Efeitos das listas de verificação na assistência cirúrgica - um estudo sobre complicações, morte e qualidade dos dados administrativos do paciente

1.0 Histórico Os procedimentos cirúrgicos são eventos de alto risco e os pacientes podem sofrer complicações ou morrer no pós-operatório. Um relatório de uma campanha de segurança do paciente em andamento "In Safe Hands" liderada pelo Norwegian Knowledge Centre for the Health Services revela que aproximadamente 16% de todas as admissões hospitalares norueguesas em 2010 envolveram um evento adverso (EA) (Deilkås, 2011). Um estudo de revisão sobre EAs em 2008 incluiu uma ampla gama de pacientes hospitalizados da Austrália, Canadá, Nova Zelândia, Reino Unido e Estados Unidos da América (EUA) (de Vries et al., 2008). 9% dos pacientes tiveram um EA, com 7,4% destes terminando fatalmente. A maioria dos EAs ocorreu durante o tratamento cirúrgico ou estava relacionada à administração de medicamentos. Os autores afirmaram que quase metade deles poderia ter sido evitado se tivessem sido usadas listas de verificação que abrangessem todo o percurso cirúrgico (de Vries et al., 2008). A implementação de tal sistema, denominado Surgical Patient Safety System (SURPASS), resultou de fato em uma redução da morbidade intra-hospitalar (de 27,3% para 16,7%) e da mortalidade (de 1,5% para 0,8%) (de Vries, 2010 ).

As listas de verificação de segurança do paciente foram introduzidas e recomendadas como um padrão de cuidados cirúrgicos (Birkmeyer, 2010; de Vries et al., 2011). Estudos baseados em dados de sistemas eletrônicos de administração de pacientes mostram que o uso da lista de verificação pode reduzir a mortalidade e a morbidade em cirurgia (de Vries et al., 2010; van Klei et al., 2012; Haynes et al., 2009). Os checklists de Cirurgia Segura são recomendados pela Organização Mundial da Saúde (OMS) desde 2008 como estratégia para evitar eventos adversos (EA) durante a cirurgia. Mais de 6.000 hospitais implementaram listas de verificação de cirurgia segura em suas salas de cirurgia (OTs) (http://www.who.int/patientsafety/safesurgery/en/), incluindo Haukeland University Hospital (HUH).

Este projeto de pesquisa multicêntrico também introduzirá um sistema de listas de verificação de segurança do paciente em cada ponto de atendimento durante a permanência do paciente cirúrgico, não apenas nas salas de cirurgia (TOs). O sistema combina novas listas de verificação sobre atendimento ao paciente (partes do SURPASS) com a já estabelecida lista de verificação de Cirurgia Segura (OMS) nos TOs. Ao mesmo tempo, garantir a confiabilidade, validade e qualidade do paciente, os dados de morbidade e mortalidade serão uma parte essencial do estudo.

Hoje, o médico que dá alta revisa a revista médica e faz um resumo médico, incluindo a codificação de doenças e complicações relevantes para a internação atual. Os códigos da Classificação Internacional de Doenças (CID-10) são usados ​​para estabelecer diagnósticos para fins clínicos, epidemiológicos e de qualidade (http://www.who.int/classifications/icd/ICD10Volume2_en_2010.pdf). Os códigos ICD-10 também são usados ​​para registros de mortalidade e morbidade nacionais no Registro Nacional de Pacientes da Noruega (NPR). Questões foram levantadas quanto à precisão e qualidade dos dados em tais registros na Noruega, por ex. em pacientes com sepse (Flaatten, 2004) e pacientes de terapia intensiva (Aardal et al., 2005). Em um estudo dinamarquês sobre as relações entre a codificação da CID-10 no Registro Nacional de Pacientes e o resumo de alta dos hospitais e registros médicos, foi encontrada uma alta confiabilidade entre as pontuações da CID-10 e a comorbidade (Thygesen et al., 2011). Até onde sabemos, estudos semelhantes não foram realizados na Noruega. Como parte crucial desta investigação, avaliaremos simultaneamente a confiabilidade e a validade dos dados administrativos de nossos pacientes, comparando os códigos ICD-10 pós-alta com os dados reais disponíveis diretamente dos sistemas de revistas médicas, conforme documentado pelo pessoal de saúde nos textos das revistas.

2.0 Objetivo

Os principais objetivos deste estudo são:

• Realize uma revisão sistemática dos estudos publicados sobre os efeitos das listas de verificação de segurança na medicina.
• Explorar os efeitos na morbidade e mortalidade após a implementação de um sistema de listas de verificação de segurança do paciente em cada ponto de atendimento durante a permanência do paciente cirúrgico (elementos do SURPASS e da lista de cirurgia segura da OMS combinados), em uma coorte de pacientes cirúrgicos em diferentes departamentos cirúrgicos em um hospital, com pacientes de departamentos que não tiveram o sistema introduzido servindo como controles de três hospitais.
• Investigue a validade dos códigos ICD-10 pós-alta para complicações em comparação com as informações reais encontradas em textos de sistemas de revistas médicas.

3.0 Métodos 3.1 Os projetos e design

1. Revisão sistemática Uma revisão sistemática sobre os efeitos das listas de verificação de segurança em medicina foi realizada em 29 de maio de 2012 nas bases de dados MEDLINE, biblioteca Cochrane, EMBASE e Web of Science, limitada apenas a humanos. Os critérios foram predefinidos e incluíram todos os estudos quantitativos publicados em qualquer idioma no ambiente hospitalar e pré-hospitalar, onde as listas de verificação de segurança foram a única intervenção e os efeitos do uso de listas de verificação, gerados como resultados mensuráveis. Foram encontrados 7.408 artigos singulares. Para garantir a transparência do processo de revisão, utilizamos as diretrizes PRISMA (Liberati et al., 2009). 34 estudos preencheram nossos critérios de inclusão. A maioria dos estudos incluídos mediu os efeitos pré e pós-intervenção e foi classificada como tendo um desenho observacional. . Esta revisão sistemática identificou que as listas de verificação de segurança podem ser ferramentas de segurança eficazes em vários ambientes clínicos. Seu uso reduziu a mortalidade e a morbidade dos pacientes. Além disso, o uso da lista de verificação de segurança tem sido associado a melhor desempenho humano, melhor adesão às práticas baseadas em evidências, promoção da consistência do cuidado e redução de omissões técnicas. Nenhum dos estudos incluídos relatou que as listas de verificação de segurança têm efeitos negativos nas questões de segurança do paciente.

2. Implementar o novo sistema de lista de verificação de segurança do paciente e medir os efeitos na morbidade, mortalidade e duração da internação hospitalar.

   Um desenho prospectivo de teste escalonado (Brown & Lilford, 2006; Brown et al., 2008) será usado ao implementar o sistema de lista de verificação de segurança do paciente validado no Departamento de Neurocirurgia, na Clínica Ortopédica e no Departamento de Ginecologia e Obstetrícia do HUH. Pacientes de departamentos que não usam o sistema de lista de verificação de segurança do paciente servem como controles, incluindo a Clínica de Cabeça e Pescoço (HUH), a Seção de Cirurgia Torácica do Departamento do Coração (HUH) e dois hospitais fora de nosso município (Health Trust Førde e Health Trust Trust Fonna - Haugesund Hospital). Os pontos finais primários a serem medidos prospectivamente incluem tempo de internação e morbidade e mortalidade utilizando os códigos CID-10 para complicações coletadas eletronicamente dos sistemas administrativos de pacientes do hospital.

3. Validação de dados de morbidade e mortalidade Atualmente, os códigos CID-10 são produzidos por médicos que dão alta para resumir os diagnósticos na alta e quaisquer complicações ocorridas durante a internação do paciente. A fim de validar a codificação ICD-10 do HUH e do Health Trust Førde sobre morbidade e mortalidade do paciente, vamos randomizar a inclusão para verificação de qualidade comparando os códigos ICD-10 usados ​​na alta com todas as informações reais sobre morbidade e mortalidade conforme documentado no diário eletrônico do paciente ( EPJ) - DIPS. Essa validação deve incluir aproximadamente 700 pacientes, todos submetidos a cirurgias de grande porte. Essa comparação é essencial para obter conhecimento sobre a qualidade dos dados gerados da CID-10 e, portanto, importante para a qualidade dos resultados deste estudo.

3.2 Amostra do estudo de intervenção Três unidades cirúrgicas do HUH (Departamento de Neurocirurgia, Clínica Ortopédica e Departamento de Ginecologia e Obstetrícia) terão o sistema de checklist implementado. Aproximadamente 3.700 pacientes serão incluídos antes e 3.700 pacientes após a implementação do checklist. O Grupo Controle inclui 7.400 pacientes.

3.4 Coleta de dados Para o estudo sobre mortalidade e morbidade, extrairemos os códigos ICD-10 usados ​​na alta do arquivo NPR do hospital, pois todos os hospitais noruegueses relatam seus códigos ICD-10 e códigos de procedimentos para o NPR. Além de registrar todos os códigos da CID-10 de cada paciente, coletaremos dados demográficos (idade, sexo, altura e peso), Classificação de Saúde Física (ASA) da Sociedade Americana de Anestesiologistas, datas de admissão e alta, todos os procedimentos cirúrgicos e principais tratamentos. Os dados serão processados ​​através do Webport usando um sistema previamente desenvolvido localmente para o projeto WHO Surgical Safety Checklist.

Os desfechos primários, morbidade e mortalidade, são registrados durante a internação e no pós-operatório até 30 dias. A morbidade será registrada como complicações maiores de acordo com o Programa Nacional de Melhoria da Qualidade Cirúrgica do American College of Surgeons (http://www.facs.org/cqi/outcomes.html): infecção de sítio cirúrgico de órgão/espaço, deiscência de ferida, trombose venosa profunda, embolia pulmonar, pneumonia, reintubação, uso de ventilador por mais de 24 horas, parada cardíaca, infarto do miocárdio, sepse, choque, coma por mais de 24 horas, falha de prótese/enxerto , e sangramento. Complicações adicionais a estas, conforme relatadas por de Vries (2010) serão incluídas para possibilitar comparações.

O estudo que investiga a confiabilidade e a validade dos códigos da CID-10 será feito em detalhes: uma seleção aleatória prospectiva de 700 pacientes, 200 pacientes do Health Trust Førde e 500 pacientes do HUH, todos submetidos a cirurgias de grande porte. O conhecimento atual deve sugerir uma ou várias complicações maiores causadas por procedimentos ou causas iatrogênicas em pelo menos 17% dos pacientes cirúrgicos (de Vries, 2010). Então, uma inclusão de 700 pacientes é necessária para encontrar tais complicações em 119 casos. Identificaremos todos os códigos ICD-10 pós-alta para cada paciente. Esses códigos serão revisados ​​minuciosamente quanto à precisão e integridade, comparando-os com as informações reais documentadas por médicos e enfermeiras nas EPJs durante toda a internação hospitalar. O resultado primário está aqui para investigar se os códigos CID-10 registrados têm sensibilidade e especificidade adequadas em comparação com as informações no diário médico dos pacientes.

3.5 Estatística Para a análise dos dados serão utilizados métodos estatísticos descritivos e inferenciais. Os intervalos de confiança (95% CI) para sensibilidade e especificidade serão calculados usando a aproximação normal para o erro padrão de proporções.

Mortalidade e morbidade serão analisadas quanto ao tempo de medição, por ex. pré e pós-intervenção e unidade cirúrgica, ou seja, uso ou não do checklist. A análise de regressão múltipla e outras ferramentas estatísticas apropriadas serão usadas para ajustar as covariáveis ​​de mortalidade e morbidade. O cálculo do tamanho e poder da amostra, com uma redução esperada na taxa de mortalidade (0,015 vs. 0,008), requer um tamanho de amostra de 3.641 pacientes nos grupos inicial e pós-intervenção com um alfa (0,05, bicaudal), o poder é de 80%. Para calcular o tamanho da amostra e o poder de mitigação da morbidade de 27% para 17% (de Vries et al., 2010), é necessário um tamanho de amostra muito menor de 234 nos grupos de linha de base e pós-intervenção para constituir um poder de 80% com alfa de 0,05, 2 -atado. A análise estatística será conduzida com software estatístico apropriado, por ex. Pacote Estatístico para as Ciências Sociais, Stata ou R.