Uma ferramenta de rastreamento de eventos adversos baseada na coleta rotineira de diagnósticos de doenças adquiridas no hospital
Objetivo: O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma ferramenta eletrônica de rastreamento de eventos adversos (EAs) aplicável a episódios hospitalares agudos em pacientes internados com insuficiência cardíaca crônica (ICC) e pneumonia.
Desenho: Criação de consenso pelo uso de um método Delphi modificado e análise descritiva de dados sobre altas hospitalares.
Participantes: Médicos especialistas em medicina interna (n = 38).
Intervenção: Selecionamos, a partir do banco de dados de hospitais do estado de Victoria, Australia (Victorian Admitted Episodes Data Set), os diagnósticos de doenças adquiridas no hospital ("prefixo C"), durante internações por ICC e pneumonia, entre julho de 2004 e junho de 2007, em 230 hospitais. Utilizamos uma escala de nove pontos para priorizar diagnósticos de doenças adquiridas durante a internação (rotineiramente codificados como diagnósticos de "prefixo C" para serem diferenciados dos diagnósticos presentes no momento da internação), para serem incluídos numa ferramenta de rastreamento de EAs. Foram incluídos os diagnósticos com escore mediano entre 7 e 9 pelo painel de médicos.
Principais medidas de desfecho: Seleção de diagnósticos com prefixo C, com escore mediano entre 7 e 9 numa ferramenta de rastreamento e o nível de concordância entre os médicos, avaliado pela variação interpercentil ajustada por simetria.
Resultados: Dentre os 697 diagnósticos iniciais de prefixo C, houve altos níveis de concordância para a inclusão de 113 (16,2%) na ferramenta de rastreamento de EAs. Utilizando esses diagnósticos selecionados, foram detectados potenciais EAs em 14% de todas as internações pelas duas doenças-índice. A confiabilidade interavaliadores para cada médico variou de k = 0,482 a 1,0.
Conclusões: Foi obtido um alto nível de concordância entre os médicos na seleção de diagnósticos hospitalares para inclusão na ferramenta de rastreamento de EAs baseada em dados coletados rotineiramente. Estes resultados justificam a realização de novos estudos de validação da ferramenta.
Objective: The aim was to develop an electronic adverse event (AE) screening tool applicable to acute care hospital episodes for patients admitted with chronic heart failure (CHF) and pneumonia.
Design: Consensus building using a modified Delphi method and descriptive analysis of hospital discharge data.
Participants: Consultant physicians in general medicine (n = 38).
Intervention: In-hospital acquired (C-prefix) diagnoses associated with CHF and pneumonia admissions to 230 hospitals in Victoria, Australia, were extracted from the Victorian Admitted Episodes Data Set between July 2004 and June 2007. A 9-point rating scale was used to prioritize diagnoses acquired during hospitalization (routinely coded as a "C-prefix" diagnosis to distinguish from diagnoses present on admission) for inclusion within an AE screening tool. Diagnoses rated a group median score between 7 and 9 by the physician panel were included.
Main Outcome Measures: Selection of C-prefix diagnoses with a group median rating of 7-9 in a screening tool, and the level of physician agreement, as assessed using the Interpercentile Range Adjusted for Symmetry.
Results: Of 697 initial C-prefix diagnoses, there were high levels of agreement to include 113 (16.2%) in the AE screening tool. Using these selected diagnoses, a potential AE was flagged in 14% of all admissions for the two index conditions. Intra-rater reliability for each clinician ranged from kappa 0.482 to 1.0.
Conclusions: A high level of physician agreement was obtained in selecting in-hospital diagnoses for inclusion in an AE screening tool based on routinely collected data. These results support further tool validation.
