Tänk dig att du får tillbaka ett svar från ett blodprov som senare visar sig vara felaktigt? Eller tänk om du får ett positivt provresultat – som visar sig vara negativt? Känslan är nog obeskrivlig, men tanken slår en: hur kan det bli så fel?
I ett av Sveriges landsting görs det mer än 250 000 analyser i olika laboratorium. Det händer inom laboratoriemedicin att man upptäcker felaktigheter med vissa analysmetoder, vilket kan leda till att felaktiga resultat skickas ut. Detta bidrar i sin tur till onödig oro hos patienter, oavsett om det är positiva eller negativa resultat.
Att kunna verifiera eller avfärda ett visst resultat på ett enskilt provrör kräver en övervakning av analysmetoder som är snabb, enkel och pålitlig. I längden kan en gedigen metodövervakning bidra till ökad livskvalitet och tillit till vården.
Datan från analyser inom laboratoriemedicin utgör en ovärderlig källa för klinikernas uppföljning, samt kontroll av de metoder som används. Korrekt använt kan det skapa ett stort mervärde för att följa upp och vässa verksamheten. Här kan viktiga förbättringsarbeten initieras för ökad patientsäkerhet, men också för kostnadseffektivitet.
Problemet
Men hur har man gjort kontroller tidigare? Laboratorierna har haft svårt att plocka ut data ur databasen då verktyg saknas, och i de fall det är möjligt är det få personer som har haft behörighet, vilket begränsar tillgängligheten. Vidare var det inte heller lämpligt att belasta systemen med olika undersökningar under pågående produktion, då det kan leda till störningar i det dagliga arbetet. Detta har lett till att felaktiga provresultat enbart upptäckts i efterhand.
Lösningen
Vi på Stretch fick i uppdrag att i ett landsting hjälpa laboratoriernas projektgrupp att skapa en lösning som mötte både deras behov och krav. Projektgruppen bestod av disciplinerna Klinisk kemi, Mikrobiologi samt transfusionsmedicin. De generella behoven för lösningen var:
- Möjliggöra regelbunden uppföljning av metoder och kontroller
- Möjliggöra export av bearbetade och avidentifierade data
- Lösningen ska vara flexibel och användarvänlig
- Visualisera data i olika former och färger
- Möjlighet att göra jämförelser av sammanställda data över tid, laboratorier, beställare eller ned på enskilda patienter
Behoven bröt vi sedan ned till krav som kunde klassificeras enligt följande datadomäner:
- Produktionsdata
- Analysdata
- Svarstider
- Egen analys
Inom respektive domän definierade projektgruppen nyckeltal och funktioner, samt hur det var önskvärt att jobba med data i respektive domän. I och med att vi jobbade iterativt behövde inte projektgruppen spika något från början, utan inför varje iteration bestämdes vad från kravlistan som skulle utvecklas och testas. På så sätt kunde projektgruppen konstant få se och testa den senaste utvecklingen av applikationen, vilket ledde till att de kunde vara med i varje steg av utvecklingen.
Resultatet
Idag använder Laboratoriemedicin en Qlikview-applikation som ger dem möjligheten att analysera produktionen per laboratorium, hela vägen ner till enskilda analyser och patienter. Vidare kan varje labb nu se svarstider för varje enskild metod och följa upp dessa enligt nationella definitioner från SKL.
Man gick från en applikation med ett initialt syfte att analysera svarstider och patientmedelvärde till att inkludera fler användningsområden. Nu kan man i god tid upptäcka fler analyser som sticker ut, eller värden som överstiger vissa kontrollgränser. Vidare kan laboratorierna nu även använda samma språk när de följer upp och styr sin verksamhet, vilket har lett till att de gemensamt påbörjat olika förbättringsarbeten.
Förhoppningsvis kan denna lösning i längden bidra till att inga patienter får uppleva oro eller minskad tilltro till vården på grund av felaktiga resultat som upptäckts i efterhand.
[HS-Effektiv-forandringsledning]
