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Canadian Journal of Anesthesia 50:767-774 (2003)
© Canadian Anesthesiologists' Society, 2003
General Anesthesia

Statistical process control methods allow the analysis and improvement of anesthesia care

[Les méthodes de contrôle statistique du processus permettent d’analyser et d’améliorer les soins anesthésiques]

Sigurd Fasting, MD and Sven E. Gisvold, PhD

From the Department of Anesthesia Intensive Care, St. Olav’s Hospital University Hospital of Trondheim, Trondheim, Norway.

Address correspondence to: Dr. Sigurd Fasting, Department of Anesthesia and Intensive Care, St. Olav’s Hospital, University Hospital of Trondheim, N-7006 Trondheim, Norway. Phone: +47-73868108; Fax: +47-73868117; E-mail: sigurd.fasting{at}medisin.ntnu.no

Objectif : La qualité du processus anesthésique se vérifie par le taux d’événements peropératoires indésirables. Nous avons voulu illustrer comment analyser la qualité de l’anesthésie en utilisant les méthodes de contrôle statistique du processus et comment cette analyse peut améliorer la qualité.

Méthode : Nous avons prospectivement recueilli des données anesthésiques sur cinq ans. Elles comprenaient des événements indésirables, classés selon quatre niveaux de sévérité. Nous avons sélectionné quatre événements indésirables qui représentent des aspects importants de la qualité et de la sécurité pour l’analyse du contrôle statistique du processus. Il s’agissait : de l’anesthésie régionale inadéquate, du retour à la conscience difficile après une anesthésie générale, des difficultés d’intubation et des erreurs de médicaments. Nous avons analysé le processus d’origine à l’aide des "graphiques-p" pour le contrôle statistique du processus.

Résultats : Pour 65 170 anesthésies réalisées, nous avons noté des événements indésirables dans 18,3 % des cas, la plupart bénins. Nous avons utilisé les graphiques de contrôle pour définir statistiquement la variation prévisible normale du taux de problème et, ensuite, l’utiliser comme base de l’analyse des problèmes sélectionnés. Les résultats sont les suivants :

- Anesthésie régionale inadéquate : processus stable, mais taux d’échec élevé inacceptable.
- Réveil difficile : processus instable à cause des efforts d’amélioration de la qualité.
- Difficultés d’intubation : processus stable, taux acceptable.
- Erreurs de médicaments : méthodologie inappropriée à cause du faible taux d’erreurs.

Conclusion : En appliquant le contrôle statistique du processus à l’analyse d’événements indésirables, nous avons montré comment il permet de déterminer si un processus est stable, si une intervention est nécessaire et si les efforts d’amélioration de la qualité ont produit les effets recherchés.




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