Solucionar la sobrecarga de datos en la atención

Un enfoque de cinco pasos para obtener los datos correctos en las manos correctas en el momento adecuado.
Solucionar la sobrecarga de datos en la atención
Solucionar la sobrecarga de datos en la atención

Muchas organizaciones de atención médica están plagadas de sobrecarga de datos. El resultado es que sus juntas, líderes y gerentes no tienen los datos que necesitan para identificar las áreas que necesitan mejoras y realizar un seguimiento del progreso en su abordaje. Sin embargo, un enfoque de cinco pasos puede resolver este problema. Se derivó del trabajo con miles de organizaciones de atención médica.

Los líderes de la salud son adictos a los datos y están abrumados por ellos. En busca de la simplicidad, los líderes en la cima de las organizaciones a menudo buscan una o dos medidas que resuman todo, y luego descubren que esas medidas no guían a sus gerentes en sus esfuerzos por mejorar su función particular.

Estas organizaciones necesitan una estrategia de datos en toda la empresa que pueda superar estos desafíos y brindar a los gerentes los datos correctos con los análisis correctos en el momento adecuado para que puedan traducir la información en acción. En el trabajo de nuestra firma con miles de organizaciones de atención médica, hemos descubierto que estas estrategias se llevan a cabo mejor tomando cinco pasos.

1. Segmenta a los consumidores de los datos

El primer paso es identificar a los «clientes» (aquellos que consumirán los datos) y decidir cómo se creará el valor para ellos. Estos clientes se pueden agrupar en función de su nivel en la organización y el tipo de medidas que coinciden con sus responsabilidades.

Las juntas directivas y los CEO necesitan datos resumidos sobre las medidas. Por ejemplo, deben ver una medida resumida de seguridad para la organización en general en lugar de las tasas de cada tipo de evento adverso. Y deben realizar un seguimiento de una medida resumida de la experiencia del paciente (por ejemplo, el porcentaje de pacientes que dieron a sus cuidadores una calificación máxima cuando se les preguntó la probabilidad de que se los recomendarían a otras personas), pero no las medidas para las líneas de servicio individuales. Necesitan estos datos a intervalos regulares para monitorear el progreso en el logro de los objetivos estratégicos, y necesitan datos de evaluación comparativa para comprender su desempeño relativo en el mercado.

Los líderes sénior necesitan información más granular que conecte los resultados de alto nivel con el proceso clave que influye en esos resultados. Por ejemplo, necesitan datos sobre los diferentes tipos de problemas de seguridad y los factores específicos de la experiencia del paciente. Necesitan esta información con más frecuencia que las actualizaciones a nivel de la junta, y necesitan datos segmentados para reflejar el rendimiento de determinadas geografías o líneas de servicio.

El personal de primera línea necesita comentarios sobre el desempeño que sean directamente relevantes para los comportamientos que se esperan de ellos, como comentarios de que los pacientes están preocupados por el tiempo de respuesta cuando presionan un botón de llamada para obtener ayuda o que la probabilidad de caídas del paciente es mayor en una unidad en particular. Necesitan este tipo de comentarios con frecuencia y rapidez para poder aprovechar las oportunidades de reducir el riesgo.

2. Averiguar cómo usar los datos para crear valor

El siguiente paso es determinar cómo la organización creará valor. para cada nivel de los clientes de los datos. El simple hecho de proporcionar un «volcado de datos» no es suficiente para ningún cliente. En cambio, la cadena de actividades para la creación de valor debe basarse en hacer estas ocho cosas:

  • Seleccione su indicador clave de rendimiento (KPI), o métrica de nivel superior, y el formato de datos que utilizará para realizar un seguimiento de su desempeño en el nivel más alto (por ejemplo, calificaciones de los pacientes sobre la coordinación de la atención)
  • Conozca su estado, es decir, su nivel actual de rendimiento, generalmente expresado como percentil en comparación con el del grupo de evaluación comparativa relevante
  • Sigue tu tendencia en el desempeño y comprender su trayectoria (por ejemplo, empeora mientras otros mejoran)
  • Identificar prioridades(es decir, los impulsores, comportamientos y prácticas clave) en los que centrarse (por ejemplo, redondeo conjunto de médicos y enfermeras)
  • Investigar variaciones en el desempeño en los subgrupos (por ejemplo, sitio, unidad, proveedor, cohorte de pacientes)
  • Establece objetivos que se alinean con su estrategia y son desafiantes pero realistas, idealmente incorporando la evaluación comparativa en la métrica de objetivos para que sepa que está manteniendo su rendimiento relativo frente a sus pares, incluso cuando factores externos como el Covid-19 afectan las tendencias nacionales
  • Actúa con tus datos estableciendo expectativas para la revisión y la respuesta (por ejemplo, que todas las unidades cuyo desempeño esté por debajo de la mediana desarrollarán e implementarán un plan de mejora)
  • Sea coherente en la forma en que se informan los resultados conectando las métricas que se van a informar a tu tablero con tu estrategia más amplia y compartirlas regularmente (por ejemplo, usando un cuadro de mando equilibrado)

3. Integre los datos para generar más información

Dentro de la atención médica, las medidas de resultados tienden a ser agrupadas y gestionadas por líderes que tienen experiencia en áreas específicas: un director de seguridad se centra en los eventos adversos relacionados con la seguridad, un director de experiencia se centra en los comentarios de los pacientes, un jefe de recursos humanos se centra en la participación y retención del personal, un jefe médico el oficial se centra en la marca, y así sucesivamente. Como resultado, el estado natural es que las medidas se agrupen en silos en función de la categoría de resultado en lugar de estar conectadas en toda la empresa para representar un desempeño holístico. Se necesitan tres tipos de esfuerzos de integración para obtener el máximo valor de los datos relevantes para cualquier categoría de calidad.

Nivel 1: Integrar el complemento completo de datos dentro de una categoría de desempeño de calidad dentro de un entorno de atención al paciente.

Los líderes de la salud resuelven problemas. Cuando una métrica indica que sus organizaciones tienen un rendimiento bajo, la primera inclinación es crear de inmediato un plan de acción. Antes de hacerlo, es importante asegurarse de tener la historia o el contexto completos para entender realmente el estado actual.

Una organización centrada en la participación del personal podría estar interesada en mejorar la participación en el departamento de emergencias (DE) del hospital después de notar que la respuesta de su personal en la encuesta de participación anual más reciente fue que su intención de permanecer en la organización era baja. Pero los líderes deben mirar más allá de una sola puntuación resumida para evaluar las características específicas del entorno del ED que influyen en el bienestar y la resiliencia del personal, como la forma en que los empleados se sienten con respecto al compromiso del ED con la seguridad y la inclusión de la cultura del ED. Se deben reunir datos cuantitativos y cualitativos de múltiples fuentes (por ejemplo, encuestas formales, encuestas de pulso, redondeo de líderes y redes sociales) para obtener una imagen completa de las necesidades de este grupo de personal.

Del mismo modo, los hospitales que se centran en mejorar la seguridad deben ir más allá de los datos sobre resultados como las caídas de pacientes hospitalizados o las tasas de infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la línea central (CLABSI) y también evaluar la cultura de seguridad general según lo informado por el personal que trabaja en el entorno de atención hospitalaria. Y las organizaciones que trabajan para mejorar la experiencia del paciente en un entorno clínico deben mirar más allá de las medidas globales, como su probabilidad de recomendar la práctica a otros y revisar la medida en que se satisfacen las diversas necesidades de los pacientes, como la comunicación y la coordinación de la atención. Los comentarios y otros datos narrativos pueden ser analizados con inteligencia artificial y procesamiento de lenguaje natural para extraer información que tal vez no se capten en las encuestas estructuradas.

En cada uno de estos ejemplos, la conclusión clave es que las organizaciones deben hacer más que realizar un seguimiento de los KPI de alto nivel. En cambio, deben pintar el panorama completo del desempeño para cualquier problema específico (por ejemplo, seguridad, compromiso de los empleados) utilizando todas las fuentes de datos cuantitativos y cualitativos.

Nivel 2: Integre los datos en una categoría de rendimiento de calidad en todos los entornos.

Las organizaciones que han identificado áreas que necesitan mejoras deben comprender si el problema es relevante para un solo sitio o población de pacientes o si forma parte de un patrón más amplio en toda la organización. Si la participación es baja entre los médicos, ¿también es baja entre las enfermeras y el personal no clínico? Cuando se descubre que los problemas de desempeño son sistémicos, también deben hacerlo los esfuerzos para abordar la causa raíz. Por otro lado, si solo una unidad de atención al paciente presenta un rendimiento más bajo, sería necesario un apoyo mucho más centrado y adaptado al contexto único de la atención.

Nivel 3: Integre los datos en todas las categorías de desempeño de calidad dentro de un entorno de atención al paciente.

A menudo hay correlaciones entre los distintos tipos de actuación. Por ejemplo, las organizaciones que tienen una cultura de seguridad excelente tienen más probabilidades de tener una fuerza laboral altamente comprometida y brindar una experiencia de primer nivel al paciente. Estas correlaciones sugieren que los «análisis entre dominios» que analizan varios problemas de rendimiento suelen ser valiosos para abordar los desafíos que los atraviesan.

Asistencia sanitaria de Intermountain adoptó este enfoque con su trabajo para mejorar la equidad en los resultados entre los grupos raciales y étnicos al reunir datos sobre seguridad, calidad, operaciones y experiencia del paciente. Los gerentes experimentados comprenden las interrelaciones entre la cultura, el desempeño en seguridad, el registro de calidad, la experiencia del paciente y la eficiencia de una parte particular de la organización (por ejemplo, una unidad de pacientes específica). Los datos integrados permiten que estas interrelaciones se detecten y analicen sistemáticamente.

4. Establecer prioridades

En este punto, el objetivo explícito debe ser establecer prioridades, para que los gerentes de todos los niveles puedan considerar la pregunta: «¿En qué tres cosas debo enfocarme?» Este enfoque reconoce que no todos los problemas son de igual importancia para la organización en general, y que los problemas de mayor prioridad pueden variar en diferentes entornos, un hecho que enfatiza la necesidad de una estrategia de datos que no intente simplificar demasiado las necesidades de la organización. Por ejemplo, la experiencia del paciente puede considerarse una preocupación enorme en el entorno ambulatorio y mejorar la seguridad es la máxima prioridad para la atención de pacientes hospitalizados. Por supuesto, la seguridad y la experiencia del paciente son importantes en todos los contextos de la prestación de atención, pero este marco reconoce que los líderes o gerentes pueden invertir tiempo y recursos de manera diferente en diferentes entornos.

El objetivo de este trabajo es identificar las prioridades que son relevantes en las unidades clave de análisis (por ejemplo, líneas de servicio u otros programas clínicos que son especialmente críticos para el éxito organizacional). Después de identificar el problema y la ubicación en los que se centra el análisis, el siguiente paso es descubrir los impulsores clave del rendimiento de esas ubicaciones, establecer las medidas prioritarias en las que tratará de influir y seleccionar las mejores prácticas para implementar.

Por ejemplo, Houston Methodist ha simplificado los datos de la experiencia del paciente que comparte con los médicos en el entorno de la práctica al centrarse solo en los tres principales impulsores de los resultados de los pacientes: confianza y lealtad (es decir, si los pacientes sintieron que sus médicos los escucharon atentamente, mostraron respeto por lo que tenía que decir, y conocía información importante sobre sus historiales médicos). Robert Phillips, su vicepresidente ejecutivo y director médico ejecutivo, se refiere a este enfoque como «éxito en un minuto» porque los cuidadores tienen un conocimiento compartido de los comportamientos más críticos necesarios para crear un ambiente de confianza con sus pacientes.

5. Proporcionar información en el formato más útil para sus usuarios

Mientras que las juntas directivas y los directores ejecutivos buscan boletines de calificaciones con códigos rojos, amarillos y verdes para resaltar las fortalezas y las áreas problemáticas de la organización en general, los gerentes sénior quieren cifras con líneas de tendencia que revelen si los resultados más recientes reflejan la mejora, el empeoramiento o la variación normal. Las presentaciones gráficas de datos en tiempo real (a diferencia de las hojas de cálculo de números) pueden ayudar a los gerentes de primera línea a identificar los problemas a medida que surgen.

¿Cómo sabrán las organizaciones si su estrategia de datos funciona? Los líderes y gerentes sienten que están obteniendo los datos que necesitan para establecer prioridades, tomar decisiones y realizar un seguimiento del progreso. No están perdiendo el tiempo buscando información en medio de una serie de números adormecedores. Su inversión en la recopilación de datos genera retornos en forma de nuevos conocimientos que surgen de manera regular. Además, dedican más tiempo a analizar los problemas de rendimiento y menos a analizar los problemas con los datos.

Deirdre E. Mylod Deirdre E. Mylod Thomas H. Lee
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