近年来随着经济的高速发展,人们的生活水平得到了很大的改善,与之相来的是人们对高质量生活不断增加的需求。作为与人们生活息息相关的医疗服务质量问题也因此逐渐得到了广泛的关注,事实上,除了其中直观的医疗服务质量问题外,仍存在一些有着同样重要影响的潜在异常质量波动。显然,快速有效的发现这些异常现象是分析其原因的重要前提,也是进一步提升医疗服务质量的重要基础。其实针对质量异常波动的检测问题,在质量监控中控制图因其特性和优势已经成为一种常用的监控方法。然而,以医疗服务质量问题中较为代表性的手术质量问题为例,现有相关控制图的研究往往不能充分反馈风险因素带来的手术表现差异,且随着实际监控情况的不断变化,这些研究在现有实际应用中往往存在一定的局限性。因此为了更好的满足实际监控需求,本文对现有相关研究进行了一定的改进和创新。首先,本文利用逻辑回归模型表示出了风险调整死亡率模型,通过函数关系将反映手术质量的因素和影响手术表现的风险因素充分联系了起来,同时在模型中加入了现有研究较少考虑的分类协变量类型的风险因素,使得模型可以很好的反馈这些长期被忽略的重要风险因素带来的影响。其次,基于该模型提出了一种可以同时监测手术风险调整模型中位置参数和尺度参数异常偏移的风险调整累计和（Cumulative Sum,CUSUM）控制图,实现了对手术表现平均水平和表现波动尺度的双重监控。第三,为了使得所提控制图更具有实际应用的参考价值,本文将传统的固定控制线这一判断标准改变为了对动态概率控制线（Dynamic Probability Control Limits,DPCLs）的运用,进而满足了实际中病人群体分布复杂时的监控需求。最后,通过同现有常用的相关控制图进行模拟比较,在验证了该方法的同时进一步突显了该方法对较小异常偏移更为敏感的优势,并通过实际的外科心脏手术案例对本文所提方法进行了实际应用分析。