Um novo referencial para o sistema de análise e classificação de fatores humanos para erros médicos (HFACS-MES): um estudo Delphi e análise de causalidade
O sistema de saúde (HCS) é um dos sistemas mais cruciais e essenciais para a humanidade. Atualmente, garantir a segurança dos pacientes e evitar os eventos adversos médicos (EAM) no HCS é uma questão global. Fatores humanos e organizacionais (FHO) são as principais causas dos EAM. No entanto, existem métodos analíticos limitados para investigar o papel desses fatores nos erros médicos (EMs). O objetivo do presente estudo foi introduzir um modelo referencial novo e aplicável para a causalidade de EAM com base no HFACS original. Neste estudo descritivo-analítico, os FHO relacionados aos EM foram inicialmente extraídos por meio de uma revisão abrangente da literatura. Posteriormente, um estudo Delphi foi empregado para desenvolver um novo modelo referencial de análise e classificação de fatores humanos para erros médicos (HFACS-MEs). Para validar esse referencial na causalidade e análise de erros médicos, 180 EAM foram analisados usando HFACS-MEs. Os resultados mostraram que o novo modelo HFACS-MEs incluía cinco níveis causais e 25 categorias causais. As mudanças mais significativas nos HFACS-MEs em comparação com o HFACS original incluíram o acréscimo de um quinto nível causal, denominado “questões extraorganizacionais”, o acréscimo das categorias causais “gerenciamento de mudanças” (GDM) e “cultura de segurança do paciente” (CSP) ao quarto nível causal, o acréscimo de “fatores relacionados ao paciente (FRP)” e “elementos de tarefa” ao segundo nível causal e, finalmente, o acréscimo de “violações situacionais” ao primeiro nível causal. As análises de causalidade entre categorias no modelo referencial HFACS-MEs mostraram que o novo nível causal adicionado (questões extraorganizacionais) tem relações estatisticamente significativas com fatores causais de níveis mais baixos (Φ câ> 0,41, valor-p < 0,038). Outras novas categorias causais, incluindo GDM, CSP, FRP e violações situacionais, foram significativamente influenciadas pelas categorias causais de níveis mais altos e tiveram um efeito estatisticamente significativo nas categorias causais de nível mais baixo (Φc> 0,2, valor-p < 0,05). O modelo referencial desenvolvido neste estudo serve como uma ferramenta valiosa para identificar as causas e vias causais dos EAM, facilitando uma análise abrangente dos fatores humanos que afetam significativamente a segurança do paciente no HCS.
The healthcare system (HCS) is one of the most crucial and essential systems for humanity. Currently, supplying the patients' safety and preventing the medical adverse events (MAEs) in HCS is a global issue. Human and organizational factors (HOFs) are the primary causes of MAEs. However, there are limited analytical methods to investigate the role of these factors in medical errors (MEs). The aim of present study was to introduce a new and applicable framework for the causation of MAEs based on the original HFACS. In this descriptive-analytical study, HOFs related to MEs were initially extracted through a comprehensive literature review. Subsequently, a Delphi study was employed to develop a new human factors analysis and classification system for medical errors (HFACS-MEs) framework. To validate this framework in the causation and analysis of MEs, 180 MAEs were analyzed by using HFACS-MEs. The results showed that the new HFACS-MEs model comprised 5 causal levels and 25 causal categories. The most significant changes in HFACS-MEs compared to the original HFACS included adding a fifth causal level, named "extra-organizational issues", adding the causal categories "management of change" (MOC) and "patient safety culture" (PSC) to fourth causal level", adding "patient-related factors (PRF)" and "task elements" to second causal level and finally, appending "situational violations" to first causal level. Causality analyses among categories in the HFACS-MEs framework showed that the new added causal level (extra-organizational issues) have statistically significant relationships with causal factors of lower levels (Φc≤0.41, p-value≤0.038). Other new causal category including MOC, PSC, PRF and situational violations significantly influenced by the causal categories of higher levels and had an statistically significant effect on the lower-level causal categories (Φc>0.2, p-value<0.05). The framework developed in this study serves as a valuable tool in identifying the causes and causal pathways of MAEs, facilitating a comprehensive analysis of the human factors that significantly impact patient safety within HCS.
