The method of integral evaluation of the efficiency of the neurosurgical clinic based on the assessment of the degree of achievement of key performance indicators

封面

如何引用文章

全文:

详细

BACKGROUND: The efficiency of a modern clinic, including neurosurgery, is traditionally assessed through the prism over a set of indicators. However, a common approach to assessing the effectiveness of medical and preventive institutions and a corresponding set of universal private indicators that allow comparing them with each other are not available.

OBJECTIVE: To evaluate the efficacy of a neurosurgical clinic through a quality indicator perspective using the goal attainment scale.

MATERIALS AND METHODS: Eleven key indicators (target categories) were selected for the integral results assessment of the neurosurgical clinic. Calculated indicators were evaluated using a special scale — the goal achievement scale developed by Kiresyuk and Sherman.

RESULTS. Based on continuous analysis conducted on the key work parameters in the Neurosurgery Center from 2014 to 2021, the target indicators were “weighed” and indicators ("0") were formed, relative to which the degree of goal achievement was subsequently assessed (from "+2" to "–2"). The level required to achieve the targets was calculated in the web application. The results of the clinic's work in 2021 have significantly improved by some indicators (number of performed operations, postoperative mortality, respiratory and urinary system infections, surgical wound infections (meningitis) per 100 ICU patients with severe complications), while the indicators of surgical activity, bloodstream infections and the number of revisions have deteriorated.

CONCLUSION. Qualitative and quantitative indicators of a modern clinic can be systematically analyzed to assess the effectiveness of its work using a scale for goal achievement. This scale integration into a web application makes it possible to easily and quickly obtain information about the degree of goal achievement in a real-time mode and makes it possible to conduct external benchmarking.

作者简介

Dmitry Usachev

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: DOusachev@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0002-9811-9442
SPIN 代码: 6618-0420

MD, Dr. Sci. (Med.), Academician of RAS, Neurosurgeon

俄罗斯联邦, Moscow

Anton Nazarenko

Priorov National Medical Research Center for Traumatology and Orthopedics

Email: nazarenkoag@cito-priorov.ru
ORCID iD: 0000-0003-1314-2887
SPIN 代码: 1402-5186

MD, Dr. Sci. (Med.), Professor of RAS, Traumatologist-Orthopedist

俄罗斯联邦, Moscow

Nikolai Konovalov

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: NAKonovalov@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0003-0824-1848
SPIN 代码: 9436-3719

MD, Dr. Sci. (Med.), Corresponding Member of RAS, Neurosurgeon

俄罗斯联邦, Moscow

Alexander Dokukin

Federal Research Center «Computer Science and Control» of the Russian Academy of Sciences

Email: dalex@ccas.ru

Cand. Sci. (Phys.-Math.), Senior Researcher

俄罗斯联邦, Moscow

Oleg Sharipov

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

编辑信件的主要联系方式.
Email: osharipov@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0003-3777-5662
SPIN 代码: 3279-0844

MD, Cand. Sci. (Med.), Neurosurgeon

俄罗斯联邦, Moscow

Pavel Kalinin

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: PKalinin@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0001-9333-9473
SPIN 代码: 1775-7421

MD, Dr. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Moscow

Maria Shults

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: MShults@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0002-1727-5102
SPIN 代码: 4250-6871

MD, Cand. Sci. (Med.), Neurosurgeon

俄罗斯联邦, Moscow

Alexander Sychev

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: ASichev@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0002-0038-1005
SPIN 代码: 1171-7690

MD, Dr. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Moscow

Anastasia Baranich

Burdenko National Medical Research Center for Neurosurgery

Email: abaranich@nsi.ru
ORCID iD: 0000-0002-1167-0742

MD, Cand. Sci. (Med.)

俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Kiresuk TJ, Sherman RE. Goal attainment scaling: A general method for evaluating comprehensive community mental health programs. Community Ment Health J. 1968;4(6):443–453. doi: 10.1007/BF01530764
  2. Zidarov D, Poissant L, Sicotte C. Healthcare executives’ readiness for a performance measurement system: A rehabilitation hospital case study. Journal of Hospital Administration. 2014;3(4):157–172. doi: 10.5430/jha.v3n4p157
  3. Ahluwalia SC, Damberg CL, Silverman M, Motala A, Shekelle PG. What Defines a High-Performing Health Care Delivery System: A Systematic Review. The Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety. 2017;43(9):450–459. doi: 10.1016/j.jcjq.2017.03.010
  4. Taraskina YuV. Indicators of business processes as a basis for evaluating the effectiveness of an organization. Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series: Economics. 2015;(4):15–22. (In Russ).
  5. Turenko TA. Methodological approaches to assessing the effectiveness and efficiency of healthcare based on official statistics. Izvestiya Irkutsk State Academy of Economics. 2013;(4):120–125. (In Russ).
  6. Cantor VJ, Poh KL. Integrated Analysis of Healthcare Efficiency: A Systematic Review. J Med Syst. 2018;42(1):1–23. doi: 10.1007/s10916-017-0848-7
  7. Hadji B, Meyer R, Melikeche S, Escalon S, Degoulet P. Assessing the relationships between hospital resources and activities: a systematic review. Journal of Medical Systems. 2014;38(10):127. doi: 10.1007/s10916-014-0127-9
  8. Nazarenko AG. The choice of optimal surgical tactics for degenerative diseases of the lumbosacral spine using an information and analytical system and computer modeling [dissertation]. Moscow; 2012. Available from: https://new-disser.ru/_avtoreferats/01005093867.pdf?ysclid=lkwl77r8dt931864027 (In Russ).
  9. Nazarenko AG, Ivanov IV, Shchesyul AG, Shimansky VN, Savin IA, Gadzhieva OA, Ershova ON, Matueva NM, Konovalov NA, Shultz MA, Danilov GV, Sosnin AD, Baranich AI, Sharipov OI. Monitoring of triggers of adverse events as a tool for quality management of medical care in a neurosurgical clinic. Invitation to a discussion. Questions of neurosurgery. 2019;83(6):35–43. (In Russ). doi: 10.17116/neiro20198306135/
  10. Nazarenko AG, Usachev DYu, Konovalov NA, Tanyashin SV, Sharipov OI, Shultz MA, Kalinin PL. Analysis of key indicators of the quality of the neurosurgical clinic. Quality management in medicine. 2021;(1):97–103. (In Russ).
  11. Lichiello P, Turnock BJ. Guidebook for Performance Measurement. 1999. Available from: https://www.phf.org/resourcestools/Documents/pmcguidebook.pdf
  12. Wolk A, Dholakia A, Kreitz K. Building a Performance Measurement System. Cambridge: Root Cause; 2009.
  13. Nazarenko GI. Goal-setting in clinical practice. N.N. Priorov Journal of Traumatology and Orthopedics. 2008;15(4):3–10. (In Russ).
  14. Petlenko VP, Baranovsky AYu. Methodological foundations of forecasting in medicine. Clinical medicine. 1992;70(1):3–8. (In Russ).
  15. Ryazanov VV. Logical patterns in recognition problems (parametric approach). Computational Mathematics and Mathematical Physics. 2007;47(10):173–1808. (In Russ). doi: 10.1134/S0965542507100120
  16. March JG, Sutton RI. Organizational performance as a dependent variable. Organization Science. 1997;8(6):697–706. doi: 10.1287/orsc.8.6.698

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Web application interface. Ranking («weighing») target indicators and entering the results of the assessment of key indicators.

下载 (348KB)
3. Fig. 2. Web application interface. The result, reflecting the degree of achievement of the goals.

下载 (359KB)

版权所有 © Eco-Vector, 2023

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».