1 / 16

PRISMA efficiënt leren van incidenten Tjerk van der Schaaf LUMC en TU/e

PRISMA efficiënt leren van incidenten Tjerk van der Schaaf LUMC en TU/e . overzicht. Inleiding 3 PRISMA stappen PRISMA in de praktijk PRISMA binnen het VMS. inleiding. Wat is incident-analyse Info verzamelen, structureren, afbakenen Oorzaken identificeren, classificeren

temple
Download Presentation

PRISMA efficiënt leren van incidenten Tjerk van der Schaaf LUMC en TU/e

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PRISMA efficiënt leren van incidentenTjerk van der Schaaf LUMC en TU/e

  2. overzicht • Inleiding • 3 PRISMA stappen • PRISMA in de praktijk • PRISMA binnen het VMS

  3. inleiding • Wat is incident-analyse • Info verzamelen, structureren, afbakenen • Oorzaken identificeren, classificeren • Databasedominant latent probleem • Advies en evaluatie optimale maatregel • Retrospectief (vs. predictief) inzicht • 10 jaar PRISMA-medisch • IGZ, netwerken; US-Joint Commission; WHO

  4. 3 PRISMA stappen • Onderzoek + aanvullende vragen + stopregels  oorzakenboom (faal- en herstelgedrag) • Classificatie van basis-oorzaken (Eindhoven Classificatie Model) en context-variabelen opbouw database • Dominant latent probleem optimale maatregel (Classificatie/Actie Matrix)

  5. FAALKANT HERSTELKANT Stap 1 : opbouw oorzakenboom Topgebeurtenis Directe oorzaken Oorzaken BASISOORZAKEN!!!

  6. BIJNA verkeerde toediening medicatie Dezelfde lijnen Verpleging niet Connectie Controle niet Patiënt had Lijnen op ( qua soort en ingelicht mogelijk afdoende twijfels dezelfde plek kleur ) NP - PRF Katheters niet Geen codering verwijderd Geen protocol FAALKANT HERSTELKANT Voorbeeld oorzakenboom O T H T O

  7. Stap 2 : Classificatie faaloorzaken

  8. Voorbeeld PRISMA profiel (falen)

  9. Stap 3 : Classificatie / Actie Matrix

  10. PRISMA in de praktijk (1) • Meerwaarde t.o.v. traditionele analyse • Diepgaand completer, eerlijker beeld • Minder symptoom bestrijdingeffectiever • Faal- én herstelgedrag als verbeter optie • Minder subjectief (inter-beoordelaar betrouwbaarheid) • Voorbeelden • Directe vergelijking oorspronkelijke database met her-analyse profiel • “Top-3” studies : verwacht beeld vóóraf vs werkelijk profiel

  11. Toegevoegde waarde PRISMA

  12. PRISMA in de praktijk (2) • Efficiëntie / kosten-baten • Goed overdraagbaar, geen expert tool • Selectie criteria : wel / geen PRISMA analyse • Sturing aanvullend onderzoek  voorl.boom • Stopregels : alleen feitelijk en beïnvloedbaar • Focus op dominante probleem • Maatwerk met verbetermaatregel • Niet alleen preventie van faalfactoren, ook bevordering van herstelfactoren

  13. PRISMA binnen het VMS (1) • Actueel • Veel betere feedback naar melders • “Driver” voor cultuuromslag • Koppeling met predictieve risico-analyse • Balans de-centraal (afd.) vs centraal (MIP) • Standaardisatie vs maatwerk : minim. dataset • Koppeling andere Risk Management / Q-systemen : apparatuur, ARBO, milieu, bedrijfskosten, logistiek, etc.

  14. PRISMA binnen het VMS (2) • In ontwikkeling • Integratie met predictieve benadering • Combinatie met complicatie-registratie • Modellering rol herstelgedrag en patiënt • Voorspelling en evaluatie van interventies : simulatie, CPOE, expertsystemen • Datarelaties : afdelings tot (inter)nationaal niveau

  15. Dank voor uw aandacht Vragen of opmerkingen ?

More Related