Técnicas de identificação de pacientes – abordagens, implicações e resultados

Objetivos: Caracterizar as técnicas e abordagens para a identificação de pacientes utilizadas atualmente em todo o mundo e os desafios associados à identificação inadequada de pacientes.
Métodos: Realizamos uma revisão bibliográfica da literatura relevante submetida à revisão por pares e da literatura cinzenta publicada de janeiro de 2015 a outubro de 2019, concentrando-nos em: 1) técnicas de identificação de pacientes e 2) consequências e ramificações não intencionais de problemas não resolvidos na identificação de pacientes.
Resultados: A revisão da literatura mostrou seis técnicas comuns de identificação de pacientes implementadas em todo o mundo, incluindo identificadores únicos de pacientes, abordagens algorítmicas, software de correspondência referencial (referential matching), biometria, sistemas de identificação por radiofrequência e modelos híbridos. A revisão revelou três temas associados a problemas não resolvidos na identificação de pacientes: 1) erros relacionados ao tratamento, à prestação do cuidado e à segurança do paciente, 2) considerações relacionadas a custos e recursos e 3) compartilhamento de dados e problemas de interoperabilidade.
Conclusões: Os erros na identificação do paciente têm implicações ligadas ao cuidado de saúde e à segurança do paciente, aos sistemas de pagamento e ao compartilhamento de dados e interoperabilidade. Diferentes técnicas de identificação de pacientes têm sido implementadas em todo o mundo, como os identificadores únicos de pacientes, algoritmos e modelos híbridos. Entretanto, nenhuma técnica atual de identificação de pacientes tem uma taxa de acerto de 100%. A otimização da correspondência algorítmica através da padronização de dados e de softwares de correspondência referencial deve ser mais estudada, a fim de identificar oportunidades para melhorar as técnicas e abordagens de identificação de pacientes. Outras medidas que podem ser adotadas para melhorar a gestão da identidade de pacientes incluem a inclusão das fotos dos pacientes no prontuário médico, convenções de nomenclatura e processos padronizados para registrar os dados demográficos dos pacientes.
 

Objectives: To identify current patient identification techniques and approaches used worldwide in today’s healthcare environment. To identify challenges associated with improper patient identification.
Methods: A literature review of relevant peer-reviewed and grey literature published from January 2015 to October 2019 was conducted to inform the paper. The focus was on: 1) patient identification techniques and 2) unintended consequences and ramifications of unresolved patient identification issues.
Results: The literature review showed six common patient identification techniques implemented worldwide ranging from unique patient identifiers, algorithmic approaches, referential matching software, biometrics, radio frequency identification device (RFID) systems, and hybrid models. The review revealed three themes associated with unresolved patient identification: 1) treatment, care delivery, and patient safety errors, 2) cost and resource considerations, and 3) data sharing and interoperability challenges.
Conclusions: Errors in patient identification have implications for patient care and safety, payment, as well as data sharing and interoperability. Different patient identification techniques ranging from unique patient identifiers and algorithms to hybrid models have been implemented worldwide. However, no current patient identification techniques have resulted in a 100% match rate. Optimizing algorithmic matching through data standardization and referential matching software should be studied further to identify opportunities to enhance patient identification techniques and approaches. Further efforts to improve patient identity management include adoption of patients’ photos at registration, naming conventions, and standardized processes for recording patients’ demographic data attributes.