Avaliação de um sistema-piloto para detecção de eventos adversos cirúrgicos em hospitais italianos
Objetivo: Desenvolver um sistema de detecção de eventos adversos (EAs) e examinar sua validade e utilidade.
Desenho: Estudo observacional, retrospectivo.
Ambiente: Seis hospitais públicos na região Norte da Itália, incluindo um hospital de ensino.
Participantes: Os casos elegíveis foram todos os pacientes com no mínimo uma internação numa enfermaria cirúrgica, durante um período de 3 meses.
Intervenções: Rastreamento computadorizado de dados administrativos seguido da revisão, por um painel independente, dos prontuários assinalados durante o rastreamento.
Principais medidas de desfecho: Número de prontuários necessários para identificar um EA utilizando este sistema de detecção.
Resultados: Dentre os 3.310 casos elegíveis, 436 (13%) foram selecionados por meio do rastreamento computadorizado. Além disso, dentre os 2.874 casos não assinalados durante o rastreamento, foram acrescentados à amostra 77 (3%) prontuários selecionados aleatoriamente, para medir os casos não identificados. Os profissionais de enfermagem avaliaram 108 (21%) dos 504 prontuários como positivos para um ou mais critérios; os cirurgiões confirmaram a ocorrência de EAs em 80 (74%) desses 108 casos. Em comparação com a revisão aleatória de prontuários, o uso do rastreamento computadorizado sugerido neste estudo reduziu em dois terços o número de prontuários necessários para detectar um EA, embora a sensibilidade tenha sido baixa (41%).
Conclusões: Este método tem o potencial de permitir a pronta identificação de EAs, permitindo assim um rápido planejamento de intervenções. Tal sistema de detecção poderia gerar um verdadeiro benefício para os hospitais que pretendem analisar seus EAs.
Objective: To devise an adverse event (AE) detection system and assess its validity and utility.
Design: Observational, retrospective study.
Setting: Six public hospitals in Northern Italy including a Teaching Hospital.
Participants: Eligible cases were all patients with at least one admission to a surgical ward, over a 3-month period.
Interventions: Computerized screening of administrative data and review of flagged charts by an independent panel.
Main outcome measures: Number of records needed to identify an AE using this detection system.
Results: Out of the 3310 eligible cases, 436 (13%) were extracted by computerized screening. In addition, out of the 2874 unflagged cases, 77 randomly extracted records (3%) were added to the sample, to measure unidentified cases. Nursing staff judged 108 of 504 (21%) charts positive for one or more criteria; surgeons confirmed the occurrence of AEs in 80 of 108 (74%) of these. Compared with random chart review, the number of cases needed to detect an AE, with the computerized screening suggested by this study, was reduced by two-thirds, although sensitivity was low (41%).
Conclusions: This approach has the potential to allow the timely identification of AEs, enabling to quickly devise interventions. This detection system could be of true benefit for hospitals that intend assessing their AEs.
