12. Rev-Analisa dan validasi data

Dr. Luwiharsih,MSc
pemilihan indikator-luwi 28 juli2015
2
JABATAN SEKARANG :
Ka Bidang Diklat KARS
Ka Kompartemen Mutu PERSI 2015 – 2018
PENDIDIKAN
• SI Fakultas Kedokteran Unair
• SII Pasca Sarjana UI, Manajemen Rumah Sakit
pemilihan indikator-luwi 28 juli2015
3
PENGALAMAN KERJA
o Surveior & Pembimbing Akreditasi RS
(1995 – sekarang )
o Direktur RSK Sitanala Tangerang ( 2007 – 2010 )
o Ka Sub Dit RS Pendidikan, Kemkes ( 2005 – 2007 )
o Ka Sub Dit RS Swasta, Kemkes ( 2001 – 2005 )
o Ka Sub Dit Akreditasi RS, Kemkes (1995 – 2001)
luwi 25 juli 2016
4
PENGUMPULAN DATA
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Standar PMKP 7
Pengumpulan data merupakan salah satu kegiatan
program peningkatan mutu dan keselamatan pasien
untuk mendukung asuhan pasien dan manajemen
rumah sakit lebih baik
instrumen 24 - 25 April 2018
6
Elemen penilaian PMKP 7
Telusur
Skor
1. RS mempunyai regulasi tentang R Regulasi tentang manajemen data
10
TL
manajemen data yang meliputi a)
termasuk keamanan, kerahasiaan data
-
-
sampai dengan c) yang ada di maksud
internal dan eksternal serta benchmark
0
TT
dan tujuan (Lihat juga PMKP 2.1 ) (R)
data (TKRS 11 EP 1/kriteria pemilihan
10
TL
indikator)
2. Komite/Tim PMKP atau bentuk
D Bukti rapat ttg koordinasi Komite/Tim
organisasi lainnya melakukan
PMKP dng unit yan dalam pengumpulan
5
TS
koordinasi dengan unit pelayanan
data di unit yan & pelaporannya
0
TT
dalam pengumpulan data (D,W)
(lihat TKRS 11 EP 2)
W • Komite PMKP
• Unit pelayanan
• Penanggungjawab data unit kerja
• IT
instrumen 24 - 25 April 2018
7
Elemen penilaian PMKP 7
Telusur
Skor
3. RS telah melakukan pengumpulan D
Bukti hasil pengumpulan data dan
10
TL
data dan informasi untuk mendukung
informasi yg meliputi IAK, IAM, ISKP
5
TS
asuhan
dan tingkat kepatuhan DPJP terhadap
0
TT
Bukti publikasi data ke luar RS
10
TL
(12 indikator kemkes melalui sismadak)
5
TS
0
TT
pasien,
manajemen
RS,
pengkajian praktik profesional serta
PPK
program PMKP secara menyeluruh W
• Komite PMKP
(D,W)
• Komite medis
• Penanggungjawab data unit kerja
4. Kumpulan data dan informasi
disampaikan kepada badan diluar RS
D
sesuai peraturan dan perundanganundangan. (D,W)
Komite PMKP
instrumen 24 - 25 April 2018
W
8
Elemen penilaian PMKP 7
Telusur
Skor
5. Rumah sakit berkontribusi D
Bukti pelaksanaan tentang
10 T
terhadap
benchmark (tolok ukur) data
5
L
0
T
database
ekternal
dengan menjamin keamanan
dan kerahasiaan (D,W)
W
(12 indikator kemkes melalui
S
sismadak)
T
T
•
Direktur RS
•
Komite PMKP
instrumen 24 - 25 April 2018
9
PENGUMPULAN DATA
• Regulasi pengumpulan data  jadikan satu dalam regulasi system
manajemen data
• Komite mutu melakukan koordinasi pengumpulan data dari unit-unit
• Bukti-bukti pengumpulan data
• Bukti kumpulan data dan informasi sudah disampaikan kepada Kemenkes
• Data yang disampaikan sudah dijamin keamanan dan kerahasiaan
• Data meliputi : indicator mutu prioritas, indicator mutu unit, insiden
keselamatan pasien, monitoring kinerja staf klinis, pengukuran budaya
keselamatan
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Tentukan sampel/populasi untuk mengumpulkan
data
• Lakukan validasi data untuk keakuratan &
kelengkapan  IAK dan data yg dipublikasi
• Lakukan perbaikan sesegara mungkin dengan
membuat rencana tindak lanjut (action plan)
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
1. Penanggung jawab pengumpul data mencatat data kedalam formulir
sensus harian atau input data ke dalam Sistem IT (bila RS sudah
mempunyai sistem IT untuk data indikator)
2. Data direkapitulasi dan di analisa dalam bentuk grafik melalui sistem IT
3. Interpretasi data
4. Lakukan perbaikan untuk peningkatan mutu
5. Buat laporan dari unit ke pimpinan/komite PMKP sesuai SPO di RS
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
ANALISIS DATA
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Standar PMKP 7.1
• Analisis data merupakan salah satu kegiatan program
peningkatan mutu dan keselamatan pasien untuk
mendukung asuhan pasien dan manajemen rumah
sakit
instrumen 24 - 25 April 2018
14
Elemen penilaian PMKP 7.1
Telusur
Skor
1. RS mempunyai regulasi tentang R
Regulasi tentang manajemen data
10
TL
analisis data yang meliputi a) sampai
Lihat PMKP 2.1
-
-
0
TT
Bukti pengumpulan, analisis dan
10
TL
rencana perbaikannya
5
TS
0
TT
dengan b) yang ada di maksud dan
tujuan (R)
2. RS telah melakukan pengumpulan
D
data, analisis dan menyediakan
informasi yang berguna untuk
mengidentifikasi kebutuhan untuk
perbaikan (D,W)
W
• Komite PMKP
• Penanggungjawab data unit
• Staf SIM-RS
instrumen 24 - 25 April 2018
15
Elemen penilaian PMKP 7.1
3. Analisis data
menggunakan
Telusur
telah dilakukan dng D
metode dan
teknik2
statistik, sesuai kebutuhan (D,W)
Bukti analisis data dengan
Skor
10
TL
menggunakan metode dan teknik-teknik 5
TS
statistik Run chart/control chart/
TT
0
pareto/Bar diagram
W
• Komite PMKP
• Penanggungjawab data unit
instrumen 24 - 25 April 2018
16
Elemen penilaian PMKP 7.1
4. Analisa data telah dilakukan dng
Telusur
D
Skor
Bukti pelaksanaan tentang analisis data 10
TL
melakukan perbadingan dari waktu ke
meliputi:
5
TS
waktu di dalam RS, dengan melakukan
1) Analysis trend
0
TT
perbandingan database eksternal dari
2) Perbandingan dengan data eksternal
RS sejenis atau data
atau RS lain
nasional/internasional, dan melakukan
3) Perbandingan dengan standar
perbandingan dengan standar dan
4) Perbandingan dengan praktik terbaik
praktik terbaik berdasarkan referensi
• Direktur RS
terkini (D,W)
W
• Kepala bidang/divisi
• Kepala unit pelayanan
• Komite PMKP
• Penanggungjawab data unit
instrumen 24 - 25 April 2018
17
Elemen penilaian PMKP 7.1
Telusur
Skor
5. Pelaksana analisis data yaitu staf D Bukti sertifikat pelatihan Komite/Tim
10
TL
komite/tim PMKP dan PIC data di unit
PMKP dan penanggung jawab data unit
5
TS
yanan/kerja
dan pengalaman kerja
0
TT
pengalaman,
keterampilan
dapat
sudah
mempunyai
pengetahuan
yang
berpartisipasi
tepat
(Lihat PMKP 7)
dan
sehingga W Komite/Tim PMKP
dalam
Penanggungjawab data unit
proses
tersebut dengan baik. (D,W)
6. Hasil analisis data telah
D
1) Bukti laporan hasil analisis data
2) Bukti laporan hasil analisis data
disampaikan kepada Direktur, para
disampaikan kepada Direktur, kepala
kepala bidang/divisi dan kepala unit
bidang dan kepala unit
untuk ditindaklanjuti. (D,W) .
10 T
5
L
0
T
3) Bukti tindak lanjut/rencana perbaikan
W
S
Direktur/kepala bidang/divisi/ Kepala unit/
instrumen 24 - 25 April 2018
Komite PMKP
18
T
Standar PMKP 7.2
• Program PMKP prioritas di rumah sakit telah
dianalisis dan mempunyai dampak terhadap
peningkatan mutu dan efisiensi biaya pertahun
instrumen 24 - 25 April 2018
19
Elemen penilaian PMKP 7.2
1.
Komite/Tim
organisasi
PMKP
atau
lainnya
Telusur
bentuk D
Bukti tentang analisis data program
PMKP prioritas
telah
mengumpulkan dan menganalisis data W
Skor
10
5
0
TL
TS
TT
10
5
0
TL
TS
TT
Komite/Tim PMKP
program PMKP prioritas yang meliputi
a) sampai dengan d) yang ada di
maksud dan tujuan
(lihat PMKP 5).
(D,W)
2. Ada bukti Direktur rumah sakit telah
D
Bukti tentang tindaklanjut perbaikan
menindaklanjuti hasil analisis data
W
Direktur
Kepala bidang/divisi
Kepala unit pelayanan
Komite/Tim PMKP
Penanggungjawab data unit
yang meliputi a) sampai d) yang ada
dimaksud dan tujuan (D,W)
instrumen 24 - 25 April 2018
20
Elemen penilaian PMKP 7.2
Telusur
Skor
3. Ada bukti program PMKP prioritas D
Bukti tentang hasil perbaikan prioritas
10
TL
telah menghasilkan
kegiatan PMKP RS
5
TS
0
TT
perbaikan di
rumah sakit secara keseluruhan (D,W)
W
Komite PMKP
D
Bukti tentang hasil efisiensi sumber
10
TL
telah menghasilkan efisiensi
daya prioritas kegiatan PMKP RS
5
TS
penggunaan sumber daya (D,W)
(Lihat TKRS 5 EP 5)
0
TT
4. Ada bukti program PMKP prioritas
W
• Komite PMKP
• Bagian keuangan/ billing
• Staf SIM-RS
instrumen 24 - 25 April 2018
21
Indikator mutu
• Nasional,
• Prioritas RS
• Unit
Pengumpulan
data
PIC data di setiap
unit kerja
DIBANDINGKAN
• Didlm RS/tren
• Dng rs lain
• Dng standar
• Dng
praktik
terbaik
Analisis data
Komite PMKP &
PIC data
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Metode statistik. 
Runchart, Control
Chart, Pareto dan bar
diagram
Laporan
Dir &
pimpinan RS
Indikator area
klinis
(IAK)
Indikator area
manajemen
(IAM)
Pengukuran
mutu
PRIORITAS
5 Panduan Praktik
Klinis yang di
evaluasi
Indikator
penerapan SKP
(ISKP)
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
DATA
ANALISIS
DATA
DAMPAK
TERHADAP
EFISIENSI
&
EFEKTIFIT
AS YAN
(kendali
mutu &
biaya)
23
KENDALI MUTU DAN KENDALI BIAYA
PPK - CP
Standarisasi :
- Obat
-Pem penunjang
- LOS
Standarisasi
biaya
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Kendali mutu &
biaya
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
ANALISIS DATA
• Analisa melalui grafik sangat membantu memperlihatkan perubahan
apakah menuju perbaikan sesuai yang diharapkan
• Gunakan alat statistik :
– Run charts
– Control charts
– Histograms
– Pareto charts
25
ANALISIS DATA
• Run chart sangat bermanfaat tergantung berapa banyak data
yang dikumpulkan, sangat sederhana dan mudah
diinterpretasikan
• Control chart merupakan cara analisa hasil yang lebih rumit dan
memerlukan data lebih banyak
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Run chart juga dikenal sebagai grafik garis adalah
grafik sederhana yang menggambarkan data dari
waktu ke waktu
• Sumbu Y : peristiwa/event;
• sumbu X periode waktu
• Digunakan untuk
- memahami gambaran umum suatu proses
- trend dan shift/pergeseran dalam proses
- variasi dari waktu ke waktu
- untuk mengidentifikasi penurunan atau
peningkatan proses dari waktu ke waktu
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Harus dibuat pada awal kegiatan dan di update dng data baru sesuai
kegiatan yg berjalan
• Merupakan grafik yg mengilustrasikan perubahan mutu dari waktu ke
waktu
• Pengukuran dilakukan pada titik tertentu dan dihubungkan dengan garis.
Hal ini akan menghasilkan grafik variasi dari waktu ke waktu, dan
membantu tim melihat apakah perubahan yg terjadi mengarah pada
perbaikan
• Run chart memilik komentar dengan panah yg menunjuk waktu bila ide-2
perubahan untuk perbaikan diuji
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Run chart merupakan suatu alat untuk process improvement yang sederhana, kuat, dan
mudah digunakan.
• Run chart menampilkan data yang diamati dalam urutan waktu. Seringkali, data yang
ditampilkan mewakili beberapa aspek output atau kinerja dari manufaktur atau proses
lainnya.
• Proses didefinisikan sebagai serangkaian kegiatan yang mengubah input menjadi output.
Proses perubahan terjadi dari waktu ke waktu. Menentukan apakah perubahan telah terjadi
merupakan suatu hal yang penting untuk proses perbaikan.
• Run chart digunakan untuk menentukan apakah tendensi pusat dari suatu proses
mengalami perubahan atau tidak. Tidak perlu menggunakan perhitungan rumit yang
membosankan maupun software, melainkan hanya mengamati nilai pada sumbu Y dan
waktu pada sumbu X.
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Run chart digunakan secara bergantian dengan grafik term-series. Dalam beberapa
hal, run chart mirip dengan diagram kontrol yang digunakan dalam kontrol proses
statistic, tetapi tidak menunjukkan batas kontrol proses.
• Run chart dapat digunakan untuk mempelajari data pengamatan tren atau pola selama
periode waktu tertentu dan fokus pada perubahan penting dalam proses. Run chart
dapat menentukan apakah suatu proses memiliki penyebab umum atau variasi
penyebab khusus. Hal ini penting karena proses selalu berada pada satu diantara 4
fase berikut:
• Ideal  proses stabil, sesuai harapan
• Ambang Batas  masih dapat di predeksi, walau tidak selalu sesuai harapan
• Ambang Kekacauan  tdk dpt dipredeksi, ttp hasil akhir masih sesuai harapan
• Kacau  tdk dpt dipredeksi dan tidak sesuai dng harapan
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
CONTROL CHART
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Control Charts
• Control charts help track a process
• Graphical “alert” to process owners if a process moves out of
“control” or established limits
Max: 6 hours
Hours
6
3
0
Min: N/A
Time from Blood Draw to Lab Result
34
Example: Control Chart
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Adalah grafik yg menggambarkan data dari waktu ke waktu,
control chrat lebih spesifik daripada Run Chart karena dapat
menilai apakah proses berada dalam kontrol/tidak; garis
kontrol atas (UCL) dan garis control bawah (LCL)
• Control chart mirip run chart, namun lebih memiliki daya
statistik untuk mendeteksi perubahan
• Control chart digunakan untuk QI, dan juga untuk monitoring
perbaikan (contoh : dashboard atau scorecard)
•
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Data bisa dipresentasikan dalam beberapa bentuk :

Persentase

Rates

Counts

Individual values
• Banyak model control charts diperlukan sesuai jenis data yg
berbeda – namun semua control chart mirip dan
dinterpretasikan dng cara yg sama
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Apa saja yang termasuk special cause?
• Setiap kejadian yang memiliki pola yang berulang,
tidak hanya berupa variasi yang acak, dapat
digolongkan menjadi special cause. Para ahli statistic
telah menciptakan beberapa tanda untuk mendeteksi
special cause ini. Yang paling sering digunakan
adalah 4 tanda berikut ini:
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
4 tanda untuk mendeteksi Special cause
• Outlier – Outlier adalah poin data yang berada di UCL dan dibawah LCL. Karena
batasan kontrol (control limit) dikalkulasi berdasarkan teori probabilitas, sebuah
outlier sangat jarang ditemukan dalam proses yang hanya memiliki variasi common
cause.
• Shift – Kemungkinan proses yang stabil akan menghasilkan sembilan poin berturutturut pada sisi yang sama itu sama saja dengan melempar koin dan mendapatkan
„kepala‟ sebanyak sembilan kali berturut-turut. Hal itu mungkin saja, tapi sangat
jarang. Keberadaan sembilan poin berturut-turut pada sisi yang sama dari garis
tengah mengindikasikan sebuah shift pada mean. Ini adalah indikator yang kuat yang
menandakan proses telah berubah dan memerlukan investigasi.
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Trend – sebuah tren didefinisikan sebagai enam poin yang muncul
berturut-turut, masing-masing lebih tinggi dari poin sebelumnya.
Tren mengindikasikan special cause dengan efek gradual. Carilah
perubahan proses yang mungkin dimulai pada permulaan tren.
• Cycle – Pola-pola berulang yang disebut cycle ditandai dengan 14
poin berturut-turut yang bergantian naik turun. Pola ini menandakan
perubahan siklikal yang repetitive dalam proses dan tentunya
membutuhkan investigasi. Kasus yang mungkin terjadi meliputi,
over-adjusment, variasi shift-to-shift, dan variasi machine-tomachine.
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Sinyal-sinyal tersebut (outlier, shift, trend, dan cyle)
berlaku pada semua common cause pada control
chart. Jika tidak ada special cause yang ditemukan,
kita bisa menyimpulkan proses masih berada dalam
kendali. Berarti proses masih stabil dan tidak
berubah, dan hanya variasi common cause yang
mempengaruhi perilakunya.
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
RUN CHART vs CONTROL CHART
Perbedaan antara control chart dan run chart sangat sempit sehingga
sulit untuk memahami perbedaannya. Diagram kontrol dan diagram run
dapat diidentifikasi sebagai alat statistik yang digunakan untuk melacak
kinerja organisasi dalam periode tertentu. Kedua metode ini
menggunakan waktu sebagai garis dasar dan ukuran kinerja sebagai
pengukuran yang dilacak dalam periode tertentu. Namun, di mana mereka
digunakan berbeda, tergantung pada tujuannya..
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
RUN CHART
CONTROL CHART
Dalam grafik run, nilai tertentu telah diplot dan
Bagan kendali adalah jenis grafik tertentu yang
garis rata-2 telah ditarik utk mengklarifi-kasi
digunakan untuk mempelajari fluktuasi dalam
pergerakan data menjauh dari rata-rata. Garis
suatu proses selama periode tertentu. Bagan
tengah ini mewakili titik tengah pengukuran yg
kendali ditarik termasuk garis atas untuk batas
dilacak (lihat diagram di bawah). Menjalankan
kontrol atas, garis bawah untuk batas kontrol
grafik digunakan untuk menampilkan kinerja
bawah dan garis tengah rata-rata. Garis ini
proses tertentu dalam jangka waktu tertentu.
ditentukan menurut data masa lalu. Grafik ini
Siklus, tren ke atas dan ke bawah terlihat pada
berguna dalam membuat perbandingan dan
grafik ini. Diagram run terutama digunakan
menyimpulkan konsistensi atau variasi proses.
untuk melacak kinerja suatu proses tertentu
yang membutuhkan perbaikan lebih lanjut.
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Data ditampilkan dalam
grafik.
• Mudah utk melihat trend
• Easy to “eye-ball”
• Tidak ideal untuk analisis
statistik.
M
Tu
W
Th
F
47
Pareto Chart
250
•Shows relative impact
•Easy to construct
•Visually powerful
200
150
100
50
0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
48
• Pareto chart merupakan tool yg membantu membantu tim melihat
penyebab atau masalah yg paling sering terjadi.
• Chart memperlihatkan aktifitas atau area yg berkontribusi paling buruk
mutunya
• Pareto chart berbasis teori bahwa jumlah kecil penyebab akan memiliki
kontribusi paling buruk mutunya
• Bila beberapa aktifitas berkontribusi paling besar pada masalah disebut
Pareto Effect
• A classic Pareto Effect diamati bila 20 % penyebab berkontribusi pada 80
% semua masalah
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Sasaran dari analisis data adalah agar dapat dilakukan PERBANDINGAN bagi rumah sakit melalui
empat cara :
1.
Dengan diri sendiri dalam waktu tertentu, seperti dari bulan ke bulan atau satu tahun ke
tahun berikutnya.
2.
Dengan rumah sakit lain yang sama seperti menggunakan data base referensi
3.
Dengan standar, seperti ditetapkan oleh badan akreditasi, ikatan profesional atau
menggunakan ketentuan yang ditetapkan dalam undang-undang atau peraturan.
4.
Dengan praktek-praktek yang diakui di kepustakaan sebagai pedoman praktek yang lebih
baik atau paling baik
Perbandingan ini membantu rumah sakit memahami sumber dan sifat perubahan yang tidak
dikehendaki serta membantu fokus pada upaya perbaikan.
dr Luwi - PMKP 10 des 2013
50
No
Indikator
J
A
S
O
N
D
1.
Asesmen medis
30
50
50
60
70
80
2.
Asesmen prwt
40
55
75
80
80
85
90
80
70
60
50
Asesmen medis
40
Asesmen perawat
30
20
10
0
juli
agust
sept
okt
Nov
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Des
TREND
No
Indikator
J
A
S
O
N
D
1.
Asesmen medis
30
50
50
60
70
80
2.
Asesmen prwt
40
55
75
80
80
85
90
80
70
60
50
Asesmen medis
40
Asesmen perawat
30
20
10
0
juli
agust
Sept
Okt
Nov
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Des
TREND
No
Indikator
J
A
S
O
N
D
1.
Asesmen medis
30
50
50
60
70
80
2.
Asesmen prwt
40
55
75
80
80
85
100
80
60
40
Asesmen medis
20
Asesmen perawat
0
juli
agust
sept
okt
nov
des
TREND
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
DATA MARET 2018
No
INDIKATOR
STANDAR
CAPAIAN
Rencana perbaikan
1.
Asesmen medis
100 %
80 %
Edukasi ke dokter
ditingkatkan
2.
Tidak adanya kesalahan pemberian hasil
pemeriksaan laboratorium
100 %
98 %
Risk grading 
RCA/ investigasi
3.
Tidak ada kesalahan pemberian label
100 %
100 %
-
4.
Tidak adanya kejadian operasi salah sisi
100 %
100 %
-
5.
Operasi eleKtif tidak menggu nakan antibiotika
profilaksis
100 %
60 %
Lakukan
RCA,/Diagaram fish
bone shg diketahui
akar penyebab ke tdk
patuh an
Catatan : yang melakukan rencana perbaikan adalah Kepala bidan/divisi dan kepala unit BUKAN Komite
Mutu
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
DATA AGUSTUS 2017
No
INDIKATOR
STANDAR
6.
Tidak adanya kejadian kesalahan pemberian
obat
100 %
90 %
Risk grading 
RCA/ investigasi
7.
Komplikasi anestesi
≤6%
4%
Risk grading 
RCA/ investigasi
8.
Kejadian reaksi transfusi
≤ 0,01 %
0,02 %
Risk grading 
RCA/ investigasi
9.
Kelengkapan pengisian inform consent
100 i%
80 %
Edukasi
ditingkatkan
10.
Kejadian infeksi paska operasi
≤ 1,5 %
0,5 %
Risk grading 
RCA/ investigasi
11.
Ethical clereance
100 %
100 %
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
CAPAIAN
RTL
DATA AGUSTUS 2017
No
INDIKATOR
STANDAR
1.
Aspirin on arrival pd pasien AMI
100 %
100 %
5.
Aspirin at discharge pd pasien AMI
100 %
90 %
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
CAPAIAN
RTL
Lakukan audit
medis atau peer
review
• Dapat melalui sismadak
• Saran  data yg dibandingkan adalah data PPI (hasil
surveilance PPI)
• Langkah-langkah membandingkan data :
- Melakukan pertemuan dng RS pembanding
- Menyamakan profil. indikator
- Melakukan training bersama PJ/PIC pengumpul
data dari RS & RS Pembanding
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
TEKNOLOGI INFORMASI SISTEM MANAJEMEN DATA
TERINTEGRASI
 Data indikator mutu
unit & prioritas
 Insiden keselamatan
pasien (IKP)
 Indikator kinerja staf
klinis
 Pengukuran budaya
keselamatan
Integrasi seluruh
data di tingkat RS
& unit meliputi :
•
pengumpulan
•
pelaporan
•
analisa
•
validasi dan
•
publikasi
indikator mutu
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
58
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Pengum
pulan
Hasil Rekap
Koreksi
validasi
Tidak valid
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Valid
Tujuan
– Monitoring akurasi data yg dikumpulkan
– Verifikasi bahwa pengambilan data adalah
konsisten dan reproducible
– Verifikasi ekspektasi tentang volume data
yang dikumpulkan.
61
Standar PMKP 8
• RS mempunyai regulasi validasi data indikator area klinik
yang baru atau mengalami perubahan dan data yang akan
dipublikasikan. Regulasi ini diterapkan dengan
menggunakan proses internal validasi data.
instrumen 13-14 Maret 2018
62
Elemen penilaian PMKP 8
1. Rumah sakit
Telusur
mempunyai regulasi R
validasi data sesuai
dengan
Skor
Regulasi tentang manajemen data
termasuk validasi data
10
0
D
Bukti pelaksanaan validasi data IAK
W
Komite PMKP
10 T
5 L
0 T
S
T
T
a)
TL
TT
sampai c) yang ada di maksud dan
tujuan (R)
2. Rumah sakit telah melakukan
validasi data pada pengukuran mutu
area klinik yang baru dan bila terjadi
perubahan sesuai dengan regulasi
(D,W)
instrumen 13-14 Maret 2018
63
Elemen penilaian PMKP 8
Telusur
3. Rumah sakit telah melakukan validai D
Bukti pelaksanaan validasi data yang
dipublikasikan
data yang akan dipublikasikan di web
site
atau
media
lainnya
termasuk W
Skor
10
5
0
TL
TS
TT
10
5
0
TL
TS
TT
Komite PMKP
kerahasiaan pasien dan keakuratan
sesuai regulasi (D,W)
4. Rumah sakit telah melakukan
D
perbaikan berdasarkan hasil validasi
data. (D,W)
Bukti pelaksanaan perbaikan data
berdasarkan hasil validasi data
W
Komite PMKP
instrumen 13-14 Maret 2018
64
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
Maksud dan Tujuan PMKP. 8
Validasi data adalah alat penting untuk memahami mutu dari data dan
untuk menetapkan tingkat kepercayaan (confidence level) para pengambil
keputusan terhadap data itu sendiri. Validasi data menjadi salah satu
langkah dalam proses menetapkan prioritas penilaian, memilih apa yang
harus dinilai, memilih dan mengetes indikator, mengumpulkan data,
validasi data dan menggunakan data untuk peningkatan.
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
65
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
)
Maksud dan Tujuan PMKP. 8
Keabsahan dan ketepercayaan pengukuran adalah inti dari semua
perbaikan dalam program peningkatan mutu. Proses validasi data
secara internal perlu dilakukan karena program mutu dianggap valid
jika data yang dikumpulkan sudah sesuai, benar dan bermanfaat .
Untuk memastikan bahwa data yang dikumpulkan baik, proses validasi
perlu dilakukan.
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
66
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
)
Maksud dan Tujuan PMKP. 8
Rumah sakit agar menetapkan regulasi validasi data yang antara lain
meliputi :
a)
Kebijakan data yang harus divalidasi yaitu

Merupakan pengukuran area klinik baru;

Bila ada perubahan sistem pencatatan pasien dari manual ke elektronik
sehingga sumber data berubah ;

Bila data dipublikasi ke masyarakat baik melalui di web site rumah
sakit atau media lain
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
67
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
)
Maksud dan Tujuan PMKP. 8

Bila ada perubahan pengukuran

Bila ada perubahan data pengukuran tanpa diketahui sebabnya

Bila ada perubahan subyek data seperti perubahan umur rata rata pasien,
protokol riset diubah, panduan praktik klinik baru diberlakukan, ada
teknologi dan metodologi pengobatan baru
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
68
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
Maksud dan Tujuan PMKP 8
b) Proses validasi data mencakup namun tidak terbatas sebagai berikut :
 Mengumpulkan ulang data oleh orang kedua yang tidak terlibat dalam
proses pengumpulan data sebelumnya (data asli)
 Menggunakan sampel tercatat, kasus dan data lainnya yang sahih
secara statistik. Sample 100 % hanya dibutuhkan jika jumlah
pencatatan, kasus atau data lainnya sangat kecil jumlahnya.
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
69
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
Maksud dan Tujuan PMKP 8
 Membandingkan data asli dengan data yang dikumpulkan ulang
 Menghitung keakuratan dengan membagi jumlah elemen data yang
ditemukan dengan total jumlah data elemen dikalikan dengan 100.
Tingkat akurasi 90 % adalah patokan yang baik.
 Jika elemen data yg diketemukan ternyata tidak sama,
dng catatan
alasannya (misalnya data tidak jelas definisinya) dan dilakukan tindakan
koreksi
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
70
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
Maksud dan Tujuan PMKP 8
 Koleksi sample baru setelah semua tindakan koreksi dilakukan
untuk memastikan tindakan menghasilkan tingkat akurasi yang
diharapkan (lihat juga KKS.11, EP 4)‟
c) Proses validasi data yang akan dipublikasi di web site atau media
lainnya agar diatur tersendiri, dan dapat menjamin kerahasiaan pasien
dan keakuratan data.
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
71
PEMILIHAN, PENGUMPULAN, ANALISIS DAN VALIDASI DATA INDIKATOR MUTU
DALAM PENGUKURAN PELAYANAN KLINIS YANG AKAN DIEVALUASI, (PMKP 4, 5,
5.1, 6, 7,7.1,7.2, 8. )
Maksud dan Tujuan PMKP 8
Proses validasi data mencakup namun tidak terbatas pada b)
tersebut diatas, oleh karena itu, dalam melakukan validasi
data, rumah sakit dapat menggunakan cara/proses lain sesuai
dengan referensi ilmiah terkini.
Proses validasi data yang akan di publikasi diatur tersendiri
dan dapat menjamin kerahasiaan pasien dan keakuratan data.
STANDAR NASIONAL AKREDITASI RUMAH SAKIT edisi 1
72
PMKP 8
Proses validasi data memuat paling sedikit
indikator area klinis dan data yang akan
dipublikasikan
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
– Tanggung jawab mutu pelayanan kesehatan untuk
masyarakat/publik.
– Mendorong peningkatan dalam proses pengumpulan data.
– Ukuran yang dapat dipercaya untuk potensial benchmarking
selanjutnya
– Meningkatkan kepercayaan dalam gerakan pembuatan
keputusan berdasarkan data.
74
• Siapa yang melakukan

Prinsip : validator adalah bukan pengumpul data/tidak terlibat dalam
proses pengumpul data (orang ke dua)
Kapan dilakukan :

Bila indikator klinik baru saja dikumpulkan (indikator baru)

Bila ada perubahan sumber data, numerator, denumerator, definisi
operasional, subyek pengumpulan data dirubah & PIC pengumpul data
telusur data luwi - 10 nov 2013
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Tabel jumlah sampel berdasarkan jumlah populasi
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
10
10
220
140
1200
291
15
14
230
144
1300
297
20
19
240
148
1400
302
25
24
250
152
1500
306
30
28
260
155
1600
310
35
32
270
159
1700
313
40
36
280
162
1800
317
45
40
290
165
1900
320
50
44
300
169
2000
322
55
48
320
175
2200
327
60
52
340
181
2400
331
65
56
360
186
2600
335
70
59
380
191
2800
338
75
63
400
196
3000
341
80
66
420
201
3500
346
85
70
440
205
4000
351
90
73
460
210
4500
354
95
76
480
214
5000
357
78
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
Populasi (N)
Sampel (n)
100
80
500
217
6000
361
110
86
550
226
7000
364
120
92
600
234
8000
367
130
97
650
242
9000
368
140
103
700
248
10000
370
150
108
750
254
15000
375
160
113
800
260
20000
377
170
118
850
265
30000
379
180
123
900
269
40000
380
190
127
950
274
50000
381
200
132
1000
278
75000
382
210
136
1100
285
1000000
384
Morgan & Krecjie, dalam Uma Sekaran, 2003
79
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
JUDUL INDIKATOR
asesmen awal medis harus lengkap dalam waktu 24 jam setelah
pasien masuk RI
NUMERATOR
Jml asesmen awal medis lengkap dlm waktu 24 jam di RI
DENOMINATOR
Jumlah pasien masuk di RI
SUMBER DATA
Rekam Medis
CAPAIAN INDIKATOR
70 % pada bulan September 2017
JML PASIEN RI BULAN
OKT 2017
900 pasien
JUSTIFIKASI PERLU
VALIDASI
Data baru pertama kali dikumpulkan
METODE VALIDASI
1. Menggunakan metode simple random sampling  misalnya 900 RM
dilakukukan sampling (table) menjadi 269 RM
2. Melakukan telaah RM di data yg disample tsb
3. Analisa kelengkapan pengisian asesmen medis awal
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
HASIL VALIDASI
Kelengkapan asesmen awal medis harus lengkap dalam waktu 24 jam
setelah pasien masuk RI = 35 %
HASIL ANALISA
35/70 X 100 % = 50 %  < 90 %
KESIMPULAN
Data kelengkapan asesmen medis bulan Oktober : belum akurat
RENCANA TINDAK
LANJUT
Komite PMKP :
• Menetapkan capaian indikator asesmen pasien pada bulan
September 2017 = 35 %  revisi data capaian indikator
• Karena validitas data masih diragukan maka data bulan Oktober
validasi lagi
Ka bidang pelayanan dan Ka unit rawat Inap melakukan: Edukasi PIC
pengumpul data
• Edukasi ke medis untuk peningkatan kelengkapan asesmen
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
JUDUL INDIKATOR
asesmen awal medis harus lengkap dalam waktu 24 jam
setelah pasien masuk RI
NUMERATOR
Jml asesmen awal medis lengkap dlm waktu 24 jam di RI
DENOMINATOR
Jumlah pasien masuk di RI
SUMBER DATA
Rekam Medis
CAPAIAN INDIKATOR
Bulan November 80 %
JML PASIEN RI
BULAN NOV 2017
800 pasien
JUSTIFIKASI PERLU
VALIDASI
Validasi ulang karena hasil bulan Okt belum valid
METODE VALIDASI
1. Menggunakan metode simple random sampling  800
RM dilakuku kan sampling (tabel) menjadi 260 RM
2. Melakukan telaah RM di data yg disampling tsb
3. Analisa kelengkapan pengisian asesmen medis awal
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
HASIL VALIDASI
Kelengkapan asesmen awal medis harus lengkap dalam
waktu 24 jam setelah pasien masuk RI = 75 %
HASIL ANALISA
75/80 X 100 % = 93,75 %  > 90 %
KESIMPULAN
Data kelengkapan asesmen medis bulan November : sudah
akurat
RENCANA TINDAK
LANJUT
Validasi akan dilakukan kembali bila ada perubahan PIC
pengumpul data, sumber data, numerator, denomerator,
sistem RM menjadi E-RM (Komie PMKP)
Melakukan edukasi ke staf medis untuk meningkatkan
kelengkapan pengisian asesmen awal (Ka Bidang/divisi)
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Y
IAK baru
IAM
IAK lama, PIC data baru
IAK lama, sumber data RM & berubah RM
elektronik, perlu validasi tdk ?
Hasil validasi, data sdh akurat, bln depan
perlu alidasi tdk ?
Data awal 80 %, hasil validasi 35 %, perlu
revisi data tdk ?
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
T
• MEASUREMENT RESULT AGREEMENT  90 % kesepakatan dalam hasil kalkulasi
antara pengumpul data pertama dan kedua
• MEASURE CATEGORY AGREEMENT  75 % kesepakatan dalam kategori numerator,
denominator, dan ekslusi antara pengumpul data pertama dan data kedua
• DATA ELEMENT AGREEMENT  80 % kesepakatan dalam dokumentasi elemen data
antara pengumpul data pertama dan kedua
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Contoh 16 RM untuk pengumpul data kedua
• Untuk setiap 16 RM ini, review dan dokumentasikan bagaimana
pengumpul data pertama mengkategorikan data
• Data yang dikumpulkan dan pengumpul data kedua, dikategorikan dan
catat hasilnya
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Pengumpul
data I
Pengumpul
data II
Sampel dari 100
16
16
Exclude (B)
4
2
Total numerator (E)
6
8
Total Denominator (D)
12
14
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Total kecocokan = 16
• Tidak cocok pada ekslusi (B) = 2
• Tidak cocok pada numerator € = 2
• Total tidak cocok = 4
• Total cocok = 12
• % MCA kesepakatan = 12/16 = 75 %
• Karena ketidaksepakatan tidak < 75 %, maka tidak
sepakat
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Contoh 16 RM untuk pengumpul data kedua
• Untuk setiap 16 RM ini, revivew dan dokumen bgmn pengumpul data
pertama mengakatogorikan data
• Data dikumpulkan oleh pengumpul data kedua, didentifikasi elemen
datanya dan catat hasilnya
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Pengumpul data
I
Pengumpul
data II
Usia 16 kasus (denominator)
> 18 tahun
> 18 tahun
Diagnose AMI (denominator)
16
16
Pemberian ASA 24 jam
(numerator)
12 dari 16
8 dari 16
Tidak diberikan ASA (kontra
indikasi tidak ada)  tidak
sesuai numerator
2 dari 16
6 dari 16
Kontra indikasi pemberian ASA
(ekslusi dari denominator)
1 dari 16
2 dari 16
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
• Ada 4 elemen data di setiap rekam medis
- 16 elemen data RM dikumpulkan pengumpul data
kedua
- Total elemen dat = 4 X 16 = 64
• Tidak cocok 5
• Cocok 59 dari 64 elemen data
• Nilai kesepakatan elemen 59/64 X 100 = 92 %
• Nilai > 80 % tidak perlu investigasi
Komisi Akreditasi Rumah Sakit
Komisi Akreditasi Rumah Sakit