background image
nuncu tercih edilir). Burada mühim olan ad>mlar, nelerin yap>laca¤>na karar verilmesi ve
bu kararlar>n ilgili süre boyunca süreklilik arz edecek flekilde uygulanmas>d>r (ayr>ca ka-
rarlar, veri ve sonuçlar ile birlikte rapor edilmelidir). Son olarak, belli bir vizit hakk>nda-
ki verileri eksik olan hastalar araflt>rma ölçütlerine uygun de¤il fleklinde de¤erlendirilir bu
durum asl>nda, bir olgunun hasta dosyas>nda belirtilip belirtilmedi¤ine karar vermek an-
lam>n> tafl>r.
Üzerinde durulan hususlardan birisi de incelenecek hasta dosyalar>n>n say>s>d>r.
yaç duyulan örnek büyüklü¤ü, altta yatan performans oran> ile amaçlanan farkl>l>k mik-
tar>na göre de¤iflir. Genelde, her iki uç ihtimalde de (afl>r> nadir ya da afl>r> s>k rastlanan),
daha büyük say>da örnek gerektirir. Araflt>rmac> ne kadar küçük bir farkl>l>k miktar>n> is-
tatistiki olarak anlaml> kabul etmek isterse, o kadar çok say>da örne¤e ihtiyaç duyar. Sa¤-
l>k hizmetinin kalitesinin ölçülmesi için takip sistemi kurulmas> sürecinde önem arz eden
ö¤elerden birisi de, örnek miktar>n>n belirlenmesi için güç hesaplamalar>n>n gerçekleflti-
rilmesidir.
Bir baflka konu ise, ölçümün hangi yoldan uygulanaca¤>d>r çünkü bu yol ya da yön-
tem, sonuçlar üzerinde önemli etkilere sahip olabilir. Mesela, diabet hastalar>ndaki dilate
göz muayenesi, kalite göstergesi olarak ele al>nabilir. McGlynn ve ark. (2004), hasta dos-
yalar>n> baz alan bir inceleme yönteminin kullan>lmas>yla (daha önce belirtildi¤i üzere),
diabet hastalar>nda sadece %19'luk bir y>ll>k dilate göz muayene oran> elde edilebildi¤ini
bildirdi. Ancak fatura bilgileri kullan>ld>¤>nda, bilhassa dilasyonun sa¤land>¤>n> içerecek
ölçüde faturalama sistemine sahip bir oftalmolo¤a göz muayenesine gitmifl olan kiflilerde,
bu oran neredeyse %50'ye ç>kt>. fiuras> aç>kça görülmektedir ki, verileri kullanan ölçümün
geçerlili¤i üzerine ciddi sorunlar mevcuttur.
Kullan>lan yöntem ne olursa olsun, sistematik hatalar ortaya ç>kabilir. Öncelikle, ya
gözlemci ya da verileri kayna¤>ndan aktaran kifli taraf>ndan veriler yanl>fl kaydedilmifl
olabilir. yla alakal> hatalar aras>nda kodlama sorunlar>, veri girifl prob-
lemleri, ve hatal> tan>lar say>labilir. Yukarda say>lanlara ek olarak, hasta dosyalar>n>n in-
celemesinde, verileri aktaran kifli ya da bu aktar>lm>fl verileri sonradan kalite skorlar>n>n
hesaplanmas>nda kullanan kiflilerin hatal> yaklafl>mlar>na da rastlanabilir. Bu gibi hatalar
(1) tüm personelin direkt olarak e¤itilmesi, (2) beklenen aral>¤>n d>fl>nda de¤erler sergile-
yen olgular>n yeniden kontrol edilmesi, (3) ve tüm olgular>n %5-10'unun iki kere kontrol
edilmesiyle en aza indirilebilir.
Sonuçlar>n Analiz Edilmesi
Sonuçlar bir kere bir araya getirildikten sonra, uygun flekilde anlafl>lmal> ve kullan>lmal>-
d>rlar. Beklenen performanstan ciddi sapmalar göstermek üzere tasarlanm>fl projeler için,
herhangi bir farkl>l>¤>n anlaml> olup olmad>¤>n> ortaya koyan uygun istatistiki testlerin
gelifltirilmesi hayati önem tafl>r. Pek çok ölçüm için, ortalama performans karfl>laflt>rmala-
r> tatmin edicidir. Ancak, di¤erleri için performans>n k>yaslanmas>n>n en önemli yolu,
sa¤l>k hizmetlerinin belirli efliklere ulaflt>¤> kiflilerin kullan>lmas>d>r. Örne¤in araflt>rmac>-
lar en az %90 kalite skoruna sahip hastalar>n yüzdesini ö¤renmek isteyebilirler. Bir kez bu
ölçümü elde ettikten sonra, bunu di¤er sa¤l>k hizmeti sunan kurumlarla k>yaslayabilirler.
Farkl>l>klar istatistiki olarak anlaml> bulunsa da, klinik olarak anlaml> olmayabilirler.
Örnek say>s> artt>kça, istatistiki olarak anlaml> farkl>l>k bulunmas> olas>l>¤> da artar. Örne-
366
·
Genel T>pta Yenilikler