Taxa de mortalidade cirúrgica padronizada

Fonte:
Ministério da Saúde/ Anvisa/ Fiocruz; Safety Improvement for Patients in Europe (SIMPATIE); Australian Commission on Safety and Quality in Health Care; Canadian Institute for Health Information; National Institute for Public Health
Definição:

Razão entre o número observado e o número esperado de óbitos cirúrgicos no hospital.

Nível de Informação:

Resultado

Dimensão da Qualidade:

Segurança

Numerador:

Número de óbitos cirúrgicos observados no Hospital.

Denominador:

Número de óbitos cirúrgicos esperados no Hospital.

Definição de Termos:

Número de óbitos cirúrgicos esperados:

Soma das probabilidades de óbito cirúrgico no hospital. São utilizados coeficientes derivados de modelos de regressão logística para calcular a probabilidade de morte no hospital. Para cada um dos grupos diagnóstico incluídos, é desenvolvido um modelo de regressão logística com as seguintes variáveis independentes: idade, sexo, duração da internação, tipo de admissão, comorbidades e transferências.

Racionalidade:

A taxa de mortalidade hospitalar ajustada ao risco (ou taxa de mortalidade hospitalar padronizada - Hospital Standardised Mortality Rate - HSMR) é uma “medida resumo”.

Obs.: Neste caso específico, englobando apenas procedimentos cirúrgicos.

A taxa foi desenvolvida no Reino Unido na década de 90 e vem sendo usada por vários países, tais como, EUA, Canadá, Austrália e Holanda. Foi desenvolvida inicialmente para monitorar a qualidade do cuidado oferecido. A utilização dos óbitos como uma medida de resultado tem muitas vantagens. A morte é um evento único e definitivo, e como o seu registro é obrigatório, aumentam as chances de existirem dados para a construção do indicador. Mesmo empregando os melhores cuidados de saúde disponíveis, muitos óbitos não são evitáveis. A HSMR é uma medida de todos os óbitos e não somente daqueles considerados evitáveis. A HSMR compara o número observado de mortes em um hospital com o número que teria sido esperado, com base nos tipos de pacientes no hospital. A taxa é ajustada para vários fatores que podem influenciar a mortalidade hospitalar, tais como, dados demográficos dos pacientes, diagnósticos, condições em que o paciente chegou ao hospital. Ou seja, este método de ajuste de risco é usado para contabilizar o impacto desses fatores de risco individuais, que podem colocar alguns pacientes em maior risco de morte do que outros.

Por exemplo, seria inesperado se um paciente de 60 anos de idade, saudável, morresse após uma cirurgia de colocação de prótese do quadril, em comparação a um paciente de 93 anos, com vários problemas de saúde, que morresse após a mesma cirurgia (Mayo Clinic, 2013).

A HSMR deve ser usada como um instrumento de rastreamento, ao invés de ser assumida como um diagnóstico de má qualidade e/ou segurança.

Para calcular a taxa de mortalidade padronizada (taxa de mortalidade que seria esperada levando em conta os fatores de risco dos pacientes internados), é utilizado um grande grupo de pacientes com diagnósticos e fatores de risco semelhantes para calcular qual seria a taxa de mortalidade esperada, para esse grupo de pacientes.

Ajuste de Risco:

Idade; sexo; comorbidades; tipo de procedimentos; tipo de admissão (eletiva/ urgência); tempo total de hospitalização

Interpretação:

Uma taxa de mortalidade cirúrgica padronizada igual a 100, sugere que não há nenhuma diferença entre a taxa de mortalidade do hospital e uma taxa global média esperada para pacientes com características semelhantes; maior do que 100 sugere que a taxa de mortalidade do Hospital é maior que a média geral esperada; e menor que 100 sugere que a taxa de mortalidade do Hospital é menor do que a média geral esperada.

Fonte de Dados:

Prontuários dos pacientes; dados administrativos hospitalares

Bibliografia:

1.Australian Commission on Safety and Quality in Health Care 2012, National core, hospitalbased outcome indicator specification, CONSULTATION DRAFT, ACSQHC, Sydney.

2.Brasil. Ministério da Saúde. ANVISA. FIOCRUZ. Protocolo para Cirurgia Segura. Em 09 de julho de 2013.

3.Canadian Institute for Health Information (CIHI): http://www.cihi.ca/cihi-ext-portal/internet/en/tabbedcontent/health+syst...

4.Dutch Health Care Performance Report 2010. Editors: GP Westert, MJ van den Berg, SLN Zwakhals, JD de Jong, H Verkleij. 2010 National Institute for Public Health and the Environment, Bilthoven, The Netherlands.

5.Jarman B, Gault S, Alves B. Explaining differences in English hospital death rates using routinely collected data. British Medical Journal 1999 May 6;318:1515-20.

6.Jarman B. Using mortality data to drive system level improvement, 10th European Forum on Quality Improvement, London, April 2005. 4-1-2005.

7. Kristensen S, Mainz J, Bartels P. Catalogue of Patient Safety Indicators. Safety Improvement for Patients in Europe. SImPatIE - Work Package 4 [Internet]. March 2007. [capturado 16 set. 2007]. Disponível em: http://www.hope.be/03activities/docsactivities/SIMPATIE_Patient_safety_indicators_Professionals.pdf

8.ANVISA. Agência Nacional de Vigilância Sanitária. Manual Segundo desafio global para a segurança do paciente: Cirurgias seguras salvam vidas (orientações para cirurgia segura da OMS) / Organização Mundial da Saúde. Rio de Janeiro: Organização Pan-Americana da Saúde; Ministério da Saúde, 2009.

Ano da Publicação:
2014