Công cụ quản lý chất lượng Biểu đồ con chạy (RUN CHART) Bệnh viện Nhi Đồng 1

TÓM TẮT NỘI DUNG CHUYÊN ĐỀ 1. Biểu đồ con chạy và các thành phần của nó • Khái niệm và nhận dạng biểu đồ con chạy 5 • Trung vị của chuỗi dữ liệu 5 • Các khái niệm thành phần trong biểu đồ con chạy 5 2. Yêu cầu dữ liệu các quy luật phân tích biểu đồ con chạy • Giả định độc lập và xác định phân phối của dữ liệu (iid) 6 • Kỹ thuật phân nhóm hợp lý (Rational subgrouping) 6 • Ảnh hưởng của phân phối dữ liệu 7,10 • Số điểm dữ liệu cần thiết 7 • Các quy luật xác định nguyên nhân không do ngẫu nhiên 8 • Độ nhạy và độ đặc hiệu của các quy luật biểu đồ con chạy 8 • Các bảng xác định giá trị tới hạn 9 3. Tình huống áp dụng biểu đồ con chạy trong quản lý chất lượng • Đánh giá hiệu quả cải tiến chất lượng 10 • Những hạn chế của biểu đồ con chạy 11 4. Hướng dẫn thực hành biểu đồ con chạy • Thực hành vẽ biểu đồ bằng Excel 12 • Thực hành vẽ biểu đồ bằng R 12 • Quy trình 12 bước thực hành biểu đồ con chạy trong cải tiến chất lượng 12 5. Các tình huống mô phỏng về biểu đồ con chạy 13 BÀI TẬP THỰC HÀNH 17 TÀI LIỆU THAM KHẢO 18 CÂU HỎI TỰ LƯỢNG GIÁ 18 CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM

Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Mô đun 5.1: BIỂU ĐỒ CON CHẠY (RUN CHART) Biên soạn: Ths.Bs Đỗ Văn Niệm TP Quản lý chất lượng, BV Nhi đồng MỤC TIÊU: Sau nghiên cứu kỹ chuyên đề này, học viên có thể: a Trình bày khái niệm biểu đồ chạy thành phần b Kể tình áp dụng biểu đồ chạy c Mô tả dấu hiệu nhận biết liệu bất thường biểu đồ chạy d Vẽ biểu đồ chạy ứng dụng Excel ngôn ngữ R e Nhận định kết phân tích biểu đồ chạy kết luận HƯỚNG DẪN CHUNG DÀNH CHO CHUYÊN ĐỀ Tình áp dụng: Chuyên đề sử dụng độc lập kết hợp mơ-đun đào tạo chương trình đào tạo: “Tiếp cận cải tiến chất lượng bệnh viện theo chu trình Plan-Do-Check-Act” “Cơng cụ quản lý chất lượng cổ điển – Q7” Học viên học riêng chuyên đề này, tốt kết hợp với chuyên đề: Biểu đồ kiểm soát Chuyên đề dành cho học viên có nhu cầu tự học dùng làm tài liệu hỗ trợ đào tạo theo phương pháp đào tạo trực tuyến (e-learning) Yêu cầu dành cho học viên: Để hoàn thành tốt chuyên đề này, học viên cần có kiến thức thang đo (Steven’s scale: bậc), thống kê kỹ sử dụng ứng dụng Excel (tương đương chứng A tin học, sử dụng thành thạo hàm Excel) ngôn ngữ R (hoặc ứng dụng tương đương khác, dùng để thiết lập biểu đồ chạy) Thời lượng: Tốt tiết học dành cho học viên trình độ nâng cao đào tạo cấp chứng mô-đun “Công cụ quản lý chất lượng cổ điển – Q7”: tiết lý thuyết (lý thuyết & mơ tình thực hành) tiết học viên trực tiếp thực hành ứng dụng máy tính, phân tích kết kết luận biểu đồ chạy Thời lượng tối thiểu: tiết (nếu tích hợp mơ-đun đào tạo cải tiến chất lượng (phần bản) dành cho nhóm học viên có kỹ thực hành tốt Excel có kiến thức tảng nghiên cứu khoa học bản) Phương tiện: Bảng, viết bảng đủ màu (xanh, đen, đỏ) để mô tình phân tích biểu đồ máy tính cài đặt ứng dụng Excel phiên 2013 trở lên ngơn ngữ R cài đặt bổ sung gói phân tích qicharts2, readxl [5.1] | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 TÓM TẮT NỘI DUNG CHUYÊN ĐỀ: Biểu đồ chạy thành phần • Khái niệm nhận dạng biểu đồ chạy • Trung vị chuỗi liệu • Các khái niệm thành phần biểu đồ chạy Yêu cầu liệu & quy luật phân tích biểu đồ chạy • Giả định độc lập xác định phân phối liệu (iid) • Kỹ thuật phân nhóm hợp lý (Rational subgrouping) • Ảnh hưởng phân phối liệu 7,10 • Số điểm liệu cần thiết • Các quy luật xác định nguyên nhân không ngẫu nhiên • Độ nhạy độ đặc hiệu quy luật biểu đồ chạy • Các bảng xác định giá trị tới hạn Tình áp dụng biểu đồ chạy quản lý chất lượng • Đánh giá hiệu cải tiến chất lượng 10 • Những hạn chế biểu đồ chạy 11 Hướng dẫn thực hành biểu đồ chạy • Thực hành vẽ biểu đồ Excel 12 • Thực hành vẽ biểu đồ R 12 • Quy trình 12 bước thực hành biểu đồ chạy cải tiến chất lượng 12 Các tình mơ biểu đồ chạy 13 BÀI TẬP THỰC HÀNH 17 TÀI LIỆU THAM KHẢO 18 CÂU HỎI TỰ LƯỢNG GIÁ 18 CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM 18 [5.1].4 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 NỘI DUNG: Biểu đồ chạy thành phần biểu đồ chạy Biểu đồ chạy (Run chart) dạng trình bày liệu chuỗi thời gian đo lường thống kê hay số chất lượng dạng biểu đồ điểm-đường (point-and- line chart), với trục hoành thời gian trục tung đo lường thống kê, kèm theo đường xác định khuynh hướng trung tâm liệu (thường trung vị liệu, đơi sử dụng số trung bình) - gọi đường trung tâm (CL: Central Line) Các đo lường thống kê thường gặp quản trị liên quan biến thuộc tính (Atribute) chuỗi số đếm (Count), tỷ lệ (Rate), tỷ lệ phần trăm (Proportion); biến đo lường liên tục (Variable) chuỗi số trung bình hay chuỗi điểm đo lường biến liên tục; sử dụng để phân tích biểu đồ chạy Biểu đồ chạy với biểu đồ kiểm sốt hình thành nhóm biểu đồ SPC (SPC: Statistical Process Control), đơi cịn gọi biểu đồ khuynh hướng (Trend chart) Về mặt thống kê, trung vị liệu giá trị đứng chuỗi liệu chúng xếp thứ tự từ nhỏ đến lớn ngược lại Trường hợp số điểm liệu số chẵn trung vị số trung bình điểm đứng gần Để phân tích, cần nắm vững khái niệm thành phần biểu đồ chạy, là: [1] Điểm liệu hữu dụng (Values, useful data points/observations): Là điểm liệu khác với trung vị - nói cách khác khơng nằm đường trung tâm, [2] Con chạy (Run): Là chuỗi điểm liên tiếp nằm bên so với đường trung tâm, [3] Lệch (Shift): Là chạy đặc biệt có số điểm vượt giá trị tới hạn (giá trị thay đổi theo gói quy luật xác định nguyên nhân không ngẫu nhiên, thường dùng  6) – Nói cách khác lệch chuỗi điểm liệu liên tiếp nằm bên so với đường trung tâm, [4] Khuynh hướng (Trend): Là chuỗi điểm liên tiếp có xu hướng tăng hay giảm với điểm (lưu ý: khuynh hướng không liên quan đến đường trung tâm) – Điểm khơng tính đếm số điểm khuynh hướng (nếu đếm điểm đầu, áp dụng quy tắc cộng so với giá trị tới hạn khuyến cáo, giá trị dành cho khuynh hướng lệch gần tương đương, điều giải thích lý có thuật ngữ quy luật số quy luật số 8), [5] Điểm cực (Astronomical point): Là điểm liệu khác biệt cách rõ ràng với phần lại (cần lưu ý, điểm cực thể khác biệt, khơng phải điểm lớn nhỏ chuỗi liệu) Ở góc độ thực hành, điểm liệu vượt giới hạn thực tiễn xác định trước tiêu chuẩn tham chiếu Giá trị xác định điểm cực tiêu chuẩn chất lượng, quy định pháp lý, tiêu hay ngưỡng mục tiêu cần đạt số, yêu cầu bên quan tâm Ví dụ: Quyết định 1313 Bộ Y tế quy trình khám bệnh quy định thời gian chờ khám bệnh người bệnh không thực cận lâm sàng không 120 phút Như vậy, người bệnh có thời gian chờ tồn quy trình khám từ 121 phút trở lên xem điểm cực [5.1] | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Để xác định số lượng chạy biểu đồ, cần đếm số điểm cắt đường liệu với đường trung tâm Số chạy số điểm cắt cộng Xác định số lượng chạy khơng cần quan tâm số lượng điểm chạy Nhưng xác định lệch cần phải nêu rõ số điểm lệch biết có vi phạm quy luật hay khơng Xác định số điểm chạy (hay lệch) cách đếm điểm liên tiếp đổi bên so với đường trung tâm Trường hợp có từ điểm trùng đường trung tâm, sau chạy (lệch) chưa đổi bên tiếp tục đếm điểm vào chạy (lệch) trước đó, khơng tính điểm trùng với đường trung tâm Tương tự chạy, xác định số điểm khuynh hướng (tăng hay giảm) đếm từ điểm thứ trở đảo chiều Nếu có từ điểm liên tiếp khơng đổi, sau tiếp tục khuynh hướng tương tự trước đó, tiếp tục đếm số điểm khuynh hướng, khơng tính điểm từ điểm thứ trở – nghĩa điểm có giá trị tuyệt đối đứng liền tính điểm Tính tốn giá trị đường trung tâm, xác định xác số lượng điểm liệu hữu dụng để tính tốn giá trị tới hạn, số lượng chạy, độ dài tối đa lệch độ dài khuynh hướng điều kiện cần thiết để phân tích nhận định đặc điểm liệu phân tích biểu đồ chạy Hình 5.1A minh họa biểu đồ chạy thành phần Yêu cầu liệu quy luật phân tích biểu đồ chạy Q trình phân tích liệu biểu đồ chạy nhằm xác định dao động chuỗi liệu có tuân theo quy luật ngẫu nhiên hay không Hầu hết trường hợp, chuỗi liệu đại lượng thống kê đại diện cho trung bình phân nhóm điểm liệu, nói cách khác việc phân tích liệu dựa quy luật phân phối đo lường thống kê phân phối trung bình mẫu, hệ luận từ định lý giới hạn trung tâm Giống phương pháp phân tích liệu thống kê khác, cần số giả định hay yêu cầu liệu Lợi điểm lớn biểu đồ chạy so với biểu đồ kiểm soát không yêu cầu nhiều giả định liệu Giả định quan trọng phân tích biểu đồ chạy mẫu (phân nhóm) chọn ngẫu nhiên (hay tính độc lập điểm liệu), quy luật phân tích thiết lập dựa tảng giả định Điều khó [5.1].6 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 đạt hoàn toàn thực tiễn quản trị lĩnh vực chuyên ngành dịch vụ, nơi hầu hầu hết chọn mẫu thuận tiện Kỹ thuật chọn phân nhóm hợp lý (rational subgrouping) điểm liệu theo nguyên tắc đảm bảo tối thiểu hóa biến thiên nhóm (tại điểm liệu) tối đa hóa mức độ biến thiên nhóm (giữa điểm liệu khác nhau) kỹ thuật thực hành quan trọng nhằm đảm bảo chất lượng kết phân tích, điều kiện không thực hành chọn mẫu theo phương pháp ngẫu nhiên Điều giúp cho biến thiên liệu mẫu mơ tả tối đa biến thiên liệu dân số tương ứng Đối với liệu theo dõi hành vi, nhà quản trị gặp phải “bẫy truy vết” trường hợp đặc biệt mà họ “có ấn tượng” trước (ví dụ tập trung giám sát đối tượng có lịch sử tn thủ), điều làm cho liệu có tính tương quan chuỗi mạnh, dẫn đến vi phạm nghiêm trọng giả định tính độc lập điểm liệu hay chọn mẫu ngẫu nhiên Hiện tượng tương quan chuỗi vô hiệu hầu hết quy luật dựa nguyên lý xác suất phân tích biểu đồ chạy (kể biểu đồ kiểm soát) Trong biểu đồ chạy, không cần quan tâm nhiều dạng phân phối liệu gốc dân số áp dụng phân tích dựa trung vị, điều khác biệt hồn tồn với biểu đồ kiểm sốt Đây điểm tiện lợi thực hành Tuy nhiên, có yếu tố số điểm liệu cỡ mẫu phân nhóm điểm liệu ảnh hưởng lớn đến kết phân tích Nếu cỡ mẫu phân nhóm q ít, tượng nhiễu trắng mạnh làm giảm độ nhạy cảm (tăng tượng âm tính giả) Ngược lại, cỡ mẫu phân nhóm q lớn, giá trị trung bình phân nhóm gần với giá trị trung bình tổng thể nên khó để nhận biết xác biến thiên trung bình mẫu - hệ biểu đồ dễ vi phạm quy luật hay giảm độ đặc hiệu (tăng tượng dương tính giả) Cỡ mẫu phân nhóm điểm liệu nên tham khảo áp dụng hướng dẫn dành cho biểu đồ kiểm soát đại lượng thống kê tương ứng (xem mô-đun 5.2) Chọn lựa cỡ mẫu phân nhóm thực tế cịn tùy thuộc vào chi phí lấy mẫu với chi phí - hiệu phát bất thường, góc độ kinh tế số chất lượng Hầu hết quy luật phân tích yêu cầu số lượng điểm liệu nằm giới hạn tương đối xác định nhằm đảm bảo giá trị kết phân tích Quy luật Anhoej có thực điều chỉnh ngưỡng xác định giá trị tới hạn dựa vào số điểm liệu thực tế Số điểm liệu lý tưởng để đảm bảo độ nhạy độ đặc hiệu biểu đồ chạy nếp áp dụng quy luật Perla khuyến cáo từ 20-30 Nếu có nhiều điểm liệu, nên cân nhắc cấu trúc lại biểu đồ Số điểm liệu tối thiểu cần có 10, đa số tác giả đề nghị bổ sung đường trung tâm có từ 12 điểm liệu Biểu đồ chạy không cho biết chất lượng tốt hay xấu, giúp nhà quản trị phân biệt nguyên nhân biến thiên (hay dao động) chuỗi liệu tượng ngẫu nhiên (không thể điểm nguyên nhân cụ thể nào), hay có bất thường (biến thiên khơng ngẫu nhiên, nghĩa rõ nguyên nhân cụ thể) Nếu tất dao động liệu nhìn thấy ngẫu nhiên, biểu đồ không vi phạm tất [5.1] | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 quy luật kiểm định thống kê Việc định tình hình tốt hay xấu ý nghĩa thực tiễn đại lượng đo lường, xu hướng tăng hay giảm nó, mức tăng hay giảm có đạt kỳ vọng nhà quản trị hay không Nhiều tác giả đề xuất quy luật phân tích biểu đồ chạy Hai nguồn quy luật áp dụng phổ biến quy luật Perla Anhoej Số điểm lệch hay khuynh hướng gói quy luật thay đổi, đa số gói quy luật khuyến cáo từ đến Sử dụng số điểm lệch nhỏ để thiết lập ngưỡng cắt, độ nhạy cảm tăng, ngược lại làm giảm độ đặc hiệu gói phân tích Điều ngược với số lượng quy luật áp dụng gói phân tích Số lượng quy luật áp dụng lớn tăng độ nhạy cảm, làm giảm độ đặc hiệu ngược lại Theo Perla[3] có quy luật xác định biến thiên không ngẫu nhiên biểu đồ chạy, là: [QL1 – Lệch] Có chuỗi lệch từ điểm trở lên, [QL2- Khuynh hướng] Có khuynh hướng tăng giảm từ điểm trở lên, [QL3-Điểm cắt q q nhiều] Có q chạy q nhiều, [QL4-Điểm cực] Có điểm liệu bất thường Quy luật 1, theo Perla quy luật dựa thống kê Nghĩa kết luận biểu đồ vi phạm quy luật hay không dựa ngưỡng xác suất chấp nhận sai lầm loại I () tương tự kiểm định thống kê khác (thường áp dụng ngưỡng 0,05) Quy luật tương ứng với ngưỡng sai lầm loại I 1,56% Quy luật tương ứng ngưỡng xác suất sai lầm loại I 3,13% Quy luật quy luật dựa kinh nghiệm thực tiễn, không dựa kiểm định thống kê Quy luật (FHI 360 gọi quy luật số – Rules of six) thật có ý nghĩa cỡ mẫu đủ lớn – nghĩa số điểm liệu từ 20-30 Giá trị tới hạn độ dài lệch, khuynh hướng số chạy tối đa, tối thiểu dựa số điểm liệu hữu dụng trình bày bảng từ 5.1A đến 5.1C Anhoej đề xuất sử dụng quy luật phân tích biểu đồ chạy [QL1 – Lệch] Số điểm lệch vượt giá trị tới hạn [QL2-Ít điểm cắt cách bất thường] Số điểm cắt giá trị tới hạn (có q chạy) Giá trị tới hạn độ dài tối đa chạy số điểm cắt tối thiểu theo quy luật Anhoej ước lượng dựa quy luật phân phối nhị thức với hàm ước lượng tương ứng (được làm tròn số nguyên dương gần nhất) theo thứ tự là: round(log2(n)+3) qbinom(0.05, n–1, 0.5) Trong n số điểm liệu hữu dụng Giá trị ước lượng giới hạn làm tròn số ngun dương gần Tính tốn giá trị dựa giả định xác suất điểm liệu nằm hay đường trung tâm 0,5 Như vậy, sử dụng Anhoej, giá trị tới hạn điều chỉnh dựa số điểm liệu hữu dụng, nên đảm bảo độ xác cao khơng cần q quan tâm việc số điểm liệu (trừ có 10 điểm liệu hữu dụng) Nghiên cứu mô năm 2014[1] 2015[2] Anhoej cộng cho thấy quy luật khác có độ nhạy cảm độ đặc hiệu khác biệt sử dụng để phát [5.1].8 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 dao động không ngẫu nhiên chuỗi liệu Nếu sử dụng quy luật Perla, độ nhạy cảm cao độ đặc hiệu thấp Vì vậy, áp dụng biểu đồ chạy với số điểm liệu ít, nên dùng quy luật để sớm xác định biến thiên không ngẫu nhiên Perla khuyến cáo có 10 điểm liệu để áp dụng quy luật Tuy nhiên cần lưu ý khả nhận định sai độ đặc hiệu thấp Bảng 5.1A Giá trị tới hạn độ dài chạy, lệch (QUY LUẬT 1) Số điểm liệu hữu dụng biểu đồ Số điểm tối đa chạy, chạy (Values) lệch (Shift) 10 15 20 30 40 50 10 Bảng 5.1B Giá trị tới hạn độ dài khuynh hướng biểu đồ chạy Số điểm liệu hữu dụng Số điểm tối đa khuynh hướng (Values) (Trend) đến đến 20 21 đến 100 > 100 Bảng 5.1C Giá trị tối đa tối thiểu số lượng chạy Value Min Max Value Min Max Value Min Max Value Min Max 10 23 17 36 13 25 49 19 32 11 10 24 18 37 13 25 50 19 33 12 11 25 18 38 14 26 51 20 33 13 11 26 19 39 14 26 52 20 34 14 12 27 10 19 40 15 27 53 21 34 15 12 28 10 20 41 15 27 54 21 35 16 13 29 10 20 42 16 28 55 22 35 17 13 30 11 21 43 16 28 56 22 36 18 14 31 11 22 44 17 29 57 23 36 19 15 32 11 23 45 17 30 58 23 37 [5.1] | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Value Min Max Value Min Max Value Min Max Value Min Max 20 16 33 12 23 46 17 31 59 24 38 21 16 34 12 24 47 18 31 60 24 38 22 17 35 12 24 48 18 32 Biểu đồ chạy giúp phát tốt thay đổi lớn liệu kỹ thuật thực đơn giản nhiều so với biểu đồ kiểm sốt Tuy nhiên, khơng phát bất thường (vi phạm quy luật) biểu đồ chạy, khơng có nghĩa hệ thống ổn định Để khắc phục điểm yếu này, Anhoej đề xuất sử dụng biểu đồ chạy để đánh giá hiệu cải tiến Nếu khơng phát bất thường có đủ số điểm liệu, nên sử dụng biểu đồ kiểm soát để phát thay đổi nhỏ hệ thống (xem quy trình 12 bước áp dụng biểu đồ chạy cải tiến chất lượng phần cuối chuyên đề này) Vì vậy, sử dụng thuật ngữ dành riêng cho biểu đồ kiểm sốt (q trình trạng thái kiểm sốt khơng kiểm sốt) biểu đồ chạy gây nhầm lẫn nghiêm trọng Nói cách khác, biểu đồ chạy khơng phải cơng cụ thích hợp để sử dụng bối cảnh kiểm soát chất lượng đảm bảo chất lượng Tình áp dụng biểu đồ chạy quản lý chất lượng Biểu đồ chạy khuyến cáo công cụ khởi đầu đánh giá hiệu hoạt động cải tiến thiết kế kiểu chuỗi thời gian trước-sau, trừ hoạt động cải tiến can thiệp nhằm ổn định q trình theo dõi trước biểu đồ kiểm soát (các vấn đề cải tiến chất lượng dựa số) Biểu đồ chạy nên thiết lập có điểm liệu cập nhật liên tục điểm liệu để theo dõi hiệu can thiệp, nhằm có điều chỉnh thích hợp q trình cải tiến Cần lưu ý, thu thập liệu chờ kết thúc hoạt động thực phân tích, thơng tin có gần khơng cịn giá trị sử dụng Nói cách khác, giá trị sử dụng liệu quản trị cải tiến chất lượng thay đổi giảm dần theo thời gian Mục tiêu nhà quản trị sử dụng biểu đồ chạy để phân biệt dao động chuỗi liệu hay số có phải tượng ngẫu nhiên hay không, nhằm đánh giá hiệu hoạt động cải tiến Nếu can thiệp có hiệu quả, đồng nghĩa với dao động liệu cần phải vi phạm quy luật ngẫu nhiên (ngun nhân cụ thể tình hoạt động can thiệp cải tiến chất lượng) Phân biệt nhóm biến thiên tượng ngẫu nhiên không ngẫu nhiên quan trọng Nếu dao động hoàn toàn ngẫu nhiên, hoạt động cải tiến khơng có hiệu hay khơng có tác động có ý nghĩa đến hệ thống Nghĩa là, can thiệp có hiệu quả, chuỗi liệu phải vi phạm quy luật – khơng cịn dao động ngẫu nhiên – tất nhiên chiều biến đổi phải chiều với giả định lý thuyết nhà quản trị kỳ vọng Lẽ đương nhiên khơng loại trừ khả can thiệp có tác động ngược, nghĩa làm cho tình hình xấu [5.1].10 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Những thay đổi mức độ nhỏ 2SD không phát biểu đồ chạy, kể thay đổi nhỏ tích lũy liên tục theo thời gian Trường hợp kết hợp biểu đồ chạy cổ điển với biểu đồ chạy dựa thống kê tổng tích lũy (CUSUM) Ưu điểm thống kê CUSUM ước lượng mức độ phù hợp mục tiêu (Target) nhà quản trị Cơng thức tính thống kê tổng tích lũy: Trong đó: 𝑺𝒊 = 𝑺𝒊−𝟏 + (𝑿𝒊 − 𝑻) 𝑋𝑖 = 𝑄𝑢𝑎𝑛 𝑠á𝑡 𝑡ℎứ 𝑡ự 𝑖𝑡ℎ T = Target (thường sử dụng giá trị trung bình lịch sử) 𝑆𝑖 = 𝑇ℎố𝑛𝑔 𝑘ê 𝑡ổ𝑛𝑔 𝑡í𝑐ℎ 𝑙ũ𝑦 𝑡ℎứ 𝑖𝑡ℎ Mặc dù biểu đồ chạy cơng cụ phổ biến có hiệu đánh giá hoạt động cải tiến, có hạn chế định [1] Thứ nhất, dùng biểu đồ chạy để đánh giá độ ổn định trình, mà cần dùng biểu đồ kiểm soát Sử dụng thuật ngữ biểu đồ kiểm soát (nguyên nhân chung, nguyên nhân đặc biệt, q trình ổn định/khơng ổn định) cho biểu đồ chạy gây nhầm lẫn nghiêm trọng, chúng sử dụng quy luật khác để xác định biến thiên không ngẫu nhiên [2] Thứ hai, trường hợp liệu rời rạc (discrete), xảy tình 50% giá trị điểm liệu hướng cực thang đo (0% hay 100%), việc sử dụng quy luật trung vị dẫn đến sai lầm Trường hợp điều chỉnh cách sử dụng đường trung tâm số trung bình chuyển đại lượng thống kê thành thời gian kiện tải công việc (số lượt cung cấp dịch vụ) kiện kiện [3] Thứ ba, biểu đồ chạy có khả phát trường hợp lệch định với mức khác biệt đủ lớn (ngưỡng 2SD) Những trường hợp lệch từ 0,5-1,5SD gần khó phát biểu đồ chạy loại biểu đồ kiểm sốt thơng thường Những biểu đồ kiểm soát nâng cao biểu đồ tổng tích tích lũy (CUSUM), biểu đồ trung bình trượt có trọng số (EWMA) áp dụng quy luật điểm liệu gộp APR (Aggregate Points Rule) cần thiết để phát sớm trường hợp có độ lệch 1,5SD.[5] [4] Thứ tư, cần phải lưu ý rằng, biểu đồ chạy không vi phạm quy luật không đồng nghĩa với trình ổn định (hay trạng thái kiểm soát) Những thuật ngữ đặc thù trường hợp phân tích liệu biểu đồ kiểm sốt Các biến đổi nhỏ liệu không phát biểu đồ chạy, nghi ngờ nên kiểm tra biểu đồ kiểm sốt Điều gặp hoạt động cải tiến chất lượng có mức độ thay đổi đặc tính chất lượng trước sau cải tiến với biên độ nhỏ [5] Cuối cùng, tương tự biểu đồ kiểm sốt, liệu có tượng tự tương quan mạnh ảnh hưởng xấu đến kết phân tích dẫn đến vơ hiệu quy luật xác định biến thiên không ngẫu nhiên biểu đồ chạy Hướng dẫn thực hành vẽ biểu đồ chạy Biểu đồ chạy loại biểu đồ đơn giản thực hành, cần dùng giấy, thước kẻ viết để thực dễ dàng Với loại giấy kẻ vng, dễ [5.1] 11 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 dàng trình bày điểm liệu chuỗi thời gian Đồng thời vẽ thêm đường trung tâm đường thẳng song song trục hoành cắt trục tung giá trị trung vị Để vẽ biểu đồ chạy Excel, cần tính giá trị trung vị liệu hàm MEDIAN() trước chọn liệu thực vẽ biều đồ điểm-đường biểu đồ đường theo thứ tự sau: Tô chọn khối liệu (ấn giữ phím CONTROL) → Insert → line chart → chọn dạng biểu đồ có đường mẫu cắt (xem dạng biểu đồ đánh dấu hình van đường gạch chấm hình bên) Trong ngôn ngữ R, nhập liệu chuỗi vào đối tượng data hàm c() đọc liệu quản lý Excel nhờ gói phân tích readxl Tính tốn giá trị trung vị vector liệu vẽ biểu đồ điểm-đường gói phân tích với hàm plot(data, type="o") Đường trung tâm vẽ tự động hàm abline(a=median(data), b=0) Các gói phân tích chuyên dùng cho nhà quản trị qicharts2, qcc ggplot2 giúp vẽ biểu đồ chạy cách đơn giản đạt yêu cầu kỹ thuật trình bày góc độ thẩm mỹ Hàm qic() không khai báo dạng biểu đồ (hoặc khai báo đối số chart="run") qicharts2 vẽ biểu đồ chạy Hàm dùng để vẽ dạng biểu đồ kiểm sốt (xem chun đề control chart) Có thể cố định trung vị đối số freeze=24 hình 5.1b, tính trung vị riêng cho giai đoạn với đối số part=24 hình 5.1c (trong 24 thứ tự điểm liệu cuối định để tính đường trung tâm) QUY TRÌNH THỰC HÀNH 12 BƯỚC ÁP DỤNG BIỀU ĐỒ CON CHẠY TRONG CẢI TIẾN CHẤT LƯỢNG: Jacob Anhoej[2] khuyến cáo 12 bước áp dụng sau đây: [5.1].12 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Xác định đại lượng cần đo lường quan tâm (số thống kê) – cơng thức tính tốn số chất lượng, tốt kèm theo ngưỡng mục tiêu (target) cần đạt Thu thập liệu để tính số theo kế hoạch vẽ biểu đồ chuỗi thời gian Nối điểm liệu thành biều đồ điểm-đường Khi có 12 điểm liệu (tốt 20 điểm liệu nhiều hơn), vẽ đường trung tâm (trung vị) Nếu hệ thống bình thường (chỉ có biến thiên ngẫu nhiên) có nửa số điểm liệu nằm đường trung tâm nửa số điểm bên đường trung tâm (bắt đầu phase I) Đếm số điểm liệu hữu dụng (useful observations/data points), điểm liệu khơng nằm đường trung tâm (lưu ý: trùng gần tuyệt đối giá trị thống kê) Tìm chuỗi chạy dài nhất, chuỗi điểm liên tiếp nằm đường trung tâm Các điểm nằm đường trung tâm bỏ qua, chúng khơng tính vào chạy không kết thúc chạy Đếm số điểm cắt ngang đường trung tâm chuỗi liệu So sánh chuỗi chạy dài số điểm cắt với bảng tiên đoán Nếu số điểm chạy dài lớn giá trị tiên đoán, số điểm cắt nhỏ giá trị tiên đốn: kết luận có biến thiên không ngẫu nhiên Quan sát dạng bất thường không ngẫu nhiên khác giá trị khác biệt (astronomical points), chu kỳ theo mùa hay ngày đêm Cẩn trọng nhầm lẫn nhiễu trắng mức độ cao với điểm liệu ngoại lai thực (outliers) Nếu nghi ngờ, nên sử dụng biểu đồ kiểm soát Nếu có biến thiên ngẫu nhiên sau 20 điểm liệu, khóa đường trung vị tiếp tục thu thập liệu trình cải tiến Nếu phát biến thiên không ngẫu nhiên, xác định nguyên nhân loại trừ (bắt đầu phase II) 10 Nếu ngưỡng mục tiêu kỳ vọng (target, threshold) đạt, tính trung vị xác định ngưỡng kỳ vọng 11 Cải tiến trì q trình cịn biến thiên ngẫu nhiên có biến thiên khơng ngẫu nhiên mức chất lượng cao hơn 12 Cân nhắc định việc sử dụng biểu đồ kiểm soát thay biểu đồ chạy để tiếp tục theo dõi trình Lưu ý: Quy trình áp dụng quy luật Anhoej nên không sử dụng quy luật (khuynh hướng) Các tình mô biểu đồ chạy Hướng dẫn dành cho giảng viên phần này: Tùy theo yêu cầu chung đa số học viên, giảng viên chọn lựa tình mơ thực hành ứng dụng Excel ngơn ngữ R Các tình cịn lại học viên thực hành trợ giúp kỹ thuật cần thiết Đây phần bắt buộc học viên đào tạo trình độ nâng cao, thời gian học từ tiết trở lên [5.1] 13 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 5.1 Tình 1: Biến đo lường liên tục cá nhân Mô tả tình huống: Một bác sỹ theo dõi hiệu trị liệu chương trình vật lý trị liệu cho người bệnh có giới hạn vận động khớp gối sau phẫu thuật Người bệnh tái khám lần tuần đo tầm vận động khớp trước vào buổi hướng dẫn tập vật lý trị liệu kỹ thuật viên Người bệnh tư vấn phương pháp tập luyện chủ động nhà với tập định chuẩn sở y tế Theo liệu trình điều trị, sau tuần điều trị mà chưa có hiệu quả, hiệu chưa đạt kỳ vọng sau tuần áp dụng phương pháp bổ sung Kết theo dõi tầm vận động khớp gối (độ) theo thứ tự ngày tái khám người bệnh trình bày bảng 5.1D Bảng 5.1D Bảng theo dõi tầm vận động khớp gối Ngày 10 11 12 Tầm vận động 91 95 99 96 103 116 125 136 145 148 157 167 Yêu cầu: Sử dụng biểu đồ chạy để phân tích liệu nhận định kết Nếu bạn bác sỹ điều trị, bạn làm tình trên? 5.2 Tình 2: Chuỗi số trung bình biến đo lường liên tục Mơ tả tình huống: Một nhóm quản lý phịng xét nghiệm phát triển số theo dõi thời gian chờ kết xét nghiệm người bệnh ngoại trú để đánh giá hiệu việc thay máy xét nghiệm có cơng suất cao nhằm giảm thời gian chờ xét nghiệm người bệnh, khâu người bệnh thường than phiền thời gian chờ Thời gian chờ xét nghiệm đo lường theo định nghĩa TAT (Total Actual Time) từ lúc bác sỹ điều trị định xét nghiệm kết trả đến phòng khám để bác sỹ đọc kết xử lý Chuẩn thời gian chờ tối đa người bệnh khơng có xét nghiệm có xét nghiệm cận lâm sàng, theo Quyết định 1313 Bộ Y tế quy trình khám bệnh năm 2013, 120 150 phút Thời gian chờ khám tính từ lúc người bệnh đăng ký đến hồn tất q trình khám bệnh Bệnh viện số hóa cơng tác quản lý phòng khám khâu ghi dấu thời gian bắt đầu nên nhóm sử dụng liệu quản lý dịch vụ để lấy mẫu đo thời gian Mỗi ngày, nhóm chọn ngẫu nhiên 15 người bệnh có số cuối thứ tự xét nghiệm để chọn mẫu đủ số mẫu quy định Thời gian chờ xét nghiệm trung bình độ lệch chuẩn nhóm theo ngày làm việc trình bày bảng 5.1E Thời điểm thay máy xét nghiệm thực cuối ngày 24-02 Bảng 5.1E Thời gian chờ kết xét nghiệm (TAT) Ngày Trung bình Độ lệch chuẩn Ngày Trung bình Độ lệch chuẩn 11-02 67,2 7,2 25-02 87,9 10,3 12-02 73,4 7,4 26-02 91,0 14,2 13-02 71,4 6,4 27-02 82,1 12,7 14-02 69,3 8,2 28-02 75,9 6,7 15-02 74,2 9,2 01-03 76,3 8,2 16-02 71,1 10,1 02-03 72,4 7,7 [5.1].14 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Ngày Trung bình Độ lệch chuẩn Ngày Trung bình Độ lệch chuẩn 17-02 75,2 9,6 03-03 71,3 6,5 18-02 73,2 5,7 04-03 73,2 7,4 19-02 69,5 8,4 05-03 78,4 8,2 20-02 75,5 7,1 06-03 72,5 8,0 21-02 76,4 10,3 07-03 74,6 7,3 22-02 71,5 9,7 08-03 72,1 7,1 23-02 72,8 8,6 09-03 69,5 6,9 24-02 80,0 8,9 10-03 71,6 7,5 Yêu cầu: Sử dụng biểu đồ chạy để phân tích thời gian chờ kết xét nghiệm nhận xét kết phân tích Nếu bạn thành viên nhóm quản lý xét nghiệm nói trên, bạn nên làm gì? 5.3 Tình 3: Chuỗi dãy số biến thuộc tính Mơ tả tình huống: Một nhóm cải tiến mong muốn thực điều chỉnh nhằm đảm bảo chất lượng hồ sơ bệnh án Danh sách nhóm lỗi thường gặp xây dựng dựa tiêu chuẩn chuyên môn quy định thông tư Bộ Y tế Mỗi lỗi xác định tiêu chuẩn gồm nhiều dấu hiệu nhận biết (khi thỏa mãn tiêu chuẩn quy định) Các lỗi hồ sơ ghi nhận trình thực thủ tục viện cho người bệnh phòng kế hoạch tổng hợp thông qua bảng kiểm tra (checksheet) Tổng số lỗi hồ sơ bệnh án tổng số người bệnh viện tuần thống kê bảng 5.1G Trong q trình thực hiện, có hướng dẫn HSBA cập nhật vào tuần 22 Bảng 5.1G Số lỗi hồ sơ bệnh án & người bệnh viện theo tuần Tuần 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Số lỗi 15 12 11 16 13 12 11 Ra viện 121 115 112 125 118 132 128 123 127 130 Tuần 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Số lỗi 14 12 18 16 17 24 19 18 24 21 Ra viện 115 113 126 122 132 141 132 125 136 127 Yêu cầu: Hãy phân tích số liệu cải tiến nêu nhận xét kết phân tích Nhóm cần làm tiếp theo? 5.4 Tình 4: Chuỗi dãy số biến thuộc tính Mơ tả tình huống: Theo dõi hoạt động chăm sóc khoa lâm sàng nội trú cho thấy hướng dẫn đưa thuốc cho người bệnh chưa tuân thủ tốt Trong vài tháng qua có cố liên quan khâu công việc báo cáo Điều dưỡng trưởng khoa phân cơng nhóm cải tiến triển khai hoạt động giám sát tuân thủ thông qua phân công nhân viên khoa thực giám sát chéo bắt đầu thực hoạt động phản hồi kết buổi giao ban đầu tuần Quá trình giám sát thực ngẫu nhiên theo hội quan sát Người giám sát quan sát khâu họ trực tiếp quan sát [5.1] 15 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 tiếp cận người thực hiện, ghi lại khâu giám sát kết thực hay không Sau tuần thực hiện, cá nhân tiếp tục có mức độ tuân thủ thấp điều dưỡng trưởng gặp gỡ để tìm hiểu nguyên nhân đề xuất điều chỉnh cho phù hợp Từ tuần 14, kết chưa kỳ vọng, nhóm triển khai bảng niêm yết công khai khu vực làm việc để nhắc người thực bổ sung hoạt động truyền thông cho người bệnh nhằm đảm bảo phối hợp với điều dưỡng – tăng khả họ hỏi lại thông tin thuốc người chăm sóc khơng thơng tin cho họ Kết liệu giám sát trình bày bảng 5.1H Bảng 5.1H Kết giám sát hoạt động đưa thuốc cho người bệnh nội trú Tuần Số hội Số hội tuân thủ Tuần Số hội Số hội tuân thủ 52 27 15 42 37 34 23 16 45 39 42 25 17 38 36 36 21 18 47 44 53 32 19 51 48 45 34 20 36 35 48 43 21 43 41 36 27 22 48 45 28 24 23 53 50 10 38 27 24 46 44 11 41 34 25 44 41 12 49 37 26 50 47 13 37 30 27 38 36 14 40 33 28 45 42 Yêu cầu: Hãy phân tích số liệu giám sát 14 tuần đầu cho ý kiến nhận xét Bổ sung liệu 14 tuần vào phân tích kết luận 5.5 Tình 5: Chuỗi dãy số đếm rời rạc biến kiện Tình huống: Một nhóm chăm sóc khách hàng muốn thực cải tiến chất lượng dịch vụ giải yêu cầu người bệnh qua điện thoại, cách dõi số gọi tiếp nhận sau hồi chuông (chuẩn dịch vụ khách hàng yêu cầu tiếp nhận hồi chng) Nhóm xếp lại điều chỉnh phân công công việc nhằm đảm bảo ln có người thường trực giảm khoảng cách cần di chuyển để nghe điện thoại, hoàn thành tốt phần việc khác Khi tiếp nhận gọi hồi chuông, người tiếp nhận đánh dấu vào checksheet để sẵn chỗ đặt điện thoại Vào cuối ngày, số gọi đánh dấu đếm, thơng báo cho nhóm vào đầu ngày làm việc thành viên cố gắng tìm nguyên nhân gây chậm trễ để điều chỉnh vào ngày Số liệu gọi thống kê bảng 5.1I Cho biết số lượng gọi trung bình ngày khơng có thay đổi đáng kể Hoạt động xếp lại công việc bắt đầu vào ngày 18-4 [5.1].16 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 Bảng 5.1I Số lượng gọi tiếp nhận hồi chuông Ngày Số gọi > hồi chuông Ngày Số gọi > hồi chuông 11-04 12 25-04 12-04 14 26-04 13-04 13 27-04 14-04 16 28-04 15-04 11 29-04 16-04 17 30-04 17-04 15 01-05 18-04 14 02-05 19-04 13 03-05 20-04 11 04-05 21-04 14 05-05 22-04 16 06-05 23-04 10 07-05 24-04 08-05 Yêu cầu: Hãy phân tích liệu thu thập cho ý kiến đánh giá kết hoạt động cải tiến nhóm Nếu bạn thành viên nhóm cải tiến, nên làm tiếp theo? BÀI TẬP THỰC HÀNH: Bài tập thực hành 5.1A (file liệu runchart1): Nhóm quản lý theo dõi tỷ lệ tuân thủ hướng dẫn chuyên môn cách giám sát định kỳ tuần để đánh giá hiệu can thiệp Số lượt giám sát số lượt tuân thủ tuần tổng hợp file liệu runchart11 runchart12 với biến tương ứng week (tuần), obs (quan sát) com (tuân thủ) Hãy vẽ biểu đồ chạy tập liệu nhận xét kết Hướng dẫn tập thực hành 5.1A: • Tính tỷ lệ phần trăm tn thủ theo cơng thức: pi = 100*com/obs • Tính giá trị trung vị tỷ lệ tuân thủ pi: = MEDIAN(), chép công thức tất ô cột tương ứng • Chọn khối liệu chứa cột thời gian, tỷ lệ tuân thủ trung vị tỷ lệ tuân thủ (nhấn giữ phím CONTROL để chọn khối liệu) • Vẽ biểu đồ: Insert → line chart → dạng đường cắt Bài tập thực hành 5.1B (file liệu runchart2): Nhóm cải tiến theo dõi tình hình tuân thủ quy trình kỹ thuật 25 tuần cuối năm 2017 nhận thấy số ổn định Do có số điều chỉnh nhỏ công việc vào thời điểm chuyển giao năm 2017 2018, cố định trung vị biểu đồ chạy giai đoạn đầu để theo dõi ảnh hưởng thay đổi giai đoạn sau Hướng dẫn tập thực hành 5.1B: runchart11.xlsx runchart12.xlsx runchart2.xlsx • Thực bước tương tự tập thực hành 5.1A [5.1] 17 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 • Ở bước tính trung vị, chọn khối liệu giai đoạn đầu khóa phím F4 sử dụng ký tự “$” để khóa tương ứng Bài tập thực hành 5.1C & 5.1D: Thực tình với ngơn ngữ R, dùng gói phân tích readxl để đọc liệu từ Excel TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1] Jacob Anhøj, Anne Vingaard Olesen (2014) Run Charts Revisited: A Simulation Study of Run Chart Rules for Detection of Non Random Variation in Health Care Processes PLOS ONE | DOI:10.1371/journal.pone.0113825 [2] Jacob Anhoej (2015) Diagnostic Value of Run Chart Analysis: Using Likelihood Ratios to Compare Run Chart Rules on Simulated Data Series PLOS ONE- DOI:10.1371/journal.pone.0121349 [3] Rocco J Perla, Lloyd P Provost, Sandy K Murray (2011) The run chart: a simple analytical tool for learning from variation in healthcare processes BMJ Qual Saf 2011; 20:46-51 doi:10.1136/bmjqs.2009.037895 [4] Lloyd P Provost; Sandra K Murray (2011) The Healthcare Data Guide – Learning from Data for Improvement, pp 245-250 Jossey-Bass [5] T Arthur Wheeler, J Terrance Davis and Richard J Brilli (2018) The Aggregate Point Rule for Identifying Shifts on P charts and U charts Pediatrics Qual Saf, 3: 103-107 CÂU HỎI TỰ LƯỢNG GIÁ: Câu Biểu đồ chạy gì? Câu Con chạy gì? Câu So sánh chạy lệch biểu đồ chạy Câu Các yêu cầu liệu biểu đồ chạy: - Yêu cầu phân phối liệu - Yêu cầu số điểm liệu - Yêu cầu mẫu phân nhóm (tại điểm liệu) - Yêu cầu đơn vị thời gian liệu - Thực hành vẽ biểu đồ chạy với tập liệu cho sẵn, cố định đường trung tâm nhận xét kết (bài tập thực hành 5.1A & 5.1B 5.1C & 5.1D) CÂU HỎI TRẮC NGHIỆM: Câu Số điểm liệu tối thiểu cần thiết để áp dụng biểu đồ chạy là: A 10 B 11 C 12 [5.1].18 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 D 13 E 14 Câu Số điểm liệu lý tưởng để áp dụng biểu đồ chạy là: A 10-15 B 15-20 C 20-25 D 25-30 E 20-30 Câu Điều xảy số điểm liệu biểu đồ chạy ít? A Tăng độ nhạy cảm B Giảm độ nhạy cảm C Tăng độ đặc hiệu D Giảm độ đặc hiệu E Tùy thuộc vào quy luật áp dụng Câu Điều xảy số điểm liệu biểu đồ chạy nhiều? A Tăng độ nhạy cảm B Giảm độ nhạy cảm C Tăng độ đặc hiệu D Giảm độ đặc hiệu E Tùy thuộc vào quy luật áp dụng Câu Các dấu hiệu cần quan tâm phân tích biểu đồ chạy, NGOẠI TRỪ: A Khuynh huớng từ điểm trở lên B Lệch tâm điểm nhiều C Số điểm cắt ngang đường trung tâm D Tính chu kỳ liệu E Dao động mức Câu Biểu đồ chạy vi phạm quy luật Perla, kết luận sau phù hợp? A Biến thiên ngẫu nhiên B Biến thiên không ngẫu nhiên C Chất lượng tốt D Chất lượng E Không kết luận Câu Quy luật xác định biến thiên không ngẫu nhiên biểu đồ chạy sau có độ nhạy cảm cao? [5.1] 19 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc Chương Công cụ quản lý chất lượng – Q7 A Ishikawa B Shewhart C Perla D Anhoej E Provost Câu Khi số điểm liệu bao nhiêu, nhóm cải tiến cần phải nghĩ đến việc cố định đường trung tâm biểu đồ chạy? A Số điểm liệu 10 B Số điểm liệu 20 C Số điểm liệu 30 D Số điểm liệu 40 E Số điểm liệu 50 Câu Điều cần thiết phần liệu dùng để tính tốn đường trung tâm áp dụng kỹ thuật cố định đường trung tâm? A Cần đủ số điểm tối thiểu B Chỉ có ngun nhân thơng thường C Xác định thống kê trung tâm dân số D Xác định thời điểm can thiệp E Tất Câu 10 Tình áp dụng cố định đường trung tâm biểu đồ chạy KHÔNG phù hợp? A So sánh chuỗi trước-sau cải tiến B Áp dụng kiểm sốt q trình C Theo dõi việc trì kết cải tiến D Theo dõi việc nhân rộng kết cải tiến E Đánh giá thay đổi nhỏ so với trước cải tiến [5.1].20 | Biểu đồ chạy – Run chart [Phiên 2.1] 2019 DVN, MD, MSc