Congreso Nacional del Laboratorio Clínico 2017

Transcripción

1 S. Prieto Menchero(1), V. Moreno Carbonell(2), F. Gascón Luna(3), G. Ruiz Martín(4), D. Pineda Tenor(1), F. Javier Rodríguez. (1)Hospital de Fuenlabrada, Fuenlabrada; (2)Hospital de Mérida, Mérida; (3)Hospital Comarcal Valle de los Pedroches, Pozoblanco; (4)Hospital Clínico Universitario, Valladolid. Congreso Nacional del Laboratorio Clínico 2017 Dr. Moreno Carbonell. FEA Análisis Clínicos Coordinador del Programa AEBM-ML Benchmarking

2 Lo que no se puede medir, no se puede controlar, lo que no se puede controlar no se puede mejorar William Pepperell Montague ( )

3 Aplicados al Laboratorio Clínico: permite conocer cómo se están llevando a cabo las diferentes fases del análisis de una muestra

4 bien sea de una manera puntual como monitorizada en el tiempo.

5 Fase I (KPI) Fase II (Adecuación de la demanda) Programa de comparación interlaboratorios: Proyecto AEBM-ML Benchmarking Orientada a la optimización de recursos del Laboratorio Clínico Orientada al paciente y las determinaciones analíticas de su patología basadas en el Not to do

6 En función de su naturaleza: Estructura. Proceso. Resultados. Congreso Nacional del Laboratorio Clínico 2017 En función de su objetivo de medida: Gestión. Preanalítica Analítica Postanalítica Clínico. De esta manera en la Fase I, la AEBM en colaboración con Werfen ha diseñado una serie de indicadores (KPI) adaptados al ámbito del Laboratorio Clínico

7 La AEBM edita anualmente un informe personalizado para los laboratorios participantes en el Proyecto FASE I a modo de control de calidad de los sus procesos.

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9 así, mediante el cálculo de los mismos KPIs publicados por la AEBM-ML, un grupo de laboratorios inscritos como participantes enviaron durante el año 2016 sus datos correspondientes al 2015.

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11 Imagen 4. Número de laboratorios participantes en el proyecto AEBM-ML Benchmarking Fase I. Proyecto Key Performance Indicator (KPI) en el año se reportaron datos de diferentes centros a lo largo del 2016

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13 Variable cuantitativa normal: Interesa la parte central de la curva de Gauss Congreso Nacional del Laboratorio Clínico 2017 Aunque no es para el Benchmarking. Calcular carga asistencial. Cuando se monitoriza en el tiempo: detectar picos de trabajo. Medir y optimizar las prestaciones de los equipos y los flujos de trabajo. Valorar los tiempos de mantenimiento de los equipos. Útil para realizar comparaciones interlaboratorios en carga asistencial, capacidad de respuesta El tiempo de reparación de analizadores etc.. se ha obtenido una información muy valiosa de los valores medios de KPIs

14 INDICADORES (KPI) DEL PROYECTO AEBM-ML BENCHMARKING FASE I 2015 Número medio de incidencias preanalíticas diarias que impiden la entrega de un resultado MIN P25 MEDIANA P75 MAX Permite detectar campos de mejora. Ratio de resultados patológicos por pruebas trazadoras Tiempo transcurrido desde resultado a validación en Comprobar si son adecuados nuestros valores de referencia Descubrir errores preanalíticos minutos (hemólisis en C.S. vs Hospital) etc

15 Por tanto

16 El uso de KPIs constituye una herramienta muy potente en la gestión del Laboratorio Clínico. Estos aportan una valiosa información de cómo se están gestionando los recursos tanto técnicos como humanos.

17 Por lo que su cálculo junto con la inscripción en el proyecto AEMB-ML Benchmarking fase I permite un doble objetivo: Comparar la metódicas de trabajo interlaboratorios. Identificar áreas de mejora en el Laboratorio.

18 Invitamos a los diferentes laboratorios a participar en el proyecto

19 y si estoy interesado en participar? Congreso Nacional del Laboratorio Clínico 2017 Inscripción a través de la web de la AEBM

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22 Lo que no se puede medir, no se puede controlar, lo que no se puede controlar no se puede mejorar

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