Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les méthodes de contrôle statistique des processus pour distinguer les variations dues à des changements dans le processus de soins sous-jacent et les variations qui font partie de ce processus, y compris la façon de distinguer quand la variation d'une mesure constitue une preuve d'amélioration des soins. Vous utiliserez le logiciel statistique R pour analyser des séries de données en temps réel à l'aide de graphiques de Shewhart, et apprendrez à interpréter les résultats et à agir en conséquence. Des exemples de données sont tirés d'un projet de dépistage de la fibrillation auriculaire dans une population à risque, et de données sur le temps passé dans le service des accidents et des urgences

Dans ce module, vous vous appuierez sur ce que vous avez appris précédemment, en élargissant le répertoire des méthodes pour couvrir d'autres types de données fréquemment rencontrés dans le cadre de l'amélioration de la qualité.

Dans ce module, vous apprendrez à utiliser les méthodes de recherche qualitative dans le cadre de l'amélioration de la qualité des soins de santé. Cela inclut la manière dont les méthodes qualitatives peuvent être utilisées pour conduire l'amélioration, et pour étudier et évaluer l'amélioration. Vous découvrirez l'étude Matching Michigan, y compris les méthodes et les principaux résultats, comme exemple de l'importance de la théorie dans l'amélioration de la qualité. Vous comparerez trois cadres théoriques pour la mise en œuvre et l'amélioration, en identifiant leurs forces et leurs faiblesses, et vous utiliserez un outil conçu pour faciliter la sélection du cadre.