Statistical methods and control charts are important resources to detect changes in various kinds of processes. It has been noticed along the years that these charts have been theoretically refined and, before the analogy and the simplicity of some statistical methods of quality control, it has been happening a great widespread and encouragement to apply the charts in the data analysis of different health fields. With the purpose of making a collaborative work with teaching and health service professionals, this dissertation aims to describe and exemplify some main kinds of statistical charts of quality control to be applied in the quality monitoring in hospitals. To accomplish this task, it was obtained from the hospital at the Federal University of Santa Maria Brazil, during the period of 2000 to 2005, some indexes: general hospital occupation tax, emergency room occupation tax, Psychiatric unit occupation tax, newborn Intensive Care Unit occupation tax and institutional mortality tax dialysis. First of all, a descriptive analysis was conducted to verify presuppositions about normality and independence, required by the traditional techniques of controlling chart. Lately, models ARIMA of Box & Jenkins methodology were adjusted to the series that presented autocorrelation, to elaborate a subsequently controlling chart based on the residues. Many points out of the controlling limits to the series analyzed were observed, besides the presence of a great variability to the general hospital occupation tax and the institutional morality of dialysis. The emergency room occupation tax, the psychiatric unit and newborn Intensive Care Unit occupation tax were the ones that presented more stability. Comparing the charts used, it was identified the advantages of CUSUM charts in detecting precociously changes occurred in the process, besides identifying modifications in small magnitudes than X-bar chart. Despite the initial difficulties in implementing some more complex methodologies, the application of these charts is a pretty efficient resource to control the processes, due to the great number of variables which could be monitored in a hospital environment or any other sector related to people health, bringing improvements to other aspects such as personal, familiar and professional ones. / Os métodos estatísticos e os gráficos de controle são importantes recursos para detectar mudanças em vários tipos de processos. Constata-se que, ao longo dos anos, esses gráficos têm sido teoricamente aprimorados e diante da analogia e da simplicidade de alguns métodos estatísticos de controle de qualidade, tem havido uma maior divulgação e incentivo para a aplicação dos mesmos na análise de dados em diversas na área da saúde. Com o propósito de
colaborar com os profissionais de ensino e de serviços de saúde, esta dissertação tem por objetivo descrever e exemplificar alguns dos principais tipos de gráficos estatísticos de controle de qualidade. Para isso, foram utilizados alguns indicadores obtidos no hospital da Universidade Federal de Santa Maria - Brasil, no período de 2000 a 2005: taxa de ocupação do hospital geral, taxa de ocupação do pronto atendimento, taxa de ocupação da unidade psiquiátrica, taxa de ocupação na UTI de recém-nascidos e taxa de mortalidade institucional diálise. Foi realizada uma análise descritiva para verificar os pressupostos de normalidade e independência, exigidos pelas técnicas tradicionais de gráficos de controle. Posteriormente, foram ajustados modelos ARIMA de Box e Jenkins para aquelas séries que apresentaram
autocorrelação serial, para posterior construção dos gráficos de controle dos resíduos. Foram observados vários pontos fora dos limites de controle para as séries analisadas, além da
presença de grande variabilidade para a taxa de ocupação do hospital geral e de mortalidade institucional por diálise. As taxas de ocupação do pronto atendimento, da unidade psiquiátrica e da UTI de recém-nascidos foram as que se mostraram mais estáveis. Pela comparação dos gráficos, verificou-se a vantagem dos gráficos CUSUM em detectar, precocemente, mudanças no processo, além de serem capazes de identificar mudanças de menor magnitude. Apesar das dificuldades iniciais de implementação de algumas metodologias mais complexas, a aplicação desses gráficos é um recurso muito eficiente para controle de processos, devido ao grande número de variáveis que poderiam ser controladas num ambiente hospitalar ou qualquer outro setor relacionado à saúde das pessoas, propiciando melhorias em outros setores, como no pessoal, familiar e profissional.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsm.br:1/8160 |
| Date | 27 October 2006 |
| Creators | Zanini, Roselaine Ruviaro |
| Contributors | Souza, Adriano Mendonça, Lopes, Luis Felipe Dias, Kirchner, Rosane Maria |
| Publisher | Universidade Federal de Santa Maria, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção, UFSM, BR, Engenharia de Produção |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSM, instname:Universidade Federal de Santa Maria, instacron:UFSM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 300800000005, 400, 300, 300, 500, 300, 60a97352-41f4-4228-b7b7-9bf285c97d9c, 051fe074-cd93-4044-ae24-b74387b227d1, 52b4ac9b-ae50-4378-9e6d-d078971edcbc, c66edfa0-c37c-4f8a-b19b-2781dc652961 |
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