Monitoring Hospital Performance with Statistical Process Control After Total Hip and Knee Arthroplasty. A Study to Determine How Much Earlier Worsening Performance Can Be Detected (IQ Joint)

December 2020: Publicatie JBJS
Monitoring Hospital Performance with Statistical Process Control After Total Hip and Knee Arthroplasty. A Study to Determine How Much Earlier Worsening Performance Can Be Detected (IQ Joint)

P Van Schie, L van Bodegom-Vos, LN van Steenbergen, RGHH Nelissen & PJ Marang-Van De Mheen

Gebruik van Statistical Process Control voor monitoring totale heup- en knieprothesen op ziekenhuisniveau: zijn slechtere uitkomsten eerder te detecteren dan met een funnelplot?

De LROI gebruikt funnelplots om de prestaties van ziekenhuizen te monitoren en onderling te vergelijken. In een funnelplot is te zien of een ziekenhuis beter (positieve outlier), gemiddeld (geen outlier) of slechter (negatieve outlier) presteert dan het 
landelijk gemiddelde, gecorrigeerd voor patiëntkenmerken.

Een veelgebruikte indicator voor het monitoren van kwaliteit is revisie binnen 1 jaar. Doordat totale heupprothesen (THP) en totale knieprothesen (TKP) lage revisiepercentages hebben, worden meerdere jaren (meestal 3 jaar) gecombineerd om 
betrouwbare uitkomsten te krijgen voor bijvoorbeeld de procedure uitkomstanalyse. Het nadeel hiervan is dat het lang duurt voordat ziekenhuizen een signaal krijgen als zij slechter presteren.

In deze studie is onderzocht of slechtere prestaties voor revisie binnen 1 jaar na een THP of TKP eerder te detecteren zijn met gebruik van Statistical Process Control (SPC) technieken dan met de gebruikelijke funnelplot met gegevens van 3 jaar.

Met een funnelplot zijn 13 negatieve THP outliers en 7 negatieve TKP outliers gedetecteerd voor de periode 2014-2016. Voor dezelfde periode zijn voor alle operaties in ziekenhuizen twee SPC-charts gemaakt met het verloop van revisies door de tijd: 
de Shewhart-p-chart met een 2 en 3-sigma controlelimiet en de cumulative sum (CUSUM)-chart met een 3.5 en 5.0 controle-limiet. Beide zijn gecorrigeerd voor patiëntkenmerken. Als de controle limiet wordt bereikt is dit een signaal voor slechtere prestaties. Er is gekeken óf en op welk moment de SPC-charts de negatieve 
outliers in de funnelplot signaleerden.

Conclusie 

Maandelijks monitoren van revisies binnen 1 jaar met een CUSUM-chart met een controlelimiet van 5.0 gaf de beste combinatie van sensitiviteit en specificiteit (hoogste nauwkeurigheid). Deze methode geeft bij slechtere prestaties eerder een signaal dan na 3 jaar, zoals in de gebruikelijke funnelplot. Hierdoor kunnen initiatieven voor kwaliteitsverbetering eerder worden ingezet.