Il Mito della curva gaussiana in Sanità

 Il mondo sanitario funziona davvero così?

C’è una credenza nel mondo del management sanitario ed in Sanità, è quella che vuole che le prestazioni dei lavoratori seguano la curva gaussiana (chiamata anche Distribuzione Normale).
Questa convinzione ha dato vita a molte pratiche manageriali, valutazione delle prestazioni, modelli di compensazione, sino ad arrivare al sistema di valutazione.
La pratica mostra che questo modello statistico non riflette accuratamente il modo in cui le persone svolgono il proprio lavoro. Come risultato, i Dipartimenti Sanitari cercano inutilmente la soluzione a problemi angosciosi di prestazione e soddisfazione nei dipendenti.
Diamo un’occhiata alle caratteristiche della curva gaussiana, e credo che capirete subito perché il modello non si adatta al mondo della Sanità (e non solo).
La curva gaussiana rappresenta ciò che gli statistici chiamano una distribuzione normale, questa è un campione con una media aritmetica e una distribuzione uguale sopra e sotto la media, questo modello assume che abbiamo un numero equivalente di persone al di sopra e al di sotto della media, e che ci sarà un numero molto piccolo di persone nelle due deviazioni standard sopra e sotto la media (le due code della curva).
Distribuzione Gaussiana Normale

Distribuzione Gaussiana Normale

Come si può vedere dalla curva, il modello applicato alla Sanità ci dice in sostanza che avremo un piccolo numero di ottimi Professionisti e un numero equivalente di Professionisti pessimi con la maggior parte dei Professionisti sanitari vicini alla media (circa il 69%), quindi, il fattore medio di produttività per dipendente è esteso come la curva blu di cui sopra, se ne deduce che, fatte salve le rare eccellenze e le deficienze, i professionisti sanitari sono pressoché tutti uguali. Nel settore della gestione delle prestazioni, questa curva si traduce in ciò che si chiama Appiattimento, già, lo viviamo tutti i giorni in Sanità, l’Appiattimento…
Questa pratica crea i seguenti risultati.
  • In primo luogo, irating ad alte prestazioni. Se si utilizza ad esempio, una scala di sei punti (simile ai gradi), molte aziende avranno che non più del 2% della popolazione riceve un rating di 1 e il 2% deve essere valutato a 6,
  • In secondo luogo, forziamo il fondo del 15% circa (prime 2 fasce) ad ottenere una valutazione bassa, creiamo in altre parole “perdenti statistici”,
  • In terzo luogo, con la maggior parte della popolazione valutata più o meno nella media (circa il 69%), è implicita l’idea che la maggior parte della produttività e ricompense vanno al centro della curva, creiamo in altre parole “mediocri statistici” ben ricompensati.

Il mondo sanitario funziona davvero così? La risposta è no.

Una ricerca condotta nel 2011/2012 da Ernest O’Boyle Jr e Herman Aguinis (5 studi che hanno coinvolto 198 gruppi tra cui 633,263 ricercatori, artisti, politici e professionisti e atleti) ha scoperto che le prestazioni nel 94% di questi gruppi non ha seguito una distribuzione normale, piuttosto questi gruppi rientrano in quella che viene chiamato una “distribuzione di potenza”.
Long Tail
Una distribuzione di potenza, nota anche come “coda lunga”, indica che i Professionisti non sono distribuiti normalmente. In questo modello statistico ci sono un piccolo numero di Professionisti ad alta performance, una vasta banda di Professionisti a buona performance e un numero inferiore di persone che hanno cattivi risultati.
Nella curva di potenza più Professionisti sono sotto la media, circa il 10, 15% dei Professionisti è al di sopra della media (spesso molto al di sopra della media), una grande popolazione Professionisti sono leggermente sotto la media, e solo un piccolo gruppo è ben al di sotto della media.
Quindi il concetto stesso di media diventa privo di significato.
Pensate a come i Professionisti lavorano, ci sono “superstar” in ogni gruppo, alcuni Professionisti sanitari sono 10 volte più produttivi rispetto alla media.
Questi iperProfessionisti sono persone che si desidera attrarre, trattenere e responsabilizzare; queste sono le persone che iniziano ricerche, sviluppano nuove metodologie, scrivono libri e articoli. Sono spesso dotati di una combinazione di abilità, passione, unita e energia.
Ma,
in realtà, non vengono riconosciuti come tali.
Le aziende che capiscono questo modello si concentrano sulla collaborazione, sviluppo professionale, coaching.

E
cco i motivi per cui i modelli attuali non funzionano”.
  • Nessuno vuole essere valutato su una scala a sei punti, si crea una reazione disincentivante che non incoraggia le persone a migliorare,
  • Gli iperProfessionisti non sono incentivati, sono limitati se non combattuti,
  • Il modello di curva gaussiana limita la quantità delle persone e riduce gli incentivi per i punteggi più alti,
  • La maggior parte dei soldi va al centro della curva, verso i “mediocri statistici”, che non sono molto motivati a migliorare essendo già ripagati,
  • In un modello di curva gaussiana si tende a premiare un sacco di persone nel mezzo, ed eludere le eccellenze.

Personalmente credo che ognuno può essere un iperProfessionista quando le condizioni sono giuste.

Spetta alle aziende (Sanitarie) adottare benchmark diversi, lo stanno facendo in tutti i paesi occidentali; non è una scelta ormai, è una necessità.

Claudio G. Torbinio

  1 comment for “Il Mito della curva gaussiana in Sanità

  1. Avatar
    28 Gennaio 2017 at 19:59

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