - это изучение историй болезни или сбор данных с помощью заполнения форм-опросников самими медицинскими работниками.
Таблица 1. Сравнение ценности показателей измерения медицинской помощи.
Структура* Процесс** Исходы с поправкой на группы риска***
Компьютерные данные Записи в истории болезни Компьютерные данные Записи в истории болезни
Ценность, по мнению клиницистов + ++ +++ + ++
Точность (и воспроизводимость) данных +++ ++ ++ + ++/+++
Выявляет широкий круг значительных ошибок в лечении - + ++ + +++
Низкая стоимость ++ ++ + ++ +
Независимость от смешения случаев ++ + +++ + ++
Показывает специфическое корректирующее действие
+++ +++ +++ + +
Не зависит от профессионального суждения ++ +++ +/++ +++ +++
Пример использования
Кем используется Аккредитующие организации Плательщики третьей стороны Больницы Плательщики третьей стороны Плательщики третьей стороны
Зачем используется Минимальные стандарты Карты отчетности Внутренняя оценка качества Карты отчетности Карты отчетности
*Структура подразумевает характеристики используемых для медицинской помощи приспособлений, оборудования, персонала и администрации.
** Процесс включает характеристики оказываемой помощи
*** Исход описывает результаты помощи в отношении состояния здоровья больных.
* - не имеет ценности; + - низкая ценность; ++ - средняя ценность; +++ - высокая ценность.
Однако стоимость выделения детальной информации о процессе из историй болезни часто слишком высока. Кроме того, записи медицинских работников часто содержат ошибки, нередко являются непоследовательными или неполными. Некоторые ключевые аспекты ведения больного (например, мастерство врача в сборе анамнеза, в оценке данных лучевой диагностики, в выполнении той или иной процедуры) никогда не находят отражения в медицинской документации.
Дополнительное разнообразие вносит методика рецензии. В некоторых случаях методика рецензирования может быть "явно заданной", то есть, быть направленной на поиск заранее определенного рода данных, собранных с применением заранее разработанного алгоритма для выявления возможных проблем с качеством [14]. Разработка критериев подробной рецензии стоит дорого, и обычно они применяются к узкому кругу случаев, но если они разработаны - то их использование дает точные, потенциально последовательные данные, процесс сбора которых относительно недорог, поскольку может быть выполнен людьми с меньшими клиническими познаниями и с меньшим заработком, чем у врачей [15,16]. В других ситуациях рецензирование может быть "не явно заданным", при этом эксперты-рецензенты для суждения о качестве медицинской помощи пользуются неуточненными критериями, основанными на личных знаниях и опыте [14]. "Не явно заданное" рецензирование, в отличие от "явно заданного", требует малых затрат на разработку и может применяться у всех больных с разнообразным спектром заболеваний, но оно дает менее точные результаты, приводит к значительным различиям данных, полученных разными рецензентами, а также отличается дороговизной, так как его должны проводить более высокооплачиваемые специалисты со значительным клиническим опытом.
В сравнении с данными, полученными из медицинских записей, компьютеризированные административные данные - гораздо более дешевый, но это более ограниченный источник информации для оценки процесса. Очевидно, не следует поэтому удивляться, что наиболее надежно записанные аспекты лечения в административных базах данных относятся к требующим особого финансирования процедурам (например, некоторые службы скрининга и профилактики) и с все возрастающей частотой - к лекарственному обеспечению. Но так как из компьютеризированных данных невозможно установить, было ли лечение адекватным у данного больного, то показатели, полученные на основании таких данных, применимы только для групп больных (например, процент женщин в данном лечебном учреждении в возрасте старше 50 лет, которые прошли маммографию). Более того, оценка процесса с помощью административных данных представляет малую и не обязательно репрезентативную фракцию оказываемой медицинской помощи.
В противоположность оценке структуры и процесса, оценка исхода как показателя качества особенно привлекает к себе внимание, поскольку она отражает основную задачу медицинского обслуживания: помочь больному. Фактически, исходы включают в себя влияние структуры и процесса на качество, даже если ключевые аспекты этих двух последних областей еще не уточнены и не оценены. Кроме того, исходы в целом более легко понятны и представляют важность для пациентов и покупателей медицинских услуг, которые, не имея существенной подготовки в области медицины, часто с трудом понимают или оценивают большинство аспектов структуры и процесса.
Сравнение исходов может не отражать точно вариаций качества, так как характеристики больных (например, тяжесть патологии, сопутствующие заболевания, возраст и социально-экономический статус) сами по себе являются сильными определяющими факторами исхода, и различные поставщики услуг могут лечить больных с различными характеристиками. Для совершенствования сравнения исходов как показателей качества используются статистические методы, включающие поправки на вариации по факторам риска у больных в различных учреждениях. Прогнозируемые исходы в конкретном лечебном учреждении определяются на основании характеристик всех его больных, и учреждения сравниваются по соотношению фактических и прогнозируемых исходов (например: хуже, чем прогнозировалось; как и прогнозировалось; лучше, чем прогнозировалось). Примером таких методик может служить модель "Индикаторы исходов в больнице Кливленда для оценки медицинской помощи, описанная Hinchey и соавт. [1]. Несмотря на подобные статистические поправки на вариации в составе больных, может оставаться неясным, являются ли оставшиеся различия следствием разницы качества лечения или неадекватности поправок на факторы риска. Озабоченность адекватностью таких поправок в конце концов привела к аннулированию ежегодного доклада Администрации Финансирования Здравоохранения для общественности о больничной смертности и вызвала оживленные споры в Кливленде по докладам о показателях смертности. Поправка на риск с наименьшей вероятностью является адекватной, если она определена на основании данных, собранных для административных целей [17, 18]. Hinchey и соавт. сообщают, что даже когда информация получается из историй болезней, поправки на тяжесть заболевания осложняются ошибками за счет сокращения и кодирования информации, неадекватности отражения прогностических показателей в медицинской документации, а также за счет ошибок в постановке диагноза и недостатков самой модели [1]. Кроме того, разработка таких моделей, изучение обученными сотрудниками необходимого количества историй болезни, а также кодирование и оценка полученных данных - все это чрезвычайно дорого.
Хотя исследование Hinchey и соавт. представляет собой важную попытку оценить смертность с поправкой на факторы риска как индикатор качества лечения больных с инсультом, оно также проиллюстрировало некоторые проблемы сравнения исходов [1]. Поскольку эти авторы имели доступ к данным только одной из 31 больниц, участвующих в коалиции Кливленда по выбору качественного медицинского обслуживания, то невозможно судить, является ли такая модель ценной как индикатор качества в различных медицинских учреждениях. Кроме того, так как авторы не соотносят систематически показатели исходов после поправок с другими индикаторами качества (например, с переменными, характеризующими процесс, или с другими исходами), и так как модель с поправками на факторы риска изменялась с течением времени, не представляется возможным установить, каковы были причины динамики результатов применения модели в данном учреждении за определенное время: были ли это изменения в самой модели, изменения в медицинском обслуживании, динамика в составе больных или сочетание этих причин.
Ценность оценки качества с помощью исходов может быть ограничена несколькими другими факторами. Во-первых, для достоверных оценок необходимы большие выборки, особенно для таких нечастых исходов, как смерть. Если на одну больницу приходится только несколько сотен наблюдений, показатели этой больницы по смертности или по другим относительно редким событиям находятся под большим влиянием случайных факторов и варьируют в значительной степени год от года, даже если качество медицинского обслуживания не изменяется [19]. Во-вторых, оценка исходов все чаще основывается на медицинских информационных системах типа "черного ящика", находящихся в ведении ограниченного числа лиц [20], примером такой системы может служить CHOICE, описанная Hinchey и соавт. Получая такие данные, больницы вынуждены принимать меры, основываясь на информации, степень надежности которой часто неизвестна, способ получения которой может являться тайной, и прогноз, сделанный на основе такой информации, больницы зачастую не могут подтвердить независимым образом. В-третьих, некоторые исходы могут быть нечувствительными к отклонениям от стандарта качества медицинского обслуживания. Например, смертность - плохой показатель качества лечения больных с судорожными припадками, так как очень малое количество таких больных умирает, и так как почти все их смерти могут быть объяснены, скорее, лежащим в основе припадков заболеванием, а не низким качеством медицинской помощи. Аналогично, хотя гораздо больший процент больных умирает в первые несколько месяцев после инсульта [21], немногие из этих смертей можно объяснить низким качеством лечения, как отмечал Hinchey и соавт. [1]. Хотя качество медицинского обслуживания способно влиять на исходы, можно, учитывая вышеизложенное, заключить, что смертность (даже после поправок) не является надежным показателем для суждения качестве. Большинство из других показателей (помимо смертности) не включены широко в компьютерные программы, и многие из них требуют субъективной оценки.
Если деятельность лечебного учреждения не отвечает стандартам структуры и процесса, то из этого, как правило, ясны конкретные действия по исправлению ситуации. Однако средства коррекции при плохих показателях исхода часто представляются неясными. Выработка планов для решения конкретных проблем плохих исходов возможна посредством дальнейших исследований по недостаткам структуры или процесса, приводящим к этим проблемам. Такие исследования следует проводить не только в рамках одного учреждения, но и на основе сотрудничества многих учреждений, так как редкие из них имеют достаточно больных и методических возможностей для выявления причин различий исходов среди поставщиков медицинских услуг и для уточнения влияния конкретных подходов управления на исходы.
Несмотря на ограничения данных об исходах, они используются в настоящее время для оценки качества работы больниц и, в конце концов, влияют на то, где покупаются медицинские услуги. Это влияние может быть практически прямым, когда данные об исходах печатаются в местных газетах, как было сделано в Кливленде с результатами применения модели CHOICE [1]. Несомненно, опубликованные "карты отчетности" по качеству влияют на действия данного учреждения, но не обязательно в желаемом направлении. Нет данных о том, что такой подход приводит к улучшению процесса или исходов [22]. Какая же деятельность обычно меняется? Как отмечает Berwick [23], "когда за качество борются с помощью поиска плохих людей [или учреждений], то те, которых проверяют таким образом, пытаются обороняться". Возможно, и не удивительно, что ответ учреждения обычно заключается в "затыкании рта" автору обзора, в изменении результатов оценки, в отвлечении внимания [23]. Учреждение может, например, постараться не допустить использование методики оценки, указывая на ее недостатки или применяя политические рычаги. Если это не удается, то критикуемая сторона может предпринять поспешные действия по улучшению показателей своей деятельности за счет манипулирования данными [22,24]: отказывается лечить наиболее тяжелых больных, "выбрасывает" больных, состояние которых становится нестабильным или предсмертным, переводя их в другие больницы неотложной помощи, в учреждения медсестринского ухода или хосписы, либо "завышает" тяжесть заболевания и показатели сопутствующей патологии. Применение программы по выбору качественного медицинского обслуживания в Кливленде [1] вызвало волну переводов больных в предсмертном состоянии из многопрофильных больниц в высоко специализированные медицинские центры "для улучшения качества", очевидно, при этом администрация больниц преследовала цель улучшить свою статистику смертности [25].
Что же следует предпринять? Наука оценки качества все еще делает первые шаги. Хотя она имеет большой потенциал, но для того, чтобы ее методики стали эффективными в улучшении здоровья отдельных людей и населения в целом, необходимы дальнейшие усилия на нескольких фронтах. Эти усилия должны быть направлены на разработку разумной концептуальной структуры таких методик, на разработку и проверку усовершенствованных способов оценки качества. Необходимо добиться интеграции усилий по оценке качества в работу, направленную на совершенствование медицинского обслуживания, - как в каждом отдельном учреждении, так и в более широком масштабе. Следует также следить за тем, какой вклад в здоровье населения вносят методики оценки качества: их польза должна оправдывать затраты.
Литература
1. Hinchey JA, Furlan AJ, Frank Jl, Kay R, Disch D, Hill C. Is in-hospital stroke mortality an accurate measure of quality of care? Neurology 1998;50:619-625.
2. Chassin MR, Brook RH, Park RE, etal. Variations in the use of medical and surgical services by the Medicare population. N Engi J Med 1986:314:285-290.
3. Wennberg JE, Freeman JL, Gulp WJ. Are hospital services rationed in New Haven or over-utilized in Boston? Lancet 1987;i: 1185-1189.
4. Lanska DJ. Length of stay for patients admitted with stroke in the United States: Professional Activity Study, 1963-1991. JNeurol Sci 1994;127:214-220.
5. Goldberg КС, Hartz AJ, Jacobsen SJ, Krakauer H, Rimm AA. Racial and community factors associated with coronary artery bypass graft surgery rates for all 1986 Medicare patients. JAMA 1992:267:1473-1477.
6. Lanska DJ, Task Force on Hospital Utilization for Stroke, American Academy of Neurology. Review criteria for hospital utilization for patients with cerebrovascular disease. Neurology 1994:44:1531-1532.
7. Lanska DJ. A public/private partnership in the quest for quality: development of cerebrovascutar disease practice guidelines and review criteria. Am J Med Qual 1995:10:100-106.
8. Leape LL. Error in medicine. JAMA 1994:272:1851-1857.
9. Brennan ТА, Leape LL, Laird NM, et al. Incidence of adverse events and negligence in hospitalized patients: results of the Harvard Medical Practice Study 1. N Engi J Med 1991:324: 370-376.
10. Donabedian A. Evaluating the quality of medical care. MMFQ 1966:44:166-206.
11. Council on Medical Service, American Medical Association. Quality of care. JAMA 1986:256:1032-1034.
12. Donabedian A. The quality of care: how can it be assessed? JAMA 1988:260:1743-1748.
13. Jessee WE, Schranz CM. Medicare mortality rates and hospital quality: are they related? Quality Assurance in Health Care 1990:2:137-144.
14. Lanska DJ. Medicare hospital utilization review for ischemic cerebrovascular disease. Neurology 1993:43:650-654.
15. Goidman RS, Hartz AJ, Lanska DJ, Guse CE. Results of a computerized screening of stroke patients for unjustified hospital stay. Stroke 1996:27:639-644.
16. Hartz AJ, Bade PF, Sigmann P, Guse C, Eppte P, Goldberg KG. The evaluation of a method to identify medically unnecessary hospital stay for patients with pneumonia. Inti J Qual Health Care 1996:8:3-11.
17. Hartz AJ, Kuhn EM, Yuan Z, Baily CR. Rimm AA. Adequacy of national mortality data for internal hospital use: a case study. Inti J Qual Health Care 1995:7:109-118.
18. Hartz AJ, Kuhn EM. Comparing hospitals that perform coronary artery bypass surgery: the effect of outcome measures and data sources. Am J Public Health 1994:84:1609-1614.
19. Hartz AJ, Kuhn EM, Krakauer H. The relationship of the value of outcome comparisons to the number of patients per provider. Inti J Qual Health Care 1997:9:247-254.
20. lezzoni LI. "Black box" medical information systems: a technology needing assessment. JAMA 1991:265:3006-3007.
21 Lanska DJ, Kryscio R. The geographic distribution of hospital admissions, case fatality, and mortality from stroke among Medicare enrollees. Neurology 1994:44:1541-1550.
22. Green J, Wintfield N. Report cards on cardiac surgeons- assessing New York State's approach. N Engi J Med 1995:332: 1229-1232.
23. Berwick DM. Continuous improvement as an ideal in health care. N Engi J Med 1989:320:53-56.
24. Epstein A. Performance reports on quality: prototypes, problems, and prospects. N Engi J Med 1995:333:57-61.
25. Clough JD, Kay R, Gombeski WR Jr, Nickelson DE, Loop FD. Mortality of patients transferred to a tertiary care hospital. Cleve Clin J Med 1993:60:449-454.
Neurology, J. of the Am. Acad. of Neurology, March 1998 - Vol. 50.
Статья опубликована в журналеМеждународный Медицинский Журнал

21.03.2004