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왜 지속적인 개선을 위한 수동적인 방법이 효과가 없을까요?

그리고 대신 무엇을 해야 할지.

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의료 서비스 품질이 저하될 때, 우리의 첫 번째 본능은 종종 직원을 재교육하거나 프로토콜을 개정하거나 새로운 정책을 발행하는 것입니다. 그러나 이러한 수동적인 접근 방식은 의미 있는 변화를 이끌어내는 경우가 드뭅니다. 결과를 개선하고 위험을 줄이기 위해 의료 기관은 시스템 자체를 적극적으로 조사, 테스트 및 개선하는 방법이 필요합니다. 시뮬레이션은 그러한 방법을 제공합니다. 

“클리니션으로서 우리는 자신이 품질 개선에 참여하고 있다고 생각하지 않습니다. 저는 이것이 아쉽다고 생각합니다. 왜냐하면 환자 결과를 조금씩 더 좋게 만들기 위해 할 수 있는 많은 일들을 우리가 더 잘할 수 있는 방법을 찾는 데 대해 생각해야 하기 때문입니다. 저는 시뮬레이션이 한 가지 방법이라고 제안합니다…여러분, 여러분의 팀, 그리고 환자들에게 중요한 것들을 시뮬레이션하고 이를 통해 성과를 탐구하고 개선하는 데 사용하는 것이죠.”1  

빅토리아 브라질 박사

본드 번역 시뮬레이션 협력 디렉터; 본드대학교 응급의학 및 시뮬레이션 교수 겸 디렉터

Dr Victoria Brazil circle

좋은 의도, 제한적인 영향

중환자실에서의 아찔한 상황. 분만실에서 계획대로 진행되지 않은 출혈 케이스. 응급실에서 응급 인계 중 발생한 의사소통 문제. 이러한 사건이 발생한 후, 병원들은 종종 잘 알려진 품질개선(QI) 대응책을 사용합니다:

 

 

  • 직원 재교육
  • 새로운 정책 또는 프로토콜 발행
  • 추가적인 역량 검증 요구
  • 메모 발송
  • “직원이 더 주의해야 한다”로 끝나는 근본 원인 분석 실시

 


이와 같은 해결책에 익숙한가요? 그렇다면 혼자가 아닙니다. 그리고 아마도 결과에 실망했을 가능성이 큽니다. 그것은 당연한 일입니다. 위의 방법들은 모두 수동적인 방법—개인의 지식이나 동기부여에 문제가 있다고 가정하며 시스템 자체의 문제를 고려하지 않는 개입 방법들입니다.

그리고 이러한 방법들은 종종 실패합니다.

왜 수동적인 방법이 부족한가


1. 재교육은 시스템적 문제를 해결하지 못합니다

건강관리 연구 및 품질 기구(AHRQ)의 안전 보고서 분석과 관련 연구는 일관되게 대부분의 이상 사건의 근본 원인이 지식 부족이 아닌 의사소통 단절과 시스템 프로세스 실패라는 점을 나타냅니다. 그럼에도 불구하고 교육은 종종 문제 해결 방법으로 선택되며, 이 과정에서 종종 “책임”을 부여하게 됩니다.2


2. 새로운 프로토콜은 종종 테스트되지 않습니다

프로토콜은 가치가 있지만 실제 상황, 실제 팀과 함께 실제 압력 속에서 연습되지 않으면 중요한 순간에 실패할 위험이 있습니다. 정책만으로는 행동 변화를 보장할 수 없습니다.

 

“이것은 자동차를 충돌 테스트하여 가능한 한 안전하고 효과적인지 확인하는 것처럼 시스템을 충돌 테스트하는 방법입니다. 이를 통해 실제 외상 환자가 참여할 때 보게 될 유일한 영향이 더 나은 결과라는 점을 확실히 할 수 있었습니다.”

- Dr. Andrew Petrosoniak, MSc (Med Ed), FRCPC, 
토론토 St. Michael 병원의 응급의학 전문의 및 외상 팀 리더

Andrew

 


3. 메모와 명령만으로는 행동을 바꿀 수 없습니다

서면 커뮤니케이션은 인식은 높일 수 있지만 새로운 작업 흐름이나 습관을 고착시키지는 못합니다. 연습과 피드백 없이는 성능 격차가 지속됩니다.

 

"훌륭한 조직, 프로세스 또는 시스템을 설계하는 것은 단지 시작일 뿐입니다. 리더십이 직원들이 새로운 행동을 받아들이고 채택하는 환경을 조성해야 하며, 너무 자주 채택을 방해하고 궁극적으로 변화 노력을 저해하는 마찰을 해소해야 합니다.”4

 

- Tracy Thurkow and Adélaïde Hubert,
Bain & Company

 

4. 징계는 학습을 침묵시킵니다

징계 반응은 개인이 문제가 아니라 시스템이라고 하는 메시지를 전달합니다. 그것은 사기를 손상시키고, 두려움을 조성하며, 개방적 보고를 저해하는 동시에 근본 원인은 그대로 남아 있습니다.

 

"의료 종사자들은 [종종] 인간이기에 처벌받습니다. 이는 두려움을 조성하고 오류 보고를 억제하며, 궁극적으로는 환자를 위험에 빠뜨립니다. ... 오류가 발생했을 때 누가 잘못했는지를 알아내는 것이 아니라, 무엇이 잘못되었고, 무엇을 배울 수 있으며, 어떻게 전체 시스템을 개선할 수 있는지에 초점을 맞추어야 합니다."5

 

- Marcus Schabacker,
ECRI 회장 겸 CEO

시뮬레이션: 더 나은 길

시뮬레이션은 강력한 대안을 제공합니다—품질 개선을 위한 능동적이고 시스템 중심적인 접근 방식으로, 병원이 반응적인 수정 조치에서 능동적인 학습으로 전환할 수 있게 합니다.

 

“시뮬레이션은 드문 일이지만 중요한 사건 중에서 프로세스, 시스템, 공간 및 직원들이 어떻게 작동할지를 미리 볼 수 있는 예측력을 제공합니다. 이는 더 높은 확실성을 가지고 의사 결정을 내릴 수 있게 하며, 또한 예측 가능한 시스템 수준의 문제를 완화할 수 있게 해줍니다.”6  

- Dr. Andrew Petrosoniak, MSc (Med Ed), FRCPC, 
캐나다 토론토 St. Michael 병원의 응급 의사 및 외상 팀 리더

Andrew

 

시뮬레이션이 효과적인 이유

  • 사람뿐만 아니라 시스템을 테스트
  • 잠재적 안전 위협을 드러냄
  • 현장 직원들을 문제 해결에 참여시킴
  • 빠른 순환 테스트와 개선 가능
  • 신뢰와 공유된 정신 모델을 구축

모의 실험으로 수동적 방법이 할 수 없었던 일들을 이룬 몇 가지 사례

 

모의 실험 성공: 영국 North Middlesex 병원

 

소아 응급 치료를 개선하기 위해 98명이 참여한 29회의 현장 소아 응급 세션이 진행되었습니다. 이는 소아과 응급실에서 발생한 사고의 중요한 사건 분석의 일환이었습니다. 식별된 오류는 상시 부족했던 세 가지 주요 약품, 부족했던 소모품, 주요 장비의 위치와 사용에 익숙하지 않은 직원들로 나타났습니다.

결과: 약국을 책임 절차의 일부로 포함하고, 응급 직원들을 위한 약품 확인 목록, 정기적인 재고 관리 규정, 보완 교육을 포함한 시스템 변경이 이루어졌습니다.7

 

 

모의 실험 성공: 캐나다 토론토 St. Michael병원—잠재적 안전 위협

 

12번의 외상 모의 실험을 통해 병원의 팀들은 150개 이상의 중대한 잠재적 안전 위협을 발견했습니다. 모의 실험은 외상 치료실 설계 개선, 작업 흐름 변경, 더욱 신속하고 협력적인 치료를 유도했습니다.

결과: 실제 외상 사례에서 팀의 일관된 성과와 오류 감소가 나타났습니다.8

 

 

모의 실험 성공: 미국 네브라스카 Bryan Health—산과 출혈 대응

 

Nebraska에 위치한 Bryan Health에서는 산후 출혈 모의 실험을 통해 응급 절차 및 자원 위치에서의 빈틈을 발견했습니다.

결과: 출혈 카트를 재배치하고, 혈액 전달 절차를 수정하며, 소통 작업 흐름이 명확해졌습니다. 한 의사는 다음과 같이 말했습니다. “우리 산과 팀이 모의 실험 교육 프로그램을 완료한 지 일주일 만에, 대량 수혈 절차가 요구되는 산후 출혈 상황에서 훈련을 활용했습니다. 모의 실험은 매우 유익했습니다.”9

 

시뮬레이션을 통해 소극적에서 적극적으로 전환하기

반응적이고 소극적인 QI 대응에서 시뮬레이션 정보를 바탕으로 한 적극적인 접근 방식으로 전환하는 방법은 다음과 같습니다:

 

1

적합한 사용 사례 식별
지속적으로 발생하는 위험 요소를 선택하세요: 혈액 전달 지연, 코드 팀 협업, 신생아 인계, 산부인과 출혈 또는 약물 오류.

2

현실적인 시뮬레이션 실행
실제 장비, 역할, 공간을 활용한 현장 시뮬레이션을 사용하세요.

3

시스템 성능 관찰
커뮤니케이션 흐름을 지켜보세요. 사람들이 주저하는 부분은 어디인가요? 누락된 요소는 무엇인가요?

4

디브리핑 및 공동 설계
현장 직원들과 디브리핑을 진행하세요. 그들의 통찰력을 활용하여 워크플로, 레이아웃 또는 정책을 개선하세요.

5

다시 테스트하기
새로운 프로세스로 시뮬레이션을 반복하세요. 개선 및 자신감을 측정하세요.

6

내재화 및 강화
지속적인 변화를 위해 필요한 근육 기억을 구축하기 위해 시뮬레이션을 활용하세요.

핵심 요약

 

재교육, 프로토콜 또는 메모와 같은 수동적인 방법은 시스템 문제를 거의 해결하지 못합니다. 시뮬레이션은 격차를 찾고, 해결책을 테스트하며, 더 안전한 케어를 내재화할 수 있는 능동적이고 협업적인 방식을 제공합니다.

지속적인 개선은 우연히 발생하지 않습니다—또는 메모로 이루어지지 않습니다. 시뮬레이션을 활용하여 수동적인 수정에서 능동적인 혁신으로 나아가십시오.

 

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참고 자료

  1. Hickman, D. (2020년 1월 28일). 시뮬레이션을 통한 의료 서비스 개선 - The Hospitalist. The Hospitalist. https://www.the-hospitalist.org/hospitalist/article/216328/mixed-topics/improving-health-care-simulation
  2. 사건 조사 및 분석 가이드. (발행일 미상). Www.ahrq.gov. https://www.ahrq.gov/patient-safety/settings/hospital/candor/modules/guide4.html
  3. Jones, K. (2018년 9월 12일). 한 시뮬레이션이 외상 환자를 위한 혈액 전달 시간을 극적으로 개선한 방법. Hospital News. https://hospitalnews.com/how-a-simulation-dramatically-improved-blood-delivery-times-for-trauma-patients/
  4. Thurkow, T., & Hubert, A. (2022년 11월). 조직은 행동을 바꾸지 않고, 사람이 바꾼다. Bain; Bain & Company. https://www.bain.com/insights/organizations-dont-change-behavior-people-do
  5. DiPino, S. (2025년 6월 26일). 산업 전반의 처벌적 직장 문화 분석은 의료 노동자에게 개선이 여전히 필요함을 시사한다. ECRI and ISMP. https://home.ecri.org/blogs/ecri-news/analysis-of-punitive-workplace-cultures-across-industries-signals-improvements-are-still-needed-for-healthcare-workers
  6. Petrosoniak, A. (2023). 시뮬레이션은 드물지만 고위험 사건 중에 프로세스, 시스템, 공간 및 인력이 어떻게 작동할지에 대한 미래를 예측할 수 있도록 한다. LinkedIn.com. https://www.linkedin.com/posts/andrew-petrosoniak_code-orange-how-the-st-michaels-emergency-activity-7031722779607531522-Wocx/
  7. Yajamanyam, P.K. & Sohi, D. (2015). 현장 시뮬레이션을 품질 개선 이니셔티브로 활용: Archives of Disease in Childhood-Education and Practice Edition, 100(3), 162–163. https://doi.org/10.1136/archdischild-2014-306939
  8. Petrosoniak, A., Fan, M., Hicks, C. M., White, K., McGowan, M., Campbell, D., & Trbovich, P. (2020). 외상 소생술을 위한 현장 시뮬레이션 팀 훈련(TRUST) 연구: 프레임워크 분석 및 비디오 리뷰를 활용한 잠재적 안전 위협 평가. BMJ Quality & Safety, bmjqs-2020-011363. https://doi.org/10.1136/bmjqs-2020-011363
  9. 사례 연구: 첨단 산부인과 시뮬레이션 훈련은 산부인과 팀을 교육하고 농촌 의료의 질을 개선합니다. (발행일 미상). Bryan Health. https://www.bryanhealth.com/app/files/public/0e55e9f8-2e84-4155-bcf9-8a4c65fcfd11/rural-ob-simulation-case-study.pdf