Gestão de sistemas de alarme para promover a qualidade e a segurança no ambiente hospitalar.
Objetivo: Apresentar uma síntese dos estudos e iniciativas documentadas que demonstrem esforços para gerir e melhorar os sistemas de alarme a fim de promover a qualidade no cuidado de saúde com base em fatores humanos, técnicos e organizacionais. Métodos: Realizamos uma revisão da literatura, uma revisão da literatura cinzenta, entrevistas e uma revisão de normas relacionadas a alarmes (IEC 60601-1-8, IEC 62366-1:2015 and ANSI/Advancement of Medical Instrumentation HE 75:2009/2013). Fizemos uma análise qualitativa para identificar temas comuns relacionados à melhoria nas revisões da literatura oficial e cinzenta, nas entrevistas e na revisão das normas relacionadas a alarmes. Resultados: Incluímos 21 artigos e 7 publicações sobre o trabalho de melhoria da qualidade relacionado a alarmes nas revisões da literatura oficial e cinzenta, nos quais foram identificados 10 temas relacionados à melhoria. Os 10 temas foram categorizados como fatores humanos (treinamento e educação, trabalho em equipe multidisciplinar, cultura de segurança), fatores organizacionais (protocolos e procedimentos-padrão, avaliação, inventariamento e priorização de alarmes, compartilhamento e aprendizado) e fatores técnicos (inteligência artificial, configuração e desenho de alarmes). Foram entrevistados 26 profissionais clínicos. Ao todo, 9 dos 10 temas foram identificados nas respostas às entrevistas. A revisão das normas identificou 3 dos 10 temas. Os resultados deste estudo também são apresentados em um guia passo a passo para otimizar a implementação dos elementos de melhoria pelas organizações de saúde. Conclusões: A melhoria da segurança dos alarmes pode ser alcançada pela incorporação de fatores humanos, organizacionais e técnicos em uma abordagem integrada. Ainda existem disparidades entre as normas relacionadas a alarmes e a sua utilização na prática, especialmente em ambientes clínicos que usam diversos dispositivos médicos com alarmes, produzidos por diferentes fabricantes. A padronização entre os diferentes dispositivos e fabricantes e o uso de inteligência artificial para melhorar a segurança dos alarmes devem ser discutidos numa colaboração futura entre fabricantes de alarmes, usuários finais e agências reguladoras.
Objetive: To provide an overview of documented studies and initiatives that demonstrate efforts to manage and improve alarm systems for quality in healthcare by human, organisational and technical factors.Methods: A literature review, a grey literature review, interviews and a review of alarm-related standards (IEC 60601-1-8, IEC 62366-1:2015 and ANSI/Advancement of Medical Instrumentation HE 75:2009/2013) were conducted. Qualitative analysis was conducted to identify common themes of improvement elements in the literature and grey literature reviews, interviews and the review of alarm-related standards. Results: 21 articles and 7 publications on alarm quality improvement work were included in the literature and grey literature reviews, in which 10 themes of improvement elements were identified. The 10 themes were categorised into human factors (alarm training and education, multidisciplinary teamwork, alarm safety culture), organisational factors (alarm protocols and standard procedures, alarm assessment and evaluation, alarm inventory and prioritisation, and sharing and learning) and technical factors (machine learning, alarm configuration and alarm design). 26 clinicians were interviewed. 9 of the 10 themes were identified from the interview responses. The review of the standards identified 3 of the 10 themes. The study findings are also presented in a step-by-step guide to optimise implementation of the improvement elements for healthcare organisations. Conclusions: Improving alarm safety can be achieved by incorporating human, organisational and technical factors in an integrated approach. There is still a gap between alarm-related standards and how the standards are translated into practice, especially in a clinical environment that uses multiple alarming medical devices from different manufacturers. Standardisation across devices and manufacturers and the use of machine learning in improving alarm safety should be discussed in future collaboration between alarm manufacturers, end users and regulators.
