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Clinics in Perinatology

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Challenging Cases in Statistical Process Control for Quality Improvement in Neonatal Intensive Care - 17/05/23

Doi : 10.1016/j.clp.2023.02.004 
Munish Gupta, MD, MMSc a, ⁎ , Lloyd P. Provost, MS b, Heather C. Kaplan, MD, MSCE c
a Beth Israel Deaconess Medical Center, 330 Brookline Avenue, Boston, MA 02215, USA 
b Associates in Process Improvement, 2000 Red Hawk Road, Wimberly, TX 78676, USA 
c Cincinnati Children’s Hospital Medical Center, 3333 Burnet Avenue, Cincinnati, OH 45229, USA 

∗Corresponding author.

Résumé

Effective quality improvement (QI) depends on rigorous analysis of time-series data through methods such as statistical process control (SPC). As use of SPC has become more prevalent in health care, QI practitioners must also be aware of situations that warrant special attention and potential modifications to common SPC charts, which include skewed continuous data, autocorrelation, small persistent changes in performance, confounders, and workload or productivity measures. This article reviews these situations and provides examples of SPC approaches for each.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Control chart, Statistical process control, Quality improvement, Quality improvement methods


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Vol 50 - N° 2

P. 321-341 - juin 2023 Retour au numéro
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  • Sustaining Improvement Initiatives: Challenges and Potential Tools
  • Asaph Rolnitsky, Chaim M. Bell
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  • Integrating Implementation Science with Quality Improvement to Improve Perinatal Outcomes
  • Jennifer Callaghan-Koru, Azadeh Farzin, Erick Ridout, Geoffrey Curran

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