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pubblicazione - Agenzia Regionale di Sanità della Toscana

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Pratiche efficaci per il controllo delle infezioni CVC correlate<br />

Guida all’implementazione - Bozza n. 1.0, giugno 2008<br />

Appendici<br />

Pratiche efficaci per il controllo delle infezioni CVC correlate<br />

Guida all'implementazione - Bozza n. 1.0, giugno 2008<br />

Appendice 3<br />

Metodi di rappresentazione: le Run Chart<br />

Consiste in una semplice rappresentazione grafica di un fenomeno nel<br />

tempo. Tra i vantaggi di questa rappresentazione vi sono la facilità di<br />

costruzione e interpretazione, il fatto che è applicabile a qualsiasi tipo di dati,<br />

in quanto non necessita di specifiche indicazioni sulla distribuzione di<br />

probabilità della variabile in studio, e non richiede l’utilizzo di software<br />

particolari. D’altro canto, le run chart sono uno strumento meno potente e<br />

meno sensibile delle carte di controllo tradizionali 13 e sono quindi efficaci in<br />

una prima fase di analisi per valutare il tipo di variazione, ma devono poi<br />

essere seguite da analisi più sofisticate. In una Run Chart viene<br />

rappresentato l’andamento di un fenomeno nel tempo (ad es. con cadenza<br />

mensile), insieme a un valore centrale, solitamente la mediana.<br />

RUN: insieme di punti consecutivi che cadono dalla stessa parte rispetto alla<br />

linea mediana.<br />

Al fine di verificare la presenza di andamenti non casuali sono necessarie<br />

almeno 16 osservazioni o punti, esclusi quelli che cadono sulla linea<br />

mediana. I test per verificare la presenza di variazioni straordinarie si<br />

basano sulla considerazione che, fissato il numero di punti, ci si attende di<br />

osservare un certo numero di run e che questi devono avere una<br />

dimensione data in termini di numero di osservazioni (vedi figura di seguito).<br />

Run Chart<br />

Percentuale<br />

25 30 35 40<br />

Runs<br />

Mediana<br />

0 5 10 15 20<br />

tempo<br />

13<br />

Le carte di controllo, sviluppatesi in ambito industriale negli anni ’20, si basano sui principi e<br />

metodi del ‘controllo statistico di processo’ (SCP). Si basano sulla considerazione che<br />

qualsiasi fenomeno presenta nel tempo una variabilità naturale (common cause variation) e<br />

solo alcuni scostamenti dalla normalità possono essere considerati atipici o innaturali (special<br />

cause variation) e meritano di essere segnalati e studiati.<br />

29<br />

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