Comparação de gráficos de controle para monitorar o desempenho clínico usando dados binários

NEUBURGER, J. ; WALKER, K. ; SHERLAW-JOHNSON, C. ; VAN DER MEULEN, J. ; CROMWELL, DA.
Título original:
Comparison of control charts for monitoring clinical performance using binary data
Resumo:

Contexto: Os gráficos de séries temporais são cada vez mais usados por equipes clínicas para monitorar o seu desempenho, mas os gráficos de controle estatístico não são muito utilizados, em parte devido à incerteza em relação ao tipo de gráfico a utilizar. Embora exista uma grande literatura sobre os métodos, existem poucas comparações sistemáticas de gráficos utilizados para detectar mudanças nas taxas de dados binários de desempenho clínico.

Métodos: Comparamos quatro gráficos de controle para dados binários: o gráfico p de Shewhart, o gráfico da média móvel exponencialmente ponderada (EWMA, na sigla em inglês), o gráfico da soma cumulativa (CUSUM) e o gráfico g. Os gráficos foram configurados de modo a terem a mesma taxa de sinais falsos a longo prazo. O desempenho dos gráficos foi então avaliado de acordo com o número esperado de pacientes tratados até que fosse detectada uma alteração na taxa.

Resultados: Para grandes aumentos absolutos nas taxas (>10%), o gráfico p de Shewhart e o EWMA tiveram um bom desempenho, mas não tão bom quanto o CUSUM. Para pequenos aumentos absolutos (<10%), o CUSUM detectou mudanças mais rapidamente. O gráfico g foi concebido para detectar mudanças em baixas taxas de eventos, porém, mais uma vez, teve um desempenho pior que o CUSUM.

Implicações: O gráfico p de Shewhart é o mais simples de implementar e interpretar e tem bom desempenho na detecção de grandes mudanças, o que pode ser útil para monitorar os processos de cuidado. O gráfico g é um complemento útil para determinar o êxito das iniciativas destinadas a reduzir a ocorrência de eventos menos frequentes (como os eventos adversos). O CUSUM pode ser particularmente útil na detecção mais rápida de problemas de segurança do paciente que provocam aumentos nas taxas de eventos adversos.

Palavras-chave: Gráficos de controle; medição da qualidade; gráficos de controle de processos; controle estatístico de processos.

Resumo Original:

Background: Time series charts are increasingly used by clinical teams to monitor their performance, but statistical control charts are not widely used, partly due to uncertainty about which chart to use. Although there is a large literature on methods, there are few systematic comparisons of charts for detecting changes in rates of binary clinical performance data.

Methods: We compared four control charts for binary data: the Shewhart p-chart; the exponentially weighted moving average (EWMA) chart; the cumulative sum (CUSUM) chart; and the g-chart. Charts were set up to have the same long-term false signal rate. Chart performance was then judged according to the expected number of patients treated until a change in rate was detected.

Results: For large absolute increases in rates (>10%), the Shewhart p-chart and EWMA both had good performance, although not quite as good as the CUSUM. For small absolute increases (<10%), the CUSUM detected changes more rapidly. The g-chart is designed to efficiently detect decreases in low event rates, but it again had less good performance than the CUSUM.

Implications: The Shewhart p-chart is the simplest chart to implement and interpret, and performs well for detecting large changes, which may be useful for monitoring processes of care. The g-chart is a useful complement for determining the success of initiatives to reduce low-event rates (eg, adverse events). The CUSUM may be particularly useful for faster detection of problems with patient safety leading to increases in adverse event rates.

Fonte:
BMJ Qual Saf ; 26(11): 919-928; 2017. DOI: 10.1136/bmjqs-2016-005526.