Técnicas de control de calidad en cirugía. Aplicación de las gráficas de control cumulative sum

• Carlos Fortea-Sanchis ^[2] ; Javier Escrig-Sos ^[1]
  1. [1] Hospital General de Castellón

     Hospital General de Castellón

     Castellón, España

     
  2. [2] Consorcio Hospitalario Provincial de Castellón
• Localización: Cirugía española: Organo oficial de la Asociación Española de Cirujanos, ISSN 0009-739X, Vol. 97, Nº. 2 (Febrero), 2019, págs. 65-70
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Quality control techniques in surgery: Application of cumulative sum (CUSUM) charts
• Texto completo no disponible (Saber más ...)
• Resumen
  • español

    Las gráficas cumulative sum (CUSUM) se engloban dentro de gráficas de control de calidad, son posiblemente las que mejor se adaptan y las más utilizadas en la monitorización de los procesos clínico-asistenciales.

    Una de sus principales ventajas es su empleo en casos raros y en eventos con baja incidencia, en los cuales sería necesario obtener una muestra y un tiempo de seguimiento amplio, imposible en determinados casos, mediante métodos estadísticos convencionales. También por ello, son útiles para estudiar curvas de aprendizaje, la introducción de nuevas tecnologías y, en general, para valorar la calidad de los propios resultados asistenciales, porque su perfil es sensible a cambios de tendencias (positivas o negativas) muy sutiles en los resultados, que no se observarían con otros métodos.

    Por otra parte, su uso se puede expandir más allá de lo que es el control o la monitorización de calidad, aspecto que resulta novedoso en investigación clínica

  • English

    Cumulative sum graphs are quality control charts that are possibly the most frequently used for monitoring clinical-care processes.

    One of their main advantages is the use in rare cases and in events with low incidence, where it would be necessary to obtain a large sample and a long follow-up time with conventional statistical methods, which is impossible in certain cases. This is also why they are useful for studying learning curves, the introduction of new technologies and, in general, for assessing the quality of care outcomes themselves, because their profile is sensitive to very subtle changes in trends (positive or negative), which would not be observed with other methods.

    On the other hand, their use can be expanded beyond quality control or monitoring, which is a new aspect in clinical research.