成人学習の原則に基づいてトレーニング セッションを開発する場合、学習者を積極的に参加させ、学習体験をできるだけ実用的かつ関連性のあるものにすることが重要です。オプション A が最適なアプローチである理由は次のとおりです。
* 積極的な参加:
* 成人学習者は、概念をすぐに適用できる実践的な学習から最大の恩恵を受けます。
授業中にファシリテーションを実践することで、参加者は教材に積極的に取り組むことができ、学習の定着率が向上します。
* 即時申請:
* 成人学習理論では、スキルをすぐに応用することの重要性を強調しています。授業中にグループ内でファシリテートすることで、参加者は即座にフィードバックを受け、リアルタイムでスキルを磨くことができます。
* 体験学習:
* このアプローチは、具体的な経験、反省的な観察、抽象的な概念化、積極的な実験を伴うコルブの体験学習サイクルと一致しています。
授業をファシリテートすることで、具体的な経験と反省的な観察の機会が得られます。
* ピアラーニングとフィードバック:
* グループで練習することで、参加者は他の参加者を観察し、そのアプローチから学ぶことができるピアラーニングが可能になります。効果的なファシリテーションスキルを養うには、仲間やファシリテーターからのフィードバックも重要です。
その他のオプション (B、C、および D) は、より受動的なアプローチであり、スキル開発に不可欠な能動的な体験学習プロセスに参加者を参加させないため、成人の学習では効果が低くなります。
参考文献:
* NAHQの医療教育における成人学習の原則
* 医療における効果的なトレーニングと教育のための NAHQ ガイド

提供された医療提供者とシステムの消費者評価 (CAHPS) 調査結果に基づくと、健康保険プランのパフォーマンスがいくつかのカテゴリで品質コンパス平均を下回っていることは明らかです。これは、他のベンチマークと比較して、サービスが会員によってどのように認識されているかに関して改善の余地があることを示しています。
オプション D「サービスへの障壁に関して会員擁護委員会から意見を求める」は、必要なケアを受ける容易さや健康保険プランに対する全体的な満足度に関する満足度スコアの低さを直接理解し、対処することを目標としています。会員擁護委員会と連携することで、会員が提供されるサービスについてなぜそのように感じているのかに関する貴重な質的洞察が得られ、より効果的な介入につながる可能性があります。

* 各ユニットで院内感染 (HAI) を発症した患者の割合を示す以下のデータに基づいて、品質改善コーディネーターは 4 つのユニットの中で HAI の発生率が最も高いユニット C に重点を置く必要があります。
* 院内感染 (HAI) とは、患者が病院やその他の医療施設で医療を受けている間または受けた後に罹患する感染症です。HAI は深刻な合併症を引き起こし、罹患率や死亡率を高め、入院期間を延長し、医療費を増加させる可能性があります。したがって、HAI を予防および削減することは、医療機関にとって重要な品質と安全性の目標です。
* 品質改善コーディネーターは、品質改善イニシアチブを開発および実施し、品質パフォーマンスを監視および評価し、スタッフとリーダーに品質方法とツールに関する教育とサポートを提供する専門家です。その責任の 1 つは、データ分析と証拠に基づく実践に基づいて、改善領域を特定し、優先順位を付けることです。
* 品質改善の取り組みの焦点をどのユニットに置くべきかを判断するために、品質改善コーディネーターは、さまざまな要因や原因の頻度や影響を降順で表示し、合計の割合を示す累積線も表示するパレート図などのデータ分析ツールを使用できます。パレート図は、効果の 80% は原因の 20% から生じるという 80/20 ルールに基づいて、最も重要な問題や改善の機会を特定するのに役立ちます。
* 以下のデータを使用して、パレート図を次のように作成できます。
テーブル
ユニット
HAI率(%)
あ
5
B
7
C
12
だ
4
* パレート図では、ユニット C の HAI 率が最も高く (12%)、ユニット B (7%)、ユニット A (5%)、ユニット D (4%) の順になっています。累積線では、ユニット C だけで HAI 率全体の 40% を占め、ユニット C とユニット B を合わせると HAI 率全体の 63.3% を占めていることがわかります。したがって、パレートの原則によれば、品質改善コーディネーターは、最も重大な問題領域であり、改善の機会が最も大きいユニット C に重点を置く必要があります。
* 品質改善コーディネーターは、その後、根本原因分析を実施して、スタッフのコンプライアンス、感染管理の実践、患者の特性、環境要因など、ユニット C での高い HAI 発生率に寄与する可能性のある要因または原因を特定できます。根本原因分析は、考えられる要因を人、プロセス、機器、環境などのカテゴリに整理するフィッシュボーンダイアグラムなどの視覚ツールを使用することで促進できます。品質改善コーディネーターは、他のユニットまたはソースからデータを収集して比較し、ギャップとベストプラクティスを特定することもできます。
* 根本原因分析に基づいて、品質改善コーディネーターは、特定された原因に対処し、ユニット C の HAI 率を改善するための行動計画を策定し、実施することができます。行動計画には、具体的、測定可能、達成可能、関連性があり、期限が定められた (SMART) 目標、介入、指標を含める必要があります。品質改善コーディネーターは、ユニット C のスタッフとリーダーを計画および実施プロセスに参加させ、改善活動への関与と所有権を確保することもできます。
* 品質改善コーディネーターは、ランチャート、管理図、統計的プロセス制御 (SPC) などのデータ収集および分析ツールを使用して、アクション プランの進捗状況と結果を監視および評価する必要があります。これらのツールは、HAI 率の経時的な変化と傾向を示すことができます。品質改善コーディネーターは、ユニット C のスタッフとリーダーにフィードバックと認識を提供し、データと証拠に基づいて必要に応じてアクション プランを調整する必要があります。
参考文献:
* NAHQ HQ 原則、モジュール 2: データ管理、レッスン 2.3: データ分析ツール、トピック 2.3.1:
パレート図、トピック 2.3.2: フィッシュボーン図
* NAHQ ラーニング ラボ: 集団健康管理における医療品質専門家の役割、モジュール 3: データ収集と分析、スライド 16: パレート図、スライド 18: 特性要因図
* NAHQ Journal for Healthcare Quality、第42巻第5号、2020年9月/10月、記事：
COVID-19パンデミック中の医療品質専門家による改善方法論の活用、283ページ：図1。2020年6月30日時点の州別COVID-19症例のパレート図
* NAHQニュースとメディア、ニュース：医療品質専門職の未来を形作る、第5段落：
品質改善コーディネーターの役割
* NAHQ リソース、ヘルスケア品質ソリューション: 従業員を品質に備える、5 ページ: 品質改善コーディネーターの役割