生産の設定の学習曲線は、最初、航空業界では、1920 年代に導入された概念です。
それは、生産の初期の段階から生産が確立したら、仕事より遅くより効率的より効果的なフェーズでは、移動にかかる時間を分析する開発されました。
明らかに、概念の学習曲線の外科に関連しています。新しいサービスを開発するとき、または、新しい技術を導入、外科医だけが少しの経験の手順では、フェーズ。
この学習曲線を理解は、患者が、同じ時間でのリスクを最小限に抑える、新しいサービスの開発を許可するためには非常に重要です。学習曲線の新しいプロシージャの導入初期 'ランプ' と、後の段階での生産' に分割することができます。
早期 'ランプ' の段階では、対策指導と低リスク ケース ミックスなどの患者のための不利な結果を最小限に抑えるに導入されるべき。外科医の彼らの学習曲線が完了するし、運用フェーズで、患者へのリスクが最小限になります。
それ可能性が、ただし、学習曲線として効果的に手術に適用されていません。
学習曲線は、通常動作時間の面で測定されます。これは、劇場の時間の計画の貴重な単純な変数が患者の臨床結果の面での重要でないです。同様に、非常に主観的、操作することができます。
私は氏アラン ドハティ、バーミンガム前立腺クリニックと女王エリザベス病院バーミンガムでのデータの研究で追加の変数の使用を探索するに設定します。
ドハーティ氏英国事業の腹腔鏡下 prostatectomies の外科医の数が少ないのです。私には、彼は、多数の複雑な特別な手順を実施している、彼は、広範な監査対象のデータベースすべての患者の結果のための氏ドハーティに接近しました。
私の分析・ ドハーティ氏 2003 年 6 月 ～ 2006 年 6 月によって実行される最初の 300 の腹腔鏡下 prostatectomies のだった。
動作時間に加え、2 つの新しい変数を導入しました。術後の PSA の非常に正確な測定は、肯定的な余白に沿って使用されました。
肯定的な余白悪性のセルは削除された前立腺の端の任意の証拠を記述するために使用される用語です。これが残りの外科の分野でいくつかの腫瘍細胞のリスクが発生します。
これらの変数の両方の臨床的に関連していると操作または調整することはできません。
統計的プロセス制御図 (SPC) とこれらの変数を評価するために知られているものを使用します。SPC 図リーグ テーブルではない-彼らに対して別の 1 つの外科医をランク付けしません。
代わりに、彼らは期待される基準、リスク調整と 1 つのケースのバリエーションを可能の限界を設定します。
回の動作の面では、Mr ドハティ、生産段階にステージを後の 28 の患者ランプから移動の分析を示した。
移行は、30 の患者の uPSA (Ultra-sensitive PSA) 32 の肯定的な余白ででした。
分析では、学習曲線は、単純な 2 段階ではないが、その学習実践を通じて継続も示しています。
1 つ学習曲線ではなく、しかし、いくつかの変数によって測定されています。
ドハーティ氏のデータは、彼は最初の 30 のケースの中に自分の学習曲線の許容基準内だったを示しています。後続の 270 場合中には、氏ドハティ許容基準を超えます。
この研究に広いテキストを配置するには、SPC グラフを使用して、さまざまな学習曲線の測定のグラフを作成する方法を示します。
それより厳格なガバナンス、モデルでは標準許容限界値を下回る場合、早期に警告を発行する可能性を提供し、はるかに多くの有意義な評価は、患者と、外科医を通知するために臨床結果を提供します。この点では、彼らの学習曲線と、外科医の継続的なパフォーマンスの両方を監視するために役立ちます。
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