Dynamische Evaluierung der Effekte von Qualitätsmanagement

Zusammenfassung

Ziel: Evaluierung der Effekte von Qualitätsmanagement einer Röntgenabteilung im zeitlichen Verlauf. Material und Methoden: Monatliche Daten über die Performance der Abteilung werden zeitreihenanalytisch (Regressionsmodelle mit Berücksichtigung von Saison und Autokorrelationseffekten) mit Eingaben in das Fehlermeldesystem in Beziehung gebracht. Der Beobachtungszeitraum umfasst 46 homogene monatliche Zeittakte. Ergebnisse: Auswirkungen aus Anregungen bzw. der Gesamtzahl Meldungen im Qualitätssicherungssystem auf die Performance der Abteilung können zeitversetzt nach zwei Monaten beobachtet werden. Dieser Zusammenhang ist statistisch hoch signifikant (p < 0,01) und aufgrund der angewendeten Verfahren nicht auf allgemeine Entwicklungstrends, Saisonschwankungen oder autoregressive Prozesse rückführbar. Schlussfolgerung: Die Forderung nach der Evaluation von Qualitätssicherungsmaßnahmen ist berechtigt und sollte für kontinuierlich arbeitende Qualitätssicherungs-Systeme auf der Analyse von Zeitverlaufsdaten beruhen. Die Analyse von Daten aus einer radiologischen Abteilung zeigt, dass Qualitätssicherung sich in der Performance der Abteilung niederschlägt.

Abstract

Purpose: Evaluation of the effects of quality management over time at a radiology department. Materials and Methods: Data concerning the performance of the department, entered on a monthly basis, will be compared with entries in the error report system on the basis of time series analysis (regression models taking seasons and auto-correlation effects into account). The observation period consists of 46 homogeneous monthly time pulses. Results: Effects of the suggestions and the total number of reports in the quality assurance system on the performance of the department can be observed with a two-month delay. This association is statistically highly significant (p < 0.01) and, because of the procedures used, not attributable to general developmental trends, seasonal fluctuations or autoregressive processes. Conclusion: Evaluation of quality assurance measures is a well justified demand and should be based on the analysis of data collected from quality assurance systems operating on a continuous basis over a long period of time. The analysis of data from a radiology department shows that quality assurance is reflected in the performance of the department.

Key words

economics - diagnostic radiology - decision analysis - education - health policy and practice - QA/QC

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