O que importa? Estudo etnográfico sobre a notificação de dados sobre infecções de um programa de segurança do paciente
Contexto: Medidas de desempenho são cada vez mais utilizadas no cuidado de saúde e têm uma importante função nos programas de qualidade. Entretanto, são raros os estudos de campo que avaliam o que as organizações estão fazendo ao coletarem e notificarem medidas de desempenho. A oportunidade para realizar tal estudo surgiu durante um programa de segurança do paciente que requeria a unidades de terapia intensiva (UTIs) da Inglaterra que enviassem dados mensais sobre infecções da corrente sanguínea associadas a cateteres venosos centrais (ICS-CVCs).
Métodos: Realizamos um estudo etnográfico que envolveu ~855 horas de trabalho de campo observacional e 93 entrevistas em 17 UTIs, além de 29 entrevistas telefônicas.
Resultados: Houve uma clara variabilidade no interior das UTIs, e entre diferentes UTIs, na aplicação dos critérios de inclusão e exclusão do programa, nos sistemas de coleta de dados estabelecidos pelas unidades, nas práticas de envio de amostras de sangue para análise, nas técnicas microbiológicas e de laboratório, e nos procedimentos para a coleta e compilação de dados sobre possíveis infecções. Os responsáveis por tomar decisões sobre o que notificar não tomaram decisões sobre as mesmas questões, nem da mesma maneira. Em vez de apresentar critérios objetivos e claros, as definições para a classificação de infecções foram vistas como subjetivas, confusas e sujeitas à possibilidade de vieses. As taxas de infecção notificadas refletiram interpretações localizadas, e não um conjunto de dados padronizado entre todas as UTIs. A variabilidade não se deveu a práticas de encobrimento, obscurecimento ou fraude por parte de profissionais mal-intencionados, e sim ao fato de que a contagem foi tanto uma prática social quanto técnica.
Conclusões: Em vez de refletir medidas objetivas de incidência, as diferenças observadas nas taxas de infecção notificadas podem retratar, ao menos em parte, práticas sociais subjacentes na coleta e notificação de dados, e variações na prática clínica. A variabilidade que identificamos teve uma natureza trivial: os pressupostos dominantes sobre a manipulação de dados em resposta à instituição de medidas de desempenho não levam suficientemente em consideração o modo como as categorias e classificações funcionam na execução pragmática do cuidado de saúde. Esses resultados têm importantes implicações sobre os pressupostos a respeito do que pode ser atingido pelas estratégias de redução da ocorrência de infecções e de melhoria de qualidade.
Palavras-chave: segurança do paciente, controle de infecções, unidades de terapia intensiva, pesquisa qualitativa, ciência da implementação.
Context: Performance measures are increasingly widely used in health care and have an important role in quality. However, field studies of what organizations are doing when they collect and report performance measures are rare. An opportunity for such a study was presented by a patient safety program requiring intensive care units (ICUs) in England to submit monthly data on central venous catheter bloodstream infections (CVC-BSIs). Methods: We conducted an ethnographic study involving ~855 hours of observational fieldwork and 93 interviews in 17 ICUs plus 29 telephone interviews.
Findings: Variability was evident within and between ICUs in how they applied inclusion and exclusion criteria for the program, the data collection systems they established, practices in sending blood samples for analysis, microbiological support and laboratory techniques, and procedures for collecting and compiling data on possible infections. Those making decisions about what to report were not making decisions about the same things, nor were they making decisions in the same way. Rather than providing objective and clear criteria, the definitions for classifying infections used were seen as subjective, messy, and admitting the possibility of unfairness. Reported infection rates reflected localized interpretations rather than a standardized dataset across all ICUs. Variability arose not because of wily workers deliberately concealing, obscuring, or deceiving but because counting was as much a social practice as a technical practice.
Conclusions: Rather than objective measures of incidence, differences in reported infection rates may reflect, at least to some extent, underlying social practices in data collection and reporting and variations in clinical practice. The variability we identified was largely artless rather than artful: currently dominant assumptions of gaming as responses to performance measures do not properly account for how categories and classifications operate in the pragmatic conduct of health care. These findings have important implications for assumptions about what can be achieved in infection reduction and quality improvement strategies.
Keywords: Patient safety, infection control, intensive care units, qualitative research, implementation science
