ORGANIZACIJSKO INFORMACIJSKI MODEL PREPREČEVANJA NAPAK V PROCESU ZDRAVSTVENE NEGE · 2017-11-27 · nalog, s tem pa na strokovno pozornost izvajalcev zdravstvene obravnave in zmanjšanje

Doktorska disertacija

ORGANIZACIJSKO INFORMACIJSKI MODEL PREPREČEVANJA NAPAK V PROCESU

ZDRAVSTVENE NEGE Februar, 2012 Vesna Prijatelj

Mentor: zasl. prof. dr. Vladislav Rajkovič

Somentorica: izr. prof. dr. Olga Šušteršič

ZAHVALA Zahvaljujem se mentorju zasl. prof. dr. Vladislavu Rajkoviču in somentorici izr. prof. Olgi Šušteršič za strokovno vodstvo, idejno usmerjanje in vsestransko pomoč pri izdelavi doktorske disertacije. Zahvaljujem se Splošni bolnišnici Celje za financiranje mojega doktorskega študija. Posebna zahvala gre predstojniku Pediatričnega oddelka Andreju Mlakarju in glavni medicinski sestri oddelka Katji Mulej Hren, ki so sodelovali pri oblikovanju in testiranju prototipne rešitve. Zahvaljujem se Marijani Pikec, Zoji Trenz, dr. Ivanu Pavloviću in drugim sodelavcem podjetja SRC Infonet d.o.o. iz Kranja za strokovno pomoč pri načrtovanju, ter predvsem za realizacijo prototipne rešitve. Tovrstno plodno sodelovanje je še eno od mnogih na področju razvoja informacijskih sistemov, saj jim nobena ideja ni nesprejemljiva in nobena pot predolga. Iskrena hvala mami in očetu, ki mi od rojstva stojita ob strani in podpirata pri izobraževanju in osebnem razvoju. Predvsem pa mojem možu Romanu Prijatelju, ki ni izgubil upanja, ki se je moral marsičemu odreči in veliko potrpeti, da je lahko nastalo to delo.

KAZALO VSEBINE 1 UVOD ...................................................................................... 1

1.1 Predstavitev problema ........................................................... 1

1.2 Namen, cilj in teza ............................................................... 3

1.3 Predpostavke in omejitve........................................................ 3

1.4 Metode dela........................................................................ 4

2 ZDRAVSTVENA NEGA IN DOKUMENTIRANJE .......................................... 5

2.1 Zdravstvena dokumentacija ..................................................... 6

2.2 Podatkovni standardi zdravstvene nege v Sloveniji .......................... 8

2.3 Proces zdravstvene obravnave in zdravstvene nege ......................... 9

2.3.1 Sprejem in ocenjevanje stanja pacienta ..................................10

2.3.2 Določanje medicinskih in negovalnih diagnoz ............................13

2.3.3 Načrtovanje zdravljenja in zdravstvene nege ............................15

2.3.4 Izvajanje načrta zdravljenja in zdravstvene nege .......................16

2.3.5 Vrednotenje uspešnosti izvajanja načrta..................................17

2.3.6 Odpust pacienta...............................................................17

2.4 Uporaba informacijsko komunikacijske tehnologije ........................17

3 OPREDELITEV DEJAVNIKOV TVEGANJ ................................................19

3.1 Strokovna pozornost .............................................................19

3.2 Znanje, izkušnje in intuicija ...................................................21

3.3 Komunikacija in informiranje ..................................................21

3.4 Kreativno in kritično razmišljanje .............................................24

3.5 Delovni pogoji in kompleksnost delovnih nalog..............................24

4 METODE ODKRIVANJA IN ZMANJŠEVANJA NAPAK...................................28

4.1 Analiza drevesa napak...........................................................28

4.2 Analiza temeljnih vzrokov ......................................................30

4.3 Analiza možnih napak in njihovih posledic ..................................32

4.4 Analiza možnih napak in njihovih posledic v zdravstvu....................36

4.5 Analiza tveganj in kritičnih kontrolnih točk..................................40

4.6 Primerjava metod................................................................40

5 ORGANIZACIJSKO INFORMACIJSKI MODEL ...........................................43

5.1 Analiza procesa in identifikacija pomanjkljivosti ...........................43

5.2 Analiza tveganj in določanje problema.......................................46

5.3 Opredelitev korektivnih ukrepov in določitev nadaljnje pristojnosti ....49

5.4 Model prenovljenega procesa ..................................................55

5.4.1 Oblikovanje prototipnega modela ..........................................56

5.4.2 Osnovna zgradba prototipnega modela ....................................57

5.5 Testiranje modela v praksi .....................................................69

5.5.1 Kritična analiza rezultatov testiranja ......................................73

5.5.2 Vpliv rešitve e-TTL na dejavnike tveganj..................................74

5.6 Analiza prenovljenega procesa.................................................77

5.7 Ocena izvedbe korektivnih ukrepov ...........................................79

6 ZAKLJUČEK ..............................................................................86

6.1 Ugotovitve raziskave ............................................................86

6.2 Prispevek k znanosti .............................................................87

6.3 Predlogi za nadaljnje raziskave................................................87

6.4 Sklepna beseda...................................................................88

LITERATURA IN VIRI .......................................................................89

KAZALO SLIK ............................................................................. 101

KAZALO TABEL........................................................................... 102

UPORABLJENE KRATICE................................................................. 103

DELOVNI ŽIVLJENEPIS................................................................... 105

IZJAVE .................................................................................... 108

POVZETEK Varnost pacientov je temeljnega pomena za kakovost zdravstvenega varstva in s tem tudi zdravstvene nege, ki temelji na preventivnih pristopih in sistematičnih analizah poročil pacientov in zdravstvenega osebja o varnostnih zapletih. Vsak korak v oskrbi pacienta vključuje možnosti za napake in določeno stopnjo tveganja za pacientovo varnost. V disertaciji smo najprej predstavili proces zdravstvene obravnave in zdravstvene nege ter opredelili dejavnike, ki vplivajo na kritično razmišljanje in klinično odločanje medicinskih sester, s tem pa tudi na varnost pacienta. V nadaljevanju smo predstavili nekatere metode za ocenitev tveganj za nastanek napak v procesu in jih med seboj primerjali. Osrednji prispevek doktorske disertacije predstavlja organizacijsko informacijski model preprečevanja napak v procesu zdravljenja in zdravstvene nege. Za analizo delovnih procesov smo uporabili Metodo strukturirane analize. Za ocenitev tveganja za nastanek napak v procesu zdravljenja smo uporabili Metodo analize možnih napak in njihovih posledic prilagojeno za zdravstvo. Za opredelitev dejavnikov, ki vplivajo na nastanek napak smo uporabili Metodo analize temeljnih vzrokov. V nadaljevanju smo predstavili razvoj in oceno prototipnega modela elektronsko podprtega procesa zdravljenja in zdravstvene nege s poudarkom na predhodno analizo tveganj za nastanek napak. Gre za objektno usmerjen model, ki omogoča celovit dostop do vseh elektronskih zdravstvenih zapisov pacienta. Omogoča transparentnost procesa, enostavno validacijo in verifikacijo posameznih faz v procesu zdravljenja in zdravstvene nege, ter vzpodbuja kritično razmišljanje zdravstvenih izvajalcev in boljše odločanje. Prototip modela smo testirali v kliničnem okolju. Na podlagi analize prenovljenega procesa ugotavljamo, da je nov organizacijsko informacijski model pomembno vplival na komunikacijo in informiranje, kritično razmišljanje, izkušnje in znanje, organizacijo dela in kompleksnosti delovnih nalog, s tem pa na strokovno pozornost izvajalcev zdravstvene obravnave in zmanjšanje napak. Model predstavlja orodje za zmanjševanje tveganj za nastanek napak v procesu zdravstvene nege. Metode, ki smo jih uporabili pri razvoju modela so uporabne za posamezne segmente v procesu zdravljenja in zdravstvene nege. Pričajoče raziskovalno delo odpira številne možnosti za nadaljnje raziskave na področju načrtovanja kliničnih poti, določanja negovalnih diagnoz in intervencij ter predpisovanja zdravil. Potrebno je izgraditi ekspertne sisteme, ki bi na osnovi skrbno določenih protokolov predlagali klinično pot, negovalno diagnozo oz terapijo ter opozarjal na morebitna odstopanja. KLJUČNE BESEDE: - zdravstvo, zdravstvena nega, preprečevanje napak, organizacija, informatika UDK: 659.2:004:614.2(043.3)

ORGANIZATIONAL INFORMATION MODEL FOR PREVENTING ERRORS

IN THE PROCESS OF NURSING ABSTRACT Patient safety is fundamental to the quality of nursing and health care. Patient safety is based on preventative approaches and systematic analysis of the reports of patients and medical personnel on security incidents. Each step in the care of a patient includes the possibility of error and a degree of risk to patient safety. In the first part of the thesis, we presented the process of nursing and health care. We have identified factors that affect the critical thinking and clinical decision-making of nurses and consequently on patient safety. Below we present some methods for assessing the risk of errors in the process and compare them with each other. The main contribution of the doctoral thesis presents organizational information model for preventing errors in nursing and health care. For the analysis of work processes, we used the method of structured analysis. In order to assess the risk of errors in the process, we used the Healthcare Failure Mode and Effect Analysis. To identify factors that influence the formation of defects, we used the Root Cause Analysis. Below, we present the development and evaluation of a prototype model of electronic-based process health care with an emphasis on a preliminary analysis of the risk of errors. It is an object-oriented model, which allows full access to all electronic healthcare records patient. It enables process transparency, easy validation and verification of the various stages in the process of nursing and health care. The model encourages health care providers of critical thinking and improves decision-making. A prototype model was tested in a clinical setting. Based on analysis of the revised process, we find that the new organizational information model had a significant impact on communication and information, critical thinking, experience and knowledge, work organization and complexity of tasks. This affects on healthcare profession attention and reduces errors. The model is a tool for reducing the impact of factors that give rise to errors in the process of nursing care. The methods we have used in the development of the model are useful for individual segments in the process of treatment and health care. Presented research work opens up numerous possibilities for further research into the design of clinical pathways, identifying nursing diagnoses and interventions and prescription medications. It is necessary to build expert systems that would be closely based on certain protocols proposed clinical pathways, diagnosis or therapy with attention to any discrepancies. KEYWORDS: - health care, nursing, prevent errors, organization, informatics

Univerza v Mariboru – Fakulteta za organizacijske vede Doktorska disertacija

Vesna Prijatelj: Organizacijsko informacijski model preprečevanja napak

v procesu zdravstvene nege stran 1

1 UVOD

1.1 PREDSTAVITEV PROBLEMA Varnost pacientov je temeljnega pomena za kakovost zdravstvenega varstva in s tem tudi zdravstvene nege (ZN), ki temelji na preventivnih pristopih in sistematičnih analizah poročil pacientov in zdravstvenega osebja o varnostnih zapletih. Sistemski pristop k zagotavljanju varnosti predvideva sistematično razvijanje varnih struktur postopkov in procesov skupaj s popravnimi dejanji kot odgovor na varnostni zaplet. Napake nastanejo, ker se ljudje motimo in ker so sistemi pomanjkljivi. Zato je potrebno vzpostaviti mehanizme in oblikovati politike, ki so pomembne za zdravje in varnost posameznikov, družin in skupnosti (WHO, 2010). Pri napakah v zdravstvu gre za neželen dogodek. Tak dogodek ne pripelje vedno do škodljivosti za pacienta, vendar ga je vselej potrebno raziskati zaradi ugotavljanja morebitne odgovornosti udeležencev dogodkov in pomanjkljivosti v delovnem procesu. Vsak korak v oskrbi pacienta vključuje možnosti za napake in določeno stopnjo tveganja za pacientovo varnost. Zelo pogosto botruje zdravstveni napaki prav neustrezen delovni proces. Analiza lahko pokaže, kako moramo izboljšati delovni proces, da bomo napako v bodoče lahko preprečili (Kohn in drugi, 2000; Committee on Quality of Health Care in America, 2001; JCAHO, 2005; Committee of Experts on Management of Safety and Quality in Health Care, 2005; Aspden, 2006; Ministrstvo za zdravje, 2006; Robida, 2009; Ministrstvo za zdravje, 2010). O zdravstvenih napakah se je zelo redko pisalo v strokovnih revijah ali razpravljalo v javnosti in skoraj nikoli se s tem niso ukvarjale vlade. O številu zdravstvenih napak se razpravlja od leta 1999, ko so bili objavljeni rezultati študije o zdravstvenih napakah v ameriških bolnišnicah. Ugotovljeno je, da 44000 do 98000 pacientov umre letno zaradi zdravstvenih napak (Kohn in drugi, 2000). Od tedaj se o varnostnih zapletih govori bolj odprto. Da se zdravstvene napake dogajajo, priznavajo tako zdravniki in medicinske sestre. Leta 2005 je bila na ravni Evropske unije razglašena Luksemburška deklaracija o varnosti pacientov, ki so jo spodbudili zdravniki. V okviru Svetovne zdravstvene organizacije je bila ustanovljena Svetovna zveza za varnost pacientov, pri Evropski komisiji deluje delovna skupina za varnost pacientov, Svet Evrope pa je pripravil dokument o varnosti pacientov (Marušič, 2006). Junija 2009 je Svet Evropske unije sprejel Priporočilo o varnosti pacientov, vključno s preprečevanjem in obvladovanjem okužb, povezanih z zdravstveno oskrbo, ki prav tako posebej izpostavlja pomen skupne opredelitve ter terminologije glede varnosti pacientov ob upoštevanju mednarodnih dejavnosti na področju standardizacije (Ministrstvo za zdravje, 2010). Zdravstvena nega je znanstvena disciplina in je ena od sestavin zdravstvenega varstva. Eden od temeljnih ciljev zdravstvene nege je zagotavljanje pacientove varnosti. Znanje, pozornost, delovni pogoji, število delovnih opravil in pomanjkanje informacij so faktorji, ki vplivajo na kritično razmišljanje medicinskih sester in so povezani z varnostjo pacienta. Kompleksnost delovnih nalog in delovno okolje pa pomembno vplivajo na psihično, fizično in mentalno




stanje zaposlenega (American Nurses Association, 2000; Scheffer in Rubenfeld, 2000; Weingart in drugi, 2000; Ebright in drugi, 2003; Alfaro-LeFevre, 2005; Meyer in Lavin, 2005). Zato v posameznih fazah procesa zdravstvene nege lahko pride do napak in sicer zaradi številnih vzrokov. Za ocenitev tveganja za nastanek napak se lahko uporabljajo različne metode analiz, kot so: Predhodna analiza tveganj (ang. Preliminary Hazard Analysis - PHA); Metoda organizirana za sistemsko analizo tveganj (ang. Method Organised for a Systemic Analysis of Risks – MOSAR); Analiza drevesa napak (ang. Fault Tree Analysis - FTA); Analiza temeljnih vzrokov (ang. Root Cause Analysis – RCA); Analiza tveganj in kritičnih kontrolnih točk (ang. Hazard Analysis and Critical Control Points - HACCP); Analiza možnih napak in njihovih posledic (ang. Failure Mode and Effect Analysis - FMEA) in druge (Uradni list RS, 2000; McDonough, 2002; Derosier in drugi, 2002; Ministrstvo za zdravje, 2006). Te metode se uporabljajo v visoko tveganih dejavnostih kot so nuklearne elektrarne, letalstvo ali naftna industrija. Potrebno jih je za zdravstvo prirediti, preskusiti in, kjer je primerno, uporabiti, ter tako oblikovati sistem, ki ima vgrajene varnostne mehanizme preprečevanja napak. Obor ministrov držav članic evropske unije (EU) usmerja k raziskovanju o človeških dejavnikih in človeških napakah ter dejavnikih, ki se dajo spremeniti, zato, da se zmanjša verjetnost napak. Priporoča se izvedba študij o medsebojnem delovanju človeka in tehnologije ter uvedba orodij za preprečevanje neželenih dogodkov (Ministrstvo za zdravje, 2006; Council of Europe, 2006). V znanstveni periodiki in drugih relevantnih virih, ki običajno objavljajo članke s področja empiričnega preučevanja metod analiz za ocenitev tveganja v industriji je veliko. V zdravstveni negi je, do sedaj možno zaslediti le peščico tovrstnih raziskav in analiz v mednarodnem okolju (American Nurses Association, 2000; Ludwick in Cipriano, 2002; Benner in drugi, 2002; Higuchi in drugi, 2002; Ebright in drugi, 2003; Potter in drugi, 2005) v slovenskem pa jih ni bilo. Prav tako tudi ni moč zaslediti pomembnejših monografskih del, ki bi se ukvarjala z raziskovanjem dejavnikov na katere lahko vplivamo s ciljem zmanjševanja verjetnosti za nastanek napak v procesu zdravstvene nege na način, ki ga obravnavamo v disertaciji. Zdravstvena napaka »Terminologija v zvezi z napakami v zdravstvu ni urejena niti pri nas niti drugod. Uporabljajo se različni izrazi, ki vnašajo zmedo tako pri strokovnjakih kot tudi pri laični javnosti. Nedavno se je pojavila težnja, da bi se z uporabo izrazov »napaka« in »zmota« predstavniki stroke vnaprej opredeljevali o stopnji odgovornosti udeležencev določenega dogodka, ki se je končal s škodo za pacienta. V resnici pa lahko o tej odgovornosti in o stopnji krivde odloči šele raziskava dogodka, ki jo izvede zdravstvena ustanova, v primeru suma na kaznivo dejanje pa sodišče« (Ministrstvo za zdravje, 2010). Zdravstvena napaka je nepričakovan, nenačrtovan dogodek, ki bi lahko ali je povzročil škodo pacientu in se zgodi pri opravljanju zdravstvene dejavnosti. Je odstopanje od pričakovanega načina izvedbe zdravstvenega ukrepa in sicer zaradi




izvedbe napačnega ukrepa; opustitve pričakovanega ukrepa; izvedbe zdravstvenega ukrepa pri napačnem pacientu ali delu telesa oz. zamuda ali prehitevanje pri izvedbi ukrepa, ki ima za posledico neželen izid (Kersnik, 2002; Zhang in drugi, 2008). Francoski pisatelj in filozof François-Marie Arouet, bolje poznan pod psevdonimom Voltaire, je napisal v eni od svojih filozofskih razpravah: »Odgovorni smo za to, kar delamo, pa tudi za tisto, česar ne delamo«. V tem smislu lahko tudi napake v zdravstvu razvrstimo v dve skupini: napake zaradi opustitve (nekaj, kar bi moralo biti storjeno ali bi lahko bilo storjeno za preprečitev slabega izida) in napake zaradi storitve (napačno dejanje, nekaj, kar ne bi smelo biti storjeno). Torej zdravstvena napaka pomeni odstopanje od pričakovanih norm zdravstvene stroke in od tega, kar se v stroki smatra kot običajno in pravilno (Weingart in drugi, 2000; Ministrstvo za zdravje, 2010). Pri zdravstveni napaki gre za nezaželen dogodek. Ta dogodek ne pripelje vedno do škodljivosti za pacienta, vendar ga je vselej potrebno raziskati zaradi ugotavljanja morebitne odgovornosti udeležencev dogodkov in pomanjkljivosti v procesu zdravstvene oskrbe (Robida, 2009; Ministrstvo za zdravje, 2010). 1.2 NAMEN, CILJ IN TEZA Namen raziskave je proučiti možnosti za uporabo ene ali kombinacijo več metod za ocenitev tveganj v procesu zdravstvene nege, ter oceniti uporabo informacijsko komunikacijske tehnologije (IKT) v kliničnem okolju za zmanjševanje tveganj in posledično preprečevanje napak. Te možnosti so v procesni obravnavi pacienta z uporabo sodobne IKT v organiziranem okolju. Cilj raziskave je oblikovanje organizacijsko informacijskega modela preprečevanja napak v procesu zdravstvene nege. Pri tem gre še posebej izpostaviti uvedbo metode za ocenitev tveganj v procesu zdravstvene nege in izgradnjo sistema, ki ima vgrajene varnostne mehanizme preprečevanja napak. Teza doktorske disertacije je, da je z uporabo sodobnih organizacijskih teorij ter pristopov in metod informacijske in računalniške znanosti možno razviti in udejanjiti organizacijsko informacijski model za preprečevanje napak v procesu zdravstvene nege, ki temelji na sistemskem pristopu in vsebuje odkrivanje in evidentiranje napak s ciljem preprečevanja ponavljanja napak. 1.3 PREDPOSTAVKE IN OMEJITVE Predpostavljamo, da je možno narediti organizacijsko informacijski model za preprečevanje napak v procesu zdravstvene nege, ki temelji na sistemskem pristopu, uporabnih metodah organiziranja in informatike, ter vsebuje odkrivanje in evidentiranje napak s ciljem preprečevanja ponavljanja napak. Predvideni model je verificiran in validiran na izbranem segmentu zdravstvene nege v slovenskem prostoru. Model temelji na izbranih kazalnikih kakovosti zdravstvene nege, ki izhajajo iz v svetu poznanih teoretičnih in praktičnih modelov ter izkušenj v slovenskem zdravstvu.




Kljub temu predpostavljamo, da bodo rezultati tako teoretično kot praktično uporabni in preverljivi v drugih okoljih, če le stopnja organizacijske kulture in kulture evidentiranja napak izpolnjuje zahteve po natančnem evidentiranju podatkov za ocenitev tveganj za nastanek napak v procesu zdravljenja in zdravstvene nege. 1.4 METODE DELA Doktorska disertacija je vsebinsko sestavljena iz dveh osnovnih vsebinskih sklopov: teoretičnega (poglavja 1, 2, 3 in 4) ter empiričnega (poglavja 5, 6 in 7). Teoretični del disertacije temelji predvsem na deskriptivnih in analitičnih metodah. Opravili smo kritičen pregled domače in tuje literature s področja procesa zdravstvene nege, varne obravnave pacienta, dokumentiranja v zdravstveni negi in različnih vrst metod za ocenitev tveganj. Povzemali smo spoznanja in sklepe drugih avtorjev, jih primerjali ter ugotavljali razlike in podobnosti. Na koncu smo naredili sintezo opredelitev in analiz preteklih študij in raziskav, ki je temelj drugega dela, oz. empiričnega dela disertacije. V empiričnem delu disertacije smo najprej predstavili praktično uporabo izbranih metod za ocenitev tveganja pri izbranem problemu. Za analizo delovnih procesov smo uporabili Metodo strukturirane analize. Za ocenitev tveganja za nastanek napak v procesu zdravljenja smo uporabili Metodo analize možnih napak in njihovih posledic prilagojeno za zdravstvo (ang. Healthcare Failure Mode and Effect Analysis - HFMEA). Metoda omogoča identifikacijo možnosti nastanka odstopanj od načrtovanega procesa, oceno tveganj povezano s temi odstopanji in opredelitev ter izvedbo korektivnih ukrepov. Za opredelitev dejavnikov, ki vplivajo na nastanek napak smo uporabili Metodo analize temeljnih vzrokov (ang. Root Cause Analysis - RCA). V nadaljevanju smo predstavili razvoj in oceno prototipnega modela. Prototip modela smo testirali v kliničnem okolju. Ocena testiranja prototipne rešitve je pomembna osnova za implementacijo rešitve v klinično okolje. Izvedli smo tudi analizo učinka korektivnih ukrepov, ki smo jih uvedli s ciljem preprečevanja napak v procesu zdravljenja in zdravstvene nege. V zaključnem delu smo predstavili rezultate raziskave ter izzive za nadaljnje raziskovalno delo.




2 ZDRAVSTVENA NEGA IN DOKUMENTIRANJE Zdravstvena nega je strokovna disciplina, ki deluje organizirano v okviru zdravstvenega varstva in zajema čas od rojstva do smrti. Zdravstveno nego lahko širše opredelimo kot dejavnost, katere naloga je, da posamezniku, družini in skupnosti pomaga v vseh stanjih zdravja in bolezni (Fairman in drugi, 2010; Institute of Medicine, 2010). Zbornica zdravstvene in babiške nege Slovenije je na svoji skupščini leta 2004 prevzela definicijo mednarodnega združenja medicinskih sester (ang. International Council of Nursing - ICN), ki se glasi: »Zdravstvena nega obsega samostojno, soodvisno in sodelujočo obravnavo in sodelovanje posameznikov vseh starosti, družin, skupin in skupnosti, bolnih in zdravih v vseh okoljih. Zdravstvena nega vključuje promocijo zdravja, preprečevanje bolezni ter skrb za bolne, invalidne in umirajoče ljudi. Glavne naloge zdravstvene nege so tudi zagovorništvo, promoviranje varnega okolja, raziskovanje, sodelovanje pri oblikovanju zdravstvene politike ter managementa zdravstvenih sistemov in izobraževanje« (ZZBNS, 2004; ICN, 2010). Proces ZN je sodobni metodološki pristop v ZN, ki temelji na sistematični, logični in racionalni metodi dela za ugotavljanje in reševanje težav in problemov posameznikov ali skupin. Medicinska sestra je nosilec ZN. V negovalnem timu lahko sodeluje več medicinskih sester in zdravstvenih tehnikov. Izvajalci ZN delujejo v okviru negovalnega tima in v okviru celotnega zdravstvenega tima. To omogoča in podpira sam proces ZN, ki pomaga zagotavljati konsistentno in kakovostno kontinuirano ZN, hkrati pa predstavlja tudi osnovo za poklicno odgovornost (Taylor in drugi, 2001; Delaune in Lander, 2006; Hajdinjak in Meglič, 2006; Dougherty in Lister, 2008; Kim, 2010). Pred več kot 50 leti je ZN opredeljena kot proces. Prvi avtorji so omenjali 3 faze ocenjevanje, načrtovanje in vrednotenje. Pozneje je dodana še četrta faza: implementacija ali izvajanje. Z uvedbo negovalnih diagnoz se uporablja 5-fazni model (Hall, 1955; Yura in Walsh,1967; Marriner-Tomey in Allgood, 2006, Ramont in drugi, 2010). V literaturi najdemo opise tudi 6-faznih modelov kjer je pred fazo načrtovanja intervencij umeščena še faza določanja ciljev ZN (American Nurses' Association, 2004; Hajdinjak in Meglič, 2006; Funnell in drugi, 2009): • ocenjevanje (ang. assesment) – zbiranje podatkov; • določanje negovalnih diagnoz (ang. nursing diagnosis) – ugotavljanje, kaj je

problem; • določanje ciljev ZN (ang. outcome identification) – kaj se želi doseči, • načrtovanje intervencij ZN (ang. planning) – kako rešiti problem; • izvajanje intervencij ZN (ang. intervention) – realizacija načrta; • vrednotenje (ang. evaluation) – ali je načrt uspešen? Posamezne faze procesa so medsebojno povezane in je proces ZN dinamične narave (Pearson in drugi, 2005).




2.1 ZDRAVSTVENA DOKUMENTACIJA Sistematično zbirko podatkov, ki so pomembni za zdravje pacienta in jih pri svojem delu uporabljajo člani zdravstvenega tima imenujemo »zdravstveni zapis«. Elektronski zdravstveni zapis (ang. Electronic Health Record - EHR) je elektronski zapis zdravstvenih podatkov o pacientu in ga oblikuje več izvajalcev zdravstvenega procesa. Vsebuje demografske podatke o pacientu, o njegovih zdravstvenih težavah, zdravilih, vitalnih znakih, cepljenjih, laboratorijskih in diagnostičnih izvidov. Je pomoč v zdravstveni oskrbi na vseh ravneh in segmentih oskrbe, ki je dostopna tudi preko zdravstvenih telematskih omrežij (National Institutes of Health National Center for Research Resources, 2006). Tako kot del zdravstvenega tima predstavlja negovalni tim, tudi dokumentacija ZN predstavlja sestavni del zapisa o pacientu. Ta zapis omogoča vpogled v opravljeno delo posameznika v negovalnem timu (Hellesø in Ruland, 2001; Hammer in drugi, 2003). Zdravstvena dokumentacija je neprecenljivega pomena za zdravljenje pacienta, spremljanje bolezni, okrevanje, strokovni nadzor in znanstveno-raziskovalno delo. Med osnovno pacientovo dokumentacijo sodi kartica zdravstvenega zavarovanja in zdravstveni karton s pripadajočo zdravstveno dokumentacijo kar vključuje tudi dokumentacijo ZN. Kartica zdravstvenega zavarovanja (KZZ) v Sloveniji je dokument, s katerim zavarovane osebe uveljavljajo pravice iz zdravstvenega zavarovanja in omogoča pooblaščenim delavcem v sistemu zdravstvenega varstva in zdravstvenega zavarovanja dostop do pacientovih osebnih podatkov (ZZZS, 2011). V prvem spominskem delu (čipu) kartice so zapisani podatki o: • imetniku kartice (ime in priimek, naslov, spol, datum rojstva); • zavezancu za prispevek (registracijska številka, naziv, naslov, vrsta plačnika

prispevka); • obveznem zdravstvenem zavarovanju (veljavnost zavarovanja); • prostovoljnem zdravstvenem zavarovanju (zavarovalnica, vrsta police,

veljavnost zavarovanja); • izbranem osebnem zdravniku (splošnem zdravniku/ pediatru, zobozdravniku,

ginekologu); • izdanih medicinsko-tehničnih pripomočkih; • prostovoljni opredelitvi za posmrtno darovanje organov in tkiv za presaditev; • izdanih zdravilih. Drugi spominski del kartice del vsebuje digitalna potrdila. Prvo digitalno potrdilo omogoča delovanje KZZ v on-line sistemu kjer izvajalci zdravstvenih storitev podatke pridobivajo neposredno iz zbirk podatkov. Potrdilo se uporablja brez osebnega gesla. Dostop do on-line sistema je možen le s prisotnostjo profesionalne kartice, brez profesionalne kartice pa samo v izjemnih primerih (npr. nujna pomoč). Drugo digitalno potrdilo omogoča imetniku kartice varno elektronsko komunikacijo in je namenjeno dostopu imetnika do njegovih lastnih podatkov v zalednih sistemih (ko bo aplikacija za dostop do lastnih podatkov pripravljena). Potrdilo se uporablja izključno z osebnim geslom (ZZZS, 2011).




Zdravstveni karton ali zapis predstavlja osnovno zdravstveno dokumentacijo o pacientih, ki jo uporabljajo izvajalci zdravstvene dejavnosti pri zagotavljanju zdravstvenega varstva. Je last zdravstvenega zavoda, ki je po zakonu pooblaščen upravljavec in ustvarjalec zbirk osebnih podatkov. Zato ravnanje s to dokumentacijo mora biti v skladu z Zakonom o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva (Uradni list RS, 2000) in Zakonom o varstvu osebnih podatkov (Uradni list RS, 2007). Temperaturno terapevtski list (TTL) je osnovni dokument bolnišnične obravnave pacienta. Večinoma je preglednica na A3 formatu, pri čemer sklopi v vrsticah predstavljajo medicinsko skupino, stolpci pa zaporedni dan zdravljenja. Od bolnišnice do bolnišnice, ali celo od oddelka do oddelka znotraj ene bolnišnice, so medicinski sklopi lahko drugače razporejeni ali pa nekateri izpuščeni in dodani tisti, ki so posebej pomembni za določeno specialnost oddelka. Ne glede na raznolikost bolnišničnih oddelkov lahko opredelimo standardne sklope na TTL (Prijatelj in drugi, 2011): • podatki o pacientu in hospitalizaciji; • sprejemni podatki; • diagnoze; postopki / posegi; • medikamentozna terapija; • dieta; • vitalni znaki; • tekočinska bilanca; • laboratorijski izvidi; rentgneski in drugi diagnostični testi; • alergije; okužbe; • fizioterapija; • zdravstvena nega (intervencije); • konziliarni pregledi; • opis zdravljenja (dekursus) in splošna opažanja. Podatki na TTL so zaupne narave in so namenjeni le pacientu in zdravstvenemu timu, ki dela s pacientom. Zapis o pacientu predstavlja v prvi vrsti podporo pri zdravstveni oskrbi. Gre za posredovanje podatkov med zdravstvenimi delavci in je vir za ocenjevanje zdravstvenega stanja pacienta in odločanje. Predstavlja tudi zakonito poročilo o poteku zdravljenja in je pomemben vir podatkov za raziskovalno dejavnost. Tu gre za klinične raziskave, epidemiološke študije, ocenjevanje kakovosti, nadzor nad zdravili ipd. Ne smemo pozabiti tudi na izobraževalni pomen. Za zdravstveni management pa je pomemben tako s stališča financ, kot tudi organizacije. Dokumentacija zdravstvene nege zagotavlja zapis podatkov o izvedenih posameznih fazah procesa ZN z uporabo veljavnih protokolov in standardov. Gre za orodje, ki zagotavlja merljive znake, ki izražajo učinkovitost izvedenih intervencij ZN, uporablja pa se tudi izven negovalnega tima. Potek dokumentiranja ima tri bistvene sestavne dele: • opis pomembnih dejstev in opis stanja pacienta po pomembnih parametrih, • referenčno dokumentiranje v skladu s standardi ZN,




• dokumentiranje pomembnih dogodkov in odstopanj od v naprej določenih norm ob pacientovi postelji.

V procesu ZN nastaja množica podatkov, ki jo je potrebno ustrezno strukturirati, organizirati in hraniti (Taylor in drugi, 2001; Heslop in drugi, 2004; Pearson in drugi, 2005, Paans in drugi, 2010). Ti podatki se uporabljajo v različne namene kot so: zagotavljanje kontinuitete ZN; izvajanje procesa ZN; zagotavljanje varne zdravstvene oskrbe; obračun izvedenih storitev in porabljenega materiala; izobraževanje; raziskovanje in nadzor nad izvajanjem in kakovostjo zdravstvene obravnave.

2.2 PODATKOVNI STANDARDI ZDRAVSTVENE NEGE V SLOVENIJI Brez enotnega jezika je zdravstvena nega v sistemu zdravstva nevidna in jo je težko ustrezno ovrednotiti. Zdravstveni delavci in institucije med sabo izmenjujejo podatke vendar nastaja problem pri interpretaciji skupnih podatkov in razumevanju le-teh. Ni doslednosti pri uporabi strokovnih izrazov (terminologije), da bi se ugotovilo zdravstveno stanje obravnavane osebe, intervencije in izidi zdravljenja znotraj posameznih zdravstvenih strok ali v procesu kontinuiranega zdravljenja. Ne obstaja skupni jezik, s katerim bi izmenjevali informacije v zdravstvu. Jezik, ki ga uporabljamo v zdravstvu, lahko razdelimo glede na svobodo izražanja v dve skupini: naravni jezik (prosti tekst) in kontroliran jezik. Naravni jezik onemogoča sistematično interpretacijo podatkov, saj se lahko interpretira na različne načine. Pri kontroliranem jeziku so podatki kodirani in organizirani v eno ali več hierarhij. Terminologija je točno opredeljena s pravili in opisi. Podatki so lažje primerljivi, razumevanje je enako. Slaba stran pa je v tem, da vsebujejo manj kliničnih podrobnosti. Poleg tega raziskave kažejo na odpor zdravstvenega osebja do uporabe strukturiranega jezika. Ta odpor je nastal v fazi izobraževanja in učenja in se je še okrepil ob izvajanju klinične prakse. Ko na primer medicinske sestre uporabijo besedo hipertenzija, visok krvni tlak, povišan krvni tlak mislijo na isti pojem. V šolah niso naučeni misliti in govoriti »kot računalnik«. Hkrati pa za dokumentiranje zdravljenja, planiranje in vrednotenje dela, kvantitativne in kvalitativne analize, ter raziskave potrebujejo strukturiran jezik in enoten sistem za klasifikacijo. Podatki o zdravstveni negi so zapleteni in zaradi tega je potrebno kombinirati oba jezika. Doseganje vrednosti informacij v kliničnih zapisih je bolj problem jezika in klinične kulture kot tehnologije (Ball in drugi, 2000; Prijatelj, 2005). Leta 2000 je v Sloveniji sprejet Zakon o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva (Uradni list RS, 2000). Zbirke se lahko vodijo v papirnati ali elektronski obliki. Podatki o zdravstveni negi se omenjajo v treh zbirkah: (1) Zbirka »Osnovna medicinska dokumentacija« vsebuje podatke: EMŠO, številka

zdravstvenega zavarovanja, ime in priimek, genogram, zakonski stan, izobrazba, poklic, naslov stalnega bivališča, naslov začasnega bivališča, telefon, diagnoza, datum stika, načrtovani stiki, številka zdravnika, terapija, napotitev, vzrok začasne dela nezmožnosti, vzrok smrti, zavarovalniški status, razlog obravnave, socialna anamneza družine, načrt zdravstvene nege.




Kot smo že prej omenili osnovno medicinsko dokumentacijo uporabljajo izvajalci zdravstvene dejavnosti pri zagotavljanju zdravstvenega varstva in služi tudi kot vir podatkov za druge evidence opredeljene v tem zakonu. Opažamo, da zbirka Osnovna medicinska dokumentacija, vsebuje samo 1 podatek zdravstvene nege in sicer »načrt zdravstvene nege«. Omenjeni podatek v tej zbirki je kot samostojen popolnoma nesmiseln, saj je najprej potrebno opredeliti negovalno diagnozo in za tem še ostale parametre.

(2) Zbirka »Evidenca patronažne zdravstvene nege« vsebuje podatke: negovalna

diagnoza, opravljene ure v zdravstveni negi, genogram, varovanci, naročniki, intervencije, strokovne storitve, izvajanje zdravstvene vzgoje. Ta zbirka je namenjena spremljanju dela patronažne zdravstvene nege.

(3) Zbirka »Evidenca zdravstvene nege« vsebuje podatke: negovalna diagnoza,

kategorije bolnikov po zahtevnosti stopnjah zdravstvene nege v bolnišnični oskrbi in socialnih zdravstvenih in varstvenih zavodih, postopki in posegi v zdravstveni negi, ki so navedeni kot samostojne storitve v novi nomenklaturi zdravstvenih storitev, zdravstveno vzgojna dejavnost, nesrečni slučaji v zdravstveni ustanovi in na domu, ki nastanejo tekom obravnave bolnika / varovanca. Ta zbirka je namenjena spremljanju dela zdravstvene nege.

Negovalna diagnoza, načrt ZN, postopki oz. intervencije, kategorije pacientov po zahtevnosti stopenj ZN, izid ZN, ter nesrečna naključja v zdravstveni ustanovi in na domu so podatki, ki bi morali biti standardizirani za potrebe ZN in bi jih osnovna zdravstvena dokumentacija morala vsebovati (Prijatelj, 2005). Enotna terminologija na področju kategorizacije pacientov po zahtevnosti stopnje ZN se v Sloveniji uporablja od leta 2004 (Skela Savič, 2004). Od leta 2003 se v Sloveniji za evidentiranje opravljenih storitev v bolnišnični dejavnosti, kar vključuje tudi ZN, uporablja šifrant klinično terapevtskih in diagnostičnih postopkov (KTDP) katerega skrbnik je Inštitut za varovanje zdravja Republike Slovenije (IVZ, 2010). V šifrantu lahko zasledimo postopke, ki so v kompetencah izvajalcev zdravstvene nege kot je npr. intravenozna aplikacija zdravila in preveza rane. Za evidentiranje opravljenih storitev v ambulantni dejavnosti se uporablja »Enotni seznam zdravstvenih storitev« (t.i. Zelena knjiga) katerega skrbnik je Zavod za zdravstveno zavarovanje Slovenije (ZZZS, 2011). Za intervencije, ki opredeljujejo samostojno izvajanje v ZN in druge podatke, ki so pomembni v procesu ZN pa ni enotnega standarda. To področje bo potrebno čim prej urediti, saj so edino z uporabo enotne standardizirane terminologije lahko zdravstvene institucije med sabo primerljive (Prijatelj, 2005).

2.3 PROCES ZDRAVSTVENE OBRAVNAVE IN ZDRAVSTVENE NEGE Proces zdravstvene obravnave pacienta je zelo kompleksne narave. Izvaja se na različnih ravneh zdravstva (primarni, sekundarni in terciarni), ter na različnih lokacijah: na domu, v ambulanti, bolnišnicah, zdravstvenih domovih in drugih zdravstvenih ustanovah (Uradni list RS, 2004). V nadaljevanju predstavljamo proces ambulantne in bolnišnične zdravstvene obravnave pacienta v Sloveniji. Za analizo procesov smo uporabili Metodo strukturirane analize (Kovačič in Vintar, 1993). Informacije, ki so bile potrebne za opis in analizo procesa smo pridobili na




podlagi študija literature, študija obstoječe zdravstvene dokumentacije v zdravstvenih ustanovah RS, zbiranja podatkov, opazovanja procesov, intervjujev ter izkušenj pri razvoju informacijskih sistemov v zdravstvu (Prijatelj in drugi,1992; Prijatelj, 1994; Prijatelj, 1999; Prijatelj in Slabe, 2000; Prijatelj in Črv, 2004; Prijatelj, 2006; Prijatelj in Rusimovič, 2008; Prijatelj in drugi, 2010; Prijatelj in Trenz, 2010; Prijatelj in drugi, 2011). Modele procesa, ki jih predstavljamo smo izdelali z orodjem Optima! Za predstavitev procesa smo uporabili naslednje simbole (po Kovačič in Vintar, 1994): za označevanje začetka in konca procesa.

za označevanje aktivnosti. To je del modeliranega sistema, ki izvaja neko aktivnost in pretvarja vhode v izhode.

za označevanje podatkovnih tokov. Označuje potovanje podatkov / dokumentov med različnimi deli sistema.

za označevanje zunanje entitete oz. zunanjega elementa s katerim sistem komunicira. Od nje prihajajo vhodni podatki/dokumenti, v njo se stekajo izhodni podatki oz. rezultati sistema. To so lahko ljudje, uporabniki sistema, poslovni partnerji, organizacije in podobno, za katere je značilno, da niso pod kontrolo sistema

za označevanje subjektivnih in objektivnih odločitev. za označevanje dokumentov ali virov podatkov za označevanje dostopa ali evidentiranje podatkov 2.3.1 SPREJEM IN OCENJEVANJE STANJA PACIENTA Prvi korak ob sprejemu pacienta v zdravstveno obravnavo je sprejem pacienta. Glede na vrste podatkov, ki jih zbiramo bomo v nadaljevanju ločili sprejem na administrativni in klinični. Pri administrativnem sprejemu se evidentirajo demografski podatki, podatki o zavarovanju in vrsti obravnave. V Sloveniji se omenjeni podatki nahajajo v digitalni obliki na kartici zdravstvenega zavarovanja ter v pisni obliki na napotnici. Klinični sprejem se začne z ambulantnim pregledom in / ali z namestitvijo v bolnišnično sobo. Pri kliničnem sprejemu se evidentirajo podatki o zgodovini zdravstvenega stanja in obravnav kar se vpiše v medicinsko anamnezo, ter podatki o trenutnem psihofizičnem stanju pacienta. V ambulantni obravnavi zdravnik po potrebi naroči izvajanje laboratorijskih in diagnostičnih preiskav ter meritve vitalnih funkcij. Na podlagi ocene stanja pacienta in napotne dokumentacije




zdravnik ob sprejemu določi medicinsko diagnozo ter načrtuje nadaljnje zdravljenje v ambulantni ali bolnišnični obravnavi (Slika 1 in 2).

ambu

lant

a

evidentiranjesprejema

RTG?

evidentiranjepodatkov

evidentiranjezakljucka

obiska

zdravniškipregled

RTG

izvajanje ZN inzdrav. vzgoje

pregledzdravstvene

dokumentacije

laboratorijskepreiskave?

vitalniznaki?

LABORATORIJ

narocanjediagnosticne

preiskave

odvzemkrvi

izvajanjemeritev

Da

rezultati /izvidi

Da Da

Slika 1: Model ambulantne obravnave - 1. nivo

odde

lek


izvajanje zdravstveneobravnave in ZN

narocanjelaboratorijskih

preiskav /sprejemanje izvidov

evidentiranjezdravstvene

dokumentacije

narocanjediagnosticnih

preiskav /sprejemanje izvidov

narocanje/sprejemanje

obrokov

narocanje /sprejemanjeproizvodov

lekarne

evidentiranjeodpusta /

premestitve

narocanjepreiskav /

sprejemanjeizvidov

CENTALNAPREHRANA

LEKARNA TUJI ZAVODI

LABORATORIJ DIAGNOSTIKA

Slika 2: Model bolnišnične obravnave - 1. nivo




Po sprejemu pacienta v proces zdravstvene obravnave medicinska sestra prične z izvajanjem procesa ZN. Izvede oceno stanja pacienta ter evidentira druge podatke kot so npr. popis medicinsko tehničnih pripomočkov; tujkov v telesu pacienta ob sprejemu in drugo po protokolih posamezne zdravstvene ustanove. Oblikuje negovalno anamnezo, katere sestavni del je tudi opis trenutnega stanja. Splošno oceno stanja subjekta ZN pridobimo s sistematičnim pristopom zbiranja in analiziranja podatkov o subjektu ZN. Viri podatkov o subjektu ZN za negovalno anamnezo, ki zajema zgodovino do sprejema in celostno oceno stanja pacienta, so: pacient, družina in/ali skupnost, svojci, člani zdravstvenega tima in zdravstvena dokumentacija o pacientu. Podatke pridobivamo direktno s strani vira o viru samem s pomočjo metod kot so intervju, opazovanje, meritve in analiza obstoječe dokumentacije. Zdravstvene podatke o trenutnem stanju subjekta ZN delimo na objektivne (bolezenski znaki) in subjektivne (simptomi). Bolezenski znak je objektiven kazalec, ki se nanaša na zdravje (npr. telesna temperatura). Bolezenske znake zaznajo člani zdravstvenega tima ob pregledu pacienta. Simptom je subjektiven podatek in ni objektivno merljiv (npr. bolečina). Je odstopanje od normalnih življenjskih funkcij oz. občutenja, ki ga zapazi pacient (Hajdinjak in Meglič, 2006; Potter in Perry, 2006). Podatke, ki so pomembni za ZN in se nanašajo na čas do sprejema se beležijo v dokumentacijo ZN. Zaradi preglednosti jih grupiramo v posamezne skupine (Šušteršič, 2002; Hajdinjak in Meglič, 2006; Berman in drugi, 2008; Ramont in drugi, 2010): • osnovni biografski podatki (npr. ime, priimek, spol, jezik, poklic, naslov,

kontaktni podatki), • razlog obiska zdravstvene ustanove (primarna težava ali sprejemanje

bolezenskega stanja), • zgodovina zdravstvenega stanja in obravnav (npr. pretekle bolezni in simptomi,

zdravljenja, hospitalizacije, alergije, jemanje zdravil, tehnični pripomočki), • opis odraščanja (npr. podatki o porodu in razvoju), • življenjske navade, razvade in omejitve (npr. prehrambne navade, kulturne

navade, kajenje, pitje, športne aktivnosti), • podatke o socialnem stanju (socialna anamneza), • podatke o družini ali skupnosti, v kateri živi (npr. družinske bolezni) in • opis preteklosti, ki zajame vse temeljne življenjske aktivnosti. Tako zbrane podatke je potrebno analizirati, kar zajema preverjanje podatkov po strukturiranosti in usklajenosti, preverjanje celovitosti pristopa in interpretacijo ter validacijo podatkov (Carpenito-Moyet, 2005; Hajdinjak in Meglič, 2006). Pri tem je pomembno prepoznavanje pomembnih podatkov in iskanje neustreznih ter manjkajočih podatkov, ki jih je potrebno ponovno oz. dodatno pridobiti. Pozornost mora biti usmerjena na skladnost že zbranih podatkov. Celostna ocena predstavlja osnovo za vse nadaljnje korake procesa ZN. Pomembno je, da zajame vse vidike ZN in je zato smiselno začrtati sistem celostnega zbiranja podatkov pred pričetkom. Tako zagotovimo, da že ob prvem stiku s subjektom ZN zberemo kar največ podatkov in da jih čim manj spregledamo (Šušteršič in drugi, 1998; Šušteršič in Rajkovič, 2004; Burns in Grove, 2005).




Na uspešnost ocenjevanja vplivajo razmere v delovnem okolju, osebne lastnosti medicinske sestre in stanje pacienta. V poglavju 3 so podrobneje opisani dejavniki, ki vplivajo na nastanek napak v procesu zdravstvene nege. 2.3.2 DOLOČANJE MEDICINSKIH IN NEGOVALNIH DIAGNOZ Tako negovalna kot medicinska diagnoza sta določeni na osnovi podatkov. Negovalna diagnoza sloni na holističnih podatkih, medtem ko medicinska diagnoza sloni na podatkih, ki so značilni za nek organ ali bolezen. Medicinska diagnoza opisuje bolezen ali patologijo in je usmerjena na bolezen. Negovalna diagnoza opisuje pacientov odgovor na zdravstveni problem in je namesto k bolezni usmerjena k subjektu ZN (npr. pacientu), je zanj specifična in se običajno spreminja. V povezavi z medicinsko diagnozo so medicinske sestre obvezane k izpolnjevanju naročil zdravnika (ICN, 1999; Potter in Perry, 2006). V Slovenskem medicinskem e-slovarju (Lek, 2011) je diagnoza opredeljena kot: »prepoznanje in poimenovanje bolezni«. Navaja se več vrst diagnoz: • diferencialna - ugotovitev, katero od dveh ali več bolezni s podobnimi znaki

ima bolnik; • fizikalna - diagnoza na podlagi fizikalne preiskave; • histološka - diagnoza na podlagi histološke preiskave; • klinična - diagnoza na podlagi kliničnih znakov in izvidov preiskav; • laboratorijska - diagnoza na podlagi izvidov laboratorijskih preiskav; • napotna - s katero je bolnik poslan k specialistu ali v bolnišnico; • odpustna - končni zaključek o bolezni, napisan na odpustnici; • operacijska - ki je postavljena med operacijo; • patološka - patološkoanatomska - diagnoza ob pregledu organov, tudi po smrti; • rentgenska - diagnoza na podlagi rentgenske preiskave; • topografska - ugotovitev lokacije bolezni. Za evidentiranje podatkov o medicinski diagnozi se uporablja Mednarodna statistična klasifikacija bolezni in sorodnih zdravstvenih problemov – MKB (ang. International Classification of Diseases), ki jo je opredelila Svetovna zdravstvena organizacija (ang. World Health Organization – WHO). Klasifikacija bolezni je sistem kategorij, v katerega so uvrščene bolezni in stanja v skladu z izbranimi merili. V Sloveniji se uporablja slovenski prevod šifranta MKB ver.10 (IVZ, 2005). Medicinske diagnoze se beležijo na papirnato dokumentacijo (zdravstveni karton, popis bolezni, temperaturno terapevtski list, mapa bolnišnične obravnave itn.) in /ali v informacijski sistem posameznih ustanov. Negovalna diagnoza (ND) je klinična presoja o posamezniku, družini ali skupnosti, ki izhaja iz sistematičnega zbiranja podatkov in njihove analize. Daje možnost odločitve za tiste aktivnosti, za katere je odgovorna medicinska sestra. Interpretacija zbranih podatkov iz celostne ocene zajema proces prepoznavanja vzorcev, zaznavanja prednosti pacienta in problemov pri pacientu. Pri tem gre za kontekstno obravnavo podatkov. Zbrani podatki v odvisnosti od konteksta obravnave lahko pripeljejo do različnih negovalnih problemov in vzrokov. ND so osnova za izbiro postopkov ZN in za doseganje izidov ZN, ki so v pristojnosti




medicinske sestre (Ting-Ting, 2005; Nanda International, 2008; Gordon, 2010). Seznam ND je dinamičen in se spreminja skladno s kontinuiranim procesom zbiranja novih podatkov o subjektu ZN. Glede na problem ali težavo ločimo ND na (Carpenito – Moyet, 2008): • aktualna ND (ang. Actual Diagnosis) - je zaznan negovalni problem, ki je

trenutno prisoten pri subjektu ZN; • potencialna ali ND tveganj (ang. Risk and High Risk Diagnosis) - se ugotovi na

osnovi prepoznave dejavnikov tveganj (npr. kajenje); • prikrita ND (ang. Possible Diagnosis) - je rezultat predvidevanja obstoja druge

vrste ND, ko ni na voljo dovolj podatkov in bi jih bilo za potrditev potrebno dodatno zbrati;

• preventivna ND (ang. Wellness Diagnosis) - opisuje željo subjekta ZN za doseganje višje ravni zdravja;

• sindromska ND (ang. Syndrome Diagnosis) - sklop aktualnih oz. potencialnih ND, ki se v določeni situaciji pojavljajo skupaj;

• kolaborativni problemi (ang. Collaborative Problems) – se ugotovljajo na osnovi opazovanja varovanca v zvezi z diagnostično-terapevtskim načrtom. Načrt usmerja zdravnik, medicinska sestra pa opazuje pojav odzivov na izvedbo načrta. Opredeljujemo jih tudi kot možne zaplete pri izvajanju postopkov v procesu zdravljenja.

Na Sliki 3 je predstavljen postopek določanja negovalnih diagnoz in kolaborativnih problemov glede na pristojnost, samostojnost ter odgovornost izvajalca ZN in s tem v zvezi načrtovanja ZN. Za evidentiranje podatkov o ND in negovalnih intervencijah (postopkih) obstaja več klasifikacij: Mednarodna klasifikacija prakse ZN (ang. International Classification for Nursing Practice – ICNP), klasifikacija diagnoz severno ameriškega združenja (ang. North American Nursing Diagnosis Association - NANDA), klasifikacija ZN na domu (ang. Home Health Care Classification - HCC), Klasifikacijski sistem negovalnih problemov Omaha (ang. Omaha Classification Systems) in klasifikacija intervencij ZN (ang. Nursing Interventions Classification - NIC) (Hyun in Park, 2002; Carpentito – Moyet, 2008). V prizadevanjih za standardizacijo ZN je Mednarodni svet medicinskih sester (ICN) predlagal mednarodno klasifikacijo prakse zdravstvene nege (ICNP) kot enotno klasifikacijo ZN. Strokovna skupina je izvedla študijo katere namen je bil primerjati pojme, ki so vključeni v klasifikacijo pojavov po ICNP (ang. ICNP Phenomena Classification) z obstoječo terminologijo posameznih drugih klasifikacij. Navzkrižno je bilo primerjanih 974 pojmov. Rezultati študije so pokazali, da ICNP klasifikacija negovalnih pojavov (ang. Nursing Phenomena) opisuje 87,5% NANDA diagnoz; 89,7% HHCC diagnoz in 72,7% negovalnih problemov po Omaha sistemu. Klasifikacija aktivnosti po ICNP opisuje 79,4% intervencij po NIC, 80,6% intervencij po HHCC in 71,4% intervencij po sistemu Omaha. Končni rezultati študije kažejo, da ICNP ima strukturo za oblikovanje enotnega standarda zdravstvene nege in se lahko uporablja za opis večine obstoječih terminologij (Hyun in Park, 2002). Kljub tem ugotovitvam žal še vedno ne obstaja enotni klasifikacijski sistem ZN.




Kot smo že v poglavju 2.2. opisali v Sloveniji ni zakonske podlage in se ne izvaja sistematično evidentiranje podatkov o ND. V ustanovah kjer beležijo ND se le ta zabeleži v negovalno dokumentacijo.

Pove

zave

med

ND,

MD

in K

P

ocenjevanje stanjapacienta

Ali medicinska sestra lahko izvedesamostojni postopek s ciljem preprecevanja

nastanka ali reševanja problema?

negovalnadiagnoza (ND)

nacrtovanje postopkovzdravljenja

Ali je ta postopekosnoven za dosego

cilja?

Ali je potrebno sodelovanjemedicinske sestre in zdravnika

za reševanje problema?

kolaborativniproblem (KP)

DA

medicinskadiagnoza (MD)

nacrtovanje postopkovZN

DA

NE

DA

NE

NE

Slika 3: Povezave med pristojnostjo izvajalca ZN in diagnozami 2.3.3 NAČRTOVANJE ZDRAVLJENJA IN ZDRAVSTVENE NEGE V ambulantni obravnavi zdravnik opredeli postopke nadaljnjega zdravljenja (terapija, rehabilitacija, postopki ZN, operacija itn). Medicinska sestra na podlagi ocene stanja pacienta načrtuje izvajanje ZN kar vključuje tudi postopke, ki jih je predpisal zdravnik. Ambulantno zdravljenje je lahko po enem obisku zaključeno ali pa je potreben ponovni (kontrolni) pregled oz. je pacient lahko napoten v patronažno zdravstveno obravnavo ali v zdravstveno obravnavo na višji ravni . Pri sprejemu v bolnišnično obravnavo zdravnik na temperaturno/terapevtskem listu (TTL) označi nabor aktivnosti oz. postopkov, ki se bodo izvajale v procesu zdravljenja (npr. merjenje vitalnih znakov), ter naroči izvajanje laboratorijskih in diagnostičnih preiskav, storitve tujih zavodov, terapijo in prehrano. Na TTL zdravnik zapiše ugotovitve po vsakodnevnem pregledu pacienta ter zapiše ali




dopolni načrt zdravljenja (terapije, naročila na preiskave itn). Načrt zdravljenja, torej zdravnikove ugotovitve, navodila in naročila na TTL, služijo kot vodilo za izvajanje ostalim zdravstvenim delavcem. Medicinska sestra v fazi načrtovanja najprej postavi cilje ZN. Cilj ZN so trditve, ki opisujejo želene spremembe stanja subjekta ZN. Po možnosti se oblikujejo v dogovoru s subjektom ZN. Cilj mora biti realen, časovno opredeljen in merljiv, da omogoča kasnejše vrednotenje. Za vsak cilj ZN je potrebno določiti intervencije ZN, s katerimi se želi cilj ZN doseči (Hajdinjak in Meglič, 2006; Moorhead in drugi, Potter in Perry, 2006; Saba, 2007). Intervencije ZN se razlikujejo glede na pristojnost, samostojnost in odgovornost izvajalca ZN. Izbrane, načrtovane in izvedene intervencije, ki so v celoti v pristojnosti in odgovornosti medicinske sestre imenujemo samostojne intervencije. Soodvisne intervencije pa imenujemo tiste, kjer je delovanje medicinske sestre delno samostojno, delno pa jih izvaja v sodelovanju z zdravstvenim timom. Intervencije, ki jih predpiše zdravnik in jih medicinska sestra ne izbira vendar jih vključuje v načrt zdravstvene nege ter je odgovorna za strokovno pravilno izvedbo imenujemo odvisne intervencije. Vsako intervencijo je potrebno opredeliti vsebinsko, časovno, kadrovsko, metodološko in materialno. (Hajdinjak in Meglič, 2006; Ramont in drugi, 2010). Neodvisne in soodvisne intervencije so predvsem usmerjene k zmanjšanju ali odpravi vzrokov negovalnih problemov, k izboljšanju zdravja in skrbi za zdravje ter preprečevanju nastanka komplikacij. Pri izvajanju odvisnih intervencij je medicinska sestra dolžna obveščati zdravnika o učinkih intervencije in vseh pomembnejših spremembah stanja subjekta ZN (Ramont in drugi, 2010). Kot smo že v poglavju 2.2 omenili se od leta 2003 v Sloveniji za evidentiranje opravljenih storitev v bolnišnični dejavnosti, kar vključuje tudi ZN, uporablja šifrant terapevtskih in diagnostičnih postopkov (KTDP) katerega skrbnik je Inštitut za varovanje zdravja Republike Slovenije (IVZ, 2010). Glede na to, da je predmet disertacije oblikovanje organizacijsko informacijskega modela preprečevanja napak v procesu zdravstvene nege in, da bo izdelan prototip programske rešitve, ki mora uporabljati s strani države predpisane šifrante, bomo v nadaljevanju namesto pojma intervencija v nekaterih ustreznih konceptih uporabljali pojem aktivnost ali postopek. 2.3.4 IZVAJANJE NAČRTA ZDRAVLJENJA IN ZDRAVSTVENE NEGE Izvedene postopke v procesu zdravljenja evidentira posamezen izvajalec. To je lahko zdravnik, medicinska sestra, fizioterapevtka ali pa drug zdravstveni delavec, ki je postopek izvedel. Stična točka obeh, načrta in izvajanja zdravljenja, je zdravstveni osebni karton pacienta v ambulantni obravnavi in TTL v bolnišnični obravnavi. Izvedba načrtovanih postopkov v bolnišničnem zdravljenju se zabeleži na TTL z ali brez konkretnega rezultata saj so ti lahko le priloženi. Izvajalci načrta zdravljenja zapisujejo na TTL le povzetke medtem, ko v lastno evidenco lahko zapišejo podrobnejše podatke s spremljajočimi opažanji.




Pri evidentiranju opravljenih storitev za potrebe obračuna bolnišnične zdravstvene obravnave se uporablja šifrant KTDP (IVZ, 2010), v ambulantni dejavnosti pa Enotni seznam zdravstvenih storitev (ZZZS, 2011). Evidentira se še porabljen material in zdravila. Postopki ZN se izvajajo v skladu z načrtom zdravstvene nege in z upoštevanjem standardov, dodatnimi navodili ter časovno opredelitvijo. Na uspešnost izvajanja postopkov vplivajo razmere v delovnem okolju, osebne lastnosti medicinske sestre in stanje pacienta, kar je podrobneje opisano v poglavju 3. 2.3.5 VREDNOTENJE USPEŠNOSTI IZVAJANJA NAČRTA Dokumentiranje izvedbe posameznih postopkov je pomembno za sprotno vrednotenje izvajanja zdravljenja in ZN. Kontinuirano zajemanje podatkov o izvajanju je pomembno za novo oceno stanja. Rezultat ponovljene faze je nova ocena stanja pacienta po izvedenih postopkih zdravljenja in ZN. Lahko je spremenjena glavna medicinska diagnoza ali pa določena nova spremljajoča diagnoza. V tem primeru se spremeni ali dopolni načrt zdravljenja. Tudi seznam negovalnih diagnoz je dinamičen in se spreminja skladno s kontinuiranim procesom zbiranja novih podatkov o subjektu ZN. Zaradi nove ocene stanja je potrebno izdelati nov seznam negovalnih diagnoz in nov ali dopolnjen načrt izvajanja ZN (Sorrentino, 2008). 2.3.6 ODPUST PACIENTA Po zaključku ambulantne ali bolnišnične obravnave se izvede odpust pacienta. Ob tem se zbrani podatki povzamejo in pripravijo za posredovanje napotnem zdravniku, zdravniku specialistu, pacientu in po potrebi drugim ustanovam. Ob odpustu morajo biti vsi podatki potrjeni s strani izvajalcev zdravstvene obravnave in zdravstvene nege. Nadaljnja obdelava, hranjenje in posredovanje medicinskih podatkov mora biti v skladu z Zakonom o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega varstva (Uradni list RS, 2000) in Zakonom o varstvu osebnih podatkov (Uradni list RS, 2007). 2.4 UPORABA INFORMACIJSKO KOMUNIKACIJSKE TEHNOLOGIJE Za kakovostno obravnavo in celosten pristop k spremljanju pacienta na klinični poti, je pomembna povezanost dokumentacije zdravstvene nege z drugimi dokumenti. Zato je poleg papirne oblike dokumentacije potrebno razvijati računalniško podprte rešitve (Hellesø in Ruland, 2001; Pearson, 2003; Šušteršič in drugi, 2004; Prijatelj in drugi, 2011). Informacijsko komunikacijska tehnologija (IKT) je postala sestavni del našega življenja, okolja kjer živimo in delamo. Z hitrim razvojem IKT se spreminja tudi delovno okolje v katerih delujejo medicinske sestre. Danes se za potrebe evidentiranja podatkov v zdravstvu uporablja različna IKT, ki pa zahteva spremembe v tradicionalnem načinu dela in razmišljanja (Ball in drugi, 2000; Prijatelj in Črv, 2004). Natančno evidentiranje podatkov, ki nastajajo v procesu zdravstvene nege je izjemno pomembna aktivnost saj na podlagi podatkov




načrtujemo nadaljnje korake v procesu zdravljenja. Napačni podatki lahko negativno vplivajo na kritično razmišljanje in je s tem ogrožena varnost pacienta. Kadar se podatki ob pacientovi postelji zapisujejo na papir, kjer jih večina tudi ostane, niso izkoriščeni tako kot bi lahko bili. Z uporabo sodobne informacijsko komunikacijske tehnologije (IKT) in z ustreznimi organizacijskimi spremembami lahko vplivamo na zmanjševanje papirnatih evidenc, preprečevanje nastanka napak v procesu zdravljenja in ZN, optimizacijo procesov ter racionalno razporejanje virov. Informacijski sistemi v zdravstvu morajo podpirati dinamično, terensko delo zdravstvenega osebja (Prijatelj in drugi, 2010). Podatki, ki se zbirajo v procesu ZN se uporabljajo v različne namene kot so: zagotavljanje kontinuitete ZN; izvajanje procesa ZN; zagotavljanje varne zdravstvene oskrbe; obračun izvedenih storitev in porabljenega materiala; izobraževanje; raziskovanje ter nadzor nad izvajanjem in kakovostjo. Vpeljava elektronske podpore v postopke, ki so trenutno podprti s papirnim komunikacijskih sistemom je zahteven sociološko tehnični proces, v katerem je potrebno rešiti ne samo tehnične ovire ampak tudi reorganizirati procese (Berg, 2003). Učinkovita računalniška obdelava in prenos podatkov sicer postavljajo določene zahteve v tehnološkem in organizacijskem smislu, a predstavljajo predvsem novo kvaliteto v pogledu strukturiranja podatkov in iskanja podatkov. Raziskave kažejo, da uporaba sodobne IKT v kliničnem okolju in e-dokumentacija prinašata številne prednosti kot so (Van Bemmel in Musen, 1997; Rajkovič, 2010, Bassendowski in drugi, 2011: Prijatelj in drugi, 2011): • prihranek časa pri zapisovanju in posredovanju podatkov; • zmanjšanje napak zaradi prepisovanja podatkov; • večja berljivost in točnost podatkov; • uporaba standardiziranega izrazoslovja; • hitrejše in enostavnejše izvajanje statističnih analiz; • podpora kritičnem razmišljanju in odločanju; • nov način organiziranja dokumentacije; • kakovostna interdisciplinarna komunikacija. Pri uvajanju novih IKT v klinično prakso moramo vključevati tudi varnostne mehanizme v procesu evidentiranja podatkov. Na ta način lahko višamo kakovost podatkov in s tem preprečimo nastanek napak pri interpretaciji podatkov za potrebe nadaljnjega zdravljenja (Prijatelj in drugi, 2010). V razvitih državah so bolnišnice dobro opremljene z računalniki, razviti so IS za podporo procesu ZN, zdravstvena nega na daljavo (angl. telenursing) je v polnem razcvetu. Pričela so se raziskovanja o uporabi govorne tehnologije v zdravstvenem okolju, npr. uporaba brezžičnega mikrofona, ki je povezan z računalnikom, dlančnikom ali podobno sodobno računalniško opremo (Ball in drugi, 2011). IKT je podpora procesu ZN, izobraževanju in raziskovanju. Jasno je, da je to le sredstvo za zbiranje podatkov in pomoč kognitivnim procesom, ne pa končni produkt uresničevanja ZN.




3 OPREDELITEV DEJAVNIKOV TVEGANJ V procesu izvajanja ZN podatke nenehno zajemamo, analiziramo in ocenjujemo stanje pacienta. Zato v posameznih fazah procesa zdravstvene nege lahko pride do napak in sicer zaradi številnih vzrokov. Človeški in sistemski dejavniki kot so: strokovna pozornost, znanje, izkušnje, intuicija, sposobnost komunikacije, sposobnost kreativnega razmišljanja, delovni pogoji, število in kompleksnost delovnih nalog vplivajo na kritično razmišljanje in klinično odločanje medicinskih sester, s tem pa tudi na varnost pacienta (American Nurses Association, 2000; Weingart in drugi, 2000; ICN, 2002; Dowding in Thompson, 2003; Ebright in drugi, 2003; Meyer in Lavin 2005; Hajdinjak in Meglič, 2006; Ministrstvo za zdravje, 2010; Pronovost, 2011). 3.1 STROKOVNA POZORNOST V osebne lastnosti medicinske sestre uvrščamo: znanje, izkušnje, pozornost, sposobnost komunikacije, motivacijo, stališča, razpoloženje in pričakovanja (Meyer in Lavin, 2005; Hajdinjak in Meglič, 2006). Pojmi pozornost, budnost in pazljivost se prepletajo. Po Slovenskem slovarju knjižnega jezika lahko pozornost označimo kot obliko zbranosti in predstavlja zavestno miselno usmeritev na kaj, pomeni pozorno poslušati, spremljati, kazati zanimanje, zavestno misliti na nekaj ali o nečem premišljevati. Pri vsem tem gre za zavestno aktivnost (Inštitut za slovenski jezik, 2000). Hirter in Van Nest (1995) sta opredelila budnost kot »stanje popolne pozornosti, maksimalne fiziološke in psihološke pripravljenosti za ukrepanje in s sposobnostjo za odkrivanje in odzivanje na nevarnost« . Meyer in Lavin dodajata (2005), da je strokovna budnost medicinskih sester opredeljena kot stanje, ki temelji na znanstveni, intelektualni in izkustveni podlagi ter vsebuje: • občutek za prepoznavanje klinično pomembnih znakov; • izračun tveganj, ki izhajajo iz prakse zdravstvene nege; • pripravljenost, da delujejo ustrezno in učinkovito s ciljem zmanjševanja

tveganj. Pri opazovanju medicinska sestra uporablja svoja čutila (vid, sluh, tip, vonj). Uspešnost opazovanja je odvisna od: strokovnega znanja, izkušenj, ter sposobnosti zaznati, opaziti in zapisati spremembe o stanju pacienta. Pozornost je pomembna že od prvega stika s pacientom oz. pacientovimi podatki in svojci (Meyer, 2002). Ugotavljanje stanja je osnovni element prakse zdravstvene nege. Npr. ko medicinska sestra vstopi v pacientovo sobo, on ali ona začne celostno opazovati pacienta in okolje. Takoj se pojavijo vprašanja: »Kaj se tukaj dogaja?; Kaj to pomeni?; Je to pomembno?« Sledi ocena stanja in odločitev. Medicinske sestre porabijo veliko časa za zbiranje podatkov. Pri tem so ključnega pomena vitalni znaki, meritve, opazovanje izvajanja pacientovih dejavnosti in ugotavljanje sposobnosti. Za popolno oceno mora medicinska sestra poleg zbiranja in evidentiranja podatkov vključiti še znake, ki jih je zaznala z sluhom, vidom in drugimi čutili (Orem, 2001). Podatke o meritvah in opazovanj medicinska sestra evidentira in so podlaga za nadaljnje ocenjevanje stanja.




Medicinske sestre opredelijo pomen »kaj je« oz. kaj se dejansko dogaja z pacientom v okviru svojega znanja, izkušenj in izobraževanja. To je vzorec prepoznavanja, ki ga opisuje Benner že leta 1984. Da bi prepoznala vzorec medicinska sestra ne sme imeti le abstraktno znanje o trenutnem pojavu ampak mora imeti tudi razvite intelektualne sposobnosti vključevanja podatkov in že znanega v kontekst posameznega primera (Benner, 1994; Paul in Heaslip, 1995). Izkušena medicinska sestra, ki zazna manjšo spremembo dihanja pacienta in ve, da takšna sprememba zahteva takojšnje ukrepanje, bo ustrezno reagirala. Sposobnost, da zaznava signale in določi pomembnost teh signalov temelji na znanju in izkušnjah in ne le na zbiranju in evidentiranju podatkov v predpisanih intervalih. Za ustrezno določitev ND mora medicinska sestra zbrati primerne in preverljive podatke; analizirati in grupirati podatke; ločiti ND od kolaborativnih problemov; pravilno oblikovati ND in izbrati prednostne ND (Lunney, 2003; Gordon, 2010). Carpentito (2005) opredeljuje nekatere vzroke, ki vplivajo na nastanek napak pri postavljanju ND kot so npr.: • napake pri zbiranju podatkov (nepopolni, napačni, neorganizirani podatki); • napake pri interpretaciji in analizi podatkov (prehitro sklepanje, konfliktni

kazalci); • napake pri poimenovanju ND (problem in vzrok sta zunaj pristojnosti

medicinske sestre). Medicinska sestra bo zmanjšala možnost napak s preverjanjem podatkov, s pridobivanjem znanja in praktičnih izkušenj, s konzultiranjem drugih medicinskih sester in s kritičnim razmišljanjem. Značilnost strokovne pozornosti je tudi sposobnost predvidevanja »kaj se lahko zgodi«. Medicinska sestra biti sposobna predvideti pojav zapletov in hitro prepoznati znamenja, ki kažejo, da so težave začetku. Izvajanje nadzora, ki vključuje pogosto ocenjevanje stanja in sposobnost analiziranja podatkov lahko prepreči nenadno kritično stanje pacienta in celo smrtni izid. V praksi zdravstvene nege je malo intervencij, ki so popolnoma brez tveganj. Pri slabotnem in shujšanem pacientu dvig vzglavja postelje z namenom olajšanja dihanja lahko pomeni povečano tveganje za razvoj razjede na trtici zaradi trenja in pritiska. Zniževanje vzglavja postelje sicer lahko zmanjša tveganje nastanka razjede zaradi pritiska, vendar bo dihanje oteženo. Dopuščanje pacientu z Alzheimerjevo boleznijo, da se sprehaja v območju z omejenim gibanjem lahko poveča tveganje za poškodbe, vendar pa zmanjša njegovo vznemirjenost. Medicinske sestre morajo biti vešče v predvidevanju in izračunu tveganj, ki so vezani na izvajanje intervencij. Pripravljenost na ukrepanje je še ena ključna sestavina sposobnosti medicinske sestre, ki je strokovno pozorna. Ustrezna priprava materiala in ustrezno shranjevanje le teh omogoča hitro in učinkovito ukrepanje pri izvajanju nenačrtovanih intervencij v nujnih primerih. V segment pozornosti vključujemo tudi spremljanje rezultatov (Meyer, 2002). To je bistvenega pomena za prakso zdravstvene nege. Medicinske sestre so praktično




zadolžene za spremljanje rezultatov ne le svojih postopkov, ampak tudi drugih zdravstvenih delavcev. Zdravnik bo vprašal o odzivu pacienta na dano zdravilo, fizioterapevt bo vprašal o morebitnem izboljšanju sposobnosti gibanja pacienta. S spremljanjem učinkovitosti intervencij, medicinske sestre znova načrtujejo izvajanje ZN in gradijo večplastno bazo znanja, ki je značilna za strokovno zanje na področju ZN. 3.2 ZNANJE, IZKUŠNJE IN INTUICIJA Zdravstvena nega je kompleksne narave in zahteva, da izvajalci uporabljajo znanje in spretnosti v različnih okoljih. Znanje in izkušnje sta dve od glavnih dejavnikov, ki vplivajo na odločitev. Odločanje v zdravstveni negi vključuje več kot le uporabo teoretičnega znanja. Potrebno je globoko razumevanje situacije ki temelji na znanju in izkušnjah (Mattingly, 1991; Hall, 2005; Edmunds in Scudder, 2009a, 2009b). Izkušnje povečujejo kognitivno sposobnost za razlago podatkov in s tem vplivajo na višjo diagnostično natančnost. Na diagnostično natančnost vpliva tudi sposobnost medicinske sestre, da intuitivno določi področje ocenjevanja, zbere ustrezne podatke in prepozna pomen sprememb pri pacientu (McCutcheon in Pincombe 2001; Rew in Barrow, 2007). Medicinske sestre razumejo in opredeljujejo intuicijo kot sposobnost za takojšnje in hitro prepoznavanje pomembnih dejstev, ki jih je potrebno oceniti in s tem zmanjšati navzkrižje odločitev ter stresa. Intuicija je pomembno orodje v praksi ZN in del sinergijskega odziva na pacienta in dogodke. Raziskave kažejo, da je intuicija v ZN ni mistična moč, ampak je sestavni del analize in odločitev (McCutcheon in Pincombe, 2001). Medicinske sestre z večjim strokovnim znanjem in izkušnjami bodo bolj verjetno uporabile intuicijo za sprejemanje odločitev ali oceno pacientovega stanja kot medicinske sestre, ki imajo manj izkušenj in znanja (Rovithis in Parissopoulos, 2005). 3.3 KOMUNIKACIJA IN INFORMIRANJE Bolnišnice so kompleksni sistemi. Z integracijo tehnoloških in človeških virov zagotavlja kakovostno zdravstveno oskrbo. Paradoks je, da so v uporabi tehnološki sistemi, ki olajšajo delo, ter zbiranje in posredovanje podatkov vendar ne prepoznavajo morebitne nevarnosti za nastanek napak (Morath, 2001). Potreba po učinkoviti komunikaciji in zagotavljanju kakovostnih informacij s strani izvajalcev zdravstvene oskrbe je bistvenega pomena za kakovostno zdravstveno oskrbo. Na splošno je komunikacija temeljna lastnost procesa zdravstvene nege in je pretočnost informacij ter vzpostavitev komunikacijskih sistemov izjemnega pomena (Anthony, 1998). Potrebujemo jasno razumevanje značilnosti informacij o pacientu, vključno z njeno vrednostjo in oceno škode zaradi izgube podatkov med zdravstveno oskrbo kar lahko privede do neželenih učinkov oz. napak pri zdravstveni oskrbi. Da bi lažje razumeli odnos med značilnostmi informiranja in nastanka neželenih dogodkov bomo predstavili štirih medsebojno povezane koncepte, ki so pomembni pri zagotavljanju zdravstvene nege: vrednost informacije, pomembnost informacije, izguba informacij in napaka pri izmenjavi (Antony in Preuss, 2002).




Vrednost informacije Informacija ima svojo vrednost. Kolikšna je, je odvisno od tega, kdo jo prejme in kdaj. Vrednost informacij pa ni odvisna le od časa, ampak tudi od kakovosti, ki se seveda tudi spreminja s časom. Zlasti pomemben element kakovosti, ki vpliva na vrednost informacije, je popolnost. Če je informacija popolna je skoraj vnaprej znan rezultat alternativne odločitve, ki je bila sprejeta na njeni osnovi. Pri nepopolni informaciji pa lahko rezultat oziroma izid odločitve pričakujemo le z določeno verjetnostjo. Kakovost informacije se kaže v tem, kako spodbuja prejemnika k dejanjem oziroma kako prispeva k temu, da se bolj odloča. Kakovost informacije merimo s sodili, kot so: dostopnost, točnost, pravočasnost, popolnost, zgoščenost, ustreznost, razumljivost in objektivnost (Gradišar, 2003). Kakovostna zdravstvena oskrba je odvisna od točne in popolne informacije, ki je na voljo izvajalcem zdravstvenih storitev (Institute of Medicine, 2001). Vrednost zbranih informacij o pacientu pa se lahko hitro zmanjša če smo prejeli novo informacijo, ki vpliva na odločitev. Na primer, v oskrbi visoko akutnih pacientov se vitalni znaki pogosto spreminjajo, kar zmanjšuje vrednost vsakega posameznega sklopa vitalnih znakov v daljšem časovnem obdobju. Nove podatki o vitalnih znakih je potrebno redno zbirati in vključiti v proces sprejemanja odločitev. Hitrost upadanja vrednosti informacij je povezana z značilnostmi pacienta. Pri pacientih v intenzivni oskrbi je vrednost informacij hitro se spreminjajoča se v odvisnosti z časom. Pomembnost informacije Pomembnost informacije je sposobnost opredelitve informacij, ki so nujne za odločanje (Anthony in Preuss, 2002). Velikokrat je potrebno odločati katera informacija je pomembna in jo je lahko razlagati na več načinov. Na primer, če se po operaciji koronarnih arterij pacient pritožuje nad bolečino v prsih ni vedno jasna pomembnost informacije. Bolečina je lahko povezana z rezom, lahko kaže na miokardni infarkt, ali pa lahko pomeni pljučni zaplet. Če je mogoče informacijo razlagati na več kot en način potem ni samoumeven in jasen njen pomen. Zato je določen podatek ali informacija smiselna le v okviru drugih znanj o pacientu. Določene informacije v trenutku zbiranja podatkov ne dajejo videz pomembnosti vendar se v prihodnosti lahko izkažejo za zelo pomembne. Če jih ne evidentiramo je možno, da bo prišlo do izgube teh informacij, ki bi morda bile pomembne v poznejši fazi zdravstvene oskrbe. Izguba informacij Informacije se znotraj zdravstvenega in negovalnega tima prenašajo in so podlaga za odločitve. Nenehno podajanje informacij in hkrati ne potrjevanje sprejema in razumevanja informacij v popolnem kontekstu lahko povzroči izgubo posameznih delov. Poleg tega se določene informacije ne zapišejo in se pozabijo posredovati kar lahko vpliva na odločitve in posledično kakovost zdravstvene oskrbe. Hitro upadanje vrednosti informacij in nejasna pomembnost vodi v postopno izgubo posredovanih podatkov, ki so pomembni za odločanje z čemer se poveča




verjetnost za nastanek neželenih dogodkov (Kalish in drugi, 2009). Zaradi napak v komunikaciji in izmenjavi informacij, ki se lahko pojavijo kjerkoli v procesu zdravstvene oskrbe, je pomembno razumeti, katere informacije se lahko izgubijo in poiskati rešitev oblikovanja in evidentiranja informacij, da ne bi prišlo do izgube (Preuss, 1998; Anthony in Preuss, 2002). Izmenjava informacij Napaka v komunikaciji je eden od vzrokov za nastanek napak pri izvajanju procesa ZN in zdravstvene oskrbe (Leape in drugi, 1993). Zato je nujno nenehno izmenjevanje informacij na vseh nivojih zdravstvene oskrbe in med člani tima. Če so informacije na voljo le enem ali nekaterim članom tima so informacije ločene in nedostopne. Na primer, če medicinska sestra ve, da je pacientov krvni pritisk nestabilen in to informacijo ne posreduje se verjetnost, da so podatki dostopni za odločanje drugi medicinski sestri zmanjša in s tem se poveča možnost za nastanek napake. Okolje v katerem deluje bolnišnica je kompleksno in negotovo, ter vpliva na zmanjšanje pozornosti izvajalcev zdravstvene oskrbe (Pierce in Hicks, 2001; Ebright, 2003; Daft, 2004). Na količino informacij, ki se lahko izgubijo v skupni rabi v bolnišnicah vplivata dva pojava: stopnja zahtevnosti zdravstvene oskrbe in organizacija zaposlenih. Pri pacientih v intenzivnih enotah je potrebno zbirati velike količine podatkov. Več medicinskih sester z različnih organizacijskih enot sodelujejo pri zdravstveni obravnavi pacienta, ki se giba znotraj posameznih enot bolnišnice in je potrebno te informacije deliti. Kratke ležalne dobe in premeščanja pacientov povečujejo verjetnost ne posredovanja in izgube informacij. Spremembe v pacientovem stanju, izguba informacij in visoka delovna obremenitev vplivajo na kognitivne sposobnosti medicinskih sester in s tem na količino podatkov, ki jih je potrebno posredovati (Anthony in Preuss, 2002). Drugi pojav, ki vpliva na obseg izmenjave informacij je organiziranost zaposlenih. Negovalni tim sestavljajo medicinske sestre z različnim strokovnim znanjem, izkušnjam in delovno dobo. Ti dejavniki vplivajo na verjetnost izmenjave informacij. Na splošno so ekipe bolj povezane zaradi delovanja v skladu z istimi pravili in postopki ter zaradi stalnih socialnih interakcij. Bolj povezana skupina izmenjuje večjo količino informacij na jasen in njim razumljiv način. Vendar pa pomanjkanje medicinskih sester in pogoste kadrovske menjave vplivajo, da je sestava ekipe manj stabilna. (Kovner in Gergen , 1998; Needleman in drugi, 2001; Anthony in Preuss, 2002). Pozornost v komunikaciji Pozornost v komunikaciji pomeni zavestno osredotočenost na informacije, ki nastajajo in se posredujejo na verbalni in neverbalni način (Krieger, 2005). Je aktiven proces ker se podatki stalno posodabljajo in vrednotijo. V okoljih bogatih z informacijami, kot so bolnišnice, mora biti pozornost usmerjena v pomen in ne le na količino informacij (Hansen in Hass, 2001). Rutinsko izvajanje nalog in preveliko zanašanje na standarde brez pozornosti lahko privede do napak v procesu ZN. Zato pozornost in medsebojno razumevanje v




zdravstvenem timu vpliva na kakovost informacij, ki so potrebne za načrtovanje in izvajanje zdravstvene nege (Antony, 2010). Elektronska komunikacija Trenutna uporaba IKT v bolnišnicah je namenjena povečanju organizacijske učinkovitosti in ne kot podpora odločanju. Zagotavljanje nemotenega in popolnega prenosa informacij za potrebe varne zdravstvene obravnave pacienta je sistemski izziv za vsako organizacijo (Institute of Medicine, 2001). Za bogat nabor informacij, ki so povezane z oskrbo pacienta je značilno, da so zelo pomembne, vsebujejo več kot dejstva, in zahtevajo uporabo več medijev (Daft, 2004). »Face-to-face« ali ustna osebna komunikacija se pogosto uporablja za poročanje med izmenami vendar je dokazano, da takšna poročila niso najbolj učinkovit način za posredovanje informacij in ne spodbuja učinkovito oskrbo pacientov ter načrtovanje (Dowding, 2001). Zanašanje na ustna med izmenska poročila lahko povzroči izgubo pomembnih informacij. Uporaba elektronskega načina komuniciranja v bolnišnicah narašča in čeprav morda ni optimalen medij za posredovanje bogatih informacij, lahko zagotavlja dostop do porazdeljenih virov informacij in omogoča poznejše ponovno ovrednotenje. Elektronska podpora delu medicinskih sester je pripomoček za evidentiranje velikega števila pomembnih informacij, povezovanje razpršenih virov ter osnova za odločanje, načrtovanje in vrednotenje procesa ZN (Rajkovič in drugi, 2000; Šušteršič in Rajkovič, 2005; Saba, 2005; Rajkovič in drugi, 2007). Dostopnost informacij, verjetnost posredovanja in kakovost sodelovanja članov zdravstvenega tima vpliva na izmenjavo informacij, hkrati pa zagotavlja, da se pomembne informacije ne izgubijo. 3.4 KREATIVNO IN KRITIČNO RAZMIŠLJANJE Reševanje problemov vključuje organiziranje novih in že znanih informacij za oblikovanje odziva na nove razmere. To vključuje dve glavni komponenti: razumevanje in kreativnost. Razumevanje je osnova za metodološko in kritično razmišljanje. Kreativno razmišljanje je skupek razumevanja in ustvarjalnosti in je bistvenega pomena za reševanje problemov (Brooks in Shepherd, 1990). Kritično razmišljanje je sestavni del kliničnega odločanja. Klinično odločanje zajema sposobnost iskanja in sinteze informacij, odločanje in ustrezno izvajanje teh odločitev v kliničnem okolju. Je bistvena sestavina strokovne prakse zdravstvene nege (Jones, 1988; Thomas in drugi, 1991; Evans, 1990; Brunt, 2005). Zato lahko povzamemo, da sposobnost ustreznega zbiranja, razumevanja in povezovanja podatkov, ki opredeljujejo zdravstveno stanje pacienta pozitivno vpliva na učinkovitost kliničnega odločanja (Hagbaghery in drugi, 2004; Harkreader in Hogan, 2004). 3.5 DELOVNI POGOJI IN KOMPLEKSNOST DELOVNIH NALOG Ovire v oskrbi pacienta so posledica razmer na delovnem mestu. To so lahko: fizikalni pogoji, prisotnost drugih, motnje drugih, pomanjkanje pomembnih informacij (Kalisch, 2006). Kot smo opisali v podpoglavju 2.3.1 podatke o subjektu




ZN pridobivamo direktno in indirektno s pomočjo metod kot so pogovor, opazovanje, meritve, ter pregled in analiza obstoječe dokumentacije. Na uspešnost ocenjevanja stanja pacienta vplivajo razmere v delovnem okolju, osebne lastnosti medicinske sestre in stanje pacienta. Moteči dejavniki pri zbiranju informacij pri pogovoru (intervju) so lahko: prisotnost drugih oseb ter zvonjenje telefona ali drugih naprav. Dejavniki, ki vplivajo na pacienta pri dajanju podatkov in informacij o svojemu stanju so: zdravstveno stanje, starost in stanje zavesti. Stopnja zavesti: označuje možnost komunikacije pacienta z medicinsko sestro. Pri sediranih pacientih, stanjih nepopolne zavesti in pri pacientih z motnjami v duševni sposobnosti je ovirana komunikacija in prepoznavanje znakov izboljšanja ali slabšanja stanja (Hajdinjak in Meglič, 2006; Kalisch, 2006). Meritve se izvajajo s pomočjo inštrumentov, aparatur in drugih pripomočkov. Napake pri merilnih napravah vplivajo na rezultat merjenja. Napačne meritve negativno vplivajo na kritično razmišljanje. Večina postopkov v procesu zdravljenja je evidentirana na papirju ali pa se hranijo v različnih nepovezanih informacijskih sistemih. Naročila zdravnikov za izvajanje postopkov so zabeležena na temperaturno terapevtski list in po izvedbi le teh jih medicinska sestra tudi evidentira na papir. Z uvedbo celovitega elektronsko podprtega zdravljenja in ustrezne IKT bi lahko procese materialnih in podatkovnih pretokov avtomatizirali, optimizirali in hkrati zagotovili takojšen dostop do pomembnih informacij. Tako, kot sta nerazdružljivo povezana zdravniški in negovalni tim v zdravstvenem timu, podobno tudi ZN sodeluje z drugimi dejavnostmi, ki delujejo v sistemu zdravstva. Medicinska sestra izvaja množico opravil, ki niso vezana za izvajanje postopka ZN: naročanje materiala, zdravil, obrokov, laboratorijskih izvidov, bolnišničnega in posteljnega perila, diagnostičnih preiskav, transporta, sterilizacije, popravil itn. (Slika 5). Gre za podporne procese, ki jih je smotrno podpreti s sodobno IKT z vidika zagotavljanja preglednosti in hitrosti naročanja, kakovosti podatkov in analiz. Zaradi vedno bolj kompleksne vloge medicinske sestre so vsakodnevne aktivnosti, ki jih izvajajo medicinske sestre tudi izziv pri zagotavljanju varnosti vsakega pacienta. Ebright in drugi (2003) navaja naslednje dejavnike, povezane z varnostjo zagotavljanja oskrbe pacientov: • raznolikosti lokacij kjer se izvaja ZN; • iskanje lokacij potrebnih materialov in pripomočkov za izvajanje ZN, ko jih ni

možno najti na za to določenih mestih ali jih ni dovolj na zalogi; • ponavljajoči fizični premiki (sobe pacienta, prostori za izvajanje zdravljenja,

hranjenja materiala, pripomočkov); • nepričakovane situacije, prekinitve, motnje; • čakanje na storitve sistema (računalniki, vozički za zdravila in podobno); • neustrezna in napačna komunikacija; • napake zaradi pisave in označevanja.




Kompleksnost delovnih nalog in delovno okolje pomembno vplivajo na psihično, fizično in mentalno stanje zaposlenega. Znanje in izkušnje v povezavi z opisanimi dejavniki pa pomembno vplivajo na kritično razmišljanje medicinskih sester, strokovno pozornost in so povezani z varnostjo pacienta (Slika 4).

Slika 4: Dejavniki tveganj za nastanek napak v procesu zdravstvene nege Dejavniki tveganj za nastanek napak v procesu zdravstvene nege se medseboj prepletajo in so močno povezani (Slika 4). Posamezni dejavniki so v nekaterih primerih lahko primarni vzrok za nastanek napak, drugič pa sekundarni ali pa terciarni. Npr. nezadostno informiranje o stanju pacienta lahko povzroči stres in s tem vpliva na mentalno stanje zaposlenega kar posledično vpliva na kreativno in kritično razmišljanje. Obratno pa, slabše mentalno stanje zaposlenega zaradi psihičnih obremenitev, ki je posledica kompleksnosti delovnih nalog, lahko negativno vpliva na sprejemanje informacij in s tem vpliva na njihovo kritično in kreativno razmišljanje.




leka

rna

služ

ba z

dr.

nege

cent

raln

a pr

ehra

nabo

lniš

nicn

i od

dele

kla

bora

tori

jdi

agno

stic

na e

nota

prev

oz i

n sp

rem

stvo

boln

ikov

med

icin

ska

reha

bili

taci

ja

sprejemanjenarocil

pripravljanjezdravil

distribuiranjezdravil

sprejemanjeobvestil

o zapletih

nacrtovanjeukrepov insvetovanje

sprejemanjenarocil

pripravljanjeobrokov

distribuiranjeobrokov


razporejanjepacienta

lab.preiskave

izvajanje zdravljenja

narocanjelaboratorijskih preiskav

sprejemanjelab. izvidov

izvajanjezdravstvene nege evidentiranje zdravstvene

dokumentacije

diag.preiskave

narocanjediagnosticnih

preiskav

sprejemanjediagnosticnih

izvidov

narocanjeobrokov

sprejemanjeobrokov

narocanjeproizvodov

lekarne

sprejemanjeproizvodov

lekarne

zakljucekzdravljenja?

evidentiranjeodpusta

prevoz?

narocanjeprevoza

storitvetujih

zavodov?

narocanjestoritev tujih

zavodov

cakanje insprejemanjeizvidov tujih

zavodov

izvajanjemedicinske

rehabilitacije

obvešcanje ozapletih

narocanjemedicinske

rehabilitacije

sprejemanjenarocil invzorcev

izvajanjepreiskav

potrjevanjerezultatov

pošiljanjeizvidov

izvajanjediagnosticnih

preiskav

sprejemanjenarocil

interpretiranjeopravljenih

preiskav

pošiljanjeizvidov

sprejemanjenarocil

izvajanjeprevoza

sprejemnarocila

izvajanje med.rehabilitacije

premestitev

odpust

Ne

Da

Ne

Da

Da

Ne

Da

Ne

prevoz nadrugeenote

Slika 5: Model kompleksnosti bolnišnične obravnave - 1. nivo




4 METODE ODKRIVANJA IN ZMANJŠEVANJA NAPAK Preprečevanje zdravstvenih napak in zagotavljanje varnosti pacientov je po objavi poročila ameriškega inštituta za medicino »Motiti se je človeško: Gradnja varnejšega zdravstvenega sistema« leta 1999, postala pomembna tema na področju zdravstva ne samo za javnost ampak tudi politiko in gospodarstvo. Pred tem je desetletja prevladovala paradigma znana kot zagotavljanje kakovosti, ki temelji na izvajanju metode celovitega upravljanja z kakovostjo (ang. Total Quality Management- TQM) in nenehnega izboljševanja kakovosti (ang. Continuous Quality Improvement - CQI). Strokovnjaki, ki se ukvarjajo z varnostjo pacienta so ugotovili, da ti pristopi omogočajo izboljševanje delovanje organizacije v smislu poslovanja, ne pa tudi za vzpostavitev sistema za preprečevanje napak v procesu zdravstvene oskrbe. Tako so varnost pacienta opredelili kot pomemben segment pri zagotavljanju celovite kakovosti zdravstvenega varstva. Varnost je le eden od šestih bistvenih atributov kakovosti. Drugih pet se osredotoča na paciente kot središče obravnave, skrajševanja časov v obravnavi, učinkovitost, enakost in uspešnost (Kohn in drugi, 2000). Za obravnavo varnosti in preprečevanje nastanka napak je vodstveni kader v zdravstvu poiskal modele odkrivanja in preprečevanja napak v gospodarski industriji, ter jih skušal prilagoditi za uspešno uporabo v zdravstvenem sistemu (De Rosier, 2002). Različni modeli v letalstvu, proizvodnji hrane, jedrskih elektrarnah in kriminalistiki ponujajo strategije, metode in orodja za analize in preprečevanje napak (Kohn in drugi, 2000; FAO, 2001; McDonough, 2002; Westrell in drugi, 2004; Krieger, 2005). V nadaljevanju bomo na kratko predstavili izbrane retrospektivne in prospektivne metode, ter jih med sabo primerjali:

• Analiza drevesa napak (ang. Fault Tree Analysis - FTA); • Analiza temeljnih vzrokov (ang. Root Cause Analysis – RCA) ;

• Analiza tveganj in kritičnih kontrolnih točk (ang. Hazard Analysis and Critical Control Points - HACCP) :

• Analiza možnih napak in njihovih posledic (ang. Failure Mode and Effect Analysis - FMEA ).

4.1 ANALIZA DREVESA NAPAK

Pri analizi drevesa napak (ang. Fault Tree Analysis - FTA) se z uporabo binarne logike analizira neželeno stanje sistema in sicer z kombinacijo dogodkov na nižji ravni sistema. Raziskuje se vpliv posameznih segmentov sistema na njegovo uspešno delovanje kot celoto: npr. ali je letalo še vedno varno za letenje, če ventili za gorivo nehajo delovati. Ta metoda se uporablja predvsem na področju inženiringa varnosti in zanesljivosti, ter za analizo bioloških sistemov. Je kvantitativna metoda s katero se določa verjetnost varnostnega incidenta in pogojev za nastanek napak v sistemu (Ericson, 1999; Rausand, 2004). FTA je v osnovi sestavljena iz logičnih diagramov, ki prikazujejo stanje sistema in je zgrajena z uporabo grafične tehnike oblikovanja.




Osnovni koraki pri uporabi FTA metode vključujejo (Ericson, 1999; Rausand, 2004): (1) Določitev neželenih dogodkov ali neuspeha v sistemu. (2) Temeljito razumevanje sistema. (3) Izdelava drevesa napak. (4) Ocenitev drevesa napak in opredelitev korektivnih ukrepov, ki jih je potrebno

izvesti. (5) Izvajanje teh ukrepov za zaščito pred tveganji.

A = korenski dogodek B,C,D = načini odpovedi E,F,G in H,J,K = množica dogodkov, ki povzroči odpoved (ang. cut-seti)

Slika 6: Grafični prikaz drevesa napak (Vir: Rausand 2004)

Drevo okvar nudi enostavno predstavitev kombinacije dogodkov (Slika 6). Dogodki in vrata v analizi drevesa okvar so predstavljeni s simboli. Analize dreves okvar so ponavadi izvršene grafično z uporabo logičnih struktur ter z IN in ALI vrati. Včasih se morajo določeni elementi ali osnovni dogodki pojaviti skupaj, da bi lahko povzročili glavni dogodek. Cut-set je vsaka množica osnovnih dogodkov, ki ob odpovedi vseh vsebovanih dogodkov povzroči odpoved korenskega dogodka (Rausand, 2004). Primer: Za korenski dogodek FTA diagrama izberemo odpoved medicinske naprave, ki se upravlja z dotikom na zaslon. Do tega stanja lahko pridemo zaradi različnih vzrokov. Dogodke lahko razdelimo na štiri glavne veje drevesa, ki v sebi združujejo sorodne teme: • Prekinjena oskrba z električno energijo; • Onemogočena uporabnikova interakcija; • Odpoved notranjih komponent ključnih za delovanje naprave; • Odpoved notranjih komponent ki dajejo napravi funkcionalnost. Poiščemo vzroke za vsak dogodek na »veji«. Vzrok za prekinjeno oskrbo z električno energijo je lahko odpoved baterije ali odpoved zunanjega napajanja. Do odpovedi zunanjega napajanja lahko pride zaradi več vzrokov. Najverjetneje bo do tega prišlo zaradi poškodbe napajalnega kabla ali priključka, kar bi povzročilo deformacijo le teh. Možna je tudi okvara samega pretvornika, do




katere pa lahko pride zaradi neprimerne omrežne napetosti, saj se lahko ta v različnih državah razlikuje, priklop nanjo pa bi pomenil uničenje pretvornika. Če bi v omrežju prišlo do velikega nihanja napetosti bi to lahko tudi pomenilo odpoved zunanjega napajanja. Zopet pa je tu možna tudi poškodba pretvornika, zaradi česar uporaba ne bi bila več mogoča. Do odpovedi baterije pa lahko pride zaradi izteka življenjske dobe baterije, kar pomeni da se je skozi čas njena kapaciteta tako zmanjšala, da ni več sposobna napajati telefona. Druga možnost pa je ta, da se je baterija poškodovala in ni več sposobna opravljati svoje funkcije. Na ta način iščemo vzroke odpovedi za posamezne elemente sistema. Iz drevesa lahko razberemo, katere komponente oz. deli naprave so ključni za zagotavljanje delovanja naprave in iz hierarhije dogodkov lahko razberemo, kakšne so odvisnosti med posameznimi komponentami. Za izbrano poddrevo računamo verjetnost odpovedi. Ker je verjetno, da bomo med analizo odkrili več kot eno napako, je pomembno, da te prednostno razvrstimo tako, da vsaki od njih pripišemo številko prednostnega tveganja. Priporočljivo je, da se zabeležijo vsi ukrepi, ki bodo zmanjšali ali odstranili možne napake. FTA se izvaja že fazi načrtovanja procesa ali izdelka, ko je malo znanega o končni uvedbi. Koristna je pri zgodnji identifikaciji varnostnih vprašanj in iskanju možnih vzrokov za nastanek napak, ter omogoča postavljanje ustreznih kontrol za njihovo preprečitev. Ponavadi je to »od zgoraj navzdol« analiza (ang. top-down) kjer se začne z odpovedjo sistema in se potem iščejo možni vzroki za nastanek odpovedi. Slabosti te metodologije so v velikem številu dreves in v subjektivnosti. Metoda je binarna (napaka – uspeh) in ni povsem primerna za modeliranje dinamičnih scenarijev (Rausand, 2004). 4.2 ANALIZA TEMELJNIH VZROKOV Analiza temeljnih vzrokov (ang. Root Cause Analysis - RCA) je metoda odkrivanja vzrokov za nastanek napak oz. odpovedi s ciljem preprečevanja ponavljanja teh napak in se uporablja po nastanku napake ali odpovedi sistema. Določa se osnovni razlog, ki povzroči odmik, hibo, napako ali tveganje. Temeljni vzrok lahko povzroči več kot le en odmik, hibo, napako ali tveganje in je lahko vzrok povezanih incidentov. Ponavadi so to analize po pritožbah strank zaradi kakovosti proizvoda ali storitve, na podlagi katerih se pripravljajo korektivni akcijski načrti za izboljšavo (Portwood in Reising, 2007). Osnovni koraki pri uporabi RCA metode vključujejo: (1) Opis problema, ki je zaznan v podjetju. (2) Zbiranje podatkov, ki so povezani s problemom. (3) Ugotavljanje možnega vzroka za nastanek problema. (4) Ugotavljanje kateri vzrok mora biti odstranjen ali spremenjen, da bi

preprečili ponovitev problema. (5) Opredelitev rešitve, ki bo učinkovita pri preprečevanju ponovitve problema. (6) Uvedba sprememb. (7) Opazovanje sprememb dokler ni zagotovo, da je problem učinkovito rešen.




Koristno orodje za analizo je uporaba Ishikawa diagramov imenovanih tudi »ribja kost diagrami« (ang. fishbone diagrams), ali »diagrami vzroka in posledic« (ang. cause-and-effect diagrams) (Slika 7). Diagrami prikazujejo možne vzroke za nastanek določenega dogodka in so zasnova preprečevanja neustrezne kakovosti. Najpogostejša uporaba teh diagramov je pri oblikovanju proizvodov in preprečevanju napak v kakovosti proizvoda ali storitve. Vzroki so ponavadi združeni v večje skupine (Tabela 1) in je na ta način lažje prepoznati vir variacije oz. odstopanja (Ishikawa, 1990). Skupine Opis Kritični dejavniki za nastanek

napak Ljudi Vsi ki sodelujejo pri procesu - Neustrezna zmogljivost

- Pomanjkanje znanja - Pomanjkanje spretnosti - Stres - Neustrezna motivacija

Metode Kako se izvede postopek (politike, pravila, predpisi in zakoni)

- Postopki niso dokumentirani ali so slabo dokumentirani

- Prakse niso enake pisnim postopkom

- Slaba komunikacija Tehnologija, oprema

Vsa oprema, računalniki, orodja itd, potrebni za dokončanje dela

- Napačna izbira orodja - Slabo vzdrževanje ali

neustrezna oblika - Slaba kakovost orodja - Poškodovana oprema

Materiali Surovine, deli, pisala in drugo kar se uporablja za proizvodnjo končnega izdelka

- Poškodovan material - Neustrezen material - Nekakovosten material - Pomanjkanje materiala

Okolje Delovni pogoji, kot so: lokacija, čas, temperatura, organizacijska kultura.

- Neurejenost delovnega mesta - Slabo vzdrževanje delovišč - Zahtevnost fizičnih obremenitev - Naravne sile

Proces Vodenje in upravljanje delovnega procesa

- Pomanjkanje ali nezadostno vključevanje vodstvenega kadra

- Nepazljivost - Nevarna opravila niso ustrezno

zavarovana - Stresno delo - Pomanjkanje procesnega

vodenja - Pomanjkanje komunikacije

Upravljanje Upravljanje procesa zagotavljanja varnosti

- Pomanjkanje usposabljanja ali izobraževanja

- Slabo sodelovanje zaposlenih - Slabo prepoznavanje tveganj - Prej ugotovljena tveganja niso

odpravljena

Tabela 1: Dejavniki tveganj za nastanek napak (Vir: Ishikawa 1990)




Slika 7: Ribja kost diagram (Vir: Ishikawa 1990) Iščejo se odgovori na vprašanja: Kaj je problem? Zakaj se je zgodil? in Kaj so ukrepi? V zdravstvu se uporablja npr. pri iskanju vzrokov za nastanek komplikacij ali smrtnega izida pri operaciji. Ta pristop je razvil japonski profesor Ishikawa in se je uveljavil kot standardno orodje kakovosti. Diagram se začne z enim samim problemom in se bere od desne proti levi. Nastaja množica vzrokov in možnih vzrokov vendar brez navajanja dokazov. Lomi se pri osnovnem vzročno posledičnem odnosu v relaciji z skupino, kjer so vzroki združeni v splošne kategorije (Ishikawa, 1990). Metoda RCA je retrospektivne in ne prospektivne narave za razliko od drugih metod, ki jih bomo v nadaljevanju predstavili. 4.3 ANALIZA MOŽNIH NAPAK IN NJIHOVIH POSLEDIC Ena od najbolj razširjenih metod za preprečevanje napak je Metoda analize možnih napak in njihovih posledic (ang. Failure Mode and Effects Analysis - FMEA). Razvita je bila po 1940 letu ko se je pričela uporabljati pri razvoju vesoljskih plovil oz. raket. Osnovna ideja je preprečevanje napak še preden se pojavijo. Izhaja iz problematike nastajanja in odpravljanja napak pri razvoju izdelka ali nove tehnologije. Znano je namreč, da ležijo vzroki večine napak v prvih fazah nastajanja proizvoda kot so načrtovanje, razvoj in uvajanje v proizvodnjo (Reliability Edge, 2002). V praksi preizkušena metoda FMEA je uvrščena med tipične metode preventivnih ukrepov po ISO 9001:2000 in se uporablja v proizvodnji. FMEA omogoča identifikacijo možnosti nastanka okvar oz. odpovedi za proizvod ali postopek, oceno tveganj, povezano s temi okvarami ter omogoča opredeliti in izvesti korektivne ukrepe za reševanje le teh.

sekundarni vzrok

primarni vzrok

problem

material

ljudje

okolje

proces oprema

upravljanje

VZROK POSLEDICA




Čeprav se terminologija in druge podrobnosti lahko razlikujejo glede na vrsto (npr. proces FMEA, model FMEA) je osnovna metodologija za vse podobna. Na splošno metoda FMEA zahteva identifikacijo naslednjih osnovnih podatkov: ključne točke; funkcije; okvaro (napako); vpliv okvare; vzrok okvare; potek kontrole; priporočene ukrepe in druge pomembne podatke. Osnovni koraki pri uporabi metode FMEA so prikazani na Sliki 8 in vključujejo (Society of Automotive Engineers, 2000; Reliability Edge, 2002; ReliaSoft Corporation, 2011): (1) sestavo ekipe; (2) vzpostavitev osnovnih pravil; (3) zbiranje in pregled pomembnih podatkov in informacij; (4) identifikacijo ključnih točk ali procesov, ki jih je potrebno analizirati; (5) opredelitev funkcije, okvare, vzroka in kontrole za vsako ključno točko ali

postopek, ki bo analiziran; (6) ocenitev tveganj, povezanega z vprašanji, ki so predmet analize; (7) določitev prioritet korektivnih ukrepov. (8) izvedbo korektivnih ukrepov in ponovno ocenitev tveganj. (9) distribucijo in pregled izvedene analize, ter po potrebi izvedba

posodabljanja. Cilji posameznih korakov v procesu FMEA, so: • odkrivanje potencialnih napak; • identifikacija možnih učinkov teh napak; • identifikacija kritičnosti posameznih napak (kombinacija verjetnosti napake, ki

se pojavlja/učinek, ki nastane zaradi napake/teža učinka); • postavljanje prioritet glede na kritičnost napak; • ugotavljanje možnih vzrokov neuspešnega preprečevanja napak; • preoblikovanja procesa, da se prepreči napaka; • odkrivanje napake, preden pride do učinka; • uvajanje in preizkušanje novega modela ali kontrola procesa. FMEA je ena izmed metod preventivnega zagotavljanja kakovosti. Z njeno pomočjo lahko analiziramo verjetnost nastanka napak ter njihov vpliv že v zgodnjih fazah razvojnega in proizvodnega procesa, s čimer omogoča čim zgodnejšo zviševanje nivoja kakovosti. Z njo ocenjujemo relativne posledice različnih napak in tako odkrijemo dele procesa, ki so najbolj potrebni spremembe. Če poenostavimo je to metoda, ki predvideva, kaj bi lahko bilo narobe.




Slika 8: Grafični prikaz procesa analize možnih napak in njihovih posledic FMEA vključuje nekatere metode za oceno tveganj povezane z potencialnimi problemi, ki so opredeljeni z analizo. Dveh najbolj razširjeni metodi sta (ReliaSoft Corporation, 2011): • Številka prioritete tveganja (ang. Risk Priority Numbers - RPN) • Kritična analiza (ang. Criticality Analysis) Pri uporabi metode številke prioritete tveganja, mora tim za analizo: • določiti stopnjo resnosti vpliva za vsako napako; • določiti stopnjo verjetnosti za nastanek vzroka za napako; • določiti stopnjo verjetnosti vnaprejšnjega odkrivanja vzroka za napako (to je

verjetnost odkrivanja problema, preden doseže končnega uporabnika ali kupca):

• izračunati RPN kot zmnožek treh ocen:

številka prioritete tveganja = resnost x verjetnost dogodka x zaznavnost

(ang. RPN = Severity x Occurrence x Detection)

Številka prioritete tveganja se lahko nato uporabi za določanje prioritet za izvajanje korektivnih ukrepov.

kateri proces/ funkcija?

kaj lahko naredimo? - sprememba procesa / proizvoda - dodatne kontrole…

posledica

naredi

kaj lahko gre

narobe?

definiraj

stopnja resnosti?

Proces analize možnih napak in njihovih posledic

vzrok pogostost?

zaznaj kako je ugotovljeno?

verjetnost ugotovitve?

analiziraj




Metoda kritične analize je lahko kvantitativna ali kvalitativna. Pri uporabi kvantitativne metode kritične analize mora skupina: • Določiti stopnjo zanesljivosti / nezanesljivosti za vsak dogodek in jo uporabiti

pri ocenjevanju pričakovanega števila napak v določenem času obratovanja. • Ugotoviti delež nezanesljivosti dogodka, ki se lahko pripiše vsak potencialni

vrsti napake. • Določiti stopnjo verjetnosti izgube (ali resnosti), ki so posledica vsake napake,

ki se lahko pojavi. • Izračunati kritičnost za vsako potencialno pomanjkljivo delovanje z zmnožkom

treh dejavnikov:

verjetnost kritičnosti =

pričakovana napaka x stopnja verjetnosti nezanesljivosti x verjetnost izgube

(ang. Mode Criticality = Expected Failures x Mode Ratio of Unreliability x Probability of Loss=

• Izračunati kritičnost za posamezni primer in sicer kot vsoto kritičnosti za vsako

napako, ki je identificirana pri posameznem elementu:

kritičnost posameznega primera = vsota kritičnosti za vsako napako

(ang. Item Criticality = SUM of Mode Criticalities)

Pri uporabi kvalitativne metode kritične analize za oceno tveganj in določitev prednostnih korektivnih ukrepov mora skupina: • Določiti stopnjo resnosti možnih učinkov neuspeha. • Določiti stopnjo verjetnost pojava za vsako potencialno vrsto napake. • Primerjati napake s pomočjo matrike kritičnosti (ang. Criticaly Matrix), ki na

vodoravni osi prikazuje resnost, na navpični osi pa dogodke. Če se odločimo, da bomo okvaro / napako ocenili je potrebno narediti seznam vseh napak in vzrokov za vsako napako. Vsaka napaka ima lahko več vzrokov. Primer: možni vzroki za neustrezen proces izvajanja postopka »izpiranje urinskega katetra« so: nezadostno znanje in izkušnje, pomanjkanje kompetenc, neustrezna razmejitev pristojnosti za izvedbo naloge, pomanjkanje protokola ali kontrolnih seznamov. FMEA lahko prispeva k izboljšanju modelov za proizvode in postopke, kar vpliva na večjo zanesljivost, boljšo kakovost, večjo varnost, večje zadovoljstvo strank in zmanjša stroške. Lahko se uporablja tudi za vzpostavitev in vzdrževanje načrtov za optimizacijo popravljivih sistemov in/ali prispeva k obvladovanju načrtov in drugih postopkov za zagotavljanje kakovosti. Zagotavlja bazo znanja o okvari in informacije za popravne ukrepe, ki jih je mogoče uporabiti kot vir za preprečevanje nastanka napak v prihodnje ter kot orodje za usposabljanje za nove




zaposlene. Za izvajanje metod se lahko uporabljajo obrazci na papirnatem mediju ali v preglednicah. 4.4 ANALIZA MOŽNIH NAPAK IN NJIHOVIH POSLEDIC V ZDRAVSTVU Leta 2000 je delovna skupina pod vodstvom ameriškega Nacionalnega centra za varnost pacienta (ang. National Center for Patient Safety - NCPS) prilagodila FMEA metodo za zdravstvo (Healthcare Failure Mode and Effect Analysis - HFMEA) in jo najprej uvedla na področje ravnanja z zdravili (De Rosier in drugi, 2002). HFMEA opredeljuje 5 korakov, ki jih izvaja interdisciplinarni tim s ciljem vnaprejšnjega (proaktivnega) vrednotenja procesa v zdravstveni obravnavi:

1. Izdelava diagrama tokov. 2. Ocenjevanje tveganj z uporabo Lestvice ocenjevanja tveganj. 3. Uporaba Odločitvenega drevesa za ugotavljanje in ocenjevanje ranljivosti. 4. Uporaba HFMEA delovnih listov za zapis ocen, predlaganih ukrepov in

rezultatov ukrepov. 5. Testiranje s ciljem zagotavljanja, da sistem deluje učinkovito in, da ni

novih pomanjkljivosti v sistemu. HFMEA poenostavlja korake analize tveganj, ki jih zahteva FMEA. NCPS je razvil Lestvico ocenjevanja resnosti posledic (Tabela 2) kjer se pri analizi napak ovrednoti napaka z uporabo Točkovne matrike tveganj (Tabela 3). Verjetnost dogodka se opredeljuje z pogostostjo v časovnem obdobju. Pogoste napake so tiste kjer je verjetnost, da nastane takoj ali v kratkem obdobju (se lahko zgodi večkrat v 1 letu). Občasna pomeni, da se bo verjetno zgodilo (lahko se zgodi večkrat v 1 do 2 leti). Če obstaja možnost nastanka (lahko kdaj zgodi v 2 do 5 letih) je izredna; redka pa, če obstaja majhna verjetnost za nastanek in sicer, da se lahko kdaj zgodi v 5 do 30 let. Pri načrtovanju korektivnih ukrepov je potrebno najprej se osredotočiti na dogodke, ki so ocenjeni nad 4 saj kažejo večjo pogostost pojava napak in resnost nastale škode. Pri ocenjevanju resnosti posledic se lahko ugotavlja škoda za pacienta, obiskovalca, zaposlene, škoda na opremi in/ali objektu ter škoda zaradi morebitnega požara (Tabela 2).




KD = Katastrofalni dogodek (običajna FMEA ocena 10:

Napaka, ki bi lahko povzročila smrt ali poškodbo)

RD = Resen dogodek (običajna FMEA ocena 7:

Napaka, ki povzroča visoko stopnjo nezadovoljstva strank)

Škoda za pacienta: Smrt ali večja stalna izguba funkcije (senzorične, motorne, fiziološke ali intelektualne); samomor; posilstvo; hemolitična reakcija na transfuzijo; operacija ali izveden postopek pri napačnem pacientu ali napačnem delu telesa, del, ugrabitev dojenčka ali dodelitev dojenčka napačni družini. Škoda za obiskovalca: Smrt ali hospitalizacija 3 ali več obiskovalcev Škoda za zaposlene: Smrt ali hospitalizacija 3 ali več zaposlenih Škoda na opremi / objektu: Škoda je enaka ali večja kot 250.000 $ Požar: Katerikoli požar, ki ni ustavljen v začetni stopnji.

Škoda za pacienta: Stalno zmanjševanje telesnega delovanja (senzorično, motorno, fiziološko ali intelektualno); zmaličenja; potreben je kirurški poseg; povišanje ležalne dobe za 3 ali več pacientov; povečana stopnja oskrbe za 3 ali več pacientov. Škoda za obiskovalca: Hospitalizacija 1 do 2 obiskovalca Škoda za zaposlene: Hospitalizacija 1 do 2 zaposlenih; 3 in več zaposlenih, ki so na bolniški zaradi poškodb ali bolezni. Škoda na opremi / objektu: Škoda je enaka ali večja kot 100.000 $ Požar: Se ne uporablja.

SRD = Srednje resen dogodek (običajna FMEA ocena 4:

napako je možno preprečiti s spremembami postopka,

gre za manjšo izgubo kakovosti)

MRD = Manj resen dogodek (običajna FMEA ocena 1:

uporabnik ne bi zaznal napako, napaka ne bi vplivala na zagotavljanje storitev)

Škoda za pacienta: Podaljšan čas bivanja, ali povečana stopnja zahtevnosti oskrbe za 1 ali 2 pacienta. Škoda za obiskovalca: Ocena stanja zahteva zdravljenje za 1 ali 2 obiskovalcev, vendar ne hospitalizacijo. Škoda za zaposlene: stroški zdravljenja, izgubljen delovni čas, nesposobnost za delo zaradi poškodbe ali bolezni za 1 ali 2 zaposlenega. Škoda na opremi / objektu: Škoda je med 10.000 in 100.000 $ Požar: Začetna stopnja.

Škoda za pacienta: Ni poškodb; ni podaljšan čas bivanja; stroški zdravstvene oskrbe niso višji od pričakovanih. Škoda za obiskovalca: Ocena stanja ne zahteva zdravljenje. Škoda za zaposlene: Potrebna je samo prva pomoč, brez izgubljenega časa ali omejitev zaradi poškodbe ali bolezni. Škoda na opremi / objektu: Škoda je manj kot 10.000 $ ali izguba servisnih uslug, ki ne vpliva na stanje pacienta (plin, elektrika, voda, komunikacije, ogrevanje….). Požar: Se ne uporablja.

Tabela 2: Lestvica ocenjevanja resnosti posledic (Vir: De Rosier in drugi 2002)




verjetnost dogodka

resnost dogodka

KD - katastrofalen

R - resen SR -srednje resen

MR - manj resen

P =pogosta 16 12 8 4 O =občasna 12 9 6 3 I =izredna 8 6 4 2 R =redka 4 3 2 1 Pogosta: verjetnost, da nastane takoj ali v kratkem obdobju (se lahko zgodi večkrat v 1 letu). Občasna: se bo verjetno zgodilo (lahko se zgodi večkrat v 1 do 2 leti). Izredna: obstaja možnost nastanka (lahko kdaj zgodi v 2 do 5 letih). Redka: majhna verjetnost, da nastane (lahko se kdaj zgodi v 5 do 30 let).

Tabela 3: Točkovna matrika tveganj (Vir: De Rosier in drugi 2002) Zaznavnost in kritičnost , ki jo ocenjujemo z FMEA sta pri HFMEA vključena v Odločitveno drevo (Slika 9), ki nam pomaga pri ugotavljanju ali ukrepamo na podlagi kritičnosti, ali so opredeljeni ukrepi za nadzor in ali obstaja možnost skritih tveganj: • Kritičnost – merimo fazo v procesu, ki je kritična. To pomeni, da če tam

nastane napaka bo napaka v celotnem procesu. • Učinkovit nadzor in meritve - odpravljajo ali znatno zmanjšujejo verjetnost

napake, ki se pojavljajo. • Odkrivanje tveganj - opredeljena kot verjetnost odkrivanja napake ali učinka

napake pred njenim pojavom. Odločitveno drevo določa področja, kjer mora skupina ublažiti ranljivost in določiti območja, ki ne potrebujejo pozornost ker niso kritična ali pa so že izvedeni učinkoviti korektivni ukrepi. Cilj tega procesa je, da se osredotočimo na samo res kritične dele procesa. V procesu odločanja se iščejo odgovori na posamezna vprašanja (Tabela 4). Št Vprašanje Odgovor 1 Kako merim katera napaka ali

ukrep morata biti ocenjena? Z uporabo HFMEA Lestvice ocenjevanja tveganj.

2 Kaj je šibka točka? Če korak v procesu tako kritičen, da bo njegova neuspešnost povzročila napake v sistemu.

3 Kaj je učinkovito kontrolno merjenje?

Učinkovito kontrolno merjenje odpravlja ali bistveno zmanjšuje verjetnost nastanka nevarnega dogodka.

4 Kaj bi bil primer tveganj, ki ga lahko zaznamo?

Tveganje mora biti tako vidno in očitno, da ga lahko odkrijemo preden začne ovirati postopke v procesu.

Tabela 4: Tabela vprašanj v odločitvenem drevesu (Vir: De Rosier in drugi 2002)




odlo

citv

eno

drev

o

Start(napaka ali

vzrok napake)

Stop

5.nadaljevanje HFMEA -

opredelitev korektivnih ukrepov

1.Ali ta nevarnost vkljucuje dovoljverjetnosti pojava in resnosti, da

mora biti kontrolirana?(Ocena nevarnosti 8 in vec)

3.Ali obstaja ucinkovita kontrola

merjenja identificiranenevarnosti? (Kontrola)

2.Ali je ta tocka

šibkost v procesu?(Kriticna?)

4.Je nevarnost tako ocitna intakoj jasno, da nadzor inukrep nista niti potrebna?

(Zaznavnost)

NE

NE

NE

DANE

DA

DA

DA

Slika 9: Odločitveno drevo (Vir: De Rosier in drugi 2002) Komisija za akreditacijo zdravstvenih organizacijah v ZDA (Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations - JCAHO) je leta 2001 izdala nov standard LD.5.2 za vse bolnišnice (De Rosier in drugi, 2002) in sicer, da za akreditacijo mora bolnišnica izdelati najmanj eden proaktivni proces za preprečevanje napak v procesu zdravljenja. Standard opredeljuje, da je proaktivno prepoznavanje in upravljanje morebitnih tveganj za varnost pacientov očitna prednost pri preprečevanju negativnih pojavov in ne pa zgolj odziv, ko se pojavijo.




4.5 ANALIZA TVEGANJ IN KRITIČNIH KONTROLNIH TOČK Analiza tveganj in kritičnih kontrolnih točk (ang. Hazard Analysis and Critical Control Points - HACCP) je proaktivna metoda, ki omogoča prepoznavanje, ocenjevanje, ukrepanje in nadzor nad morebitno prisotnimi škodljivimi dejavniki v živilih ali stanjih, ki lahko ogrožajo zdravje človeka. S tem zagotavlja tudi ustrezen okvir za izboljšanje varnosti. HACCP se široko uporablja v proizvodnji hrane in v gostinstvu po vsem svetu. Vključuje mednarodni standard ISO 22000 FSMS 2005. Danes se uporablja tudi pri proizvodnji medicinskih naprav. V Sloveniji in EU je sistem HACCP zakonsko predpisan in ga morajo vzpostaviti in vzdrževati vsi, ki delujejo v različnih fazah prehranske verige: pridelave in predelave živil, skladiščenje in distribuciji živil, proizvodnji opreme, proizvodnji embalaže za živila, itd. Sistem HACCP temelji na predpisih mednarodnega referenčnega dokumenta Codex Alimentarius (CAC/RCP 1-1969:2003). Zahteve se nanašajo predvsem na ustrezno izvajanje spremljajočih higienskih programov in izvedbo analize tveganj procesa oz. postopka, katere rezultat je določitev kritičnih kontrolnih točk v procesu. Kritične kontrolne točke morajo biti ustrezno nadzorovane in obvladane (Food and Agriculture Organization, 2001; Westrell in drugi, 2004). HACCP metoda sledi sedmim načelom (Raspor, 2002): (1) Analizirati tveganja: Določitev in analiza možnih tveganj pri vsaki procesni

fazi. (2) Določiti kritične kontrolne točke (KKT): Vpeljava KKT, ki se nadzirajo skozi

celoten proces, da se odpravi tveganje. (3) Vzpostaviti kritične meje za vsako KKT: Predpis natančnih mejnih vrednosti

za vsako KKT. (4) Vzpostaviti sistem nadzora KKT: Izvedba načrtovanih opazovanj ali meritev

uvedenih kontrolnih ukrepov. (5) Vzpostaviti korektivne ukrepe, kadar spremljanje pokaže, da kritične

kontrolne točke niso pod nadzorom. (6) Vzpostaviti postopke preverjanja, da sistem HACCP učinkovito deluje. (7) Vzpostaviti dokumentacijo o vseh postopkih, načelih in njihovi uporabi. Iz zgoraj navedenega je razvidna podobnost FMEA metodi in, da je prav tako proaktivne narave. 4.6 PRIMERJAVA METOD Ob primerjavi izbranih metod lahko ugotavljamo podobnosti in razlike. Primerjali smo izvajanje posameznih korakov pri uporabi metod in v ta namen oblikovali vprašalnik (Tabela 5). Iz opisov posameznih metod ter primerjalne analize lahko ugotovimo pomembne razlike med metodami. FTA se osredotoča na eno napako in opredeljuje vse mehanizme, ki lahko povzročijo pojav napake, ter stopnjo verjetnosti nastanka. FTA se izvaja že fazi načrtovanja procesa, ko je malo znanega o končni uvedbi. Zato je koristna pri zgodnji identifikaciji varnostnih vprašanj in iskanju možnih vzrokov za nastanek napak, ter omogoča postavljanje ustreznih kontrol za njihovo




preprečitev. Ponavadi je to »od zgoraj navzdol« analiza (ang. top-down) kjer se začne z odpovedjo ali napako in se potem iščejo možni vzroki za nastanek le teh. RCA se ukvarja z kronologijo primera oz. z iskanjem vzrokov, ko je napaka nastala oz pri odpovedi sistema. Zato jo uvrščamo v retrospektivne metode. Raziskuje ne le vzroke tehnične narave ampak tudi človeške faktorje in druge faktorje iz okolja. FMEA, HFMEA in HACCP omogočajo identifikacijo napak in določanje stopnje njihovih učinkov. Postavlja se vprašanje kaj je problem, kaj so možni vzroki za to in verjetnost nastanka. Uvrščamo jih med prospektivne metode, saj sta usmerjeni v preprečevanje in odkrivanje vzroka za nastanek napak in ne le učinka. Edini način, da resnost posledic napak spremenimo je sprememba procesa. Verjetnosti nastanka je mogoče zmanjšati z dokazovanjem napak. Zato se po vsaki intervenciji oz. korektivnem ukrepu izvaja ponovna analiza in testiranje sistema. Učinkovitost nadzora se lahko poveča z izvajanjem boljšega nadzora procesa. FMEA ima tudi to prednost, da se uporablja ne le pri oblikovanju izdelka, temveč tudi v procesu nadzora, vzdrževanja opreme, varnosti itn. HACCP se nekoliko razlikuje od FMEA pristopa, ki temelji na številnih podrobnostih. Tako je cilj FMEA / HFMEA preoblikovanje procesa s ciljem zmanjšanja tveganj za nastanek napak, medtem ko je cilj HACCP odkrivanje in nadzor napak v procesu, da se bi se zmanjšali ali odpravili negativni učinki napak (Mc Donough, 2002). koncept / vprašanje FTA RCA FMEA HFMEA HACCP Ali se napaka opazuje pred nastankom?

da da da da

Ali se opazuje več možnih napak hkrati?

da da da

Ali se izdela drevo napak? da da Ali se izdela diagram procesa? da da da Ali se oceni tveganje? da da da Ali se merijo aktivnosti in rezultati? da da da Ali se uporablja točkovna matrika za oceno tveganj?

da da

Ali se ugotavlja resnost posledic in verjetnost nastanka napak?

da da da

Ali so opredeljene vse povezave med vzroki?

da da delno delno delno

Ali je vidna vzročna pot do napake? da da delno delno delno Ali se uporablja odločitveno drevo? da da Ali zagotavlja vnaprejšnje predvidevanje nastanka napak in ocenjevanje tveganj ?

da da

Ali so opisani korektivni ukrepi? da da da Ali se izvaja ocenjevanje po izvedbi korektivnih ukrepov?

da da

Ali je določena odgovorna oseba za proces?

da da da

Tabela 5: Primerjalna tabela osnovnih korakov posameznih metod




Potreba po izvedbi analiz tveganj, ter uporaba metod in orodij, ki so na voljo so le smernice. Vsaka organizacija mora odločiti katero orodje je najprimernejše in za kateri izdelek ali storitev. Pomembno je kdo so odjemalci izdelkov ali storitev, ter kakšno znanje obstaja znotraj organizacije. Lahko se začne z npr. FMEA metodo in potem uporabi RCA pri napaki, ki povzroča najresnejše tveganje. Torej sama po sebi, ena metoda ni rešitev, ampak se uporablja v kombinaciji z drugimi metodami in orodji za reševanje problemov za odpravo ali zmanjšanje tveganj (Society of Automotive Engineers, 2000; Reliability Edge, 2002; Committee of Experts on Management of Safety and Quality in Health Care, 2005; Ministrstvo za zdravje, 2010). Za ocenitev tveganj za nastanek napak v procesu zdravstvene nege smo uporabili HFMEA metodo v kombinaciji z RCA metodo. Vrednotenje s HFMEA deluje najbolje na procesih, ki nimajo preveč podprocesov. Namesto, da bi uporabljali HFMEA na velikih in kompleksnih procesih, kakršen je proces zdravljenja se uporablja na podprocesih oz. posameznih segmentih zdravljenja, kjer je verjetnost nastanka za napake. Metoda omogoča identifikacijo možnosti nastanka odstopanj od načrtovanega procesa, oceno tveganj, povezano s temi odstopanji in omogoča opredeliti in izvesti korektivne ukrepe za reševanje le teh. HFMEA narekuje preoblikovanje procesa s ciljem zmanjšanja tveganj za nastanek napak. Za ugotovitev vzrokov za nastanek napak pa smo izbrali RCA metodo, ki raziskuje ne le vzroke tehnične narave ampak tudi druge dejavnike (človeške, okolje, organizacija).




5 ORGANIZACIJSKO INFORMACIJSKI MODEL

5.1 ANALIZA PROCESA IN IDENTIFIKACIJA POMANJKLJIVOSTI Vsak korak v oskrbi pacienta vključuje možnosti za napake in določeno stopnjo tveganj za pacientovo varnost. Zelo pogosto botruje zdravstveni napaki prav neustrezen delovni proces. Analiza lahko pokaže, kako moramo izboljšati delovni proces, da bomo napako v bodoče lahko preprečili. Proces bolnišnične zdravstvene obravnave pacienta je zelo kompleksne narave. Kompleksnost pa je sama po sebi pomemben vir napak ali anomalij (Kersnik, 2002). Zato smo za nadaljnjo analizo izbrali ta proces. Pri izdelavi modela procesa smo opredelili področje oz. obseg dela in podprocese. V ta namen smo zbrali dokumentacijo (obrazce) bolnišnične zdravstvene obravnave vseh bolnišnic v Sloveniji. Analiza dokumentov je pokazala, da se v vseh bolnišnicah uporabljajo sprejemni list, temperaturni list, evidenčni list naročene in dane terapije (terapevtski list), laboratorijski in diagnostični izvidi, ter dokumentacija ZN, ki je različnega obsega in vsebuje različne podatke (odvisno od oddelka). Temperaturni listi se večinoma razlikujejo po naboru podatkov in obliki obrazca, skupen pa je nabor vitalnih znakov. Že v fazi analize nabora podatkov v zdravstveni dokumentaciji smo opazili, da se podatki o naročeni terapiji vpisujejo v temperaturni list, podatki o dani terapiji (ob ponovnem prepisu naročil) pa večinoma v list dane terapije, ki je običajno sestavni del dokumentacije ZN. Z namenom poenotenja izrazoslovja v procesu, ki ga bomo raziskovali smo se odločili, da ta dva dokumenta imenujemo temperaturno terapevtski list (TTL). Vsi omenjeni dokumenti se hranijo v zdravstvenem kartonu. V fazi izgradnje modela smo obiskali tudi več delovišč in preverili ali so vse faze procesa in podprocesi pravilno opredeljeni. Osnovne aktivnosti, oz. postopke v procesu in njihovo funkcijsko odvisnost smo predstavili z modelom obstoječega sistema. Izdelali smo minimalni model, ki zadovoljivo opisuje proces, ki ga obravnavamo hkrati pa bo omogočal opazovanje dejavnikov, ki vplivajo na naš proces (Slika 11). Zdravljenje pacienta, tako bolnišnično kot ambulantno, lahko razdelimo v 2 osnovni fazi: načrtovanje in izvajanje načrta. Pri načrtovanju zdravljenja je glavni nosilec prve faze zdravnik, medtem ko pri izvajanju lahko nastopajo vsi tipi zdravstvenih delavcev. Pri načrtovanju zdravstvene nege je glavni nosilec obeh faz medicinska sestra. Na podlagi ocene stanja pacienta in napotne dokumentacije zdravnik ob sprejemu določi sprejemno diagnozo in načrtuje zdravljenje. Na temperaturno/terapevtskem listu (TTL) označi nabor aktivnosti, ki se bodo spremljale v procesu zdravljenja (npr. vitalni znaki), ter naroči izvajanje laboratorijskih in diagnostičnih preiskav, storitve tujih zavodov, terapijo in prehrano. Izvedene aktivnosti v procesu zdravljenja evidentira posamezen izvajalec. To je lahko zdravnik, medicinska sestra, fizioterapevtka ali pa drug zdravstveni delavec, ki je aktivnost izvedel. TTL je tipično preglednica na A3 formatu, pri čemer sklopi v vrsticah predstavljajo medicinsko skupino, stolpci pa zaporedni dan zdravljenja. Od bolnišnice do bolnišnice, ali celo od oddelka do oddelka znotraj ene bolnišnice, so medicinski sklopi lahko drugače razporejeni ali pa nekateri izpuščeni in dodani tisti, ki so posebej pomembni za določeno specialnost oddelka.




Na TTL zdravnik zapiše ugotovitve po vsakodnevnem pregledu ležečega pacienta ter zapiše ali dopolni načrt zdravljenja (terapije, naročila na preiskave itn). Načrt zdravljenja, torej zdravnikova ugotovitve, navodila in naročila na TTL, služijo kot vodilo za izvajanje ostalim zdravstvenim delavcem. Izvedba načrtovane aktivnosti se zabeleži na TTL z ali brez konkretnega rezultata saj so ti lahko le priloženi. Izvajalci načrta zdravljenja zapisujejo na TTL le povzetke medtem, ko v lastno evidenco lahko zapišejo podrobnejše podatke s spremljajočimi opažanji. Zdravnik ob hitrem pregledu podatkov na trenutnem TTL s pomočjo dogovorjenih načinov izpostavljanja pomembnejših rezultatov in opažanj, z enim pogledom zajame podatke o zdravstvenem stanju pacienta in se odloči katere izsledke naj natančneje pregleda (izpostavljeni patološki rezultati laboratorijskih preiskav, alergije, povišane temperature itn.) Izvidi, torej viri povzetkov na TTL so običajno priloženi na ločenih papirjih. Na tak način se uporablja TTL vsak dan. Načrt zdravljenja in poročanje o njegovi izvedbi, ter o stanju pacienta se revidira, potrjuje in dopolnjuje na viziti. Medicinska sestra na TTL evidentira podatke o izvedenih postopkih in opažanja. TTL ne omogoča evidentiranje množice podatkov, ki so pomembni v procesu izvajanja ZN. Zato se le ti evidentirajo v negovalno dokumentacijo in so velikokrat pomembni tudi pri odločanju zdravnikov. Poleg problematike dostopnosti in hranjenja medicinske dokumentacije smo natančneje opazovali pomanjkljivosti uporabe papirnate dokumentacije (Slika 10). Ugotovitve smo strnili v listo pomanjkljivosti: • Slaba berljivost zapisanega; • Oteženo spremljanje zapisovalcev; • Oteženo spremljanje sprememb; • Zapisani podatki ostanejo zapisani le na papirnati dokumentaciji, ne pa tudi

v celovitem elektronskem zdravstvenem zapisu pacienta; • Oteženo materialno poslovanje (ne evidentirajo se vsi postopki, porabljena

zdravila in material); • Drugi klinično pomembni podatki (izvidi, zdravstvena nega, slikovna gradiva,

elektronska gradiva) so razpršeni, včasih lahko tudi izgubljeni; • Podatki niso strukturirani, uporablja se naravni (prosti tekst) in ne

kontroliran jezik (šifranti), kar onemogoča poznejše primerjalne analize; • Na TTL primanjkuje prostora za posamezne medicinske segmente,

posledično se izkorišča prostor, ki je namenjen drugemu medicinskemu segmentu;

• Podatki se iz različne dokumentacije prepisujejo in podvajajo; • Podatki prejšnjih obravnav so v arhivih in jih je potrebno poiskati.




Slika 10: Primer papirnate oblike TTL (Foto: Prijatelj 2010)

Ugotovljene pomanjkljivosti kažejo na možnost nastanka zdravstvenih napak. Že na prvi pogled lahko opazimo, da negativno vplivajo na komunikacijo in informiranje, kar pomeni, da posledično lahko vplivajo na kreativno in kritično razmišljanje. V nadaljevanju smo se osredotočili na vprašanje: »Kako izboljšati delovni proces, da bi morebitni nastanek napak preprečili?« Opredelili smo, da je potrebno razviti in implementirati programsko rešitev za podporo celotnem procesu zdravstvene obravnave pacienta ter omogočiti uporabo sodobne IKT kar vključuje: • uvedbo črtne kode za identifikacijo pacienta, izvajalca zdravstvenih storitev

ter porabljenega materiala in zdravil; • elektronsko podprt proces načrtovanja in izvajanja zdravljenja; • elektronsko podprt proces načrtovanja in izvajanja zdravstvene nege; • elektronsko podprt postopek izračuna doz zdravil; • računalniško preverjanje zalog zdravil; • elektronsko podprt proces analiziranja podatkov; • integracija rešitve z obstoječimi informacijskimi sistemi bolnišnice. Zaradi kompleksnosti procesa smo najprej izvedli analizo tveganj in opredelili napake v procesu zdravstvene nege, ki so najbolj nevarne za pacientovo zdravje.




boln

isni

cni o

ddel

ekevidentiranje sprejema


nacrtovanje zdravljenja


premestitve

vrednotenje

dolocanje medicinskediagnoze

dolocanje negovalnediagnoze

nacrtovanje ZN

izvajanje postopkov in posegov

Ali je ciljdosežen?

- napotnica- KZZ- osebni dokument

- konvecijski obrazec ali EU kartica- obstojeca zdravstvena dokumentacija

zdravstveni karton

medicinska diagnoza negovalna diagnoza

rezultati meritev in opazovanj

temperaturno / terapevtski list

- seznam izvedenih postopkov, posegov - seznam porabljenega materiala - zdravstveni karton

- odpustna dokumentacija

- zdravstveni karton

temperaturno / terapevtski list

temperaturno / terapevtski list dokumentacija ZN

dokumentacija ZN

dokumentacija ZN

NeDa

Slika 11: Trenutni model procesa bolnišnične obravnave - 2. nivo

5.2 ANALIZA TVEGANJ IN DOLOČANJE PROBLEMA

V tem koraku po metodi HFMEA se izvaja analiza vzrokov in tveganj za vsak proces in podproces. Na podlagi objavljenih rezultatov tujih raziskav (Bates in drugi,




1995; Barker in drugi, Benner in drugi, 2002; Ludwick in Cipriano, 2002; Aspden, 2006; Poon in drugi, 2010; Young in drugi, 2010; NCC MERP, 2011) in intervjuja z izvajalci zdravstvene nege v izbranem kliničnem okolju smo izbrali proces in določili postopek z visokim tveganjem za nastanek napak. V Tabeli 6 smo predstavili področja raziskovanja. Področje

Procesi, kjer je visoka verjetnost nastanka napak

Uporaba zdravil

a) izračun odmerka; b) ustni ali telefonski prenos naročil; c) ročno napisana ali vnaprej natisnjena naročila; d) izbor ustreznega zdravila iz lokalnega

skladišča; e) uporaba naprav za nadzor infuzij.

Novi procesi ali postopki

a) uporaba novega zdravila ali spremenjena navodila za uporabo;

b) novi diagnostični postopki; novi ali spremenjeni protokoli;

c) razvoj novih procedur in smernic zdravljenja; d) novo ali prenovljeno delovno okolje;

Drugi segmenti zdravstvenega sistema vključno z ne-kliničnimi procesi

a) administrativen sprejem in določitev identifikacije pacienta;

b) neustrezno hranjenje zdravil; c) neustrezno vzdrževanje infuzijskih črpalk.

Tabela 6: Področja kjer je najvišja verjetnost nastanka napak

Uporaba zdravil predstavlja najpogostejši poseg v zdravstvu v razvitih državah. Napake pri ravnanju z zdravili so najpogostejši vzroki neželenih dogodkov, ki jih lahko preprečimo. Varnost zdravil obsega tako njihove stranske učinke, kot tudi napake pri ravnanju z zdravili. To dvoje moramo jasno razločevati. V sporočilu Svetovne zdravstvene organizacije so stranske učinke zdravil (farmakovigilanca) povezali z varnostjo proizvodov, medtem ko so napake pri ravnanju z zdravili povezali z varnostjo zdravstvenih storitev (WHO, 2003). Napaka pri ravnanju z zdravili je definirana kot: »Kateri koli dogodek, ki bi se lahko preprečil in ki bi lahko povzročil ali pripeljal do neprimerne uporabe ali škode za pacienta, ko je zdravilo pod nadzorom zdravstvenega strokovnjaka, pacienta ali drugega uporabnika.« Taki dogodki so lahko povezani s strokovno prakso, zdravstvenimi pripomočki, postopki in sistemi, vključno s predpisovanjem, komunikacijo pri naročanju zdravil, označevanjem zdravil, pakiranjem in poimenovanjem, pripravo, razpečevanjem, dajanjem, izobraževanjem, spremljanjem in uporabo (NCC MERP, 2011). Izboljšanje sistema ravnanja z zdravili zahteva preprečevanje napak na vsaki stopnji, vključujoč med drugim tudi (World Health Organization, 2003; Ministrstvo za zdravje, 2006):




• varnejše predpisovanje zdravil, pri čemer pomaga razpoložljivost popolne zdravstvene dokumentacije za pacienta, elektronsko predpisovanje, nasvet pri odločitvah in klinični farmacevtski servis;

• varnejšo pripravo zdravil, z njenim zmanjšanjem priprave na minimum na oddelkih in z okrepitvijo priprave z zdravili za takojšnjo uporabo za posameznega pacienta;

• varnejši sistem razdeljevanja zdravil, kar poveča možnost, da odkrijemo napako in jo pri razdeljevanju zmanjšamo z uporabo avtomatičnega sistema razdeljevanja;

• varnejše dajanje zdravil z jasnim in čitljivim označevanjem le-teh, z uporabo črtne kode;

• neodvisno, sodobno informacijo o zdravilih, ki mora biti na voljo zdravstvenemu osebju in pacientom, z upoštevanjem podatkov o pacientu pri predpisovanju, razdeljevanju in dajanju zdravil.

Številne raziskave na področju uporabe črtne kode v zdravstvu kažejo na do 60% vpliv na zmanjševanje napak (Bates in drugi, 1995; Barker in drugi, 2002; Poon in drugi, 2010; Young in drugi, 2010). Že v zgodnejših raziskavah Bates z soavtorji ugotavlja, da nastane do 53% napak zaradi napačne doze zdravila, 12% napak zaradi napačne izbire zdravila, 43% napak zaradi odstopanj od načrtovanega časa aplikacije in 5% zaradi napačnega načina aplikacije zdravila (Bates in drugi, 1995). V skladu s priporočili Obora ministrov državam članicam EU o ravnanju z varnostjo pacientov in preprečevanju neželenih dogodkov v zdravstvu in dosedanjih raziskavah smo se odločili, za nadaljnje raziskovanje na področju uporabe zdravil. Nadaljevali smo z izvajanjem korakov po HFMEA metodi: (1) Izdelali smo diagram tokov pri aplikaciji zdravila (Slika 12). Z rdečo barvo so

označeni dejavniki in možni vzroki za nastanek napak. (2) Ocenili smo tveganja. Pri ugotavljanju resnosti in verjetnosti za nastanek

napak v procesu izvajanja aplikacij zdravil smo uporabili Lestvico ocenjevanja resnosti posledic (Tabela 2) s katero merimo potencialni vpliv napake. Tveganje smo ocenili z uporabo Točkovne matrike tveganj (Tabela 3). Z drugimi besedami: »Kakšen bo vpliv na pacienta ali zdravstveno oskrbo, če se napaka zgodi?« Ocenjevali smo napake pri kršitvi »Pravila 5 P« pri aplikaciji zdravil: Pravem oskrbovancu, Pravo zdravilo, Pravo količino, na Pravi način in ob Pravem času. »Pravilo 5 P« je eden od pomembnih kazalnikov kakovosti ZN. Ocenjevanje tveganj za nastanek neželenega dogodka oz. napake pomaga pri opredelitvi prioritet katera področja se je potrebno osredotočiti in prav tako omogoča iskanje priložnosti za izboljšave oz. za izvajanje korektivnih ukrepov.

(3) Pri vsaki napaki smo opredelili možne vzroke za nastanek napak po metodi RCA, ki smo jo pisali v poglavju 4.2. Za iskanje možnih vzrokov za nastanek napak smo uporabili Ishikawa diagram. Rezultate smo predstavili v poglavju 5.5.2, grafični prikaz primera pa na Sliki 31.

(4) Za ugotavljanje in ocenjevanje ranljivosti smo uporabili »Odločitveno drevo« po DeRosier in drugi (2002), ki nam pomaga pri ugotavljanju ali ukrepamo na podlagi kritičnosti, ali so opredeljeni ukrepi za nadzor in ali obstaja možnost




skritih tveganj (Slika 9). Za zapis ocen, predlaganih ukrepov in rezultatov ukrepov smo uporabili HFMEA delovne liste oz. razpredelnice(Tabela 7, 8 in 9).

(5) Izvedli smo testiranje modela po uvedbi korektivnih ukrepov (Tabela 11, 12 in 13).

aplika

cija

zdr

avila

prejem narocila zaaplikacijo zdravila

ali je zdravilo naoddelku?

potrebna je pripravaraztopine oz. mešanice?

narocanjezdravila

izracun doze in pripravaza aplikacijo

identifikacijapacienta

LEKARNA

priprava pacientana aplikacijo

dokumentiranje

aplikacija zdravila

pacient jesprejel

zdravilo?

obvescanjezdravnika

je predpisanaalternativna

možnostaplikacije?

opazovanjepacienta

obvescanjezdravnika

vrednotenje

temperaturnilist

terapevtski list

temperaturnilist

terapevtski list

ne

da

ne

da

izdajnica / dobavnica

narocilnica

ime in priimek, datum rojstva, identifikacijska številka

protokol priprave

ne

da

nov predpis

protokol izvajanja

komunikacija - slaba berljivost/ prepisovanje / razpršenost

podatkov

organizacija - zamuda lahko vpliva na cas aplikacije

komunikacija - preverjanje

protokolpriprave

znanje in izkusnje

ne

da

predpis

predpis

predpis

znanje in izkusnje

znanje in izkusnje znanje in izkusnje

znanje in izkusnje

Slika 12: Diagram tokov pri aplikaciji zdravila

5.3 OPREDELITEV KOREKTIVNIH UKREPOV IN DOLOČITEV NADALJNJE PRISTOJNOSTI

Na podlagi analize procesa naročanja in izvajanja aplikacije zdravila smo ocenili, da so: neberljiv zapis naročila, naročilo za aplikacijo je podano ustno; napačen prepis podatkov; zamenjava dokumentacije; pacient ni zmožen komunikacije; napačna izbira zdravila; napačen izračun; napaka na infuzijski črpalki; pomanjkanje zdravil / materiala; pomanjkanje znanja / izkušenj ter neustrezna organizacija možni vzroki za nastanek napak oz. kršitev pravil 5 P. Ocenili smo




tveganja in jih vpisali na HFMEA delovne liste oz. razpredelnice. V nadaljnjem koraku smo opredelili korektivne ukrepe in določili nadaljnje pristojnosti Tabela 7, 8 in 9). Izdelali smo nov diagram tokov pri aplikaciji zdravila ter opredelili korektivne ukrepe (vključeni v prototipni model e-TTL) s katerimi lahko vplivamo na dejavnike tveganj oz. vzroke za nastanek napak ali odstopanj od procesa (Slika 13).

prejem narocila zaaplikacijo zdravila

ali je zdravilo naoddelku?

potrebna je pripravaraztopine oz.mešanice?

racunalniškopreverjanje zalog

izracun doze

identifikacijapacienta

LEKARNA

priprava pacientana aplikacijo

dokumentiranje

aplikacija zdravila

pacient jesprejel

zdravilo?

obvescanjezdravnika

je predpisanaalternativna

možnostaplikacije?

opazovanjepacienta

obvescanjezdravnika

vrednotenje

e-TTL

priprava za aplikacijo

e-TTL

e-TTL

e-TTL

e-TTL

e-TTL

e-TTL

ne

da

ne

da

e-izdajnica

e-narocilnica

crtna koda

protokol priprave

ne

da

nov predpis

protokol izvajanja

KOMUNIKACIJA,

INFORMIRANOST- dobra

berljivost, zapis na enem mestu

DELOVNI POGOJI

- kontrola zalog

protokol

priprave

ne

da

predpis

ZNANJE-

podpora

postopka

KOMUNIKACIJA

kontrola - pravi pacient?predpis v e-TTL

STROKOVNA POZORNOST

kontrola - pravi cas? pravi nacin?

ZNANJE IN IZKUSNJE -

osebna lasnost

ZNANJE IN

IZKUSNJE -

osebna

lasnost

ZNANJE, IZKUSNJE, INTUICIJA -

osebna lasnost

STROKOVNA POZORNOST

kontrola - pravo zdravilo? prava doza?

Slika 13: Diagram tokov pri aplikaciji zdravila po uvedbi korektivnih ukrepov Za preprečevanje napak v procesu načrtovanja in izvajanja postopka aplikacije zdravil smo opredelili naslednje korektivne ukrepe: uvedba črtne kode, elektronsko podprt proces načrtovanja in izvajanja zdravljenja, elektronsko podprt proces planiranja kadra in kontrola zalog zdravil. V ta namen smo pričeli z snovanjem programske rešitve, ki bi celovito podprla proces načrtovanja in izvajanja zdravljenja in zdravstvene nege. Razvoj prototipnega modela smo prikazali v poglavju 5.4.




Analiza tveganj in določitev korektivnih ukrepov ni enkratno dejanje. Na podlagi kontrolnih meritev in rezultatov se ponovno pregledujejo korektivni ukrepi ter predlagajo spremembe za izboljšave do želene stopnje kakovosti in varnosti procesa. Za uvedbo korektivnih ukrepov in sprememb v procesu moramo zagotoviti podporo vodstva. Če se vodstvo ne more strinjati z uvedbo predlaganih ukrepov moramo ponovno pregledati in morda preoblikovati ukrep. Primer: Ukrep: »boljša podpora informacijskih sistemov pri preprečevanju napak ob izvajanju medikamentozne terapije« lahko preoblikujemo v: »zagotavljanje nedvoumne identifikacije pacienta in zdravil z uporabo sistema črtne kode«. Raziskave kažejo, da pri predpisovanju zdravil v 67 % nastane najmanj ena napaka, kar lahko privede do številnih negativnih rezultatov do vključno vseživljenjske invalidnosti ali smrtnosti. V 27 % vseh predpisov zdravil v bolnišnici nastane napaka že v fazi predpisa (Tam in drugi, 2005). Pri izvedeni analizi tveganj za podproces »Aplikacija zdravila z upoštevanjem pravila 5 P«, ki je eden od kazalnikov kakovosti ZN in je v kompetencah izvajalcev zdravstvene nege smo predpostavili, da je predpis zdravil, ki je v kompetencah zdravnika, pravilen. Medicinska sestra ob izvajanju aplikacije zdravil mora biti pozorna na zdravstvene podatke o stanju pacienta (vitalne znake, laboratorijske izvide in druge), ter opazovati pacienta pri prejemanju terapije. Tudi če pravilno izvede aplikacijo po »Pravilu 5 P« lahko pride do napake zaradi nepozornosti na druge relevantne podatke. Npr. če pacient ima predpisano zdravilo za nižanje krvnega tlaka mu mora medicinska sestra pred izvajanjem aplikacije najprej preveriti krvni tlak, saj je možno, da pacient ima ta trenutek nizek pritisk zaradi različnih razlogov. Prav tako pri dajanju zdravila z vsebnostjo kalija mora preveriti nivo kalija v krvi. Skratka, izjemnega pomena je visoka stopnja strokovne pozornosti. Informacijski sistemi lahko pomagajo pri opozarjanju na posamezne korelacije med vitalnimi znaki in zdravili ker omogočajo podporo zagotavljanju kakovostne in varne obravnave pacienta, vendar so le pripomoček kognitivnim procesom in lahko pozitivno vplivajo na strokovno pozornost izvajalca zdravstvene oskrbe. V HFMEA delovnih listih za podproces »Aplikacija zdravil« (Tabela 7, 8, 9, 11, 12 in 13) so uporabljene kratice: KD = katastrofalen dogodek R = resen dogodek SR = srednje resen dogodek MR = manj resen dogodek P = pogosta verjetnost O = občasna verjetnost I = izredna verjetnost R = redka verjetnost MS = medicinska sestra GMS = glavna medicinska sestra DR = zdravnik SER = serviser medicinske opreme




Odgovorna oseba

MS

MS

MS

DR

MS

MS

DR

Mer

jenje

izi

da

izve

dena

je

nedv

oum

na

iden

tifi

kaci

ja

izve

dena

je

nedv

oum

na

iden

tifi

kaci

ja

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

izve

dena

je

nedv

oum

na

iden

tifi

kaci

ja

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

ele

ktro

nsko

ve

rifi

cira

no

Ukr

ep a

li u

tem

elji

tev

za u

stav

itev

uved

ba č

rtne

kod

e (z

apes

tnic

e)

uved

ba č

rtne

kod

e (z

apes

tnic

e)

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

in

izva

janj

a te

rapi

je;

črtn

a ko

da

pono

vite

v na

roči

la,

elek

tron

sko

evid

enti

ranj

e in

ve

rifi

kaci

ja n

aroč

ila

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj akti

vn

osti

in

izid

e

Vrs

ta u

krep

a (k

ontr

ola,

ugo

tovi

tev,

el

imin

acij

a al

i za

ust

avit

ev)

kont

rola

kont

rola

kont

rola

kont

rola

kont

rola

kont

rola

nadaljevanje? DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

zaznavnost? NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

kontrolne meritve? N

E

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

DA

odlo

čitv

eno

dre

vo

točka šibkosti? DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

ocena tveganj 8 8 8 8 12

12

4 4 8

verjetnost I I I I O

O

R

R I

lest

vica

resnost KD

KD

KD

KD

KD

KD

KD

KD

M

ožni

vzro

k

2A1a

za

men

java

dok

umen

taci

je

2A1b

pa

cien

t ni

zm

ožen

ko

mun

ikac

ije

2A1c

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A2a

ne

berl

jiv

zapi

s na

roči

la

2A2b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A2c

na

pačn

a iz

bira

zdr

avila

2A2d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

HFM

EA™

Kor

ak 4

- A

nali

za t

vega

nj

Oblika

nap

ake:

naj

pre

j ov

redno

tim

o na

pak

o pre

den

dol

očim

o m

ožne

vzro

ke

2A

1

Zdra

vilo

je

prej

el

nap

ačen

pac

ient

2A

2

N

i ap

lici

rano

na

p

ravi

nač

in

Tabela 7: HFMEA Delovni list - napaka 2A1 in 2A2




Odgovorna oseba

DR

MS

DR

DR

SER

DR

MS

GM

S

Mer

jenje

izi

da

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

prav

ilen

izra

čun

doz

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

ele

ktro

nsko

ve

rifi

cira

no

list

a op

ravl

jeni

h se

rvis

ev in

kalibr

acij

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

list

a pr

ever

janj

zna

nj

Ukr

ep a

li u

tem

elji

tev

za u

stav

itev

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es iz

raču

na

pono

vite

v na

roči

la,

elek

tron

sko

evid

enti

ranj

e in

ve

rifi

kaci

ja n

aroč

ila

prev

erja

nje

ali je

iz

vede

n re

dni se

rvis

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

prev

erja

nje

znan

ja i

n ve

ščin

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj akti

vn

osti

in

izid

e

Vrs

ta u

krep

a (k

ontr

ola,

ugo

tovi

tev,

el

imin

acij

a al

i za

ust

avit

ev)

kont

rola

kont

rola

kont

rola

kont

rola

redn

i ser

visi

in

kalibr

acij

a

kont

rola

kont

rola

izob

raže

vanj

e /

men

tori

ranj

e

nadaljevanje? DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

zaznavnost? NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE

NE


E

NE

NE

NE

DA

NE

DA

DA

DA

DA

odlo

čitv

eno

dre

vo


DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

DA

ocena tveganj 12

12

12

12

8 4 4 4 4 4

verjetnost O

O

O

O I R I I I I

lest

vica

resnost KD

KD

KD

KD

KD

KD

SR

SR

SR

SR

Mož

ni

vzro

k

2A3a

nebe

rlji

v za

pis

naro

čila

2A3b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A3c

na

pače

n iz

raču

n

2A3d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

2A3e

na

paka

na

infu

zijs

ki č

rpal

ki

2A4a

ne

berl

jiv

zapi

s na

roči

la

2A4b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A4c

po

man

jkan

je z

nanj

a /

izku

šenj

HFM

EA™

Kor

ak 4

- A

nali

za t

vega

nj

Oblika

nap

ake:

naj

pre

j ov

redno

tim

o na

pak

o pre

den

dol

očim

o m

ožne

vzro

ke

2A

3

A

pli

cira

na

je

nap

ačna

doz

a

2A

4

Ni

aplici

rano

na

p

ravi

nač

in

Tabela 8: HFMEA Delovni list - napaka 2A3 in 2A4




Odgovorna oseba

DR

MS

GM

S

DR

GM

S

Merj

enje

izi

da

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i ob

liki

plan

del

a

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

el

ektr

onsk

o ve

rifi

cira

no

elek

tron

sko

opoz

arja

nje

na k

riti

čno

stan

je

posa

mez

nih

zalo

g

Ukr

ep a

li

ute

melj

itev

za

ust

avit

ev

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

elek

tron

sko

podp

rt

proc

es n

aroč

anja

te

rapi

je

ustr

ezno

ra

zpor

ejan

je k

adra

in

opr

avil

pono

vite

v na

roči

la,

elek

tron

sko

evid

enti

ranj

e in

ve

rifi

kaci

ja n

aroč

ila

raču

naln

iško

pr

ever

janj

e za

log

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj a

kti

vn

osti

in

izid

e

Vrs

ta u

krepa

(kon

trola

, ugo

tovi

tev,

elim

inac

ija

ali

zaust

avit

ev)

kont

rola

kont

rola

reor

gani

zaci

ja

proc

esa

kont

rola

reor

gani

zaci

ja

proc

esa

nadaljevanje? DA

DA

DA

DA

DA

DA

zaznavnost? DA

DA

NE

DA

NE

DA


E

NE

DA

DA

DA

DA

odlo

čitv

eno

dre

vo


DA

DA

DA

DA

DA

ocena tveganj 8 8 4 8 8 4

verjetnost P P I P I I

lest

vica

resnost SR

SR

SR

SR

KD

SR

Mož

ni vz

rok

2A5a

nebe

rlji

v za

pis

naro

čila

2A5b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A5c

ne

ustr

ezna

org

aniz

acij

a

2A5d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

2A5e

po

man

jkan

je z

drav

il /

m

ater

iala

HFM

EA

™ K

orak

4 -

Anal

iza

tvega

nj

Oblika

nap

ake:

naj

pre

j ov

rednoti

mo

nap

ako p

reden

dol

očim

o m

ožne

vzro

ke

2A

5

Aplika

cija

ni ob

pra

vem

čas

u

Tabela 9: HFMEA Delovni list - napaka 2A5




5.4 MODEL PRENOVLJENEGA PROCESA Na podlagi izvedenih analiz procesa ter predlogov za izvedbo ukrepov za zmanjšanje tveganj smo izdelali model prenovljenega procesa (Slika 14). Uvedba novega organizacijsko informacijskega modela zahteva reorganizacijo procesa in opustitev papirnate dokumentacije, uporabo sodobne IKT, razvoj programske rešitve, vključitev varnostnih mehanizmov v programsko rešitev ter integracijo obstoječih informacijskih sistemov.

od

dele

k

evidentiranje sprejema


načrtovanje zdravljenja


premestitve

vrednotenje

določanje medicinskediagnoze

določanje negovalnediagnoze

načrtovanje ZN

izvajanje postopkov in posegov

Ali je cilj

dosežen?

e-zdravstveni karton

medicinska diagnoza - šifrant negovalna diagnoza - šifrant

e-rezultati meritev in opazovanj

e- temperaturno / terapevtski list

- seznam izvedenih postopkov, posegov - seznam porabljenega materiala - e- zdravstveni karton

e- odpustna dokumentacija

e- zdravstveni karton

e- temperaturno / terapevtski list e-dokumentacija ZN

e- dokumentacija ZN

e- temperaturno / terapevtski list e-dokumentacija ZN

- napotnica- KZZ- osebni dokument

- konvecijski obrazec ali EU kartica- obstoječa zdravstvena dokumentacija

e - podpora

e - podpora

e - kontrola

e - kontrola

e - podpora

e - podpora

NeDa

Slika 14: Model procesa bolnišnične obravnave ob uporabi IKT




5.4.1 OBLIKOVANJE PROTOTIPNEGA MODELA

Uvajanje informacijskega sistema v klinično prakso zahteva spremembo tradicionalnih postopkov in nov način dela (Warnock-Matheron in Hannah, 2000). Pri oblikovanju prototipnega modela smo načrtovali takšno rešitev, ki bo zdravstvenim delavcem omogočala podporo v vseh načrtovanih in nenačrtovanih situacijah (nujni primeri) ter jim hkrati omogočala sledenje vsebinam TTL na enostaven in uporabniku prijazen način. Za samo pilotno rešitev smo upoštevali tudi to, da mora biti zastavljena tako, da jo lahko uporabniki brez občutka omejevanja uporabljajo pri vsakodnevnem delu namesto obstoječega sistema evidentiranja in ne samo kot dodatno delo. Hkrati smo bili pozorni na kompleksnost rešitve in prilagodljivost posameznim skupinam uporabnikov, da se uporabniki v množici novosti ne izgubijo. Pri razvoju prototipne rešitve smo upoštevali rezultate ocen tveganj in vgradili varnostne mehanizme za preprečevanje napak. Postavili smo kriterije, na podlagi katerih smo zasnovali prototipno rešitev e-TTL: • uporabniku prijazen in razumljiv vmesnik; • enostaven in hiter dostop do informacij o celotnem zdravljenju skozi eno

vstopno točko; • uporaba klasifikacij in standardnih procedur; • uporaba sodobne tehnologije; • beleženje odstopanj od načrtovanega procesa; • preprečevanje nelogičnih naročil in procedur. Oblikovanje uporabniškega vmesnika Dogovor strokovne delovne skupine je bil, da je potrebno obdržati obliko in način predstavljanja povzetka zdravstvenega stanja in načrta zdravljenja kot je sedaj na papirni različici – torej v obliki razpredelnice. Glede na raznolikost bolnišničnih oddelkov smo prepoznali in določili standardne sklope: podatki o pacientu in hospitalizaciji; sprejemni podatki; diagnoze; postopki / posegi; medikamentozna terapija; dieta; vitalni znaki; tekočinska bilanca; laboratorijski izvidi; RTG; drugi diagnostični testi; alergije; okužbe; aktivnosti / fizioterapija; zdravstvena nega (intervencije); konziliarni pregledi; opis zdravljenja (dekursus); splošna opažanja. Pri načrtovanju rešitve smo upoštevali možnost enostavne prilagoditve pogleda na zdravstvene podatke in načrt zdravljenja glede na potrebe uporabnika. Zdravnika najbolj zanima trenutno poznani pogled na e-TTL, medtem ko medicinska sestra želi pridobiti na hiter način tudi vpogled v aktivnosti, ki jih je potrebno opraviti ob predpisanih urah. To pomeni, da je isti (enkrat vneseni) podatek v takem primeru uporabljen in predstavljen na najmanj dva načina. Obliko uporabniškega vmesnika smo zato vezali tudi na vlogo uporabnika e-TTL. Skupine podatkov, ki jih uporabnik želi videti na ekranu lahko uporabnik sam določi. Tako smo zagotovili možnost različnih vpogledov v iste podatke za posamezne strokovne skupine.




Pri oblikovanju grafičnega vmesnika smo reševali težave prevelike vsebine za predviden prostor. Kar so uporabniki na papirju pisali preko meja medicinskega sklopa sedaj v elektronski obliki to ni več mogoče. Elektronska rešitev tovrstne težave rešuje z ustreznim pametnim skrivanjem podatkov. Na primer, izmed več kritičnih dejavnikov obdržimo kot povzetek vse alergije, medtem ko so drugi podatki dostopni na ustrezno odzivnost (klik ali dotik za podrobnosti, razširitev okna). Umestitev rešitve v obstoječ bolnišnični informacijski sistem Rešitev e-TTL nadgrajuje osnovni bolnišnični informacijski sistem BIRPIS21 – (Bolnišnični Integrirani Računalniško Podprt Informacijski Sistem). BIRPIS21 je izgrajen po HISA standardu (Health Informatics Service Architecture) in zato omogoča modularno nadgrajevanje in integracijo s drugimi sistemi kot so npr. laboratorijski in radiološki informacijski sistem (SRC Infonet, 2011).

Za evidentiranje demografskih podatkov in podatkov o sprejemu pacienta se še vedno uporablja BIRPIS21. Strokovne (klinične) podatke lahko evidentiramo v BIRPIS21 ali v e-TTL. Tako e-TTL izkorišča podatke iz BIRPIS21 in posledično podatke vnesene v e-TTL lahko pregledujemo v BIRPIS21.

5.4.2 OSNOVNA ZGRADBA PROTOTIPNEGA MODELA Po prijavi uporabnika v sistem in izboru pacienta se odpre osnovno okno e-TTL, ki vsebuje številne podatke po različnih vsebinskih sklopih. Sklopi so lahko prilagojeni uporabniku, ali skupini uporabnikov. Rešitev omogoča dinamično prilagajanje širine stolpca ali vrstic. Trenutni datum je označen z drugačno barvo kar vpliva na višjo pozornost uporabnika. Uporabnik lahko poljubno izbira nabor podatkov po vrsticah: npr. lahko hkrati gleda vitalne znake, predpisano terapijo in opažanja. Osnovno zgradbo e-TTL sestavljajo vsebinski sklopi (Slika 15). Glava e-TTL vsebuje: Sprejemne podatke o pacientu, Diagnoze in Kritične dejavnike. Paneli prikazujejo posamezne vsebinske sklope: Diete, Vitalni znaki, Terapije, Diagnostiko, Fizioterapijo, Konziliarne preglede, Opis zdravljenja (decursus) in Opažanja. Nekateri paneli se lahko prekrivajo. V tem primeru je s klikom na zavihek panela mogoče prikazati želeni vsebinski sklop. Podatki v panelih so prikazani po dnevih. Število prikazanih dni na e-TTL oknu je nastavljivo in je lahko od 2 do 5 dni. Z uporabo miške (ali prsta pri na dotik občutljivem zaslonu) z akcijo primi-in-premakni (ang. »drag-and-move«) na kateremkoli od panelov je mogoče premikati časovnico in s tem tudi prikazane dneve na zaslonu. Noga e-TTL je namenjena osnovnim uporabniškim akcijam: Beleženje meritev vitalnih znakov; Delitev zdravil; Predpisovanje meritev vitalnih znakov; Predpis terapije; Naročanje na različne laboratorijske in diagnostične preiskave.




Slika 15: Osnovno okno e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) Sprejemni podatki o pacientu so: Čas sprejema, Oddelek, Soba, Starost in Teža. S klikom na izbrano področje sprejemnih podatkov se odpre njihov razširjen nabor. V tem primeru so poleg zgoraj naštetih prikazani še naslednji podatki: Lečeči zdravnik, Sprejemni zdravnik, Naročnik hospitalizacije, Naslov pacienta, Krvna skupina, Številka hospitalizacije, Datum sprejema v bolnišnico, Predviden datum odpusta, Anamneza in stanje ob sprejemu, Status, Vitalni znaki, Prejšnje bolezni, Porod, Porodna teža, Porodna dolžina, Podatki o cepljenjih, Prebolene infekcijske bolezni, Infekcijske bolezni v okolici in Sprejemni laboratorijski podatki. Z uporabo posebne ikone je mogoče sprejemne podatke pripeti na osnovno okno e-TTL. V tem primeru je skrčena oblika razširjenega nabora ves čas prikazana na levem delu e-TTL (Slika 16). S klikom ali dotikom prsta je možno vpogled v podatke širiti ali krčiti.




Slika 16: Razširjen nabor sprejemnih podatkov (Vir: SRC Infonet 2011) Zapis diagnoze je sestavljen iz več delov: Šifra diagnoze, Tip diagnoze in Opis diagnoze. Kritične dejavnike sestavljajo tri vrste podatkov: Diagnoza (izbrano diagnozo mora zdravnik označiti kot »Kritični podatek«); Alergija in Drugi kritični podatki (podatek, ki zdravnik presodi, da predstavlja pomembno informacijo pri zdravljenju pacienta). Če vsebina zapisa diagnoz ali kritičnih dejavnikov presega zmožnosti prikaza okna, se v spodnjem desnem kotu okna pojavijo tri pike. To lahko pomeni: da je prikazan zapis predolg, da bi bil lahko prikazan v celoti ali pa, da je število diagnoz / kritičnih dejavnikov večje od zmožnosti prikaza. V kolikor želimo več informacij o pacientovih diagnozah ali kritičnih dejavnikih, to storimo s klikom na ustrezno okno in dobimo vpogled v celoten zapis (Slika 17).




Slika 17: Kritični podatek – alergije (Vir: SRC Infonet 2011) Rezultati meritev vitalnih znakov ter njihova dinamika so na e-TTL vidni v panelu Vitalni znaki. Osnovni pogled prikazuje evidentirane rezultate za trenutno izbrani vitalni znak. Ob prvem vpogledu v okno e-TTL je to prvi predpisani vitalni znak, v našem primeru »Temperatura - aksilarno« (Slika 18). S klikom na naziv drugega za merjenje predvidenega vitalnega znaka pa se prikažejo aktualne meritve za slednjega, v našem primeru »Saturacija« (Slika 18). Na levem robu panela je lestvica, ki se prilagaja pričakovanim vrednostim za posamezno meritev. Enostavno je tudi ugotavljanje, ali se določena meritev nahaja znotraj referenčnih vrednosti. Območje slednjih je označeno z zeleno barvo. V primeru, da želimo vpogled v rezultate meritev za več vitalnih znakov naenkrat (v kolikor so seveda bili predpisani), lahko z ustrezno akcijo (klikom) razširimo panel preko celotne vidne površine. Tako je hkrati omogočen vpogled v evidentirane rezultate za vse predpisane meritve.

Slika 18: Vitalni znaki na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011)




Spremljanje meritev vitalnih znakov poleg vpogleda v rezultate za vsak vitalni znak posebej in možnosti pregledovanja za vse vitalne znake skupaj obsega še predpisovanje meritev (Slika 19 in 20), ter seveda beleženje meritev oziroma vnos rezultatov posameznih merjenj (Slika 21).

Slika 19: Predpis meritev vitalnih znakov (Vir: SRC Infonet 2011)) V postopek predpisovanja smo vključili varnostni mehanizem, ki onemogoča vnos dveh predpisov za merjenje istega vitalnega znaka na isti način vendar z različno pogostostjo za isto obdobje.

Slika 20: Nabor predpisanih meritev – primer (Vir: SB Celje) V postopek evidentiranja rezultatov meritev smo vključili varnostni mehanizem, ki vpliva na višanje pozornosti izvajalca intervencij: • Vijolična črta na seznamu označuje trenutni čas. • Meritve, ki so bile v oknu za predpisovanje označene kot zaključene, so v

seznamu sivo obarvane. Vnos rezultatov za slednje ni mogoč. • Planirane ure za posamezne meritve v časovni vrsti označuje temno modra črta

v ustreznem časovnem razdelku. Dejansko izvedene meritve pa so: o zelene - če so bile meritve izvedene v skladu s predpisom, o oranžne - če je meritev bila izvedena, vendar ne v skladu s

predpisano pogostostjo, o rdeče - če meritev ni bila izvedena.

Vnos rezultata je sestavljen iz: A - Številčne vrednosti rezultata; B - Standardnega opažanja (izbira iz šifranta) in C - Dodatnega opažanja (vnos prostega teksta). V primeru, da gre za meritev, ki je sestavljena iz dveh vrednosti (npr. krvni tlak),




sta na voljo dve polji za vnos rezultata. Iz istega razloga sta na voljo dve polji za vnos standardnega (šifriranega) opažanja.

Slika 21: Evidentiranje rezultatov meritev (Vir: SRC Infonet 2011)

Dieta, ki jo prejema pacient je vidna v panelu Dieta označenim s posebno ikono. Prikazana je dieta za vsak posamezni dan, in je sestavljena iz 3 delov: Dieta, Napitek in Dodatek. V kolikor je bila dieta tekom dneva spremenjena (za določen dan imamo tako več zapisov diet) se na e-TTL-ju prikaže zadnja spremenjena dieta. V kolikor želimo več informacij o pacientovi dieti, to storimo s klikom na polje dieta in se odpre okno Pregled diet pacienta, ki jih je pacient prejel do trenutnega dneva in sicer v obliki seznama (Slika 22). Aktualna dieta (dieta, napitek in dodatek) je označena z oranžno barvo.

Slika 22: Seznam diet – primer (Vir: SRC Infonet 2011)

Predpis terapije in naročanje izvajanja Predpisovanje terapije smo razdelili v 3 sklope: nov predpis zdravila ali infuzije, ter pogosti predpisi. Z vnaprejšnjo pripravo šifranta pogostih predpisov zdravnik porabi manj časa za predpis ob bolniški postelji( npr. Lekadol 500 mg 3 x na 8 ur). Po vpisu zdravila (izbor iz šifranta zdravi) in doziranja lahko zdravnik označi opcijo »Ne spreminjaj« v primeru, da zdravnik ne dovoljuje, da se v kateremkoli primeru namesto predpisanega zdravila uporabi kakšno drugo (nadomestno) zdravilo. Z določitvijo »Frekvence« zdravnik določi kdaj so pričakovane aplikacije zdravila. Z določitvijo »Tolerance« zdravnik določi v katerem časovnem obsegu glede na predviden čas aplikacije je aplikacija še vedno izvedena v skladu s predpisom (Slika 23). »Začetek« in »Konec« določita čas veljavnosti predpisa. Predvidene aplikacije sistem samodejno generira za obdobje veljavnosti predpisa.




Zdravnik v osnovi mora določit sestavo infuzije katero želi prepisati. Sestavo infuzije določajo infuzijska raztopina (en odmerek - steklenica) in zdravila (poljubni odmerki). Zdravnik določi v kakšni količini in s kakšno frekvenco želi, da bo infuzija aplicirana ter druge parametre predpisa. Na osnovi izbrane sestave infuzije in njenega pretoka (oziroma trajanja), sistem sam izračuna »Skupno količino« in »Skupno trajanje« posamezne aplikacije infuzije. Z omenjenimi varnostnimi mehanizmi vplivamo na višanje pozornosti pri predpisovanju terapije, hkrati pa vplivamo na zmanjševanje napak pri izračunu parametrov.

Slika 23: Obrazec za predpis infuzije (Vir: SRC Infonet 2011) Evidentiranje podatkov o izvajanju terapije Sistem uporabnikom omogoča evidentiranje izvajanja terapije in sicer na dva načina: izvajanje pri enem pacientu ali za več pacientov. Evidentirajo se: • planirane delitve po predpisu - delitve katere so predpisom planirane ob

določeni uri; • dodatne delitve po potrebi - če je na predpisu označena opcija »po potrebi«; • izredne delitve - če je poleg planirane delitve po enakem predpisu aplicirana

še ena doza; • nujne delitve - delitve brez zabeleženega predpisa (predpis se ob evidenci

nujne delitve samodejno ustvari in mora biti potrjen s strani zdravnika, ki je nujno delitev zahteval).




Medicinska sestra glede na plan in proces dela lahko izbere različne načine vpogleda v predpisano terapijo: po izbrani skupini pacientov (vsi pacienti, oddelek, soba), po izbrani uri in izbrani skupini pacientov (Slika 24), po načinu aplikacije ali pa le za enega pacienta. Ta način omogoča hitrejšo pripravo potrebnega materiala in zdravil za izvajanje aplikacij oz. boljšo organizacijo dela. Okno Pregled delitev prikazuje planirane aplikacije s podatkom o uspešnosti njihove realizacije kot tudi vse ne planirane aplikacije. Pregled delitev za enega pacienta prikazuje predvidene aplikacije za izbranega pacienta od začetka zdravljenja. Terapije so prikazane po enakem vrstnem redu kot na e-TTL in sicer prej zaključene terapije so bolj na dnu seznama, še nezaključene terapije so na vrhu seznama in sicer od najnovejše na vrhu proti starejšim terapijam. Za vsako aplikacijo lahko evidentiramo naslednje podatke: • apliciran odmerek • razlog odstopanja od predpisanega odmerka; • čas aplikacije (v primeru infuzije čas začetka in čas konca infuzije); • razlog izredne delitve; • razlog nujne delitve; • tekst opažanja; • porabljene artikle (naziv, količina, uspešnost, zamenjava za). Če so pričakovane vrednosti podatkov predvidene predpisom (odmerek ali čas), potem se te pričakovane vrednosti izpišejo nad vnosnim poljem podatka. Ko so podatki enkrat shranjeni ni več možno popravljati zapisa. Podatki so ustrezno pobarvani glede na odstopanja od procesa ali predpisanih vrednosti: • rdeče - če apliciran odmerek ni enak predpisanem odmerku (v primeru

planirane delitve); • oranžno - če je ura aplikacije izven tolerance predpisane za uro aplikacije; • zeleno - če so podatki o delitvi v skladu z predpisom. Podatki o odstopanjih v procesu izvajanja aplikacij ter razlogi tvorijo bazo podatkov in informacij za nadaljnje analize o uspešnosti procesa in dejavnikih, ki vplivajo na ta odstopanja. Na podlagi teh analiz lahko opredelimo korektivne ukrepe in določimo področja za izboljšave.




Slika 24: Pregled delitev za več pacientov (Vir: SRC Infonet 2011) Vpogled predpisane / izdane terapije na e-TTL V panelu Terapija je možno pregledati vse predpisane terapije za posameznega pacienta v času hospitalizacije (Slika 25). Število na enkrat vidnih terapij je odvisen od velikosti zaslona in števila v oknu prikazanih dni. Novejše terapije so prikazane na vrhu seznama terapij. Z uporabo drsnika je mogoče pogledat tudi nižje prikazane »skrite« terapije. Na levi strani panela so akcije za razširitev / skrčitev panela ter filtriranje prikazanih terapij, ki omogoča omejitev prikaznih terapij le na aktivne, zaključene ali vse terapije. Eno okence na prikazu terapij ustreza enem dnevu ene terapije. Vsako okence je sestavljeno iz polja za tekst predpisa, dodatnih podatkov o terapiji ter časovnice predpisa.




Slika 25: Primer prikaza terapij na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) Na prvem vidnem dnevu predpisa je prikazan tekst predpisa (tudi če je zaključek predpisa v istem dnevu). Na vsakem podaljšanem dnevu predpisa (začetek je pred tem dnevom, konec je za tem dnevom) je vidna puščica. Na dnevu zaključka predpisa (če ni začetek in zaključek v istem dnevu) je vidno: • oznaka za zaključeno terapijo - če predpis ima status »zaključen« ; • siv (bled) tekst - če predpis nima statusa »zaključen« in je današnji dan; • nič (ni teksta) - če predpis nima statusa »zaključen« in ni današnji dan. Dodatni podatki o terapiji vključujejo: Zaporedni dan terapije; Tip terapije (Bolnišnična, Stalna (predpis) in Pacient prinesel s seboj); ali je ta dan prišlo do zamenjave zdravila pri izvajanju terapije in ali je ta predpis ustno naročen brez prisotnosti zdravnika. Ta zapis pozneje mora biti potrjen ali zavrnjen. V dnu vsakega od okenc terapije je prikazana časovnica delitev za ta dan. Na časovnici so s temno modro spodnjo črto prikazane predvidene ure delitev. V primeru infuzije je z temno modro črto prikazana predvidena ura začetka infuzije in s svetlo modrimi črtami predvidene ure do konca infuzije. Pri izrednih delitvah in delitvah po potrebi se temno modra spodnja črta ne prikaže. Kvadratki na časovnici prikazujejo uspešnost izvajanja terapije. Kot smo že v prejšnjem podpoglavju opisali zelen kvadratek označuje uspešno izvedeno delitev (pravočasno in v predvideni količini), rumeni pomeni delitev ob nepravem času (predčasno, ali zamujeno), rdeč neuspešno (odstopanje od predvidene količine)




ter črn neznano (uspešnost delitve ni bilo mogoče samodejno opredeliti). Izredne delitve so vedno rdeče barve (Slika 26). Pri infuzijah se med trajanjem infuzije izrisujejo svetli kvadratki zelene ali rumene barve v odvisnosti od pravočasnosti začetka aplikacije infuzije. Če je tekom dneva prišlo do spremembe predpisa (enkrat ali večkrat), potem je ura spremembe terapije označena z rumeno zastavico, delitve na predpisu pred spremembo pa prikazane s praznim kvadratkom. Če je več kot ena delitev bila izvedena v eni uri, potem je kvadratek na pol temno moder pri čem barva druge polovice kvadratka ustreza najbolj kritični delitvi (najbolj kritična je črna, pa rdeča, pa rumena pa zelena). Na časovnici je z neizpolnjeno rdečo zastavico prikazan tudi čas veljavnosti predpisa. Po tem času ta predpis ne bo več aktiven, oziroma nima s predpisom naročenih delitev. Ko je enkrat čas zaključka predpisa dosežen zastavica postane izpolnjena. Posebej je pomembno je, da zdravnik predpis tudi obvezno »Zaključi« akcijo po kateri se na predpisu prikaže oznaka za zaključeno terapijo.

Slika 26 : Indikatorji sledenja odstopanj (Vir: SRC Infonet 2011)

Diagnostika na e-TTL Na panelu Naročila diagnostike so za vsak dan prikazane naročene preiskave, skupaj s statusom, v katerem se trenutno nahajajo (Slika 27). Ikone, ki označujejo posamezno preiskavo in stanje, v katerem se naročilo nahaja, so prikazane v skladu z matriko (Slika 28). Na e-TTL se za vsak dan prikazuje do 10 naročenih preiskav. V kolikor jih je več in jih želimo videti vse, kliknemo na eno od ikon in se odpre se okno »Naročila




diagnostike«. Na njem je mogoče videti tudi ostale naročene preiskave znotraj aktualnega bivanja, vključno z vsemi podrobnostmi ter rezultati že izvedenih naročil.

Slika 27: Naročila diagnostike na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011)

Slika 28: Matrika ikon diagnostike (Vir: SRC Infonet 2011)

Izvidi fizioterapije so vidni v panelu Fizioterapija. Za vsak dan je prikazan zadnji zapisani izvid tega dneva. Če želimo videti še starejše zapise (v kolikor seveda obstajajo) jih lahko razširimo preko cele vidne površine. Posamezen zapis prikazuje datum in uro izvedbe ter izvajalca naročene aktivnosti. V kolikor se izvajalec v sklopu serije fizioterapij zamenja, se med dvema zapisoma pojavi oranžna črta (Slika 29).




Slika 29: Fizioterapija na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) Na podoben način je možno upravljanje s podatki o konziliarnih pregledih, opisih zdravljenja in dodatnih opažanjih.

5.5 TESTIRANJE MODELA V PRAKSI

Prototip delujoče programske rešitve predlaganega modela je bil testiran na Oddelku za pediatrijo v SB Celje (Prijatelj in drugi, 2011). V tem poglavju so predstavljene posamezne faze testiranja in pripadajoči rezultati. Rezultati testiranja so povzeti v obliki zapaženih prednosti, pomanjkljivosti, priložnosti in nevarnosti, tj. v obliki analize SWOT (ang. Strengths, Weaknesses, Opportunities, Threats).

Testiranje in ocena funkcionalnosti grafičnega vmesnika V mesecu septembru 2010 smo izvedli prvo testiranje prototipne rešitve. Namen testiranja prototipa je bilo ugotoviti ali grafični vmesnik zadosti z izbrano obliko, ter ali je uporabniku prijazen (nedvoumnost ukazov, konsistentnost uporabljenih gradnikov, barv). Prav tako smo želeli preveriti izbrane segmente za dinamično prilagajanje vsebine. Testiranje smo izvedli po pripravljenih scenarijih, ki posnemajo proces dela z e-TTL: izbiranje pacienta iz seznama ležečih na oddelku; pregled diagnoz; postopki; pregled opazovanj stanja pacienta (zdravnikove opombe); vpogled v terapijo na TTL in njene detajle; vpogled v zaključene terapije; spreminjanje statusa terapije; priprava pregleda terapije za delitev; beleženje izvajanja terapije (kot predpisano, kjer so spremembe glede na predpis in po potrebi).




Vsak scenarij je najprej izvedel povezovalec testiranja, uporabnik je po tem scenarij samostojno ponovil. Izvedbo scenarijev smo tudi ocenili in sicer iz več vidikov: prikaz informacij, način beleženja podatkov, ter podpora procesu dela. Prvo ocenjevanje scenarijev so izvedle medicinske sestre, drugo ocenjevanje pa zdravniki. Uporabnik je izvedel vse načrtovane scenarije. Analiza ocen scenarijev kaže, da je splošna oblika prikaza e-TTL ustrezna. Z oceno »odlično« je ocenjena navigacija med odprtimi okni e-TTL-ja za različne paciente. Od 12 scenarijev je 75% ocenjenih z oceno »prav dobro«. Uporabniki niso izrazili zahtevo po večjih funkcionalnih spremembah ampak le po manjših izboljšavah grafičnega vmesnika. Nekoliko slabše so bili ocenjeni scenariji beleženja dane terapije in sicer zaradi: • načina zajema podatkov ker še ni beleženja s pomočjo črtne kode; • beleženja dane terapije, ko predpis še ni bil vnesen v sistem. Glede na to, da rešitev ponuja le evidentiranje izdajanja predpisane medikamentozne terapije se je odprlo vprašanje ali sme izvajalec zabeležiti dano terapijo, ki ni predhodno vpisana (načrtovana) v elektronskem sistemu. Praviloma pa se terapija ne sme izvajati dokler predpis ni zapisan s strani nosilca zdravljenja – zdravnika. V praksi pa medicinska sestra izvaja terapijo, ki jo je zdravnik naročil ustno, podatke pa zabeleži na papirnato obliko TTL. S stališča beleženja porabe zdravil, materiala in opravljenega dela rešitev mora omogočiti beleženje izvedenih aktivnosti tudi brez predpisa, vendar mora biti predpis pozneje potrjen s strani zdravnika.

Testiranje in ocena varnostnih mehanizmov V programsko rešitev smo vgradili mehanizme preprečevanja napak pri evidentiranju ali interpretaciji podatkov: • S posebnimi barvnimi oznakami se prikazujejo odstopanja od referenčnih

vrednosti pri vitalnih znakih in laboratorijskih izvidih. • Kritični podatki so grupirani in vidni v »Glavi« e-TTL. • Onemogočen je vnos dveh predpisov za merjenje istega vitalnega znaka na isti

način vendar z različno pogostostjo za isto obdobje. • Ob predpisu infuzij sistem izračuna »Skupno količino« in »Skupno trajanje«

posamezne aplikacije infuzije. • S posebnimi barvami so označeni statusi naročil, izvedenih meritev, terapij,

diet, fizioterapije ter drugih kliničnih postopkov in posegov. Na ta način so vidna odstopanja od načrtovanega procesa dela.

• Pri evidentiranju podatkov se uporabljajo standardni šifranti in procedure. Rešitev zagotavlja bazo znanja o odstopanjih v procesu zdravljenja in informacije za popravne ukrepe, ki jih je mogoče uporabiti kot vir za preprečevanje nastanka napak v prihodnje in kot orodje za usposabljanje za nove zaposlene.




Z uporabo takšnega sistema lahko zagotavljamo tudi visoko raven varnosti pacientov in visoko kakovost obravnave pacienta. Študije kažejo na to, da so se z uporabo takšnih sistemov zmanjšale napake pri zdravljenju za 71 in 86 odstotkov (Johnson in drugi, 2002). Izkušnje kažejo, da z vgrajevanjem varnostnih mehanizmov v programskih rešitvah lahko vplivamo na nivo pozornosti izvajalcev zdravstvene oskrbe in s tem na izboljševanje procesa zagotavljanja varne oskrbe pacienta (Prijatelj in drugi, 2010). Sistem opozarjanja na odstopanja med planiranimi in izvedenimi postopki ni preveč navdušil medicinskih sester saj je v naši družbi še vedno miselnost »iskanja krivca za napake« in ne iskanja napak v sistemu. Ko so ugotovile, da je to lahko priložnosti za izboljšave v organiziranosti procesa dela so uvedbi mehanizmov za preprečevanje napak postale bolj naklonjene. Zdravniki in medicinske sestre so pozitivno ocenili vgrajene varnostne mehanizme in se zavedajo, da je to pomemben element v zagotavljanju kakovostne in varne zdravstvene oskrbe, osnova za iskanje priložnosti za izboljšave v procesu zdravljenja, ter podlaga za raziskovanje in učenje.

Testiranje in ocena programske rešitve V maju 2011 smo ponovno testirali dopolnjeno različico prototipne rešitve. Namen testiranja je bil: • ugotoviti ali so uporabniki zadovoljni z želenimi dopolnitvami grafičnega

vmesnika; • ali je zagotovljena podatkovna integracija z bolnišničnim sistemom; • ustreznost funkcionalnosti rešitve. Zdravniki in medicinske sestre so samostojno testirali scenarije, ki so bili zastavljeni že ob prvem testiranju. Z izboljšavami grafičnega vmesnika in ob testiranju funkcionalnosti rešitve so bili zelo zadovoljni. Zelo dober odziv je bil pri zdravnikih. Ponavadi slovenski zdravniki ne želijo uporabljati obstoječe programske rešitve, ker so preveč administrativne narave in menijo, da so predvsem namenjeni obračunu zdravljenja in ne celotnem procesu. Poleg tega se v slovenskih bolnišnicah večinoma uporabljajo stacionarni računalniki in zato za delo ob pacientovi postelji zdravstveno osebje potrebuje papirnato dokumentacijo. e-TTL večina ocenjuje kot revolucionarno izboljšavo v procesu dela vendar tudi nujno spremembo v klinični kulturi. Manjši delež zdravnikov spremlja testiranje z dozo skeptičnosti in pričakujemo zavračanje sprememb. Medicinske sestre so zelo zadovoljne z rešitvijo vendar še vedno pričakujejo, da bo ob implementaciji deloval tudi sistem branja črtnih kod (pacientove zapestnice, zdravil, materiala). Bolnišnični informacijski sistem že ima tovrstno funkcionalnost in se povezuje z e-TTL. Za razliko od prvega testiranja, ko niso bile preveč naklonjene varnostnim mehanizmom, so ob tem testiranju intenzivno sodelovale z novimi idejami za nadaljnje dopolnitve (npr. medsebojna reakcija zdravil;




povezave med zdravili za nižanje pritiska in trenutno izmerjenim krvnim pritiskom). Na podlagi strukturiranih intervjujev, vprašalnikov in opazovanja procesov v fazi drugega testiranja smo opredelili slednje pozitivne karakteristike e-TTL: • Uporabniški vmesnik je prijazen do uporabnika. To pomeni, da je vezan na

vlogo uporabnika, je enostaven ter ohranja obliko in način predstavljanja povzetka zdravstvenega stanja in načrta zdravljenja kot je sedaj na papirni različici – torej v obliki razpredelnice.

• Uporaba barv, simbolov oz. slikovnih asociacij, grafičnih elementov in uporaba časovnih trakov za potrebe vizualizacije dogodkov v času hospitalizacije pozitivno vplivajo na kognitivne sposobnosti uporabnika.

• Navigacija je logično načrtovana. • Omogočeno je enostavno spreminjanje velikosti posameznih elementov

menija. • Dostop do pacientovih podatkov je skozi skupno vstopno točko, kar pomeni

hitri dostop do razpoložljivih informacij. • Rešitev omogoča hitro in enostavno delo uporabnikom podatkov. • Zagotovljena je standardiziranost in interoperabilnost. • Podatki, ki so registrirani v drugih kliničnih aplikacijah so na voljo v e-TTL in so

prikazani na ustrezen in konzistenten način. Na ta način je zagotovljena podatkovna in prezentacijska integracija.

• Rešitev ima vgrajene mehanizme za preprečevanje napak (uporaba šifrantov) in odstopanj od načrtovanih procesov.

• Vsebuje bazo podatkov o odstopanjih, ki je pomembna za nadaljnje analize. • Omogoča nedvomno identifikacijo uporabnikov, ki so obdelovali podatke

(evidentirali, pogledali, popravljali, natisnili). • Omogoča evidentiranje opravljenih storitev in porabljenega materiala, kar je

osnova za obračun zdravljenja. • Omogoča boljšo komunikacijo. • Omogoča racionalizacijo dela in brezpapirno administriranje podatkov. • Omogoča hitrejše obdelave podatkov za analize in podporo odločanju. • Zahteva uporabo sodobne IKT. S tem so odpravljene pomanjkljivosti v procesu zdravljenja, ki smo jih opredelili v fazi analize procesa. Izbor mobilnih naprav za zajem podatkov Uporabnost in izbira ustreznih prenosnih računalnikov za podporo procesu dela je zelo pomembna. Posamezne faze procesa evidentiranja podatkov se lahko izvajajo na različnih deloviščih. Zdravnik lahko načrtuje zdravljenje v zdravniški sobi, ambulanti, ob pacientovi postelji. Izvajalci zdravljenja pa podatke evidentirajo ob samem izvajanju, oz. ob bolniški postelji. Zato je potrebno skrbno načrtovati na katerih napravah mora e-TTL aplikacija brezhibno delovati. Iz stališča prenosljivosti je želena čim manjša naprava, med tem ko je zaradi zahtevane vsebine, ki se mora prikazati in tudi urejati, primerna velikost ekrana najmanj 12''.




Predvsem delo medicinske sestre zahteva, da pri izvajanju pacientovega zdravljenja ima na razpolago potrebne medicinsko tehnične pripomočke in potreben nabor zdravil. To pomeni, da potrebuje tudi ustrezni prostor in delovno površino ob bolniški postelji. Evidentiranje izvedenih aktivnosti mora biti omogočeno tudi stoje. Na trgu je različna ponudba mobilnih naprav, ki so ročno prenosljive ali pa na vozičkih. Testirali smo možnost uporabe nove generacije prenosnikov, ki so v povezavi z bolnišničnim sistemom preko brezžične povezave, imajo najmanj 8 ur avtonomije (brez električnega napajanja) in so uporabni tudi v operacijskih sobah. Opredelili smo najpomembnejše lastnosti prenosnikov: • popolna mobilnost; • visoko zmogljiva procesna oprema • zaslon visoke ločljivosti in ustrezne velikosti za prikazovanje razpredelnic e-

TTL; • zaslon na dotik ali upravljanje s pisalom; • integriran čitalnik črtne kode ali RFID; • podpora brezžične povezljivosti preko Wi-Fi standardov; • najmanj 8 ur avtonomije ali manj v kombinaciji z rezervno baterijo; • nizka teža; • čvrsto in odporno ohišje za lahko in varno rokovanje z napravo; • naprava mora biti iz materialov, ki so odporni na čiščenje z dezinfekcijskimi

sredstvi. Uporaba mobilnih naprav v procesu zdravljenja in prehod iz papirnate dokumentacije v elektronsko zahteva reorganizacijo procesov, spremembo miselnosti in organizacijske kulture. Zato je pomemben del pri uvajanju novih tehnologij v klinično prakso predvidevanje in preprečevanje nastanka napak zaradi uporabe nove tehnologije in novega načina dela (Prijatelj in drugi, 2010). 5.5.1 KRITIČNA ANALIZA REZULTATOV TESTIRANJA Na osnovi vseh testiranj in njihovih rezultatov je bila izdelana analiza prednosti, pomanjkljivosti, priložnosti in nevarnosti oz. SWOT analiza. Ugotovitve so prikazane v Tabeli 10. Pri nadaljnjem razvoju je najprej potrebno vključiti podporo procesu zdravstvene nege v celoti ter skušati standardizirati podatke, ki so v opisni obliki. Rešitev je dobra osnova za nadaljnji razvoj v smislu vgrajevanja mehanizmov za preprečevanje napak v posameznih fazah procesa zdravstvene obravnave pacienta. Baza podatkov o odstopanjih pa je podlaga za nadaljnje analize in izboljševanje procesov. Da bi spodbudili tudi druge oddelke za uvedbo rešitve je potrebno širiti informacije o primerih »dobre prakse«, izkušnjah in koristi. Rešitev ne le avtomatizira določene procese ampak je tudi pomoč pri organizaciji dela, kontroli izvajanja načrtovanih postopkov ter pomoč kognitivnim procesom.




Prednosti Slabosti

• Enostaven in hiter dostop do informacij o celotnem zdravljenju skozi eno vstopno točko. Zagotovljena je podatkovna in prezentacijska integracija.

• Zagotovljena je standardiziranost in interoperabilnost.

• Uporaba sodobne tehnologije in avtomatizacija določenih procesov.

• Rešitev ima vgrajene mehanizme za preprečevanje napak (uporaba šifrantov) in odstopanj od načrtovanih procesov.

• Racionalizacija dela in brezpapirno administriranje podatkov.

• Hitrejša obdelava podatkov za analize in podporo odločanju.

• Rešitev ni samostojna. Osnovni demografski podatki, podatki o hospitalizaciji in nekateri klinični podatki (medicinske diagnoze, alergije) se evidentirajo v BIRPIS21.

• Rešitev le delno podpira proces načrtovanja in izvajanja postopkov zdravstvene nege.

• Nerazpoložljivost nekaterih podatkovnih virov predvsem glede podatkov o zalogah zdravil.

• Težavnost pridobivanja podatkov za nekatere analize ker podatki niso strukturirani (npr. opažanja).

• Podvajanje nekaterih podatkov v različnih bazah podatkov (npr. laboratorijski izvidi, prehrana).

Priložnosti Nevarnosti • Rešitev je dobra osnova za nadaljnji

razvoj v smislu vgrajevanja mehanizmov za preprečevanje napak v posameznih fazah procesa zdravstvene obravnave pacienta.

• Baza podatkov o odstopanjih je podlaga za nadaljnje analize in izboljševanje procesov.

• Previsoki stroški IKT za uvedbo rešitve na drugih oddelkih.

• Odpor izvajalcev zdravstvenih storitev (predvsem zdravnikov) do uporabe rešitve in pripadajočih organizacijskih sprememb.

• »Slepo zaupanje« v informacije in zmanjšanje strokovne pozornosti ter opustitev kritičnega razmišljanja.

• Posvečanje računalniku namesto pacientu.

Tabela 10: SWOT analiza prototipne rešitve

5.5.2 VPLIV REŠITVE E-TTL NA DEJAVNIKE TVEGANJ Sprejem pacienta Glede na to, da sta centralni bolnišnični sistem BIRPIS21 in e-TTL integrirana lahko trdimo, da je predlagan organizacijsko informacijski model že v fazi sprejema pacienta podpora procesu. Ob prihodu pacienta v bolnišnico zdravstvena administratorka na podlagi napotnice, kartice zdravstvenega zavarovanja in druge zdravstvene dokumentacije izvede administrativni sprejem v bolnišnični informacijski sistem BIRPIS21. Pacient je lahko sprejet iz specialistične ambulante, intenzivne prve pomoči, direktno iz operacijskega bloka ali drugega oddelka. Sprejem je lahko planiran ali neplaniran. Z uporabo KZZ in on-line sistema za dostop do podatkov o zavarovanju se podatki prenesejo v BIRPIS21. Administratorka evidentira še podatke iz napotnice (vrsta in razlog obravnave, napotni zdravnik, napotna diagnoza). V sistemu se generira številka bolnišnične




obravnave za pacienta. Podatki o pacientu (priimek in ime, datum rojstva, številka bolnišnične obravnave) se lahko natisnejo v tekstovni obliki in v obliki črtne kode na zapestnico in / ali nalepko. V tej fazi je rešitev podpora procesu zdravljenja in lahko vpliva na dejavnike komuniciranja in informiranja, predvsem na popolnost in vrednost informacije (demografski podatki o pacientu, podatki o zavarovanju, medicinsko tehničnih pripomočkih). Te informacije v trenutku zbiranja podatkov ne dajejo videz pomembnosti vendar se v prihodnosti izkažejo za zelo pomembne. Če jih ne evidentiramo je možno, da bo prišlo do izgube ali neustrezne izrabe teh informacij, ki so pomembne v poznejši fazi zdravstvene oskrbe. Npr. ni zagotovljena nedvoumna identifikacija pacienta, napačna identifikacija pacienta pa povzroči kršitev pravila »Pravemu pacientu pravo zdravilo« in s tem napako v procesu zdravljenja. Ocenjevanje stanja, določanje diagnoz in načrtovanje zdravljenja V primeru, da je pacient že bil obravnavan v bolnišnici so podatki o njegovih prejšnjih zdravljenih shranjeni v bazah in dostopni pooblaščenim uporabnikom. Na podlagi ocene stanja in napotne dokumentacije zdravnik ob sprejemu določi sprejemno medicinsko diagnozo in definira načrt zdravljenja. Določi nabor standardnih aktivnosti (parametri, ki se spremljajo na TTL) in dodatne aktivnosti, ki se bodo spremljale v procesu zdravljenja (naroči izvajanje laboratorijskih in diagnostičnih preiskav, storitve tujih zavodov, terapijo in prehrano). Medicinska sestra izvede delno ocena stanja, ki obsega zajemanje tistih podatkov, ki so sicer sestavni del celostne ocene stanja. Administrativni, sprejemni podatki, pacientova anamneza in status, ter naročila za izvajanje aktivnosti se prenesejo v modul e-TTL. Po sprejemu pacienta v proces zdravstvene obravnave medicinska sestra prične z izvajanjem procesa ZN. Oblikuje negovalno anamnezo, določi negovalno diagnozo in pripravi načrt izvajanja ZN. Tudi v tej fazi je rešitev podpora procesu zdravljenja in lahko vpliva na več dejavnikov nastanka napak. Izkušnje in znanje sta dve od glavnih dejavnikov, ki vplivajo na odločitev. S kombinacijo razpoložljivih podatkov iz bolnišničnega sistema in novo zajetih podatkov, na podlagi izkušenj in znanj se viša kognitivna sposobnost za razlago podatkov, kar pa vpliva na višjo diagnostično natančnost. Ocenjevanje stanja in določanje diagnoz vključuje organiziranje novih in že znanih informacij. Informacije, ki so shranjene v sistemu so dostopne vsem članom zdravstvenega tima. S takšnim sistemom lahko pozitivno vplivamo na komuniciranje, informiranje, ter kreativno in kritično razmišljanje, s tem pa tudi na strokovno pozornost. Izvajanje načrta zdravljenja in zdravstvene nege Pri izvajanju načrtovanih aktivnosti je zelo pomembno, da vključimo možne kontrole še pred samo izvedbo. V rešitev e-TTL so vgrajeni mehanizmi opozarjanja na neskladja in odstopanja od načrtovanega procesa. Izvajalec postopka mora še pred izvedbo aktivnosti (intervencija, postopek, poseg) evidentirati načrtovano aktivnost. Npr. še pred dajanjem zdravila mora medicinska sestra z uporabo čitalnika črtne kode odčitati kodo na zapestnici pacienta. Sistem primerja




identifikacijo pacienta (zapestnica s črtno kodo) z identifikacijo pacienta v sistemu, kateremu je predpisana aplikacija zdravila. Prav tako mora še pred aplikacijo odčitati črtno kodo zdravila. V primeru odstopanja sistem opozori na možni nastanek napake »Napačen pacient« ali »Napačno zdravilo«. Na uspešnost izvajanja intervencij vplivajo razmere v delovnem okolju, osebne lastnosti medicinske sestre in stanje pacienta. Intervencije se izvajajo v skladu z načrtom zdravstvene nege in z upoštevanjem standardov, dodatnimi navodili ter časovno opredelitvijo. Medicinska sestra na podlagi različnih parametrov izbere na kakšen način lahko sistem pomaga pri načrtovanju izvajanja intervencij. Lahko izbira seznam pacientov po urah delitve, posameznih lokacijah ali pa le terapijo za enega pacienta. V sistem so vgrajeni tudi varnostni mehanizmi, ki po izvedbi beležijo odstopanja od načrta. V primeru odstopanj je potrebno evidentirati razloge za odstopanja. Na ta način se gradi baza vzrokov odstopanj, ki je podlaga za analize in iskanja možnosti za odpravo pomanjkljivosti v procesu. Tudi v tej fazi e-TTL pozitivno vpliva na komuniciranje, informiranje, kreativno in kritično razmišljanje, s tem pa tudi na večanje znanja in izkušenj, ter strokovno pozornost. Vrednotenje uspešnosti izvajanja načrta Dokumentiranje izvedbe posameznih aktivnosti je pomembno za sprotno vrednotenje zdravljenja in zdravstvene nege. Kontinuirano zajemanje podatkov o izvajanju je pomembno za novo oceno stanja. Kot smo že prej omenili so informacije, ki so shranjene v sistemu dostopne vsem članom zdravstvenega tima. Bolnišnični sistem BIRPIS21 je integriran z laboratorijskim IS in IS za naročanje prehrane. Omogoča povezavo z radiološkim IS, lekarniškim, mikrobiološkim in drugimi kliničnimi sistemi. Te povezave so trenutno še v fazi implementacije. Ker e-TTL omogoča dostop do pacientovih podatkov skozi skupno vstopno točko vpliva na komuniciranje, informiranje, kreativno in kritično razmišljanje, posledično pa tudi na strokovno pozornost. Poleg tega vpliva na večanje znanja in izkušenj. Odpust pacienta Po zaključku ambulantne ali bolnišnične obravnave se izvede odpust pacienta. Ob tem se zbrani podatki povzamejo in pripravijo za posredovanje napotnem zdravniku, zdravniku specialistu, pacientu in po potrebi drugim ustanovam. Ob odpustu morajo biti vsi podatki potrjeni s strani izvajalcev zdravstvene obravnave in zdravstvene nege. Sistem omogoča združevanje podatkov iz različnih informacijskih virov v enovit zapis o pacientu (elektronski zdravstveni karton). Zaradi še neurejene zakonodaje in infrastrukture na področju elektronske izmenjave podatkov v zdravstvu v Sloveniji se podatki trenutno le izpišejo in verificirajo. e-TTL je podpora zaključni fazi procesa zdravstvene obravnave pacienta.




5.6 ANALIZA PRENOVLJENEGA PROCESA Na podlagi analize prenovljenega procesa ugotavljamo, da je nov organizacijsko informacijski model (v nadaljevanju OIM) oz. uvedba in integracija e-TTL v bolnišnični informacijski sistem pomembno vplivala na komunikacijo in informiranje, kritično razmišljanje, izkušnje in znanje, s tem pa na strokovno pozornost izvajalcev zdravstvene oskrbe, kar je osnova varne obravnave pacienta (Slika 30). Posledično pozitivno vpliva na kakovost in racionalno izrabo virov (kadri, čas, material, oprema). Izkušnje in znanja, ki nastajajo ob uporabi novega organizacijsko informacijskega modela so podlaga za analize, pripravo novih modelov za izboljšanje procesov in / ali delov celotnega informacijskega sistema bolnišnice. Primer vpliva dejavnikov tveganja na strokovno pozornost smo prikazali na Sliki 31. Z rdečim smo označili na katere dejavnike je pozitivno vplivala uvedba e-TTL in nov OIM. Rešitev omogoča enostaven dostop do demografskih in kliničnih podatkov o pacientu skozi eno vstopno točko, transparentnost zdravstvene oskrbe in višjo učinkovitost dela saj je podpora vsakodnevnim aktivnostim, načrtovanju in izvajanju procesa zdravljenja in ZN, odločanju, znanstveno-raziskovalnem delu in izobraževanju. Z uporabo e-TTL, novim načinom dela in organiziranja informacij preprečujemo izgubo podatkov med zdravstveno oskrbo, pozitivno vplivamo na pretočnost informacij in komunikacijo, ki je temeljna lastnost procesa ZN. Kot smo že omenili v poglavju 3.3 je elektronska podpora pripomoček za evidentiranje velikega števila pomembnih informacij, povezovanje razpršenih virov ter osnova za odločanje, načrtovanje in vrednotenje procesa ZN. V fazi uvajanja rešitve v klinično prakso je potrebno je v največji meri predvideti organizacijske spremembe, ki bodo nastale z uvedbo ter jih predstaviti uporabniku kot pozitiven razvoj in ne kot dodatno obremenitev pri delu. Uvajanje rešitve zahteva pozornost usmerjeno na organizacijsko kulturo in prav tako na človeške faktorje. Metode, ki smo jih uporabili pri izdelavi organizacijsko informacijskega modela preprečevanja napak v procesu ZN so uporabne za vse posamezne segmente v procesu zdravljenja in zdravstvene nege. Potrebno je načrtovati vgradnjo sistemskih varnostnih mehanizmov za preprečevanje napak v programske rešitve oz. informacijske sisteme zdravstvenih ustanov. Še posebej je pomembno vključiti te mehanizme v začetni fazi procesa oz. že ob prvem stiku s pacientom in v fazi ocenjevanja stanja. Z vsako zaznano in korigirano napako lahko preprečimo nastanek napak v nadaljnjih fazah procesa ter s tem pozitivno vplivamo na kakovostno in varno zdravstveno oskrbo pacienta.




Slika 30: Vpliv e-TTL na dejavnike tveganj v procesu zdravstvene nege

Slika 31: Vpliv OIM in e-TTL na dejavnike tveganj, ki vplivajo na strokovno

pozornost




5.7 OCENA IZVEDBE KOREKTIVNIH UKREPOV V poglavju 5.3. smo prikazali možne korektivne ukrepe za preprečevanje napak v procesu načrtovanja in izvajanja postopka aplikacije zdravil: uvedba črtne kode, elektronsko podprt proces načrtovanja in izvajanja zdravljenja, elektronsko podprt proces planiranja kadra in kontrola zalog zdravil. Za izvedbo korektivnih ukrepov bi potrebovali posodobitev in povezavo treh informacijskih sistemov: bolnišnični, lekarniški in kadrovski. Zaradi pomanjkanja resursov in manjšega vpliva na dejavnike tveganj smo se odločili, da se elektronsko podprt proces planiranja kadra in kontrole zalog zdravil izvede v naslednjih fazah posodabljanja celovitega sistema. Zato smo najprej razvili prototipno rešitev elektronske podpore načrtovanja in izvajanja postopkov zdravljenja in ZN (e-TTL) ter izvedli posodobitev bolnišničnega informacijskega sistema. V nadaljevanju smo ocenili izvedbo korektivnih ukrepov. V Tabeli 11, 12 in 13 so prikazani izvedeni korektivni ukrepi za podproces »Aplikacija zdravil« ter ponovna ocena tveganj.




Odgovorna oseba

MS

MS

MS

DR

MS

MS

DR

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj akti

vn

osti

in

izid

e

Mer

jenje

izi

da

nedv

oum

na id

enti

fika

cija

z up

orab

o čr

tne

kode

nedv

oum

na id

enti

fika

cija

z up

orab

o čr

tne

kode

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

izve

dena

je

nedv

oum

na id

enti

fika

cija

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

ele

ktro

nsko

ver

ific

iran

o

nadaljevanje? DA

DA

DA

zaznavnost? NE

NE

NE

kontrolne meritve? D

A

DA

DA

odlo

čitv

eno

drev

o


DA

DA

ocena tveganj 4 0 0 0 4 0 0 0 4 verjetnost R R IR

lest

vica

resnost KD

KD

KD

M

ožni vz

rok

2A1a

za

men

java

dok

umen

taci

je

2A1b

pa

cien

t ni

zm

ožen

ko

mun

ikac

ije

2A1c

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A2a

ne

berl

jiv

zapi

s na

roči

la

2A2b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A2c

na

pačn

a iz

bira

zdr

avila

2A2d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

HFM

EA™

Kor

ak 4

- A

nal

iza

tveg

anj

Obl

ika

nap

ake:

naj

pre

j ov

redn

otim

o na

pak

o pre

den

dol

očim

o m

ožne

vzr

oke

2A

1

Zdra

vilo

je

prej

el

nap

ačen

pac

ient

2A

2

Ni

aplici

rano

na

p

ravi

nač

in

Tabela 11: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A1 in 2A2




Odgovorna oseba

DR

MS

DR

DR

SER

DR

MS

GM

S

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj akti

vn

osti

in

izid

e

Mer

jenje

izi

da

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

elek

tron

sko

podp

rt p

osto

pek

izra

čuna

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

ele

ktro

nsko

ver

ific

iran

o

redn

i se

rvis

i in

kalibr

acij

a

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

prev

erja

nje

znan

ja in

vešč

in

nadaljevanje? DA

DA

DA

DA

DA

DA

zaznavnost? NE

NE

NE

NE

NE

NE


A

DA

DA

DA

DA

DA

odlo

čitv

eno

dre

vo


DA

DA

DA

DA

DA

ocena tveganj 4 0 0 4 4 4 4 0 0 4

verjetnost R R

R

R I I

lest

vica

resnost KD

KD

KD

KD

SR

SR

SR

SR

Mož

ni

vzro

k

2A3a

nebe

rlji

v za

pis

naro

čila

2A3b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A3c

na

pače

n iz

raču

n

2A3d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

2A3e

na

paka

na

infu

zijs

ki č

rpal

ki

2A4a

ne

berl

jiv

zapi

s na

roči

la

2A4b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A4c

po

man

jkan

je z

nanj

a /

izku

šenj

HFM

EA™

Kor

ak 4

- A

nali

za t

vega

nj

Oblika

nap

ake:

naj

pre

j ov

redno

tim

o nap

ako

pre

den

dol

očim

o m

ožne

vzro

ke

2A

3

Apl

icir

ana

je

nap

ačna

doz

a

2A

4

N

i ap

lici

rano

na

p

ravi

nač

in

Tabela 12: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A3 in 2A4




Odgovorna oseba

DR

MS

GM

S

DR

GM

S

HF

ME

A™

Ko

rak 5

- Id

en

tifi

cir

aj a

kti

vn

osti

in

izi

de

Merj

enje

izi

da

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

vsa

naro

čila

so

v el

ektr

onsk

i obl

iki

ustr

ezno

raz

pore

janj

e ka

dra

in o

prav

il

vsak

o us

tno

naro

čilo

je

pozn

eje

tudi

ele

ktro

nsko

ve

rifi

cira

no

elek

tron

sko

opoz

arja

nje

na k

riti

čno

stan

je p

osam

ezni

h za

log

nadaljevanje? DA

DA

DA

DA

zaznavnost? DA

DA

NE

DA


A

DA

DA

DA

odlo

čitv

eno

dre

vo


DA

DA

DA

ocena tveganj 4 4 4 2

verjetnost R I R

R

lest

vica

resnost SR SR

KD

SR

Mož

ni vz

rok

2A5a

nebe

rlji

v za

pis

naro

čila

2A5b

na

pače

n pr

epis

pod

atko

v

2A5c

ne

ustr

ezna

org

aniz

acij

a

2A5d

na

roči

lo z

a ap

lika

cijo

je

poda

no u

stno

2A5e

po

man

jkan

je z

drav

il /

m

ater

iala

HFM

EA

™ K

orak

4 -

An

aliz

a tv

ega

nj

Oblika

nap

ake:

naj

pre

j ovr

ednoti

mo

nap

ako p

reden

dol

očim

o m

ožne

vzro

ke

2A

5

Aplika

cija

ni ob

pra

vem

čas

u

Tabela 13: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A5




možni vzroki za napako predhodna

ocena tveganj

korektivni ukrepi

ocena tveganj po

uvedbi korektivnih

ukrepov 2A1a zamenjava dokumentacije 8

nedvoumna identifikacija z uporabo črtne kode 0

2A1b pacient ni zmožen komunikacije 8

nedvoumna identifikacija z uporabo črtne kode 0

2A1c napačen prepis podatkov 8

vsa naročila so v elektronski obliki 0

2A2a neberljiv zapis naročila

12 vsa naročila so v elektronski obliki

0

2A2b napačen prepis podatkov


0

2A2c napačna izbira zdravila

4 izvedena je nedvoumna identifikacija

0

2A2d naročilo za aplikacijo je podano ustno

8 vsako ustno naročilo je

pozneje tudi elektronsko verificirano

4



0



0

2A3c napačen izračun

12 elektronsko podprt postopek izračuna

4




4

2A3e napaka na infuzijski črpalki

4 redni servisi in kalibracija 4



0



0

2A4c pomanjkanje znanja/izkušenj

4 preverjanje znanja in veščin 4



0



0

2A5c neustrezna organizacija 8 ustrezno razporejanje kadra

in opravil 4




4

2A5e pomanjkanje zdravil/materiala

4 elektronsko opozarjanje na kritično stanje posameznih

zalog 2

skupna ocena tveganj 144 38

Tabela 14: Ocena tveganj pred in po uvedbi korektivnih ukrepov




Oblika napake predhodna ocena

tveganj

ocena tveganj po uvedbi korektivnih

ukrepov

2A1 Zdravilo je prejel napačen pacient 8 4 2A2 Aplicirano je napačno zdravilo 12 4 2A3 Aplicirana je napačna doza 12 4 2A4 Ni aplicirano na pravi način 4 4 2A5 Aplikacija ni ob pravem času 8 4

skupna ocena tveganj 44 20

Tabela 15: Skupna ocena tveganj pred in po uvedbi korektivnih ukrepov

Iz Tabele 14 je razvidno, da je z uvedbo korektivnih ukrepov ocena tveganj posameznih vzrokov zmanjšana iz 144 na 38 oz. za 73,6 %. Tako smo vplivali na celoten proces in se je skupna ocena tveganj zmanjšala iz 44 na 20 oz. za 45,5% (Tabela 15). V Tabeli 16 je razvidno s katerimi korektivnimi ukrepi smo vplivali na posamezne kritične dejavnike in posamezna pravila. V nadaljevanju smo v Tabeli 16 prikazali kateri dejavniki vplivajo na možnost nastanka napak, na kakšen način vpliva izvajalec postopka na posamezne vzroke možnih napak, ter kakšen je vpliv e-TTL na te vzroke. Rezultati analize kažejo, da je nov organizacijsko informacijski model in uvedba e-TTL pomembno vplivala na strokovno pozornost, komunikacijo in informiranje, kritično razmišljanje, ter izkušnje in znanje. e-TTL nima direktnega vpliva na delovne pogoje in kompleksnost delovnih nalog vendar pa omogoča boljšo organizacijo dela. Povprečen vpliv e-TTL na izvajanje postopka aplikacije zdravil po pravilu 5P je 55,5 %, oz. je zmanjšana verjetnost nastanka napak za to vrednost. S tem se je zvišala kakovost ZN. Ob uvedbi elektronsko podprtega procesa planiranja kadra in kontrole zalog zdravil bi lahko še dodatno vplivali na zmanjšanje verjetnosti nastanka napak in sicer za 64,5 %.




vpliv korektivnih ukrepov na dejavnike tveganj

ocena tveganj

vpliv na zmanjšanje

napak vzrok napake

skupina dejavnikov tveganj

vpliv izvajalca postopka vpliv e-TTL pred po e-TTL e-TTL+ izvajalec

zamenjava dokumentacije

strokovna pozornost

- preverjanje podatkov, dvosmerna komunikacija s pacientom

identifikacija z uporabo črtne kode

8

0

100 %

100 %

pacient ni zmožen komunikacije

strokovna pozornost

- preverjanje podatkov v dokumentaciji, izmenjava informacij z sodelavci


8

0

100 %

100 %

napačen prepis podatkov

strokovna pozornost

- večkratno preverjanje napisanih podatkov

vsa naročila so v elektronski obliki

8 0 100 % 100 %

napačna izbira zdravila

strokovna pozornost

- preverjanje zapisa na zdravilu


4 0 100 % 100 %

strokovna pozornost neberljiv zapis

naročila komunikacija in informiranje

- preverjanje podatkov, dvosmerna komunikacija z zdravnikom

vsa naročila so v elektronski obliki

12 0 100 % 100 %

strokovna pozornost naročilo za

aplikacijo je podano ustno komunikacija in

informiranje

- preverjanje podatkov, dvosmerna komunikacija z zdravnikom

elektronska verifikacija 8 4 50 % 50 %

strokovna pozornost

izkušnje, znanje napačen izračun

kritično razmišljanje

- razumevanje in povezovanje podatkov

- posvet z sodelavci

elektronsko podprt postopek izračuna

12 4 60 % 60 %

strokovna pozornost

napaka na infuzijski črpalki delovni pogoji

- preverjanje liste servisiranja in kalibracij

ni direktnega vpliva 4 4 0 % 0 %

pomanjkanje znanja / izkušenj

izkušnje, znanje - preverjanje znanja in veščin

ni direktnega vpliva 4 4 0 % 0 %

neustrezna organizacija dela

delovni pogoji in kompleksnost delovnih nalog

- ustrezno razporejanje kadra in opravil

ni direktnega vpliva

8 4 0 % 50 %

pomanjkanje zdravil / materiala

kompleksnost delovnih nalog

- redno preverjanje zalog - zagotoviti 24-urno

podporo distribucije zdravil / materiala

ni direktnega vpliva

4 2 0 % 50 %

povprečen vpliv 55,5% 64,5 %

Tabela 16: Vpliv korektivnih ukrepov na kritične dejavnike




6 ZAKLJUČEK

6.1 UGOTOVITVE RAZISKAVE Osnovna ugotovitev raziskave je, da z uporabo sodobnih organizacijskih teorij ter pristopov in metod informacijske in računalniške znanosti možno razviti in udejanjiti organizacijsko informacijski model za preprečevanje napak v procesu zdravstvene nege in širše v procesu zdravljenja, ki temelji na sistemskem pristopu in vsebuje odkrivanje in evidentiranje napak s ciljem preprečevanja ponavljanja napak. S tem smo potrdili tezo doktorske disertacije Rezultati opravljene raziskave kažejo, da načrtovana rešitev omogoča nov način organiziranja zapisov v elektronski obliki z upoštevanjem sistemskega pristopa k obvladovanju procesa zdravljenja in zdravstvene nege ob izkoriščanju možnosti sodobne IKT kar predstavlja primer organizacijsko tehnološke inovacije. Ne le, da s pomočjo računalnika delamo stvari, ki jih do sedaj nismo ampak je predstavljena rešitev tudi pomoč kognitivnim procesom. Uporabnost modela je v spodbujanju sprememb. Omogoča sistematično razumevanje kaj se dogaja v procesu in zakaj prihaja do napak. Na ta način spodbuja razvoj kulture zaupanja. Z predlagano rešitvijo lahko vplivamo na zmanjševanje napak, ki so posledica slabosti beleženja in hranjenja podatkov o pacientu na papirnatih medijih. Rešitev ima vgrajene mehanizme opozarjanja na odstopanja od načrtovanega procesa in preprečevanja napak na tistih področjih, kjer so vgrajeni varnostni mehanizmi. Zagotavlja bazo znanja o odstopanjih v procesu zdravljenja, ki jih je mogoče uporabiti kot vir za preprečevanje nastanka napak v prihodnje in kot orodje za usposabljanje za nove zaposlene. Na ta način in z vgrajevanjem varnostnih mehanizmov v programskih rešitvah lahko zagotavljamo celovito informiranost članov zdravstvenega tima in boljšo komunikacijo, vplivamo na kritično razmišljanje in odločanje, ter na nivo pozornosti izvajalcev zdravstvene oskrbe, kar je temelj zagotavljanja varne in kakovostne oskrbe pacienta. Posamezne faze razvoja rešitve kažejo, da je pomemben del pri uvajanju novih tehnologij v klinično prakso sodelovanje strokovnjakov različnih področij (zdravniki, medicinske sestre, farmacevti, ter informatiki s specializiranim poznavanjem delovnih procesov v zdravstvu) s čemer zagotavljamo, da se obravnavajo in upoštevajo različna stališča. Člani iz področja stroke zagotavljajo skupini pogled na to, kako se proces dejansko izvaja z upoštevanjem sprejetih standardov in prakse. Na podlagi znanj in izkušenj lahko prepoznajo ranljivosti, ki bi jih lahko snovalci programske rešitve za elektronsko podporo procesu zdravljenja lahko spregledali. Potrebujemo jasno razumevanje značilnosti informacij o pacientu, vključno z njeno vrednostjo in oceno škode zaradi izgube podatkov med zdravstveno oskrbo kar lahko privede do neželenih učinkov oz. napak pri zdravstveni oskrbi. Za ustrezno izrabo rešitve je potrebno oblikovati in upoštevati organizacijske predpise, protokole, procedure, klinične poti, uporabljati baze znanj na strokovnem področju, enotne šifrante in omogočiti dostop do najnovejših strokovnih spoznanj preko varnih internetnih povezav. Dodana vrednost rešitve je,




da spodbuja komunikacijo med izvajalci zdravstvene oskrbe in zagotavlja celovite informacije o zdravstveni oskrbi pacienta. Z vključevanjem varnostnih mehanizmov v proces evidentiranja podatkov lahko preprečimo nastanek napak pri interpretaciji podatkov za potrebe nadaljnjega zdravljenja. Sistemski pristop k zagotavljanju varnosti predvideva sistematično razvijanje varnih struktur postopkov in procesov skupaj s popravnimi dejanji kot odgovor na varnostni zaplet. Napake nastanejo, ker se ljudje motimo in ker so sistemi pomanjkljivi. Uporaba sodobne IKT je en od korakov v procesu preprečevanja napak v zdravstvu vendar zahteva visok nivo pozornosti. Pozornost ni samostojna aktivnost. Potrebno jo je obravnavati kot del splošne strategije za obvladovanje tveganj v novih procesih. 6.2 PRISPEVEK K ZNANOSTI Prispevek k razvoju znanosti predstavlja model elektronsko podprtega procesa zdravljenja in zdravstvene nege s poudarkom na predhodno analizo tveganj za nastanek napak. Gre za objektno usmerjen model, ki omogoča celovit dostop do vseh elektronskih zdravstvenih zapisov pacienta. Omogoča transparentnost procesa, enostavno validacijo in verifikacijo posameznih faz v procesu zdravljenja in zdravstvene nege, ter vzpodbuja kritično razmišljanje zdravstvenih izvajalcev in boljše odločanje. Odkrivanje in beleženje napak so ključni koraki v procesu učenja iz napak in lahko pozitivno vplivajo na izboljševanje procesa zagotavljanja varne oskrbe pacienta. Z modelom prispevamo k oblikovanju varnega modela zdravljenja in zdravstvene nege. V praktičnem pogledu model omogoča tudi standardiziran zapis podatkov, ki se lahko uporabljajo v namen opredelitve dejavnikov za nastanek napak, izgradnjo baze znanj za učenje iz napak oz. za kontinuirano verifikacijo in prilagajanje organizacije procesa zdravljenja in zdravstvene nege spremembam v okolju s ciljem preprečevanja napak. 6.3 PREDLOGI ZA NADALJNJE RAZISKAVE Eden izmed možnosti za nadaljnje raziskave se kaže v delni avtomatizaciji procesa načrtovanja kliničnih poti. Zato je potrebno izgraditi ekspertni sistem, ki bi na osnovi skrbno določenih protokolov predlagal ustrezno klinično pot in opozarjal na morebitna odstopanja. Klinična pot je orodje za upravljanje, ki temelji na z dokazi podprte prakse za posamezne skupine pacientov. Omogoča zdravstvenemu timu racionalno in na znanstvenih dokazih utemeljeno obravnavo pacienta, spremljanje opravljenega dela ter kazalnikov kakovosti, natančnejše dokumentiranje in lažjo notranjo presojo zdravstvene prakse. Je vir informacij za pacienta s predvidenim potekom njegove zdravstvene obravnave in je dober pripomoček za izračun stroškov obravnave. V praksi predstavlja klinična pot sodobno zdravstveno dokumentacijo posameznega pacienta (Hajnrih in drugi, 2009).




Druga možnost je v delni avtomatizaciji določanja negovalnih diagnoz in intervencij. Enako kot pri kliničnih poteh je potrebno izgraditi ekspertni sistem, ki bi na osnovi skrbno določenih protokolov predlagal možne negovalne diagnoze in intervencije, ter opozarjal na morebitna odstopanja. Tretja možnost gre v smeri ocenjevanja tveganj v procesu predpisovanja zdravil in sicer v odnosu medsebojne reakcije zdravil, laboratorijskih izvidov in vitalnih znakov. Tudi v tem primeru je potrebno izgraditi ekspertni sistem, ki bi na osnovi dosedanjih raziskav, znanj in izkušenj predlagal ustrezno terapijo in opozarjal na morebitna odstopanja. Trenutna uporaba IKT v slovenskih bolnišnicah je namenjena povečanju organizacijske učinkovitosti in ne kot podpora odločanju. Zagotavljanje nemotenega in popolnega prenosa informacij za potrebe varne zdravstvene obravnave pacienta je sistemski izziv za vsako organizacijo. Elektronska podpora delu medicinskih sester je pripomoček za evidentiranje velikega števila pomembnih informacij, povezovanje razpršenih virov ter osnova za odločanje, načrtovanje in vrednotenje procesa ZN. 6.4 SKLEPNA BESEDA V zdravstvu se celovito ne poroča o napakah. Sram še vedno prevladuje in so vidne samo velike ali množične napake. Kljub temu se vodilni kadri danes zavedajo resnih tveganj in posledic napak, ne le za pacienta ampak tudi za ugled ustanove, zaposlenega in navsezadnje na finančno poslovanje. Zato ni v fazi patološke kulture, ki opredeljuje, da je varnost problem le zaposlenega (po Hudson, 2003). Najtežje na dokazih temelječa zdravstvena oskrba sprejme kalkulativno kulturo, ki pomeni, da imamo sistem zbiranja podatkov in upravljanja z napakami vendar ga zahteva le vodstveni kader. V večini primerov zdravstvena stroka sledi protokolom oz. proceduram z trditvijo, da pisane procedure omejujejo iniciativo in klinično presojo. Pomanjkanje sistemskega upravljanja z napakami kaže, da je v Sloveniji v najboljšem primeru kultura reaktivne narave, kar pomeni, da se šele po nastanku napake ugotavljajo vzroki za nastanek in izvajajo korektivni ukrepi za nadaljnje preprečevanje. Na področju zdravil je še največ narejeno na področju preprečevanja napak in je tukaj izgrajena proaktivna kultura. Organizacijsko informacijski model preprečevanja napak v procesu ZN, ki je predmet te disertacije, predstavlja orodje za zmanjševanje tveganj v procesu ZN in zdravstvene oskrbe.




LITERATURA IN VIRI Alfaro-LeFevre, R. (2005). Applying nursing process: a tool for critical thinking (6

izd), Philadelphia, Lippincott Williams & Wilkins. American Nurses Association (2000). New ANA Study Provides More Proof of Link

Between RN Staffing and Quality Patient Care, Press Release: http://www.nursingworld.org/FunctionalMenuCategories/MediaResources/PressReleases/2000/RNStaffingandQualityPatientCare.aspx (21.10.2011)

American Nurses Association (2004). Nursing: Scope and Standards of Practice,

Silver Spring, American Nurses' Association. Anthony, M. K., Preuss G. (2002). Models of care: the influence of nurse

communication on patient safety, Nursing Economic, (5): 209-215. Anthony, M. K. (2010). Mindful Communication: A Novel Approach to Improving

Delegation and Increasing Patient Safety, The Online Journal of Issues in Nursing, 15(2): http://www.nursingworld.org/MainMenuCategories /ANAMarketplace/ANAPeriodicals/OJIN/TableofContents/Vol152010/No2May2010/Mindful-Communication-and-Delegation.aspx (10.09.2011)

Aspden, P., Wolcott, J.A., Bootman, J.L. in Cronenwett, L.R. (2006). Preventing

Medical Errors, National Academies Press, Washington, DC. Ball, M.J., Hannah, K.J., Newbold, S.K. in Douglas, J.V. (2000). Nursing

Informatics: Where Caring and Technology Meet (3 izd), London, Springer. Ball, M.J, Douglas J.V, Hinton Walker. P., DuLong , D., Gugerty, B., Hannah, K.J.

Kiel, J., Newbold, S.K., Sensmeier, J.E., Skiba, D.J. in Troseth, M.R. (2011). Nursing Informatics: Where Caring and Technology Meet (4 izd.), London, Springer.

Barker, K.N., Flynn, E.A., Pepper, G.A., Bates, D.W. in Mikeal, R.L. (2002).

Medication Errors observed in 36 healthcare facilities, Archives of Internal Medicine, (162): 1897-1903.

Bates, D.W., Cullen D.J., Laird, N., Petersen, L.A., Small, S.D. in Servi, D. (1995).

Incidence of adverse drug events and potential adverse drug events: Implications for prevention, Journal of the American Medical Association, 274(1): 29-34.

Bassendowski, S., Petrucka, P., Breitkreuz, L., Partyka, J.M., MacDougall, L.,

Hanson, B. in Ayers, K. (2011). Integration of Technology to Support Nursing Practice: A Saskatchewan Initiative, Online Journal of Nursing Informatics, 15(2): http://ojni.org/issues/?p=635 (10.09.2011)

Berg, M., Aarts, J. in Van der Lei, J. (2003) ICT in Health Care: Sociotechnical

Approachers, Methods of Information in Medicine , (4): 297 – 301.




Berman, A., Snyder, A.J., Kozier, B. in Erb, G. (2008). Fundamentals of Nursing: Concepts, Process, and Practice (8 izd.) New Jersey: Person Education, Icn.

Benner, P. (1984). From novice to expert: Excellence and power in clinical nursing

practice, Menlo Park, CA: Addison-Wesley. Benner, P., Sheets, V., Uris, P, Malloch, K., Schwed, K. in Jamison, D. (2002).

Individual, practice, and system causes of errors in nursing: a taxonomy, The Journal of nursing administration, 32(10): 509-23.

Brooks, K.L. in Shepherd, J. M. (1990). The relationship between clinical decision-

making skills in nursing and general critical thinking abilities of senior nursing students in four types of nursing programs, Journal of Nursing Education, 29(9): 391-399.

Brunt, B.A. (2005). Critical Thinking in Nursing: An Integrated Review, Journal of

Continuing Education in Nursing, (36) 2: 60-67 Burns, N. in Grove, S.K. (2005). The practice of nursing research: conduct,

critique, and utilization, Elsevier Health Sciences, USA,10-12. Carpenito - Moyet, L.J. (2005). Nursing Process Made Easy, Lippincott Williams &

Wilkins, Philadelphia. Committee on Quality of Health Care in America (2001). Crossing The Quality

Chasm: A New Health System for the 21st Century, National Academy Press, Washington DC.

Committee of Experts on Management of Safety and Quality in Health Care (SP-

SQS) (2005). Glossary of terms related to patient and medication safety: http://www.bvs.org.ar/pdf/seguridadpaciente.pdf (10.09.2011)

Council of Europe, Comitee of Ministers (2006). Recommendation Rec(2006)7 of

the Committee of Ministers to member states on management of patient safety and prevention of adverse events in health care: https: //wcd.coe.int/ ViewDoc.jsp?id=1005439&BackColorInternet=9999CC&BackColorIntranet=FFBB55&BackColorLogged=FFAC75 (10.09.2011)

Daft, R. (2004). Organization theory and design (7 izd.), New York: West

Publishing Co. Delaune, S.C. in Ladner, P.K. (2006). Fundamentals Of Nursing: Standards and

Practice (3 izd.), Delmar, Thomson Corporation. De Rosier, J., Stalhandske, E., Bagian, J.P. in Nudell, T. (2002). Using Health Care

Failure: Mode and Effect Analysis. The VA National Center for Patient Safety’s Prospective Risk Analysis System, Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations: http://www.patientsafety.gov/SafetyTopics/HFMEA/ HFMEAmaterials.pdf (31.10.2011)




Dougherty, L. in Lister, S. (2008). The Royal Marsden Hospital Manual of Clinical Nursing Procedures. (7 izd.), United Kingdom: The Royal Marsden Hospital.

Dowding, D. (2001). Examining the effects that manipulating information given in

the change of shift report has on nurses' care planning ability, Journal of Advanced Nursing, (33): 836-846.

Dowding, D. in Thompson, C. (2003). Measuring the qualit of judgement and

decision-making in nursing, Journal of Advanced Nursing, (44): 49–57. Edmunds, M.W. in Scudder, L. (2009a). Nurse Practitioner Role Development,

Journal of Pediatric Health Care, (23):310-314. Edmunds, M.W. in Scudder, L. (2009b). What Is the Relationship Between Nursing

Knowledge and Nursing Performance?, Heart Lung, (38):517-525. Ebright, P., Patterson, E., Chalko, B. in Render, M. (2003). Understanding the

Complexity of Registered Nurse Work in Acute Care Settings, Journal of Nursing Administration, 33(22):630-638.

Ericson, C.A. (1999). Fault Tree Analysis - A History. Proceedings of the 17th

International Systems Safety Conference: http://www.fault-tree.net/papers/ericson-fta-history.pdf (15.10.2011)

Evans, D. (1990). Problems in the decision making process: a review, Intensive

Care Nursing, (6): 179-184. Fairman, J.S., Rowe, J.W., Hassmiller, S. in Shalala, D.E. (2010). Broadening the

Scope of Nursing Practice, The New England Journal of Medicine, 193-196. Food and Agriculture Organization. (2001). Hazard Analysis And Critical Control

Point (HACCP), System and guidelines for its application: http://www.fao.org/DOCREP/005/Y1579E/Y1579E00.HTM (10.09.2011)

Funnell, R., Koutoukidis, G. in Lawrence, K. (2009). Tabbner's Nursing Care (5

izd.), Elsevier Pub, Australia. Gradišar, M. (2003). Uvod v informatiko, Ljubljana: Ekonomska fakulteta Gordon, M. (2010). Manual of Nursing Diagnosis (12 izd.), Jones and Bartlett

Publishers, Canada. Hagbaghery, M.A., Salsali, M. in Ahmadi, F. (2004). The factors facilitating and

inhibiting effective clinical decision-making in nursing: a qualitative study, BMC Nursing, 3:(2): 1-11.

Hajdinjak, G. in Meglič, R. (2006). Sodobna zdravstvena nega, Visoka šola za

zdravstvo Ljubljana.




Hajnrih, B., Kadivec, S., Kramar, Z., Marušič, D., Mate, T. in drugi (2009). Priročnik za oblikovanje kliničnih poti, Različica 1.0., Ministrstvo za zdravje, Ljubljana.

Hall, A. (2005). Defining nursing knowledge, Nursing Times.net, (101):48; 34:

http://www.nursingtimes.net/nursing-practice-clinical research/defining-nursing-knowledge/203491.article (06.09.2011)

Hansen, M. T. in Haas, M. R. (2001). Competing for attention in knowledge

markets: Electronic document dissemination in a management consulting company, Administrative Science Quarterly, 46: 1–28.

Hammer, S. V., Moen, A., Børmark, S. R. in Husby, E. H. (2003). A Hospital Wide

Approach to Integration of Nursing Documentation in the Electronic Patient Record, Proceedings of the 8th International Congress in Nursing Informatics, 20.-25. junij, Rio de Janeiro (Uredili: De Fatima Marin, H.M, Marques, E. P., Hovenga, E. in Goossen, W.), IOS Press, 435-439.

Harkreader, H. in Hogan, M.A. (2004). Fundamentals of nursing caring and clinical

judgment, USA Elsevier Science, 217–29. Hellesø, R. in Ruland, C.M. (2001). Developing a module for nursing

documentation integrated in the electronic patient record, Journal of clinical nursing, 10: 799–805.

Heslop, L., Gardner, B., Diers, D. in Poh, B.C. (2004). Using clinical data for

nursing research and management in health services, Contemporary Nursing, 17(1-2): 8-18.

Higuchi, S.K.A. in Donald, J.G. (2002). Thinking processes used by nurses in

clinical decision making, Journal of Nursing Education, 41(4):145-50. Hirter, J. in Van Nest, R.L. (1995). Vigilance: A concept and a reality, CRNA: The

Clinical Forum for Nurse Anesthetists, 6(2): 96-98. Hudson, P. (2003). Applying the lessons of high risk industries to health care. Qual

Saf Health Care, 12(1): i25-i28. Hyun, S. in Park, H.A. (2002). Cross-mapping the ICNP with NANDA, HHCC, Omaha

System and NIC for unified nursing language system development. International Classification for Nursing Practice. International Council of Nurses. North American Nursing Diagnosis Association. Home Health Care Classification. Nursing Interventions Classification, International Nursing Review, 49(2):99-110.

Institute of Medicine. (2001). Crossing The Quality Chasm: A New Health System

for the 21st Century, National Academy Press, Washington, DC. Institute of Medicine (2010). The future of nursing: leading change, advancing

health, Washington, DC: National Academies Press.




Inštitut za slovenski jezik Frana Ramovša ZRC SAZU (2000). Slovar slovenskega knjižnega jezika, Spletna izdaja: http://bos.zrc-sazu.si/sskj.html (10.12.2010).

IVZ – Inštitut za varovanje zdravja Republike Slovenije (2005). Mednarodna

klasifikacija bolezni, MKB-10: http://www.ivz.si/Mp.aspx?ni =50&pi=5&_5_ id=114&_5_PageIndex=0&_5_groupId=189&_5_newsCategory=&_5_action=ShowNewsFull&pl=50-5.0. (10.09.2011)

IVZ – Inštitut za varovanje zdravja Republike Slovenije (2010). Klasifikacija

terapevtskih in diagnostičnih postopkov (KTDP): http://www.ivz.si/Mp.aspx? ni=50&pi=5&_5_id=1678&_5_PageIndex=0&_5_groupId=189&_5_newsCategory=&_5_action=ShowNewsFull&pl=50-5.0. (30.10.2011)

ICN - International Council of Nurses (1999). International Classification of Nursing

Practice, Beta, Geneve: International Council of Nurses. ICN - International Council of Nurses. (2002). ICN Position Statement on Patient

Safety: http://www.patienttalk.info/pspatientsafe.htm (12.01.2011) ICN - International Council of Nurses (2010). Definition of Nursing:

http://www.icn.ch/about-icn/icn-definition-of-nursing/ (30.10.2011) Ishikawa, K. (1990). (Prevedel: J. H. Loftus). Introduction to Quality Control, 3A

Corporation, Tokyo, 448. JCAHO - Joint Commission on the Accreditation of Healthcare Organizations.

(2001). Revisions to Joint Commission Standards in Support of Patient Safety and Medical / Health Care Error Reduction, Chicago, Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations: http://www.dcha.org/ JCAHOREVISION.htm (10.09.2011).

JCAHO - Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organizations. (2005).

Patient safety: essentials for health care, (3 izd.), Joint Commission Resources. Jones, J. A. (1988). Clinical reasoning in nursing, Journal of Advanced Nursing,

13:185-192. Kalisch, B. J. (2006). Missed nursing care: A qualitative study, Journal of Nursing

Care Quarterly, 21(4): 306–313. Kalisch, B. J., Landstrom, G. L. in Hinshaw, A. S. (2009). Missed nursing care: A

concept analysis, Journal of Advanced Nursing, 65 (7): 1509–1517. Kersnik, J. (2002). Opredelitev in oblike zdravstvenih napak,Zdravstvene napake,

(Kersnik J., urednik). Ljubljana: Združenje zdravnikov družinske medicine – SZD, 11-6.

Kim, H.S. (2010). The Nature of Theoretical Thinking in Nursing, (3 izd.), Springer

Publishing Company, LCC, New York.




Kohn, L.T., Corrigan, J.M. in Donaldson, M..S. (2000). To Err Is Human: Building a Safer Health System, National Academy Press, Washington D.C.

Kovačič, A. in Vintar, M. (1994). Načrtovanje in gradnja informacijskih sistemov,

(1 izd.), Ljubljana: DZS. Kovner, C. in Gergen, P. (1998). Nurse staffing levels and adverse events following

surgery in U.S. hospitals, Journal of Nursing Scholarship,(30): 315-321. Krieger, J. L. (2005). Shared mindfulness in cockpit crises situations: An

exploratory analysis, Journal of Business Communication, 42(2): 135–167. Lek (2011). Slovenski medicinski e-slovar: http://www.lek.si/si /skrb-za-

zdravje/medicinski-slovar/navodila-za-uporabo/ (01.11.2011) Leape, L., Lawthers, A., Brennan, T. in Johnson, W. (1993). Preventing medical

injury, Quality Review Bulletin, (19):144-149. Ludwick, R. in Cipriano, M.S. (2002). Ethics: Errors, the Nursing Shortage and

Ethics: Survey Results, Online Journal of Issues in Nursing: http://www. nursingworld.org/MainMenuCategories/ANAMarketplace/ANAPeriodicals/OJIN/Columns/Ethics/ShortageSurveyResults.aspx(20.08.2011)

Lunney, M. (2003). Critical Thinking and Accuracy of Nurses Diagnoses,

International Journal of Nursing Terminologies and Classifications, (14): 96–107.

Mattingly, C. (1991). 'What is clinical reasoning?, The American Journal of

Occupational Therapy, 45(11): 979-986. Marriner-Tomey, A. in Allgood, M.R. (2006). Nursing Theorists and their work,

Elsevier Health Sciences. Marušič, D. (2006). Uvodni nagovor državnega sekretarja na Konferenci varnost

pacientov v Ljubljani 6. 6. 2006, Bilten: ekonomika, organizacija in informatika v zdravstvu, 2(4):91-92.

McDonough, J. (2002). Proactive Hazard Analysis and Health Care Policy, Milbank

Memorial Fund: http://www.milbank.org/reports/Proactive/020925 Proactive.html (16.09.2011)

McCutcheon, H. in Pincombe, J. (2001). Intuition: an important tool in the

practice of nursing, Journal of Advanced Nursing, 35 (3), 342-348. Meyer, G.A. (2002). The art of watching out: Vigilance in women who have

migraine headaches, Qualitative Health Research, 12(9): 1220-1234. Meyer, G. in Lavin M.A. (2005). Vigilance: The Essence of Nursing, The Online

Journal of Issues in Nursing, 35(10):2: http://www.nursingworld.org /MainMenuCategories/ANAMarketplace/ANAPeriodicals/OJIN/TableofContents/




Volume102005/No3Sept05/ArticlePreviousTopic/VigilanceTheEssenceofNursing.aspx (18.08.2011).

Ministrstvo za zdravje. (2006). Priporocilo Rec (2006)7 Obora ministrov državam

članicam o ravnanju z varnostjo pacientov in preprečevanju neželenih dogodkov v zdravstvu: http://www.mz.gov.si/fileadmin/mz.gov.si pageuploads/mz_dokumenti/delovna_podrocja/zdravstveno_varstvo/kakovost/VARNOST/SE-Varnost_Pacientov_2007.pdf (15.01.2009).

Ministrstvo za zdravje. (2010). Konceptualni okvir za mednarodno klasifikacijo za

varnost pacientov Verzija 1.1. Končno tehnično poročilo Januar 2009, Ljubljana: Ministrstvo za zdravje.

Morath, J. (2001). Administrative challenges in patient safety. In: L. Zipperer & S.

Cushman (Eds.), Lessons in patient safety, (27-29). Chicago: National Patient Safety Foundation.

Moorhead, S., Johnson, M., Maas, M. in Swanson, E. (2007). Nursing Outcomes

Classification (NOC) (4 izd.), Elsevier. Nanda international. (2008). Nursing diagnoses: definitions and classification 2009

- 2011 (2 izd.), Wiley-Blackwell: Singapore. National Institutes of Health National Center for Research Resources (2006).

Electronic Health Records Overview, The MITRE Corporation, Virginia. NCC MERP - National Coordinating Council for Medication Errors Reporting and

Prevention (2011). Taxonomy of Medication Errors: http://www. nccmerp.org/ medErrorTaxonomy.html (06.09.2011).

Needleman, J., Buerhaus, P., Mattke, S., Stewart, M. in Zelevinsky K. (2001).

Nurse staffing and patient outcomes in hospitals, (DHHS Publication No. 230-99-0021). Washington, DC: U.S. Government Printing Office.

Orem, D.E. (2001). Nursing: Concepts of practice (6 izd.), St. Louis: Mosby Owen, K. (2005). Documentation in nursing practice, Nursing Standard, 19 (32):48–

49. Paans, W., Sermeus, W., Nieweg, R.M.B. in Van Der Schans, C.P. (2010).

Prevalence of accurate nursing documentation in patient record, Journal of Advanced Nursing, 66 (11):2481-9.

Paul, R.W. in Heaslip, P. (1995). Critical thinking and intuitive nursing practice,

Journal of Advanced Nursing, 22 (1): 40-47. Pearson, A. (2003). The role of documentation in making nursing work visible,

International journal of nursing practice, 9:271.




Pearson, A., Vaughan, B. in FitzGerald, M. (2005). Nursing models for practice, Elsevier, USA.

Pierce, P.F. in Hicks, F.D. (2001). Patient decision-making behavior: An emerging

paradigm for nursing science, Nursing Research, 50: 267-274. Poon, E.G., Keohane, C.A., Yoon, C.S., Ditmore, M. in drugi (2010). Effect of Bar-

Code Technology on the Safety of Medication Administration, The New England Journal of Medicine, (362):1698-1707.

Portwood, B. in Reising, L. (2007). Root Cause Analysis and Quantitative Methods –

Yin and Yang?, Ebook: http://www.realitycharting.com/_public/site/files/pdf/ RCA-and-Quantitative-Methods.pdf (18.04.2011).

Potter, P., Wolf, L., Boxerman, S., Grayson, D., Sledge, J. in Dunagan C. (2005).

Understanding the Cognitive Work of Nursing in the Acute Care Environment, Journal of Nursing Administration, (35):327-335.

Potter, P. in Perry, A.G. (2006). Basic Nursing: Essentials for Practice (6 izd.), St

Louis: Mosby Elsevier. Prijatelj, V. (1994). Metoda strukturirane analize pri razvoju informacijskega

sistema v specialistični ambulanti, Informatica Medica Slovenica, (1): 315-322. Prijatelj, V. (1999). Oblikovanje informacijskih sistemov zdravstvene nege.

Informatika v zdravstveni negi : prispevki za razvoj, (Urednik: Šlajmer-Japelj, M.), Maribor: Visoka zdravstvena šola, 25-45.

Prijatelj, V. in Črv, M. (2004). Načrtovanje in uvajanje informacijskega sistema

zdravstvene nege, Informatica Medica Slovenica, (9): 63–67. Prijatelj, V. (2006). Opportunities and obstacles in electronic data collection in

nursing, Proceedings of NI2006 : the 9th International Congress on Nursing Informatics, Studies in health technology and informatics, Consumer-centered computer-supported care for healthy people, (Uredlili: Hyeoun-Ae, P.), Amsterdam: IOS, 122:329-332.

Prijatelj, V., Geršak, B., Rajkovič in U., Šušteršič, O. (2010). Vpliv uvajanja IKT v

zdravstvu na nivo pozornosti pri preprečevanju napak, Človek in organizacija: zbornik 29. mednarodne konference o razvoju organizacijskih znanosti (Uredili: Kern, T., Rajkovič, V., Paape, B. in Ferjan, M.), 29. mednarodna konferenca o razvoju organizacijskih znanosti, 24.-26. marec 2010, Portorož , Slovenija, Kranj: Moderna organizacija, 1180-1188.

Prijatelj, V., Haller, J., Lindi,č J. in Kveder, R. (1992). Informacijski sistem v

nefrologiji, Zbornik prispevkov s kongresa Slovenskega društva za medicinsko informatiko z mednarodno udeležbo, Bled, 20.-23., september 1992. (Uredili: Premik, M.), Ljubljana: Slovensko društvo za medicinsko informatiko, 49-54.




Prijatelj, V. in Rusimovič, T. (2008). Celovit zajem podatkov o zdravljenju bolnika z uporabo črtne kode- pilotni projekt v UKC Ljubljana, Od e-zdravja k zdravju: zbornik kongresa Slovenskega društva za medicinsko informatiko, Zreče, 5.-7. oktober 2008. Ljubljana: Slovensko društvo za medicinsko informatiko, 17-23.

Prijatelj, V. in Slabe, V. (2000). Projekt WISECARE - informacijski sistem za

podporo dela zdravstvene nege v Evropi, Obzor. zdrav. neg., 34 (5-6): 244-246. Prijatelj V. in Trenz Z. (2010). Elektronsko podprt proces zdravljenja v SB Celje -

pilotni projekt . Znanje za uspešno ezdravje : zbornik prispevkov z recenzijo, Kongres MI 2010, Zreče, 13. do 15. oktober 2010, (Uredili: Leskošek, B. in Juvan, P.), Ljubljana: Slovensko društvo za medicinsko informatiko, 235-241.

Prijatelj, V., Trenz, Z., Pavlović, I., Rajkovič, V., Šušteršič O. in Rajkovič, U.

(2011). Elektronski terapevtsko temperaturni list kot element zagotavljanja varne zdravstvene obravnave. Organizacija prihodnosti : zbornik 30. mednarodne konference o razvoju organizacijskih znanosti, Slovenija, Portorož, 23.-25. marec 2011, (uredili: Ferjan, M., Kljajič Boštnar, M. in Pucihar, A.), Kranj: Moderna organizacija, 1110-1117.

Pronovost, P.J., Nolan, T., Zeger, S., Miller, M. in Rubin, H. (2011). How can

clinicians measure safety and quality in acute care? International Journal of Nursing Studies.(48):347-358.

Rajkovič, U. (2010). Sistemski pristop k oblikovanju e-dokumentacije zdravstvene

nege, doktorska disertacija, Univerza v Mariboru, Fakulteta za organizacijske vede.

Rajkovič, V., Šušteršič, O., Leskovar, R., Bitenc, I. in Zelič, I. (2000) Increasing

Quality of Nurses' Work by an Information System: Community System Case. V: Nursing Informatics 2000, (uredili: Saba, V., Carr, R., Sermeus, W. in Rocha, P.) Auckland 2000: Adis International Ltd, 529-536.

Rajkovič, U., Šušteršič, O, Rajkovič, V. in Prijatelj, V. (2007). A new approach in

nursing documentation: community nursing case. V: MEDINFO 2007 : proceedings of the 12th World Congress on Health (Medical) Informatics, 20-24 August 2007, Brisbane, Australia: building sustainable health systems, (Studies in health technology and informatics (Uredili: Kuhn, K. A.), Amsterdam: IOS Press, HISA, 129:354-359.

Ramont, R.P., Niedringhaus, D.M. in Towle, M.A. (2010). Comprehensive Nursing

Care (2 izd.), Pearson education, Prentice Hall. Raspor, P. (2002). Priročnik za vzpostavljanje in vodenje sistema HACCP.

Ljubljana: Slovenski inštitut za kakovost in meroslovje: Biotehniška fakulteta, Oddelek za živilstvo.

Rausand, M. (2004). System Reliability Theory (2 izd.), Wiley, 1- 32.




Reliability Edge. (2002). Failure Modes, Effects and Criticality Analysis, Quarter 3, : http://www.reliasoft.com/newsletter/3q2002/fmea.htm (12.08.2011)

ReliaSoft Corporation (2011). Failure Modes and Effects Analysis (FMEA) and

Failure Modes, Effects and Criticality Analysis (FMECA). Dostopno na: http://www.weibull.com/basics/fmea.htm (31.10.2011)

Reason, J. (2000). Human Error: Models and Management, British Medical Journal

320: 768–70. Reason, P. (2006). Choice and Quality in Action Research Practice, Journal of

Management Inquiry, 15(2): 187-203. Rew in L., Barrow, M.E. (2007). Intuition in Nursing, a Generation of Studying the

Phenomenon, Advances in Nursing Science, 30(1): E15–E25. Robida, A. (2009). Pot do odlične zdravstvene prakse, Planet GV, Ljubljana, 28-

47. Rovithis, M. in Parissopoulos, S. (2005). Intuition in Nursing Practice, ICSUS Nurse

Web Journal, (22): 55-59. Saba, V.K. in McCormick, K.A. (2005). Essential of nursing informatics, McGraw-

Hill Medical. Saba, V.K. (2007). Clinical Care Classification (CCC) System Manual: A Guide to

Nursing Documentation, New York City, NY: Springer Publishing Company. Scheffer, K.B. in Rubenfeld, M.G. (2000). A consensus statement on critical

thinking in nursing, Journal of nursing education, (39):352–359. Sorrentino, S. (2008). Assisting With the Nursing Process, V: Mosby’s Textbook for

Nursing Assistants (7 izd.). Canada: Mosby, Inc. 72 – 79. SRC Infonet (2011). BIRPIS21 : http://www.infonet.si/ products/birpis21

(11.09.2011) Šušteršič, O, Rajkovič, V. in Kljajić, M. (1998). Prispevek informacijske tehnologije

k ocenjevanju temeljnih življenskih aktivnosti varovanca v procesu zdravstvene nege, Informacijska družba 1998 (1 izd.) (Uredili: Gams, M.), Ljubljana, Institut Jožef Stefan, DZS.

Šušteršič, O. in Rajkovič, V. (2004). Model orodja za ugotavljanje kakovosti s

pomočjo dokumetacije v zdravstveni negi, E-zdravje v e-Sloveniji : zbornik kongresa Slovenskega društva za medicinsko informatiko, Bled, 1. december 2004. Ljubljana, Slovensko društvo za medicinsko informatiko, 94-107.

Šušteršič, O. in Rajkovič, V. (2005). Documentation based quality assurance in

nursing care, Documenting nursing care – enchancing patient care through




nursing documentation: new directions for novices and experts, Bled ACENDIO 2005, Bern, Hans Huber, 17.

Šušteršič, O., Rajkovi,č V., Leskovar, R., Bitenc, I., Bernik, M. in Rajkovič U.

(2002). An information system for Community Nursing, Public Health Nursing, (19):184-190.

Šušteršič, O. (2002). Negovalna dokumentacija v patronažnem varstvu, Univerza v

Ljubljani, Visoka šola za zdravstvo, Ljubljana. Šušteršič, O., Rajkovič, V., Kljajić, M., Lednik, L., Pavčič-Trškan, B., Prijatelj V.,

Rajkovič, U., Ramšak-Pajk, J. in Zaletel M. (2004). Model orodja za zagotavljanje kakovosti s pomočjo dokumentacije v zdravstveni negi. E-zdravje v e-Sloveniji: zbornik kongresa Slovenskega društva za medicinsko informatiko, Bled, 1. december 2004. Ljubljana: Slovensko društvo za medicinsko informatiko, 94-107.

Šušteršič, O., Rajkovi,č U., Dinevski, D., Jereb, E. in Rajkovič, V. (2009).

Evaluating patients' health using a hierarchical multi - attribute decision model, The Journal of International Medical Research, 37(5): 1646-1654.

Tam, V., Knowles, S., Cornish, P., Fine, N., Marchesano, R. in Etchells E. (2005).

Frequency, type and clinical importance of medication history errors at admission to hospital: A systematic review, Canadian Medical Association Journal,. 173(5): 510-515.

Taylor, C., Lillis, C. in LeMone, P. (2001). Fundamental of nursing: the art and

science of nursing care (4 izd.), Lippincott Williams & Wilkins. 256 – 269. Thomas, S., Wearing, A. in Bennett, M. (1991). Clinical decision making for nurses

and health professionals, Harcourt Brace Jovanovich Incorporated: Sydney. Ting-Ting, L. (2005). Nursing diagnoses: factors affecting their use in charting

standardized care plans, Journal of Clinical Nursing, (14):640–7. Uradni list RS. (2000). Zakon o zbirkah podatkov s področja zdravstvenega

varstva, 65:8093. Uradni list RS (2004). Zakon o zdravstveni dejavnosti, 36:4264 Uradni list RS (2007). Zakon o varstvu osebnih podatkov (ZVOP-1UPB1), 94:12707 Van Bemmel, J. in Musen, M.A. (1997). Handbook of Medical Informatics, Bohn:

Springer. Warnock-Matheron, A. in Hannah, K.J. (2000). Introducing Nursing Information

Systems in the Clinical Setting, V: Ball, M.J., Hannah, K.J., Newbold, S.K. in Douglas, J.V. (ur.) Nursing Informatics: Where Caring and Technology Meet (3 izd.) (str. 252-263), New York: Springer-Verlag.




Weingart, S.N., Wilson, R.M., Gibberd, R.W. in Harrison B. (2000). Epidemiology of medical error, British Medical Journal, 320 (7237): 774–777.

Westrell, T., Schönning, C., Stenström, T.A. in Ashbolt, N.J. (2004). QMRA

(quantitative microbial risk assessment) and HACCP (hazard analysis and critical control points) for management of pathogens in wastewater and sewage sludge treatment and reuse, Water Science and Technology : a Journal of the International Association on Water Pollution Research, 50(2):23-30.

WHO (2003): Quality of care: patient safety Report EB113/37 by the Secretariat

to the Executive Board: http://policy.who.int (10.02.2011). WHO (2010). Nursing and Midwifery Strategic Directions 2011-15, WHO Press.

Switzerland: http://whqlibdoc.who.int/hq/2010/WHO_HRH_HPN_ 0.1_eng.pdf (10.09.2011).

Young, J., Slebodnik, M. in Sands, L. (2010). Bar Code Technology and Medication

Administration Error, Journal of Patient Safety. 6 (2):115-120. Yura, H. in Walsh, M. B. (1967).The Nursing Process, Assessing, Planning,

Implementing, Evaluating, New York: Appleton-Century-Croftsd. ZZBNS - Zbornica zdravstvene in bebiške nege Slovenije (2010). Zdravstvena nega

(medicinska sestra): http://www.zbornica-zveza.si/Zdravstvena_nega.aspx (30.10.2011)

Zhang, J., Patel, V.L. in Johnson T.R. (2008). Medical error: Is the solution

medical or cognitive?, Journal of the American Medical Informatics Association 6(1):75–77.

ZZZS (2011). KZZ – kartica zdravstvenega zavarovanja: http://ca.zzzs.si/?

page_id=8 (01.08.2011). ZZZS (2011). Obračun zdravstvenih storitev: http://www.zzzs.si/ zzzs/internet

/zzzs.nsf/o/FBDE63102CFFB734C12572D70023F8C9?OpenDocument




KAZALO SLIK Slika 1: Model ambulantne obravnave - 1. nivo ................................................... 11

Slika 2: Model bolnišnične obravnave - 1. nivo .................................................... 11

Slika 3: Povezave med pristojnostjo izvajalca ZN in diagnozami ........................... 15

Slika 4: Dejavniki tveganj za nastanek napak v procesu zdravstvene nege............ 26

Slika 5: Model kompleksnosti bolnišnične obravnave - 1. nivo............................. 27

Slika 6: Grafični prikaz drevesa napak (Vir: Rausand 2004) ................................... 29

Slika 7: Ribja kost diagram (Vir: Ishikawa 1990) .................................................... 32

Slika 8: Grafični prikaz procesa analize možnih napak in njihovih posledic........... 34

Slika 9: Odločitveno drevo (Vir: De Rosier in drugi 2002) ...................................... 39

Slika 10: Primer papirnate oblike TTL (Foto: Prijatelj 2010) ................................. 45

Slika 11: Trenutni model procesa bolnišnične obravnave - 2. nivo ...................... 46

Slika 12: Diagram tokov pri aplikaciji zdravila ....................................................... 49

Slika 13: Diagram tokov pri aplikaciji zdravila po uvedbi korektivnih ukrepov ...... 50

Slika 14: Model procesa bolnišnične obravnave ob uporabi IKT ............................ 55

Slika 15: Osnovno okno e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) ........................................... 58

Slika 16: Razširjen nabor sprejemnih podatkov (Vir: SRC Infonet 2011) ................ 59

Slika 17: Kritični podatek – alergije (Vir: SRC Infonet 2011) .................................. 60

Slika 18: Vitalni znaki na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) ........................................ 60

Slika 19: Predpis meritev vitalnih znakov (Vir: SRC Infonet 2011)) ........................ 61

Slika 20: Nabor predpisanih meritev – primer (Vir: SB Celje)................................. 61

Slika 21: Evidentiranje rezultatov meritev (Vir: SRC Infonet 2011) ....................... 62

Slika 22: Seznam diet – primer (Vir: SRC Infonet 2011).......................................... 62

Slika 23: Obrazec za predpis infuzije (Vir: SRC Infonet 2011)................................ 63

Slika 24: Pregled delitev za več pacientov (Vir: SRC Infonet 2011) ....................... 65

Slika 25: Primer prikaza terapij na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) ......................... 66

Slika 26 : Indikatorji sledenja odstopanj (Vir: SRC Infonet 2011) .......................... 67

Slika 27: Naročila diagnostike na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) ............................ 68

Slika 28: Matrika ikon diagnostike (Vir: SRC Infonet 2011)..................................... 68

Slika 29: Fizioterapija na e-TTL (Vir: SRC Infonet 2011) ........................................ 69

Slika 30: Vpliv e-TTL na dejavnike tveganj v procesu zdravstvene nege .............. 78

Slika 31: Vpliv OIM in e-TTL na dejavnike tveganj ................................................. 78




KAZALO TABEL Tabela 1: Dejavniki tveganj za nastanek napak (Vir: Ishikawa 1990)..................... 31

Tabela 2: Lestvica ocenjevanja resnosti posledic (Vir: De Rosier in drugi 2002) ... 37

Tabela 3: Točkovna matrika tveganj (Vir: De Rosier in drugi 2002) ....................... 38

Tabela 4: Tabela vprašanj v odločitvenem drevesu (Vir: De Rosier in drugi 2002) 38

Tabela 5: Primerjalna tabela osnovnih korakov posameznih metod ...................... 41

Tabela 6: Področja kjer je najvišja verjetnost nastanka napak ............................. 47

Tabela 7: HFMEA Delovni list - napaka 2A1 in 2A2 ................................................. 52

Tabela 8: HFMEA Delovni list - napaka 2A3 in 2A4 ................................................. 53

Tabela 9: HFMEA Delovni list - napaka 2A5 ............................................................ 54

Tabela 10: SWOT analiza prototipne rešitve .......................................................... 74

Tabela 11: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A1 in 2A2 .... 80

Tabela 12: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A3 in 2A4 .... 81

Tabela 13: Izvedeni korektivni ukrepi in ponovna ocena tveganj za 2A5 ............... 82

Tabela 14: Ocena tveganj pred in po uvedbi korektivnih ukrepov ........................ 83

Tabela 15: Skupna ocena tveganj pred in po uvedbi korektivnih ukrepov ............ 84

Tabela 16: Vpliv korektivnih ukrepov na kritične dejavnike ................................. 85




UPORABLJENE KRATICE BIRPIS21 Bolnišnični Integrirani Računalniško Podprt Informacijski Sistem EHR ang. Electronic Health Record (Elektronski zdravstveni zapis) e-TTL Elektronski temperaturno terapevtski list EU Evropska unija FMEA ang. Failure Mode and Effect Analysis (Analiza možnih napak in

njihovih posledic) FTA ang. Fault Tree Analysis (Analiza drevesa napak) HACCAP ang. Hazard Analysis and Critical Control Points (Analiza tveganj

in kritičnih kontrolnih točk) HCC ang. Home Health Care Classification (Klasifikacija zdravstvene

nege na domu) HFMEA (ang. Healthcare Failure Modes, Effects and Criticality Analysis

(Analiza možnih napak in njihovih posledic za uporabo v zdravstvu)

HISA ang. Health Informatics Service Architecture (Standard za izgradnjo zdravstvenih informacijskih sistemov)

ICN ang. International Council of Nursing (Mednarodno združenje medicinskih sester)

ICNP®. ang. Classification for Nursing Practice (Mednarodna klasifikacija prakse zdravstvene nege)

IKT Informacijsko komunikacijska tehnologija IS Informacijski sistem ISO ang. International Organization for Standardization (Mednarodna

organizacija za standardizacijo) IVZ Inštitut za varovanje zdravja Slovenije JCAHO ang. Joint Commission on Accreditation of Healthcare

Organizations (Komisija za akreditacijo zdravstvenih organizacijah v ZDA)

KKT Kritične kontrolne točke KTDP Klinično terapevtski in diagnostični postopki KZZ Kartica zdravstvenega zavarovanja MKB Mednarodna statistična klasifikacija bolezni in sorodnih

zdravstvenih problemov (ang. International Classification of Diseases)

MZ Ministrstvo za zdravje NANDA ang. North American Nursing Diagnosis Association

(Severnoameriško združenje za negovalne diagnoze) NCPS National Center for Patient Safety (Nacionalni center za varstvo

pacientov) NIC ang. Nursing Interventions Classification (Klasifikacija intervencij

zdravstvene nege) OIM Organizacijsko informacijski model RCA ang. Root Cause Analysis (Analiza temeljnih vzrokov) RFID ang. Radio Frequency IDentification (Radiofrekvenčna

identifikacija) RS Republika Slovenija RTG ang. Radioisotope thermoelectric generator (Rentgen) SB Splošna bolnišnica




TTL Temperaturno terapevtski list WHO ang. World Health Organization (Svetovna zdravstvena

organizacija) Wi-Fi Wi-Fi je zaščitni znak, ki s katerim so označeni certificirani

proizvodi za brezžično lokalno računalniško mrežo zasnovani na specifikacijah IEEE 802.11 standardov

ZN Zdravstvena nega ZZZS Zavod za zdravstveno zavarovanje Slovenije




DELOVNI ŽIVLJENEPIS Vesna Prijatelj ima 13 let delovnih izkušenj na področju zdravstvene nege, 21 let delovnih izkušenj na področju razvoja informacijskih sistemov v zdravstvu in vodenja projektov, 18 let izkušenj na področju izobraževanja uporabnikov informacijskih sistemov ter 3 leta izkušenj v pedagoškem procesu. Leta 2008 je habilitirana v višjo predavateljico za področje 'Informatika v zdravstvu' Optimizacija procesov v zdravstvu, razvoj informacijskih sistemov, izobraževanje in usposabljanje uporabnikov so glavna interesna področja njenega raziskovanja. Zaposlitve in zadolžitve obdobje naziv ustanove naziv delovnega mesta 1980 – 1987 Medicinski center v Puli srednja medicinska sestra Kirurgija 1987 - 1993 Univerzitetni klinični center, Ljubljana, višja medicinska sestra, Interne klinike, Center za dializo sistemski analitik 1993 – 1994 Univerzitetni klinični center, Ljubljana organizator projektov, Informacijski center sistemski analitik 1994 – 1997 Univerzitetni klinični center, Ljubljana dipl. inž. drugih teh.strok Informacijski center 1997 – 1998 Univerzitetni klinični center, Ljubljana samost. strok. sodelavec Informacijski center 1999 – 1999 Univerzitetni klinični center, Ljubljana koordinator del. področja Informacijski center 1999 – 2008 Univerzitetni klinični center, Ljubljana vodja oddelka za Informacijski center zdravstveno informatiko 2008 – 2009 Visoka šola za zdravstvo, Novo mesto višja predavateljica Vis.šola za tehnologijo in sisteme, NM 2009-2010 Splošna bolnišnica Celje svetovalka direktorja na področju organizacije in informatike 2010- Splošna bolnišnica Celje pomočnica direktorja in vodja Sektorja za organizacijo, informatiko in kakovost




Sodelovanje na večjih projektih in raziskavah začetek pokrovitelj / projekta naročnik projekt zadolžitev 1990 Klinični center Razvoj in uvedba kliničnega koordinator Nefrološka klinika informacijskega sistema 1993 Klinični center Razvoj in uvedba IS za podporo vodja dela v specialističnih ambulantah 1994 Klinični center Evaluacija uvedbe laboratorijskega vodja, Laboratorij za informacijskega sistema raziskovalec urgentne preiskave 1995 FOV Kranj Razvoj prototipa za računalniško vodja, Reševalna služba, izmenjavo podatkov raziskovalec Ljubljana preko radio komunikacijskega omrežja 1996 Klinični center Omrežje kliničnega centra pomoč. vodje 1996 Klinični center Vzpostavitev znanstvenih informacijskih vodja in komunikacijskih storitev 1997 Klinični center Uvedba bolnišničnega informacijskega vodja sistema 1998 Evropska skupnost Tempus - NICE (Nursing informatics pripravljavec Visoka zdravstvena and Computer Aided Education) učne vsebine šola, Maribor 1999 Ministrstvo za NHBMIS – National Healthcare član skupine zdravstvo RS Information System - informatikov 1999 Evropska skupnost uvedba projekta WISECARE vodja in Klinični center (Workflow Information predstavnik System for Nursing Care) projekta v RS 1999 Klinični center Izdelava strateškega plana prenove član FERI, Ljubljana informacijskega sistema KC projektne Ekonomska fakulteta skupine 2002 Ministrstvo za Projekt razvoja upravljanja član delovne zdravje RS sistema zdravstvenega varstva skupine 2003 Ministrstvo za Priprava modela orodja za član delovne zdravje RS zagotavljanje kakovosti s skupine pomočjo dokumentacije v zdravstveni negi - I faza 2004 Ministrstvo za Priprava modela orodja za član delovne zdravje RS zagotavljanje kakovosti s skupine pomočjo dokumentacije v zdravstveni negi – II faza




2005 Ministrstvo za Priprava modela orodja za član delovne zdravje RS zagotavljanje kakovosti s skupine pomočjo dokumentacije v zdravstveni negi – III faza 2006 Ministrstvo za Priprava modela orodja za član delovne zdravje RS zagotavljanje kakovosti s skupine pomočjo dokumentacije v zdravstveni negi – IV faza 2006 Univerzitetni Informacijska podpora procesu vodja Klinični center upravljanja s posteljami 2006 Univerzitetni Uvajanje črtne kode na vodja Klinični center KO za srčno kirurgijo 2008 Univerzitetni Prenova informacijskega sistema vodja Klinični center 2008 Infonet d.o.o. Računalnik ob bolnikovi svetovalka predstavniki postelji bolnišnic 2010 Splošna bolnišnica Nadgradnja bolnišničnega vodja Celje informacijskega sistema 2010 Splošna bolnišnica e-temperaturno terapevtski list vodja Celje




IZJAVE




UNIVERZA V MARIBORU

FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE KRANJ

IZJAVA DOKTORSKEGA KANDIDATA

Podpisana Vesna Prijatelj, vpisna številka 41080111

izjavljam, da je doktorska disertacija z naslovom »Organizacijsko informacijski model preprečevanje napak v procesu zdravstvene nege«

• rezultat lastnega raziskovalnega dela, • da predložena disertacija v celoti ali v delih ni bila predložena za

pridobitev kakršnekoli izobrazbe po študijskem programu druge fakultete ali univerze,

• da so rezultati korektno navedeni in • da nisem kršila avtorskih pravic in intelektualne lastnine drugih.

Podpis doktorskega kandidata:

Vesna Prijatelj

Documents

ORGANIZACIJSKO INFORMACIJSKI MODEL PREPREČEVANJA NAPAK V PROCESU ZDRAVSTVENE NEGE · 2017-11-27 · nalog, s tem pa na strokovno pozornost izvajalcev zdravstvene obravnave in zmanjšanje