Um método para identificar diagnósticos pediátricos de alto risco não detectados no serviço de emergência
CONTEXTO: Os erros de diagnóstico podem levar ao aumento da morbidade, mortalidade, utilização do cuidado de saúde e custos. Uma publicação de 2015 da National Academy of Medicine intitulada “Improving Diagnosis in Healthcare” recomendou melhorar a precisão do diagnóstico pelo desenvolvimento de abordagens eletrônicas inovadoras para reduzir os erros no cuidado de saúde, incluindo o diagnóstico não detectado ou atrasado. O objetivo deste trabalho foi desenvolver um processo para detectar possíveis discrepâncias entre o diagnóstico no serviço de emergência pediátrico e o diagnóstico de alta hospitalar usando uma ferramenta computadorizada que facilita a revisão por especialistas. MÉTODOS: Com base numa pesquisa bibliográfica e na opinião de especialistas, identificamos 10 diagnósticos pediátricos com potencial para causar consequências graves se atrasados ou não detectados. A seguir, desenvolvemos e aplicamos uma ferramenta computadorizada para identificar visitas ao serviço de emergência e subsequentes internações que acabaram por ter esses diagnósticos de alta. A ferramenta identificou discordâncias entre o diagnóstico no serviço de emergência e o diagnóstico de alta hospitalar. Os casos identificados como discordantes foram revistos manualmente por especialistas em medicina de emergência pediátrica para confirmar a discordância. RESULTADOS: A nossa ferramenta computadorizada identificou 55.233 visitas ao serviço de emergência de crianças hospitalizadas durante um período de 5 anos, das quais 2.161 (3,9%) tiveram um dos 10 diagnósticos de alto risco selecionados. Após a revisão dos prontuários por especialistas, identificamos 67 (3,1%) casos com discordância entre o diagnóstico do serviço de emergência e o de alta hospitalar. Os diagnósticos discordantes mais comuns foram os de doença de Kawasaki e pancreatite. CONCLUSÕES: Desenvolvemos e aplicamos com sucesso um processo semiautomatizado para rastrear um grande número de visitas hospitalares a fim de identificar diagnósticos discordantes em doenças pediátricas selecionadas. Este processo pode ser valioso para informar e melhorar a precisão dos diagnósticos em serviços de emergência.
BACKGROUND: Diagnostic error can lead to increased morbidity, mortality, healthcare utilization and cost. The 2015 National Academy of Medicine report "Improving Diagnosis in Healthcare" called for improving diagnostic accuracy by developing innovative electronic approaches to reduce medical errors, including missed or delayed diagnosis. The objective of this article was to develop a process to detect potential diagnostic discrepancy between pediatric emergency and inpatient discharge diagnosis using a computer-based tool facilitating expert review. METHODS: Using a literature search and expert opinion, we identified 10 pediatric diagnoses with potential for serious consequences if missed or delayed. We then developed and applied a computerized tool to identify linked emergency department (ED) encounters and hospitalizations with these discharge diagnoses. The tool identified discordance between ED and hospital discharge diagnoses. Cases identified as discordant were manually reviewed by pediatric emergency medicine experts to confirm discordance. RESULTS: Our computerized tool identified 55,233 ED encounters for hospitalized children over a 5-year period, of which 2161 (3.9%) had one of the 10 selected high-risk diagnoses. After expert record review, we identified 67 (3.1%) cases with discordance between ED and hospital discharge diagnoses. The most common discordant diagnoses were Kawasaki disease and pancreatitis. CONCLUSIONS: We successfully developed and applied a semi-automated process to screen a large volume of hospital encounters to identify discordant diagnoses for selected pediatric medical conditions. This process may be valuable for informing and improving ED diagnostic accuracy.
