Administração de medicamentos de alta vigilância e bombas intravenosas inteligentes: uma análise descritiva da prática clínica.
Resumo
CONTEXTO:
O Institute for Safe Medication Practices (ISMP) descreve os medicamentos de alta vigilância (MAV) como medicamentos que apresentam um risco elevado de danos ao paciente quando usados de forma errônea. As bombas intravenosas (IV) inteligentes com sistemas de redução de erros de dosagem (DERS, na sigla em inglês) foram criadas para ajudar a prevenir os erros na administração de medicamentos. A taxa de adesão ao DERS serve para medir a precisão com que um hospital utiliza a tecnologia de bombas inteligentes para reduzir os erros associados a medicamentos IV.
OBJETIVO:
O objetivo principal deste estudo foi usar o conjunto de dados REMEDI, uma base de dados multi-hospitalar agregada que inclui a análise de dados associados a bombas inteligentes, para compreender melhor as práticas clínicas utilizadas na administração de MAV intravenosos.
MÉTODOS:
Utilizamos análises descritivas e análise de variância (ANOVA) para testar diferenças entre MAV e não MAV na taxa média de alertas ignorados do DERS, bem como a taxa média de alertas ignorados de DERS para reprogramar a bomba. As análises foram feitas ao nível global, por sistema hospitalar e por tipo de bomba.
RESULTADOS:
Observamos altas taxas médias de alertas ignorados para não MAV (73,8%) e MAV (75,8%) e altas taxas de alertas ignorados para reprogramar a bomba tanto para medicamentos não MAV (7,30) como MAV (9,92). Não encontramos diferenças significativas nas taxas de alertas ignorados (p=0,23) e de alertas ignorados para reprogramar (p=0,06) entre medicamentos não MAV e MAV. Por sistema hospitalar, observamos uma variabilidade significativa nas taxas de alertas ignorados e alertas ignorados para reprogramar. Por tipo de bomba, não houve diferenças significativas nas taxas médias de alertas ignorados (Baxter: p=0,09; BD: p=0,34; ICU Medical: p=0,18) nem nas taxas médias de alertas ignorados para reprogramar (Baxter: p=0,84; BD: p=0,03; ICU Medical: p=0,63) entre não MAV e MAV.
CONCLUSÕES:
Estes resultados indicam que a maioria dos alertas gerados é desconsiderada pelos médicos no ponto de prestação do cuidado – um sintoma da fadiga de alertas. Dado o potencial de danos significativos a pacientes que recebem MAV e as altas taxas de alertas desconsiderados do DERS que ocorrem rotineiramente durante a administração de medicamentos IV, este estudo corrobora a necessidade de que as inovações nas bombas IV inteligentes sejam orientadas pelos profissionais clínicos, a fim de mitigar o problema da fadiga de alertas.
PALAVRAS-CHAVE:
Fadiga de alertas; medicamentos de alta vigilância; bomba de infusão; análise de dados médicos; administração de medicamentos; segurança da medicação
Abstract
BACKGROUND:
The Institute for Safe Medication Practices (ISMP) describes high alert medications (HAM) as medications that represent a heightened risk of patient harm when used in error. IV smart pumps with dose error reduction systems (DERS) were created to help address medication administration errors. Compliance with DERS provides a measure of how accurately a hospital uses smart pump technology to reduce IV medication error.
OBJECTIVE:
The primary purpose of this research was to use the REMEDI dataset, an aggregate, multi-hospital database inclusive of smart pump analytics, to improve the current understanding of clinical practices for IV HAM administration.
METHODS:
Descriptive analyses and analysis of variance (ANOVA) were used to test for differences in the mean DERS alert override rate, and mean DERS alert override to reprogram ratio between non-HAM and HAM overall, by hospital system, and by pump type.
RESULTS:
High mean override rates for non-HAM (73.8%) and HAM (75.8%) and high override to reprogram ratios for both non-HAM (7.30) and HAM (9.92) were seen. No significant differences were found in override rates (p = 0.23) and override to reprogram ratios (p = 0.06) between non-HAM and HAM. By hospital system, significant variability in override rates and override to reprogram ratios were seen. By pump type, there were no significant differences in the mean override rates (Baxter: p = 0.09; BD p = 0.34; ICU Medical p = 0.18) and the mean override to reprogram ratios (Baxter p = 0.84; BD p = 0.03; ICU Medical p = 0.63) between non-HAM and HAM.
CONCLUSIONS:
These findings indicate that the majority of alerts generated are bypassed by clinicians at the point of care, a symptom of alert fatigue. Given the potential for significant patient harm with HAM and the high DERS alert override rates that routinely occur during IV medication administration, this study provides further support for clinician-driven IV smart pump innovation to improve alert fatigue.
KEYWORDS:
Alert fatigue; High-alert medications; Infusion pump; Medical analytics; Medication administration; Medication safety
