Djupanalys av Västra Götalandsregionens akutmottagningar. Juni 2017

Transkript

1 Djupanalys av Västra Götalandsregionens akutmottagningar Juni 217

2 Bakgrund Västra Götalandsregionen (VGR) har tillfört resurser till akutmottagningarna för att förbättra tillgängligheten och införandet av akutläkare Delmål har satts upp per förvaltning när måluppfyllnad avseende när tillgänglighet ska nås Ett flertal framgångsrika pilotprojekt har genomförts under 216 som bygger på VGRs koncept: segmentering/streaming, planstyrt arbete och ingen/förenklad triage Dock är ledtider på akutmottagningarna fortsatt en stor utmaning Det finns behov av att fortsatt stödja det lokala arbetet samtidigt som central uppföljning och transparens kan hjälpa till att hålla ögonen på bollen Detta material innehåller förslag på hur denna uppföljning kan se ut samt resultat från en fördjupad analys, med syfte att identifiera områden för förbättringar

3 8% av delmål nått < 8% av delmål nått Bakgrund: Samtliga förvaltningar har en bit kvar till mål Delmål jan-april 217 Total vistelsetid (TVT) inom VGR Minuter, jan-april Delmålsuppfyllnad för TVT jan-april 217 Andel (%) besök med TVT<4 h 2 Planerad tid för full måluppfyllnad 3 Alingsås 64% 8% Sep-dec % 241 Kungälv NU 49% 56% 65% 8% Sep-dec 218 Jan-april % 237 SÄS Skövde 57% 7% 75% 8% Sep-dec 218 Jan-april 218 Lidköping 72% 8% Jan-april 218 Östra 59% 8% Sep-dec 217 Sahlgrenska 43% 77% Sep-dec 217 Mölndal 56% 82% Sep-dec Barnakuten 76% 86% Sep-dec Beräknat på alla besök under jan-april , exkluderat de med felaktig tidsdata. 2 Delmålen för TVT gäller perioden jan-april 217, satta av respektive sjukhusstyrelse. 3 Målsättning för TVT 218 är att 9% av alla besök ska ha TVT < 4 h. Källa: Data med alla akutvårdsbesö2k inom VGR, Mål 218 (9 %)

4 Sammanfattning: Förslag på nästa steg Sammanfattning av nuläge X Externt Internt Faktorers del av problematik Inflöde Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Nuläge TVT Målnivå TVT ~1/3 ~1/3 ~1/3 Förslag på aktiviteter för att innan årets slut nå effekt på TVT & måluppfyllnad A B C D Samtliga förvaltningar föreslås att genomföra ett antal utvalda förbättringsinitiativ med stor potentiell effekt på TVT: Inför och säkra effekt av VGRs operativa modell anpassad efter lokala förutsättningar (exv. STREAM-team, förenklad triage, planstyrt arbetssätt och frigjord läkartid genom minskad administrativ börda) Inför inläggningsrätt för akuten på avdelning enligt tidigare beslut Varje förvaltning väljer också ut ytterligare 1 tema att fokusera på utifrån sina lokala utmaningar Genomförande viktigt därmed enbart ett ytterligare område i fokus Som underlag får varje förvaltning en sammanställning av faktorer som driver TVT vid deras AKM En lokal handlingsplan för hur A och B ska implementeras (inkl. aktiviteter, ägare, tidslinje) tas fram av varje förvaltning och presenteras i augusti till koncernledning Hälso- och Sjukvård Centralt stöd och bollplank finns att tillgå i arbetet Målsättning är tydlig effekt på TVT innan slutet på 217 Utfall och genomförande av aktiviteter kommer att följas upp centralt genom ett nytt styrkort som kommer att finnas tillgängligt publikt Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter inom förbättringsarbetet Halvårs/årsvis uppföljning av drivare/utmaningar på AKM enligt framtaget dashboard som stöd till att prioritera områden framåt

5 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning

6 Utfallet på AKM påverkas av både externa och interna faktorer Exempel Externt Inflöde Beroenden Antal besök Variation av inflöde t.ex. under dag Tillgång till vårdplatser Tid till och arbetssätt på röntgen Vistelsetid AKM Förutsättningar Resurstillgång Ledarskap & kultur Internt Arbetssätt Arbetsmodell på AKM t.ex. införande VGRs operationella modell med streamteam, förenklad triagemodell

7 Avvikelse mot TVT-mål drivs till lika delar av externa faktorer, interna förutsättningar och arbetssätt Drivare av hög ledtid (TVT) Del av problem Nuläge Externt Inflöde Beroenden ~1/3 Internt Förutsättningar Arbetssätt ~1/3 ~1/3 Mål

8 Faktorer Exempelvis visar statistisk analys att vissa externa faktorer tillsammans förklarar ~3-4% av TVT Signifikansgrad 1 Påverkan på genomsnittlig vistelsetid (TVT) per sjukhus Alingsås Fler antal besök Mellan Kungälv NU SÄS SkaS 2 Östra Sahlgrenska Mölndal Låg Minskning Ökning Grad av påverkan 3 Hög Barnakuten Högre beläggningsgrad Mellan Ej signifikant Ej signifikant Ej signifikant Lägre temperatur Mellan Fler patienter till röntgen Hög Data ej tillgänglig Data ej tillgänglig Ej signifikant Fler patienter som skrivs in på avd. Hög Exempel: Utveckling (%) av inflöde och ledtider jan-maj 217 Inflöde (% mot samma period f.g. år) Genomsnittlig TVT (% mot samma period f.g. år) 1 Bedömning utifrån p-värde vid sjukhus där faktor fallit ut som signifikant (95% signifikansnivå, p<.5) vid regressionsanalys (Hög mycket lågt p-värde, Mellan lågt p-värde). 2 Analys för Skövde och Lidköping gjord på hela SkaS, då data för beläggning ej finns tillgänglig på förvaltningsnivå. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med ingen/negativ påverkan på TVT. Not: Utöver ovan utvärderades även följande faktorer: semesterdag (juli månad), heldag (lör-sön & röda dagar), och antal återkommande inom 72 h, men de föll ej ut som signifikanta för medparten av sjukhusen. Källa: Regression genomförd med akutmottagningsdata , för påverkansfaktorer på genomsnittlig vistelsetid (TVT). Baserat på totalt ~91 besök, som aggregerats upp till dagsnivå för analys.

9 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning

10 Analysen har validerat och förkastat ett antal sanningar och myter kring AKM Sanning Myt Externt Inflöde Beroenden 1 Inflödet har ökat jämfört mot tidigare år 2 Helgerna är värst 3 Hög vårdplatsbeläggning driver upp ledtider 4 Röntgen leder till långa ledtider 5 Bemanning i relation till antal besök ser lika ut inom VGR Förutsättningar 6 7 Läkarbemanningen är väl anpassad till patientflödet på akuten Sjukfrånvaron är överlag hög inom VGR Internt Arbetssätt 8 Antalet patienter per läkare varierar stort 9 Det finns många lättare patienter som stoppar upp systemet 1 Under dagar med lång TVT så ökar tiden jämt i flödet 11 VGRs framtagna operativa modell fungerar

11 För kännedom: dataunderlag och metodik för analysen Vid den fördjupande analysen har datautdrag från akutdatabasen i VGR används, framtagen av enheten för dataanalys Datan innefattar alla besök vid AKM inom VGR under inklusive besök med felaktig eller ofullständig tidsdata Vid analyser som innefattar tidsdata (TTT, TTL, TVT) har besök med felaktig (negativ) tidsdata exkluderats I tillägg till data från akutdatabasen har VGR-data kring beläggningsgrad och sjukfrånvaro används, samt bemanningsuppskattningar för 216 gjorda av respektive förvaltning

12 1 Inflödet har ökat jämfört mot tidigare år Inflödet ökade under 216, men ej under 217 Förändring av inflöde inom VGR 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Sant Falskt 4.4% 3.8% 3.9% 1.7% 2.4% 1.3% 1.3% 1.8% 2.6% 1.3% 2.%.1% -1.4% -1.5% -.6% -.5% -1.2% -2.9% 2-2.6% -4.1% Jan Feb Mars April Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb Mars April Maj Totalt 216 Helger 3 Jan-Maj Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Jämförelse för helger gjord mellan helgdagar 215 och 216, då data för 217 ej finns tillgänglig på tillräckligt detaljerad nivå. Analysen är gjord på alla akutmottagningsbesök (akutvård samt övriga). Källa: Datautdrag med akutvårdsbesök inom VGR , samt datautdrag med alla besök (akutvård samt övriga) för beräkning av skillnad mellan helger.

13 1 Inflödet har ökat jämfört mot tidigare år Analys av ökning 216: Drevs av ökat antal besök av små barn Sant Falskt Utveckling inflöde Procent (%), totalt för VGR, 215 till Ökning av inflöde fördelat per demografi Procentenhet (p.e.), per kön, samt ålderskategorier, 215 till 216 Ökning av inflöde fördelat per sjukhus Procentenhet (p.e.), 215 till %.7 (1.%).4 Alingsås Kungälv.1 Kvinnor -5 år år år 19-3 år år år -.2 >75 år NU -.5 SÄS 1.1 Lidköping.2.6 (1.%) Skövde Östra Sahlgrenska Män -5 år 6-1 år år 19-3 år år år >75 år Mölndal Barnakuten Totalt Utveckling av inflöde beräknat som procentuell skillnad (%) av inflöde mellan 215 & 216, kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 2 Från 215 till 216 togs jourmottagningen bort, vilket har lett till ett minskat inflöde av besök. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar i VGR

14 2 Helgerna är värst Helger har överlag kortare TVT och högre måluppfyllnad än vardagar Total vistelsetid (TVT), per helger och vardagar Viktat genomsnitt, minuter, Hela VGR 236 Vardag 219 Helg -7% Alingsås Kungälv NU SÄS Lidköping Skövde Östra Sahlgrenska % -7% -11% -12% -12% -3% +9% -4% Sant Måluppfyllnad av TVT, helg mot vardag 1 Procentenhet (p.e.), % +4% +7% +8% +7% +1% -7% +2% Falskt Mölndal % +7% Barnakuten % -3% 1 Skillnad i måluppfyllnad (% besök med TVT < 4h) vid helg jämfört med vardag. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR Vardag Helg

15 3 Hög vårdplatsbeläggning driver upp ledtider Vid de flesta sjukhus driver ökad beläggningsgrad ökad ledtid Exempel från NU: Genomsnittlig vistelsetid (TVT) för olika intervall av beläggningsgrad (%) Genomsnitt, minuter, alla dagar under 215 och Sant X% Andel av dagar (%) Falskt Under 7% 7-8% 8-9% 9-95% 95-1% 1-11% Över 11% % <1% 1% 22% 3% 35% 2% Liknande påverkan av beläggningsgrad på ledtid kan tydligt ses vid Alingsås, Kungälv, SÄS och SKAS men inte på Östra och Barnsjukhuset Förändring i TVT relativt låg i den kritiska zonen 95-11% 1 Genomsnittlig vistelsetid (TVT) beräknad för alla dagar med beläggningsgrad (%) inom angivet intervall. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR samt data på beläggningsgrad för alla sjukhus

16 3 Hög vårdplatsbeläggning driver upp ledtider Sant Falskt Dock ej på Östra, där arbetssätt med inläggningsrätt kan haft effekt Exempel från Östra: Genomsnittlig vistelsetid (TVT) för olika intervall av beläggningsgrad (%) Genomsnitt, minuter, alla dagar under 215 och X% Andel av dagar (%) Under 7% 7-8% 8-9% 9-95% 95-1% 1-11% Över 11% % 2% 7% 16% 2% 45% 1% Samband mellan hög beläggningsgrad och ökad TVT saknas vid Östra, trots stor andel dagar med >1% beläggning Vid Östra har man introducerat arbetssätt där akuten alltid kan överbelägga på vårdavdelning 1 Genomsnittlig vistelsetid (TVT) beräknad för alla dagar med beläggningsgrad (%) inom angivet intervall. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR samt data på beläggningsgrad för alla sjukhus

17 3 Hög vårdplatsbeläggning driver upp ledtider Djupdyk: Ökad beläggningsgrad driver ökad TVT vid de flesta sjukhus Genomsnittlig vistelsetid (TVT) för olika intervall av beläggningsgrad (%), Genomsnitt, Minuter, alla dagar 215 och Under 7% 7-8% 8-9% 9-95% 95-1% 1-11% Över 11% Under 7% 7-8% 8-9% 9-95% 95-1% 1-11% Över 11% X% Sant Andel av dagar Falskt Östra Alingsås % 2% 7% 16% 2% 45% 1% <1% 5% 16% 18% 23% 32% 7% Sahlgrenska % % 17% 24% 38% 2% <1% Kungälv % % 9% 13% 19% 37% 2% Mölndal NU 1% 5% 25% 29% 25% 14% 2% % <1% 1% 22% 3% 35% 2% Barnakuten % 18% 43% 2% 1% 7% 1% SÄS % % 11% 23% 35% 29% 1% SKAS % 4% 43% 35% 15% 2% <1% 1 Genomsnittlig vistelsetid (TVT) beräknad på alla dagar med beläggningsgrad (%) inom ett visst intervall. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR samt data på beläggningsgrad för alla sjukhus

18 4 Röntgen leder till långa ledtider Röntgen driver TVT och sänker måluppfyllnad Total vistelsetid (TVT) Genomsnitt, inkluderar alla besök Total vistelsetid (TVT) Genomsnitt, minuter % Andel patienter som röntgas Procent (%) av totala besök, Alingsås Kungälv NU Utan röntgen 22% Sant Falskt Med röntgen 28% 28% 69% SÄS 26% Måluppfyllnad för TVT Andel (%) med TVT < 4 h 42% -39% Lidköping Skövde 23% 29% Östra 15% Måluppfyllnad för TVT vid lång tid till läkare Andel (%) med TVT < 4 h, endast patienter med TTL > 2h 3% 16% -49% Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 19% Ø 24% Not: Mölndal samt Sahlgrenska är ej inkluderade i analyserna av genomsnittligt TVT och måluppfyllnad, då data registrering av röntgen i datautdraget ej finns tillgänglig. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR

19 Bemanning i relation till antal besök ser lika ut inom VGR 5 Variation gällande personalresurser mot genomströmning Jämförelse av hanteringstakt på akutmottagningar 216 Sant Falskt Patient per läkartimme 1 1,5-1,7 2 1,7,99 1,3,82,81 1,14,95 Ø 1,9 Data ej tillgänglig Data ej tillgänglig,57 Patient per omvårdnads -timme 1,41,36 Data ej tillgänglig,44 Data ej tillgänglig Ø,44 Alingsås Kungälv NU SÄS Skövde Lidköping Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten 1 Beräknad som totalt antal besök 216 delat på totala antalet läkartimmar, respektive totalt antal omvårdnadstimmar, enligt uppskattning av bemanning gjord av respektive akutmottagning för Övre gräns (1,7 patient/läkartimme) från beräkning utifrån bemanningsuppskattning. Dock saknar denna barnläkare, och faktisk siffran är därmed något lägre (nedre gräns 1,5 enligt uppskattning från SÄS). Not: Eventuella bemanningsförändringar sedan uppskattning är ej inräknade, och variationer mellan sjukhus i definition av bemanning kan förekomma. Data ej tillgänglig innebär att uppskattning saknas. Vid beräkning är hänsyn ej tagen till att eventuell skillnad (minskning) av bemanning under sommarmånaderna. Källa: Uppskattning av bemanning (vardag samt helg) gjord av respektive akutmottagning: Alingsås, Kungälv och SÄS i jan/feb 217, NÄL dec 216, Skövde okt 216 och Östra, Mölndal, Sahlgrenska i maj 216.

20 5 Bemanning i relation till antal besök ser lika ut inom VGR Sant Dock är hanteringstakt för läkare inte direkt kopplad till ledtid Falskt Genomsnittlig total vistelsetid (TVT) Minuter, Utmaning med produktivitet Sahlgrenska Resursfråga Räkneexempel: Förändring av läkartimmar per år vid hanteringstakt likt Östra 3 Procent (%), 216 Alingsås -2% Kungälv -25% NU -4% 25 2 NU Kungälv Mölndal Effektivitetspotential Alingsås Skövde Östra SÄS 2 SÄS Skövde Sahlgrenska -4% -1% 3%,8,9 1, 1,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 Mölndal -3% Patient per läkartimme Beräknad som totalt antal besök 216 delat på totala antalet läkartimmar, enligt uppskattning av bemanning gjord av respektive akutmottagning för Övre gräns (1,7 patient/läkartimme) från beräkning utifrån bemanningsuppskattning. Dock saknar denna barnläkare, och faktisk siffran är därmed något lägre (nedre gräns 1,5 enligt uppskattning från SÄS). 3 Beräkning av förändringen av läkartimmar (%) för 216 gjord baserat på totalt antal besök per förvaltning samt en hanteringstakt för alla förvaltningar likt den vid Östra (1,3 patienter/läkartimme). Not: Eventuella förändringar av sedan uppskattning gjordes är ej inräknad, och det kan finnas variationer mellan sjukhus i hur man definierar sin bemanning. Data för Lidköping och Barnakuten saknas. Källa: Uppskattning av bemanning (vardag samt helg) gjord av respektive akutmottagning: Alingsås, Kungälv och SÄS i jan/feb 217, NÄL dec 216, Skövde okt 216 och Östra, Mölndal, Sahlgrenska i maj 216.

21 6 Läkarbemanningen är väl anpassad till patientflödet på akuten Skillnad inom VGR i hur väl läkarbemanning matchar och hanterar Patienter på akuten X patientflöde Jämförelse antal inkommande och antal patienter på akuten med läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 1, 216 Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Sant Patienter på akuten per h, genomsnitt Inkommande patienter per h, genomsnitt Falskt Alingsås Skövde Läkarbemanning är olika väl anpassad mot patientflödet god matchning i Alingsås, medan man i Skövde har svårt att få undan patienter vid lunchtid trots god bemanning vilket ger relativt stor grupp patienter kvar kvällstid under då bemanning också är lägre Ej rätt att säga att absolut bemanning driver detta. Däremot har användning av stream-team vid piloter visat sig minska antalet patienter på akuten kvällstid 1 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Akutmottagningsdata VGR 216 samt bemanningsuppskattning gjord av respektive AKM: Alingsås, Kungälv och SÄS i feb 217, NÄL dec 216, Skövde okt 216 och SU maj 216.

22 7 Sjukfrånvaron är överlag hög inom VGR Sjukfrånvaron ligger på ~5-9% högt jämfört med snitt för Sverige Sant Falskt Total sjukfrånvarotid och fördelning Timmar, Procent (%), 216 Andel sjukfrånvaro Procent (%), Dag 1-14 Dag Dag 6- Alingsås 33% 7% 6% ,3% Kungälv 52% 29% 19% 6 12 NU SÄS Skövde Lidköping Östra 31% 38% 28% 36% Data ej tillgänglig 7% 62% % 49% % 61% % 59% Sahlgrenska 51% 23% 26% Mölndal Barnakuten 34% 34% 15% 15% 51% 51% ,4% Data ej tillgänglig 7,4% 4,8% 7,4% 8,4% 5,3% 9,2% Data ej tillgänglig Överlag ligger sjukfrånvaron i VGR högt jämfört med genomsnitt för Sverige 3,8% 216 enligt SCB Andel sjukfrånvaro är lägst vid Skövde och Sahlgrenska och högst vid Mölndal, Östra och Alingsås Högst del korttidsfrånvaro ses vid Kungälv och Sahlgrenska, medan Alingsås, SÄS och Lidköping har mest långtidsfrånvaro Sverige: 3,8% 2 VGR: 7,2 % 1 Beräknad som antal sjukfrånvarotimmar genom totala antal timmar (summan av total arbetad ordinarie tid och totala sjukfrånvarotimmar). 2 Genomsnitt för samtliga anställda i Sverige 216 enligt SCB:s arbetsmarknadsundersökning. Not: Vid beräkning har totalt arbetad tid för varje akutmottagning används, som endast innefattar de personer som är anställda vid enheten. Eftersom all personal som lägger timmar på akuten inte är anställda där, kan denna skilja sig något från faktiskt arbetad tid. Källa: VGR-data på sjukfrånvaro för akutmottagningar 216, samt HR-utdrag med totalt arbetad ordinarie tid vid respektive akutmottagning 216 (gjorda av respektive enhet maj 217), SCB:s arbetsmarknadsundersökning 216.

23 8 Antalet patienter per läkare varierar stort Stor skillnad i (registrerat) antal patienter mellan olika läkare ENDAST VARDAGAR Registrerad produktivitet för läkare varierar mellan olika individer och tvärs olika discipliner Sant Falskt Patientgenomströmning Genomsnittligt antal patienter per pass, 214, n=29 Kirurgi Medicin Ortopedi Utveckla produktivitet Svag parallellprocess, en i taget? 5 4,5 1, 1,5 2, 2,5 3, 3,5 4, 4,5 5, Behandlingstid TGT-TTL, h Not: Utgått från arbetstider: 8-23 och endast läkare som har träffat fler än 4 patienter under denna arbetstid, samt har arbetat fler än 1 dagar under 214; Endast patienter som triagerats och haft läkarkontakt Källa: SU, 214

24 Behandlingstid (TVT-TTL) (Minuter) 9 Det finns många lättare patienter som stoppar upp systemet Sant Vid samtliga sjukhus finns många patienter med lång TVT och kort behandlingstid Exempel från Sahlgrenska: Patienter med lång vistelsetid och kort behandlingstid Väntetid till läkare (TTL) mot behandlingstid (TVT-TTL), patienter med TVT > 4 h, okt-dec Patienter m. kort behandlingstid och lång vistelsetid 2 Antal, 216 Patienter m. kort behandlingstid och lång vistelsetid 2 Andel (%) av totala besök, 216 Falskt 1,4 Östra 61 12% 1,2 Sahlgrenska % 1, Många patienter med TVT över 4 h har en kort behandlingstid Mölndal % 8 Barnakuten 477 9% 6 4 Skövde Lidköping Alingsås % 7% 7% 2 Kungälv % L ,5 1,2 1,35 Väntetid till läkare (TTL) (Minuter) 1 Exkluderar besök med felaktig tidsdata samt besök över 24 h. 2 Total vistelsetid (TVT) över 4 h, och behandlingstid (TVT-TTL) under 2 h. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR NU SÄS % 6%

25 1 Stora skillnaden mellan bra och dåliga dagar ligger i tid mellan triage och läkarbesök Skillnad i ledtid mellan dagar med kortast respektive längst TVT, jämfört med genomsnittlig dag Genomsnittlig tid, minuter, 215 och Alingsås Kungälv NU SÄS Lidköping Under dagar med lång TVT så ökar tiden jämt i flödet Dagar med kortast TVT Dagar med längst TVT Dagar med kortast TVT Dagar med längst TVT Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Tid till triage (TTT) 1 Kortast och längst dagar innebär 25% av dagar med kortast respektive längst genomsnittlig total vistelsetid. Beräkning är gjord genom att ta skillnaden (minuter) mellan de olika delarna av vårdflödet (TTT, TTL- TTT, TVT-TTL) för dagar med kortast/längst TVT jämfört med genomsnittet. Källa: Datautdrag med alla besök vid akutmottagningar VGR Sant Falskt Tid mellan triage och läkarbesök (TTL-TTT) Behandlingstid (TVT-TTL) Störst minskning av tid Störst ökning av tid Vid dagar med högst genomsnittlig TVT är det tiden mellan triage och läkarbesök som ökar mest Vid dagar med lägst genomsnittlig TVT är det på motsvarande sätt (TTL-TTT) som minskar mest Trenden ses för alla sjukhus utom NU och SÄS där dock TTL-TTT utgör en stor del av skillnaden

26 VGRs framtagna operativa modell fungerar 11VGRs operativa modell framtagen tillsammans med Sektorsrådet Tre nya arbetssätt: Stöttade av: Stream team Dedikerat team för lättare patienter Behandlingssjuksköterska / dedikerad ssk-mottagning Ledningsläkare och larmläkare för hela akuten 2 3 Förenklad/effektiviserad triage-rutin Planstyrt arbetssätt Patientpass Den övergripande modellen har anpassats till lokala förutsättningar i samarbete med varje akutmottagnings ledning och personal 6 Dagliga möten med resultatuppföljning 7 Frigöra läkartid genom minskad administrativ börda

27 11 VGRs framtagna operativa modell fungerar Sant Piloter av operativ modell har gett goda effekter (exempel SkaS) Resultat Skaraborgs sjukhus/skövde v , Patienter inkomna vardagar kl 7-21 Resultat vid Medicinkliniken Genomsnittstid, Minuter, förändring i procent Resultat vid hela akutmottagningen Genomsnittstid, Minuter, förändring i procent Genomsnittligt antal patienter/dag Falskt TVT % % Total Vistelsetid TTL Tid Till Läkare TTT Tid Till Triage min -35% -33 min -53% -9 min % -48% -24 min -21 min -11 min Goda resultat under piloter visar att koncept fungerar Viktigt att säkra rutiner för nytt arbetssätt efter pilot för fortsatt effekt Snitt 216 Snitt Pilot Snitt 216 Snitt Pilot Notera: Snitt 216 avser vardagar v. 1-46; Snitt Pilot avser vardagar v TTL registreras endast för patienter som träffar läkare (exkluderar patienter som hänvisas till annan instans samt ssk-mottagning)

28 Sammanfattning Sanning Myt Externt Inflöde Beroenden 1 Inflödet har ökat jämfört mot tidigare år 2 Helgerna är värst 3 Hög vårdplatsbeläggning driver upp ledtider 4 Röntgen leder till långa ledtider 5 Bemanning i relation till antal besök ser lika ut inom VGR Förutsättningar 6 7 Läkarbemanningen är väl anpassad till patientflödet på akuten Sjukfrånvaron är överlag hög inom VGR Internt Arbetssätt 8 Antalet patienter per läkare varierar stort 9 Det finns många lättare patienter som stoppar upp systemet 1 Under dagar med lång TVT så ökar tiden jämt i flödet 11 VGRs framtagna operativa modell fungerar

29 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning

30 Sammanfattning: Förslag på nästa steg Sammanfattning av nuläge X Externt Internt Faktorers del av problematik Inflöde Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Nuläge TVT Målnivå TVT ~1/3 ~1/3 ~1/3 Förslag på aktiviteter för att innan årets slut nå effekt på TVT & måluppfyllnad A B C D Samtliga förvaltningar föreslås att genomföra ett antal utvalda förbättringsinitiativ med stor potentiell effekt på TVT: Inför och säkra effekt av VGRs operativa modell anpassad efter lokala förutsättningar (exv. STREAM-team, förenklad triage, planstyrt arbetssätt och friggjord läkartid genom minskad administrativ börda) Inför inläggningsrätt för akuten på avdelning enligt tidigare beslut Varje förvaltning väljer också ut ytterligare 1 tema att fokusera på utifrån sina lokala utmaningar Genomförande viktigt därmed enbart ett ytterligare område i fokus Som underlag får varje förvaltning en sammanställning av faktorer som driver TVT vid deras AKM En lokal handlingsplan för hur A och B ska implementeras (inkl. aktiviteter, ägare, tidslinje) tas fram av varje förvaltning och presenteras i augusti till koncernledning Hälso- och Sjukvård Centralt stöd och bollplank finns att tillgå i arbetet Målsättning är tydlig effekt på TVT innan slutet på 217 Utfall och genomförande av aktiviteter kommer att följas upp centralt genom ett nytt styrkort som kommer att finnas tillgängligt publikt Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter inom förbättringsarbetet Halvårs/årsvis uppföljning av drivare/utmaningar på AKM enligt framtaget dashboard som stöd till att prioritera områden framåt

31 Internt Externt B Utfall Nulägesanalys av drivare till TVT ger stöd för förvaltningar att prioritera sitt förbättringsarbete Inflöde Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Parametrar Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h Kvalitet: Patientnöjdhet Mängd inflöde Vårdplatsbeläggning 1 Röntgenanvändning Genomströmning patienter per läkare Bemanning mot inflöde Sjukfrånvaro Akutläkare Medarbetarnöjdhet & kultur Patienter m. lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Förenklad triagemodell Planstyrt arbetssätt Minskning av administrativ tid för läkare 2 Inläggningsrätt till vårdavdelning Implementerat Delvis implementerat Ännu ej implementerat Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Skövde Lidköping Alingsås Kungälv NU SÄS 59% 43% 56% 76% 7% 72% 64% 49% 56% 57% 33% 3% 41% 34% 47% 46% 44% 32% 39% 4% 4.3% 4.3% 5.2% 6.6% 5.6% 7.1% 6.1% 6.1% 4.9% 5.9% Data ej tillgänglig vid analys Data ej tillgänglig vid analys 1 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 2 Reducering ska göras enligt Sektorsrådets rekommendationer. Not: Mål utvärderat för perioden jan-april 217, TVT: 9% av besök < 4h, TTL: 55 % av besök < 6 min, kvalitet: <5% av besök återkommande inom 72 h. Inflöde är utvärderat senaste 12 mån jämfört med samma period året innan, akutläkare är utvärderat utifrån dagsläge (maj 217) och inkluderar både nuvarande och planerade ST-läkare. Övriga parametrar är utvärderade för helåret 216.

32 C Mall för lokal förbättringsplan per förvaltning DELAS IFYLLD MED KONCERNLEDNING HÄLSO- OCH SJUKVÅRD I AUGUSTI Förbättringsinitiativ Aktivitet Ansvarig Deadline för genomförande Exempel Planera pilot av arbetssätt (tidplan, kommunikation & omfattning) Förvaltningschef Augusti 217 A Hela VGR Införa VGRs operativa modell Alt. säkerställ efterlevnad av tidigare genomförd pilot genom Ta fram förslag på aktiviteter som ska reducera admin hos läkare Genomför aktiviteter för att reducera administrativ tid Förvaltningschef Sektorsrådet November 217 Juni 217 Augusti 217 Införa inläggningsrätt Ta beslut om datum för när inläggningsrätt införs Förvaltningschef Juni 217 B Ytterligare förvaltningsspecifikt tema:

33 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning

34 Föreslagna aktiviteter D Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter (1/2) Uppföljning av akutmottagningar i VGR maj 217 Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Utveckling mot utgångsläge Positiv utveckling Negativ utveckling Ingen utveckling Implementerat Delvis implementerat Ej implementerat Område Parameter för uppföljning 1 Utfall Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min 57% 5% 49% 77% 72% 69% 63% 54% 6% 59% 32% 35% 34% 34% 47% 44% 38% 35% 37% 4% VGRs operativa modell Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h Stream-team på plats Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid 2 12% Förenklad triagemodell införd Genomsnittlig tid till triage (TTT) Planstyrt arbetssätt infört Genomfört minskning av admin-tid läkare 4 4.5% 4.1% 6.% 6.3% 6.% 7.3% 7.8% 5.6% 4.7% 6.% 14% 14% 9% 8% 7% 7% 15% 9% 6% 9 min 8 min 16 min 15 min 17 min 2 min 2 min 2 min 27 min 3 min Antal patienter per läkartimme Utvärderade för maj 217 och mot april 217 (trendpil), förutom Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid, som är utvärderat för helår 216, och mot helår 215 (trendpil). 2 Patienter med lång total vistelsetid (TVT > 4h) och relativt kort behandlingstid (TVT-TTL < 2 h). 3 Antal patienter per läkartimme endast tillgänglig för helår 216, varför trendpil saknas. 4 Reducering ska göras enligt Sektorsrådets rekommendationer.

35 Föreslagna aktiviteter D Månadsvis uppföljning av utfall och aktiviteter (2/2) Uppföljning av akutmottagningar i VGR maj 217 Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Utveckling mot utgångsläge Positiv utveckling Negativ utveckling Ingen utveckling Implementerat Delvis implementerat Ej implementerat Område Parameter för uppföljning 1 Utfall Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min 57% 5% 49% 77% 72% 69% 63% 54% 6% 59% 32% 35% 34% 34% 47% 44% 38% 35% 37% 4% Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h 4.5% 4.1% 6.% 6.3% 6.% 7.3% 7.8% 5.6% 4.7% 6.% Inläggningsrätt till vårdavdelning infört Genomsnittlig tid till avdelning (TVT-TTF) 2 8 min 13 min 76 min 31 min 42 min 45 min 21 min 59 min 63 min 96 min Inläggningsrätt Förvaltningsspecifikt tema Eget initiativ genomfört Nyckeltal för eget tema [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Initiativ] [Nyckeltal] [Nyckeltal] [Nyckeltal] [Nyckeltal] Att fyllas [Nyckeltal] i när respektive [Nyckeltal] förvaltning [Nyckeltal] [Nyckeltal] [Nyckeltal] [Nyckeltal] valt ytterligare tema X X X X X X X X X X 1 Utvärderade för maj 217 och mot april 217 (trendpil), förutom Antal patienter per läkartimme, som är utvärderat för helår Främst jämförbart inom en förvaltning, då olika förvaltningar kan ha något olika definitioner av TTF.

36 D Månadsvis uppföljning: Detaljerad beskrivning av parametrar Gränser för utvärdering (gränser är förslag för diskussion) Område Parameter för uppföljning 1 Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h (mål 218: 9%) >9% 75-9% < 75% Utfall Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min (mål 218: 55%) >55 % av mål 45-55% < 45% Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h (mål : < 5%) <5 % 5-7% >7% VGRs operativa modell Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid: Andel (%) patienter med TVT > 4 h och (TVT-TTL) < 2h Genomsnittlig tid till triage (TTT) -5% 5-1% >1 % < 15 min 15-3 min > 3 min Antal patienter per läkartimme > <.9 Arbetssätt Inläggningsrätt Genomsnittlig tid till avdelning (TVT-TTF) 2 < 3 min 3-5 min > 5 min Förvaltningsspecifikt tema Utvalt nyckeltal inom eget tema [återstår att definiera] Nyckeltal beror på valt tema se dashboard för förslag på nyckeltal 1 Utvärderade för maj 217, förutom Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid samt Antal patienter per läkartimme, som är utvärderade för helår Främst jämförbart inom en förvaltning, då olika förvaltningar kan ha något olika definitioner av TTF.

37 Föreslagna aktiviteter D Månadsvis uppföljning: Förklaring Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Utveckling mot utgångsläge Positiv utveckling Negativ utveckling Ingen utveckling Implementerat Delvis implementerat Ej implementerat Uppföljning av akutmottagningar i VGR maj 217 Område Parameter för uppföljning 1 Utfall Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min 57% 5% 49% 77% 72% 69% 63% 54% 6% 59% 32% 35% 34% 34% 47% 44% 38% 35% 37% 4% VGRs operativa modell Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h Stream-team på plats Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid 2 12% Förenklad triagemodell införd Genomsnittlig tid till triage (TTT) Planstyrt arbetssätt infört Genomfört reducering av admin-tid läkare 4.5% 4.1% 6.% 6.3% 6.% 7.3% 7.8% 5.6% 4.7% 6.% Vänsterdelen visar information om nuvarande månad: Högerdelen visar trenden mot utgångsläget (förslagsvis maj 217): 14% Siffran (5%) 14% ger värdet 9% på 8% 7% Pilen 7% visar 15% hur utvecklingen 9% sett 6% ut parametern under månaden från utgångsläget till nuvarande som följs upp månad (upp / ner / konstant) Färgen på cirkeln visar status Färgen på pilen visar om utvecklingen 9 min 8 min 16 min 15 min 17 min 2 min 2 min 2 min 27 min 3 min mot målsättning (se definition är positiv (grön), negativ (röd) eller på gränser på tidigare sida) konstant/ingen utveckling (grå) Antal patienter per läkartimme Utvärderade för maj 217 och mot april 217 (trendpil), förutom Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid, som är utvärderat för helår 216, och mot helår 215 (trendpil). 2 Patienter med lång total vistelsetid (TVT > 4h) och relativt kort behandlingstid (TVT-TTL < 2 h) 3 Antal patienter per läkartimme endast tillgänglig för helår 216, varför trendpil saknas.

38 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning Sammanfattning samtliga förvaltningar VGR Djupdykning per förvaltning

39 Syftet med och metodik för analysen Följande sidor innehåller en sammanställning av en extern analys av drivare till höga ledtider vid akutmottagningar inom VGR: Övergripande för VGR Djupdykning per förvaltning Syftet är att vara ett diskussionsunderlag för förvaltningar för att ge ökad förståelse av huvudsakliga drivare av ledtid vid AKM och ge stöd i att prioritera förbättringsarbetet framåt Analyserna baserar på datautdrag från VGRs akutdatabas Vid analyser som innefattar tidsdata (TTT, TTL, TVT) har besök med felaktig (negativ) tidsdata exkluderats

40 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning Sammanfattning samtliga förvaltningar VGR Djupdykning per förvaltning

41 Internt Externt Utfall Utgångsläge juni 217 kommer att uppdateras halvårsvis för att stötta prioritering av åtgärder Inflöde Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Parametrar Ledtid: Andel besök (%) med TVT < 4 h Ledtid: Andel besök (%) med TTL < 6 min Kvalitet: Andel (%) återkommande 72 h Kvalitet: Patientnöjdhet Mängd inflöde Vårdplatsbeläggning 1 Röntgenanvändning Genomströmning patienter per läkare Bemanning mot inflöde Sjukfrånvaro Akutläkare Medarbetarnöjdhet & kultur Patienter m. lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Förenklad triagemodell Planstyrt arbetssätt Minskning av administrativ tid för läkare Inläggningsrätt till vårdavdelning Implementerat Delvis implementerat Ännu ej implementerat Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Skövde Lidköping Alingsås Kungälv NU SÄS 59% 43% 56% 76% 7% 72% 64% 49% 56% 57% 33% 3% 41% 34% 47% 46% 44% 32% 39% 4% 4.3% 4.3% 5.2% 6.6% 5.6% 7.1% 6.1% 6.1% 4.9% 5.9% Data ej tillgänglig vid analys Data ej tillgänglig vid analys 1 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. Not: Mål utvärderat för perioden jan-april 217, TVT: 9% av besök < 4h, TTL: 55 % av besök < 6 min, kvalitet: <5% av besök återkommande inom 72 h. Inflöde är utvärderat senaste 12 mån jämfört med samma period året innan, akutläkare är utvärderat utifrån dagsläge (maj 217) och inkluderar både nuvarande och planerade ST-läkare. Övriga parametrar är utvärderade för helåret 216.

42 Internt Externt Halvårsvis monitorering: Detaljerad beskrivning av parametrar för uppföljning och gränser Gränser för utvärdering Parametrar Nyckeltal Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Utfall Inflöde Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Ledtid: Total vistelsetid (TVT) Ledtid: Tid till läkare (TTL) Kvalitet: Återkommande patienter inom 72 h Mängd inflöde Vårdplatsbeläggning 1 Röntgenanvändning Genomströmning patienter per läkare Andel besök (%) med TVT < 4 h (Mål 218: 9%) Andel besök(%) med TTL < 6 min (Mål: 55%) Andel återkommande inom 72 h (Mål: < 5%) Sammanvägning av utveckling (%) av inflöde mot samma period f.g. år & inflödets påverkan på TVT 2 Sammanvägning av genomsnittlig beläggningsgrad (%) och beläggningsgrads påverkan på TVT 2 Sammanvägning av andel (%) patienter som röntgas & röntgens påverkan på TVT 2 > 9% 75-9% < 75% > 55% 45-55% < 45% < 5 % 5-7% > 7% Minskning (< %), eller ökning men inflöde påverkar ej TVT Ingen påverkan på TVT eller ingen signifikant vid analys Ingen påverkan på TVT eller ingen signifikant vid analys Ökning (>%) och låg/medel påverkan på TVT 8-95% snitt-beläggning & låghög påverkan på TVT, alt. >95% snitt-beläggning & låg påverkan på TVT 1-2% av patienter och låg-hög påverkan på TVT, alt. >2% av patienter & låg påverkan på TVT Patient per läkartimme > <.9 Bemanning mot inflöde Visuell bedömning av anpassning Väl anpassad till patientflöde Delvis anpassad Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar Upp till 5% 5-7 % Över 7 % Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Akutläkare Andel patienter med TVT > 4 h samt behandlingstid < 2 h Andel (%) akutläkare av totala läkare (ST & akutläkare) 3 < 5% 5-1% > 1 % Ökning (>%) och hög påverkan på TVT > 95% snitt-beläggning och medel/hög påverkan på TVT >2% av patienter och medel/hög påverkan på TVT Ej väl anpassad >= 5% akutläkare 25-5% akutläkare Under 25% akutläkare 1 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 2 Påverkan på TVT enligt statistisk regressionsanalys av påverkansfaktorer, med skalan låg (+), medel (++) till hög (+++) påverkan. 3 Inkluderar både nuvarande och planerade ST-läkare. Nivåer baseras på målsättning inom VGR

43 Agenda Drivare av ledtid vid akutmottagningar Sanningar och myter kring akutmottagningarna inom VGR Förslag på nästa steg för att förbättra TVT under 217 Appendix: Drivare av ledtid vid AKM per förvaltning Sammanfattning samtliga förvaltningar VGR Djupdykning per förvaltning

44 Internt Externt ALINGSÅS Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) 1.7% -1.2% Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Nyckeltal Påverkan på TVT Område Parameter Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Hög Beroenden Förutsättningar Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 98% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 3% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Väl anpassad till patientflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 8.3% 7.2% Arbetssätt Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Förenklad triagemodell Planstyrt arbetssätt Reducerad admin för läkare Inläggningsrätt Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Införande av stream-team för lättare patienter Införande av effektiviserad triagemodell Införande av planstyrt arbetssätt % (inga fasta akutläkare) Ej implementerat Ej implementerat Ej implementerat 1% Andel (%) patienter med lång vistelsetid och 7% 1% relativt kort behandlingstid 2 Minskad tid på administrativt arbete Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Ej implementerat Delvis implementerat Delvis implementerat Delvis implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

45 ALINGSÅS Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1-7.2% -3.9% -12.% -1.8% -14.8% -13.6% -8.4% -17.7% -19.3% -19.1% -17.% -1.1% -19.4% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov Dec 6.1%.5% 2 1.6% 4.4% Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, 216 Alingsås Kungälv NU SÄS 26% Lidköping 23% 28% 3% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, X X Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal Inkommande patienter per h, genomsnitt Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde 23% Östra 15% Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 19% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Alingsås jan/feb 217.

46 Internt Externt Område KUNGÄLV Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Nyckeltal Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Låg Påverkan på TVT (statistisk analys) Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Status Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) 1.8% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 14% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 28% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Väl anpassad till patientflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 6.4% 7.2% 22% 1% 15% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

47 KUNGÄLV Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 2.3% 2.1% 2.2% Jan -1.2% 2.6% 2.9% 5.2% 2.6%.6%.1% 1.4% Feb MarsApril Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov -2.3% 5.5% -2.5% 2 4.3% 1.%.5% Dec Jan Feb MarsApril Maj % 1.8% Totalt 216 Jan-Maj 217 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, 216 Alingsås Kungälv NU 23% SÄS Lidköping 28% 26% 3% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, X X Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal Inkommande patienter per h, genomsnitt Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Kungälv jan/feb 217.

48 Internt Externt Område NU Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Nyckeltal Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Låg Påverkan på TVT (statistisk analys) Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Status Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) -3.2% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 98% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 23% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Delvis anpassad till patientflödet Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen Data ej tillgänglig 7.2% % (inga fasta akutläkare) Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat 1% 9% 1% Delvis implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Delvis implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

49 NU Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 3.4% 3.1% Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, 216 Alingsås 3% -3.8% -.5% -.1% -.8% -2.% -.7% 2-2.2% -5.9% -2.5% -3.% -3.% -5.5% -8.2% -13.6% -7.1% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Kungälv NU SÄS Lidköping 28% 23% 26% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Sahlgrenska Mölndal Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av NU i december 216. Skövde Östra Barnakuten Data ej tillgänglig Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. 15% 19% 23% Ø 24%

50 Internt Externt Område SÄS Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Nyckeltal Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217).2% -1.2% Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Låg Påverkan på TVT (statistisk analys) Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Status Hög Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 99% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 26% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Delvis anpassad till patientflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 7.4% 7.2% 25% 1% 6% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Delvis implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Delvis implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT. 4 Övre gräns från beräkning utifrån bemanningsuppskattning, dock saknas barnläkare i underlaget - vilket gör den faktiska siffran något lägre (1,5 enligt uppskattning från SÄS).

51 SÄS Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % 17.8% 18.5% 9.7% 7.9% 5.9% 6.3% 8.9% 1.4% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli -1.4% 4.% Aug Sept Okt Nov 6.% 2.5% Dec.7%.1% -1.1% 2-1.1% Jan Feb MarsApril Maj % Totalt 216.2% Jan-Maj 217 Alingsås Kungälv NU SÄS 26% Lidköping 23% 28% 3% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av SÄS jan/feb 217. Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag

52 Internt Externt Område SKÖVDE Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) 3.% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 91% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 23% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Ej så väl anpassad till patientflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 7.4% 7.2% % (inga inrapporterade) 1% 8% 1% Delvis implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Delvis implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Delvis implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT. 4 Statisk analys gjord på hela SkaS pga brist på nedbruten data per förvaltning.

53 SKÖVDE Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % -5.3% 4.4% -1.% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli 6.1% 6.7% 3.6% 5.1% 4.2% 3.3% 2.1% Aug Sept Okt -.9% Nov -.4% 8.2% 2-2.7% 4.2% 6.4% Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Alingsås Kungälv 28% NU SÄS Lidköping 23% 26% 3% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Sahlgrenska Mölndal Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Skövde oktober 216. Skövde Östra Barnakuten Data ej tillgänglig Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. 15% 19% 23% Ø 24%

54 Internt Externt Område LIDKÖPING Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) 1.5% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 91% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 29% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Data ej tillgänglig 1.1 Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Data ej tillgänglig Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 4.8% 7.2% % (inga inrapporterade) 1% 7% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT. 4 Statisk analys gjord på hela SkaS pga brist på nedbruten data per förvaltning.

55 LIDKÖPING Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % 2.2% 2.6% -4.5% 12.8% 11.6% 7.7% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli 3.3% 4.2% 2.% -3.2% -.5% -2.% 3.4% 1.2% 2 3.5% 1.3% Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Alingsås 3% Kungälv NU SÄS 23% 28% 26% Lidköping 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Läkarbemanning ej tillgänglig Patienter på akuten Kommande patienter X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde). Uppskattning av läkarbemanning ej tillgänglig för Lidköping.

56 Internt Externt Område ÖSTRA Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) 1.3% -1.2% Beroenden Förutsättningar Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 11% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 15% 24% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Delvis anpassad till inflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 8.4% 7.2% Ej signifikant Arbetssätt Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter 1% 1% 12% 1% Delvis implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Delvis implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

57 ÖSTRA Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % 12.8% 12.6% 1.2% 8.% 4.3% 7.7% 3.9% 6.7% 2.9% Jan Feb MarsApril Maj Juni 7.1%.9%.2% 3.6% 3.6% -.3% -1.7% 2 Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Alingsås 3% Kungälv NU SÄS 23% 28% 26% Lidköping 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Östra i maj 216.

58 Internt Externt Område SAHLGRENSKA Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) -5.3% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 96% 96% Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Ej så väl anpassad till patientflöde 5% 1% Ej signifikant Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) Data ej tillgänglig 24% Data ej tillgänglig Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 5.3% 7.2% Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter 14% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

59 SAHLGRENSKA Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, %.8% 3.1% 1.6%.9%.8% Alingsås 3% Jan -.7% -1.2% Feb MarsApril Maj Juni -.3% -3.8% -.2% -2.8% -4.2% -4.7% -3.8% -12.2% 2-8.2% Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Kungälv NU SÄS Lidköping 28% 23% 26% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Sahlgrenska i maj 216.

60 Internt Externt Område MÖLNDAL Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) -6.4% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 95% 96% Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) Data ej tillgänglig 24% Data ej tillgänglig Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Väl anpassad till inflöde Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen 9.2% 7.2% % (inga inrapporterade) 1% 14% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

61 MÖLNDAL Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % -.7% 1.6% -3.2% 1.1% -3.6% -2.1% -9.% 1.8% -1.8% -.5% 1.4% -6.1% -3.1% -8.3% 2-7.7% -6.7% -.1% -6.4% Alingsås Kungälv NU 23% 28% 3% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj Totalt 216 Jan-Maj 217 SÄS Lidköping 26% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Patienter på akuten Inkommande patienter Läkarbemanning, antal X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR, datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde), samt bemanningsuppskattning gjord av Mölndal i maj 216.

62 Internt Externt Område BARNAKUTEN Detaljerade analyser per förvaltning stöd för att välja ytterligare tema (1/2) Parameter Förbättringsinitiativ gemensamma för alla förvaltningar Förslag på ytterligare tema för förvaltning (ej obligatoriskt) Liten/ingen utmaning Viss utmaning Större utmaning Data ej tillgänglig Grad av påverkan på TVT enligt regression 3 Nyckeltal Påverkan på TVT Beskrivning (tidpunkt) Utfall för AKM Utfall VGR (genomsnitt) 1 (statistisk analys) Status Låg Hög Inflöde Mängd inflöde Utveckling (%) mot f.g. år (jan-maj 217) -2.4% -1.2% Beroenden Förutsättningar Arbetssätt Vårdplatsbeläggning 2 Genomsnittlig beläggningsgrad (%) (216) 87% 96% Ej signifikant Röntgenanvändning Andel (%) patienter till röntgen (216) 19% 24% Ej signifikant Genomströmning patienter / läkare Bemanning över dygn Akutläkare Antal patienter med lång TVT & kort behandlingstid Stream-team på plats Patienter per läkartimme (216) Data ej tillgänglig 1.1 Läkarbemanning under vardagar i relation till patientflöde (216) Andel (%) akutläkare av totala läkare (april 217) Andel (%) patienter med TVT > 4 h och behandlingstid (TVT-TTL) < 2 Införande av stream-team för lättare patienter Data ej tillgänglig Sjukfrånvaro Andel (%) sjukfrånvarotimmar av totalen Data ej tillgänglig 7.2% % (inga inrapporterade) 1% 9% 1% Ej implementerat Delvis implementerat Förenklad triagemodell Införande av effektiviserad triagemodell Ej implementerat Delvis implementerat Planstyrt arbetssätt Införande av planstyrt arbetssätt Ej implementerat Delvis implementerat Reducerad admin för läkare Minskad tid på administrativt arbete Ej implementerat Endast delvis implementerat vid SÄS Inläggningsrätt Garanterad inläggning till vårdavdelning Ej implementerat Enbart implementerat vid Östra 1 Beräknat som rakt genomsnitt, förutom för mängd inflöde där genomsnitt är viktat. 2 Utvärdering av parametern innebär vårdplatsbeläggnings påverkan på TVT för akutmottagningen, och ej om tillgång till vårdplatser är en utmaning för förvaltning som helhet. 3 Grad av påverkan av innebär att faktorn bidrar med låg/negativ påverkan på TVT.

63 BARNAKUTEN Grafisk visualisering av utvalda analyser (2/2) Mängd inflöde: Förändring 216 och 217 Utveckling (%) mot samma månad föregående år 1 Röntgenanvändning Procent (%) av totala besök, % 3.2% 9.3% 5.8% 3.2%.8% 4.5% 4.7% 4.7% 11.2% 2.2% -2.% -7.5% -11.8% 2-1.5% -2.7% -2.2% Jan Feb MarsApril Maj Juni Juli Aug Sept Okt Nov Dec Jan Feb MarsApril Maj % Totalt % Jan-Maj 217 Alingsås Kungälv NU SÄS Lidköping 3% 28% 23% 26% 29% Bemanning över dygn: Jämförelse patientflöde och läkarbemanning över dygnet Genomsnitt per timma 3, vardagar, Läkarbemanning ej tillgänglig Patienter på akuten Kommande patienter X Inkommande patienter per h, genomsnitt X Patienter på akuten per h, genomsnitt Skövde Östra Sahlgrenska Mölndal Barnakuten Data ej tillgänglig 15% 19% 23% Ø 24% Observera: Alla sjukhus ej direkt jämförbara på grund av olika vårduppdrag 1 Beräknad som procentuell (%) skillnad mellan antal besök per månad jämfört med samma månad föregående år. 2 Kompenserat för att 216 är skottår, med minskning av ~3% av antal besök februari 216 (motsvarande 1 dag). 3 Antal patienter på akuten är beräknat i genomsnitt alla dagar över året, och vid varje hel timme. Källa: Datautdrag med alla besök (akutvårdsbesök & övriga) i VGR och datautdrag med akutvårdsbesök (för analys av inflöde). Uppskattning av läkarbemanning ej tillgänglig för Barnakuten.

64 Frågor angående djupanalysen kontakta: Viktor Storberg