Læringskurven en analyse av utviklingen av Mr Alan Doherty s laparoskopisk prostatektomi

Læringskurven i produksjon omgivelser er et konsept som først ble introdusert i aeronautical industrien i løpet av 1920-tallet.

Det ble utviklet for å analysere tiden det tar å flytte fra den innledende fasen av produksjonen, der arbeid er tregere og mindre effektiv, til en mer effektiv fase, når produksjonen er godt etablert.

Klart, er oppfatningen av en læringskurve relevant i kirurgi. Når du utvikler en ny tjeneste, eller innføre en ny teknikk, det vil være en fase når kirurgen bare har en liten mengde erfaring i denne prosedyren.

Forstå denne Læringskurven er svært viktig for å minimere risiko for pasienter, men på samme tid, tillater for utvikling av nye tjenester. Læringskurven gjør det mulig for oss å dele innføring av en ny prosedyre i tidlig 'ramping opp' scenen og senere "produksjon" fasen.

I tidlig 'ramping opp' fase, bør tiltak som tilfellet blanding av veiledning og lav-risiko innføres for å redusere uønskede resultater for pasienter. Når kirurgen fullfører deres læringskurve og er i 'produksjon fase' risikoen til pasienter vil være minimal.

Men er læringskurven ikke utlignet så effektivt til kirurgi som det potensielt kunne være.

Læringskurven måles vanligvis i form av driftstid. Selv om dette er en enkel variabel, som er verdifull når det gjelder planlegging teater tid, er det av liten betydning for pasienter i form av kliniske utfall. Like, det er svært subjektive, og kan manipuleres.

Jeg satt ut for å utforske bruken av flere variabler i en studie av dataene til Mr Alan Doherty, i Birmingham prostata klinikk og Queen Elizabeth Hospital i Birmingham.

Mr Doherty er en av et lite antall kirurger i UK foretak laparoskopisk prostatectomies. Jeg kontaktet Mr Doherty fordi han har utført et stort antall av disse komplekse, spesialisert prosedyrer, og han har en omfattende, revidert database over alle pasientenes resultater.

Det var min analyse av de første 300 laparoskopisk prostatectomies utført av Mr Doherty mellom juni 2003 og juni 2006.

Jeg introdusert to nye variabler i tillegg til driftstid. En veldig presis måling av postoperativ PSA ble brukt sammen med positiv margene.
Positiv margene er betegnelsen som brukes til å beskrive noen bevis av ondartede celler på kanten av fjernet prostata. Dette ville utgjøre en risiko av noen tumorceller igjen i kirurgiske feltet.

Begge disse variablene er klinisk relevant og kan ikke justeres eller manipulert.

Jeg brukte det som er kjent som diagrammer for statistisk prosesskontroll (SPC) å vurdere disse variablene. SPC diagrammer er ikke tabeller-de rangerer ikke én kirurg mot hverandre.

I stedet, de er fastsatt grensene for forventet standarder, tillater for risk-beløp og enkelt tilfelle variasjon.

Analysen viste at når det gjelder driftstid, Mr Doherty flyttet fra ramping opp scenen til produksjon scenen etter 28 pasienten.

Overgangen var på 30 pasienten i form av uPSA (Ultra-sensitive PSA) og 32dre for positiv marger.

Analysen viser også at Læringskurven er ikke en enkel to-fase-prosess, men at læring fortsetter gjennom praksis.

Det er ikke en læringskurve, men flere, avhengig av hvilket variabelen som måles.

Mr Doherty data viser at han var innenfor akseptable standarder i løpet av hans læringskurven av de første 30 tilfellene. I løpet av de påfølgende 270 tilfellene overskredet Mr Doherty akseptable standarder.

For å plassere denne studien til en bredere tekst, viser det hvordan SPC diagrammer kan brukes til å kartlegge en rekke målinger av læringskurven.

Det tilbyr en strengere modell for styring, med potensial for å utstede en tidlig varsling hvis standarder faller under akseptable grenser, og gir en langt mer meningsfylt vurdering av kliniske utfall å informere både pasienten og kirurgen. I denne forbindelse, er de nyttige for å overvåke både læringskurven og den løpende ytelsen til kirurgen.