Impacto dos lembretes por e-mail nas taxas de não comparecimento para consultas em um departamento de urologia

JUSTIFICAÇÃO

O Departamento Ambulatorial e o Departamento de Informática Médica do Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) elaboraram uma estratégia conjunta baseada em lembretes por e-mail para consultas ambulatoriais agendadas. Os pacientes que têm consulta (presencial ou teleconsulta) agendada com médico do Hospital recebem um e-mail no momento da solicitação e 14 dias e 48 horas antes da consulta, lembrando-os da consulta hora e o lugar para onde devem ir. Além disso, foi adicionado um botão ao e-mail para que o paciente clique nele e cancele diretamente de forma simples.

A possibilidade de cancelar a consulta no mesmo lembrete pretende também impactar quem, sem ter esquecido a consulta, tenha ou queira faltar, pode cancelá-la e assim deixar a consulta livre para outro paciente que necessite. .

Parece que qualquer tipo de lembrete estaria associado a uma diminuição na taxa de não comparecimento. No entanto, é questionável se os números publicados são transferíveis para o nosso ambiente. A variabilidade dos contextos e das populações pode afetar a magnitude do efeito de uma intervenção.

Após revisão da literatura, não foram encontrados estudos analisando lembretes de consultas e taxas de não comparecimento em nosso país, por isso propomos a realização de um estudo avaliando esse impacto no Serviço de Urologia do HIBA. Embora um ensaio clínico pudesse ser considerado e o envio de lembretes pudesse ser randomizado, no momento em que decidimos realizar esta pesquisa a intervenção já havia sido implementada em todos os departamentos.

QUESTÃO DE PESQUISA

O lembrete por e-mail de uma consulta ambulatorial agendada no Departamento de Urologia do HIBA é eficaz na redução das taxas de não comparecimento em pacientes maiores de 18 anos?

SELEÇÃO E TAMANHO DA AMOSTRA

Durante o ano de 2022, o Departamento de Urologia do Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) realizou aproximadamente 29.000 consultas no Hospital Central e 11.500 consultas no Hospital Italiano de San Justo, totalizando 40.500 consultas incluindo horas extras espontâneas e consultas de demanda espontânea. A média semanal estimada é de 779 atendimentos. Atualmente, no Serviço de Urologia do HIBA, há aproximadamente 21% de não comparecimento nas consultas ambulatoriais agendadas.

Acreditamos que alcançar uma redução relativa de 25% na proporção de taxas de não comparecimento através do sistema de lembrete seria clinicamente relevante, ou seja, de uma taxa inicial de não comparecimento de 21% para 16%.

Usando o STATA e a ferramenta de cálculo amostral fornecida gratuitamente pela Universidade de São Francisco, estimamos que o N total necessário para estimar a diferença calculada nas taxas de não comparecimento entre os grupos é de 1.892 agendamentos (946 agendamentos por grupo). Os parâmetros utilizados foram os seguintes: alfa (bicaudal)= 0,05, Beta= 0,20; q1 (proporção de consultas expostas)= 0,50; P0 (risco basal de taxa de não comparecimento no grupo não exposto)= 0,21 e P1 (risco estimado no grupo exposto)= 0,16.

O número de consultas solicitadas antes e depois da implementação dos lembretes é suficiente para testar a hipótese do estudo.

INSTRUMENTO DE COLETA DE DADOS

Para nosso estudo utilizaremos bancos de dados secundários solicitados ao Departamento de Informática em Saúde após aprovação do protocolo pelo comitê de bioética de nossa instituição. Como a gestão de consultas está centralizada num único repositório de dados, todos os dados correspondentes aos pacientes e pedidos de consultas podem ser obtidos em todo o sistema eletrónico de saúde HIBA.

PLANO DE ANÁLISE DE DADOS E RELATÓRIO DE RESULTADOS

Uma abordagem individual será usada para avaliar o efeito da intervenção nas taxas de não comparecimento. A unidade de análise é a nomeação atribuída. Devido à natureza da exposição e à implementação do sistema de lembrete, todos os compromissos anteriores à data de implementação correspondem a compromissos não expostos e todos os compromissos atribuídos após a data de implementação correspondem a compromissos expostos.

As variáveis ​​quantitativas serão descritas com sua frequência absoluta e relativa em porcentagem. As variáveis ​​quantitativas serão apresentadas como média e desvio padrão ou mediana e intervalo interquartil de acordo com a distribuição observada.

Para o cálculo das taxas de não comparecimento e agendamentos cancelados, será utilizada como numerador a contagem de não comparecimentos ou agendamentos cancelados, respectivamente. Para a taxa de não comparecimento, o denominador utilizado é o número de agendamentos não cancelados, como é comum apresentar esse indicador na literatura. Na taxa de agendamentos cancelados, será utilizado como denominador o número total de agendamentos solicitados. Em ambos os casos, serão utilizados apenas agendamentos que atendam aos critérios de inclusão e nenhum dos critérios de exclusão no mesmo período. O IC (Intervalo de Confiança) de 95% estimado com a aproximação normal será apresentado para cada uma das taxas porque as proporções são suficientemente grandes.

Para testar a hipótese nula de igualdade na proporção de consultas perdidas entre consultas solicitadas não canceladas expostas ao lembrete e consultas solicitadas não canceladas não expostas ao lembrete, será utilizado um modelo de regressão logística multivariada. Consideramos a exposição ao lembrete como a principal exposição e o não comparecimento à consulta como a variável desfecho. Cada paciente será considerado como um conglomerado ou cluster utilizando estimadores robustos dos erros padrão, uma vez que as consultas de um mesmo paciente são mais semelhantes entre si do que as consultas de outros pacientes. O tempo em dias será usado como covariável de ajuste. Faremos ajustes para potenciais confundidores considerados relevantes pela equipe de pesquisa e pela literatura, que incluem sexo, idade e cobertura médica do paciente, tempo desde a solicitação de consulta em dias, horário, dia da semana e mês da consulta, local de atendimento (Hospital Central, San Justo ou Centro Periférico). As OR brutas e ajustadas para faltas às consultas serão estimadas com seu IC95%.

Para testar a hipótese nula de igualdade na proporção de agendamentos cancelados entre agendamentos solicitados expostos ao lembrete e agendamentos cancelados entre agendamentos solicitados não expostos ao lembrete, será utilizada a mesma metodologia descrita para o objetivo anterior.

O efeito da intervenção será avaliado em subgrupos pré-especificados de acordo com sexo, faixa etária, cobertura médica, horário da consulta, dia da semana e mês das consultas, bem como de acordo com o local de atendimento (Hospital Central, San Justo ou Centro Periférico).

Probabilidades inferiores a 0,05 serão consideradas estatisticamente significativas. A análise estatística será realizada utilizando o software STATA versão 17 (Texas EUA).

TRATAMENTO DE DADOS PERDIDOS

As bases de dados a utilizar nesta análise conterão uma percentagem muito baixa de dados em falta. Como quaisquer dados faltantes podem ser considerados completamente perdidos aleatoriamente, uma análise completa do caso será usada para a análise individual.

VIESSES E LIMITAÇÕES DO ESTUDO

As limitações do nosso estudo, dada a metodologia escolhida, serão devidas principalmente à falta de randomização da exposição. Isto leva a fatores de confusão que, embora alguns sejam considerados a priori, não podem ser considerados na sua totalidade, uma vez que nem todos são conhecidos. Por outro lado, os grupos amostrais podem não estar equilibrados em termos de fatores de confusão, como pode acontecer, por exemplo, com variáveis ​​dependentes do tempo. No entanto, uma vez que a intervenção foi implementada a partir de um momento definido aleatoriamente, os fatores de confusão têm maior probabilidade de serem equilibrados e, além disso, podem eventualmente ser ajustados através de métodos estatísticos.

Embora muitos estudos retrospectivos sejam conduzidos com base em informações incompletas ou imprecisas, muitas das variáveis ​​administrativas do nosso estudo serão coletadas de forma completa e automática, com um processo padronizado que permanecerá estável durante todo o período do estudo. Diferentemente das variáveis ​​administrativas do estudo, outras variáveis, como data de nascimento, podem conter erros ou dados incompletos porque, embora sejam informatizados, os dados são originalmente carregados por administradores hospitalares propensos a erros.

Uma limitação adicional são todas as variáveis ​​não medidas, como o estatuto socioeconómico e/ou a literacia em eSaúde dos indivíduos. Nem todas as pessoas abrem o seu e-mail todos os dias e ao não conseguirmos mensurar quem leu o lembrete podemos acreditar erroneamente que a intervenção não atingiu o seu objetivo quando na verdade o que acontece é que o paciente não abriu o e-mail e então não foi exposto ao lembrete. Consideramos interessante futuramente comparar nossos resultados com um lembrete enviado diretamente para o celular do paciente por meio de mensagens de texto ou WhatsApp.

Por outro lado, embora a implementação da intervenção não implique um custo adicional para a instituição pelas razões acima mencionadas, não avaliaremos se a intervenção obtém algum retorno económico.

Outra limitação do nosso estudo é que não avaliaremos a aceitabilidade do lembrete pelos usuários. Se pudessem escolher, é possível que os pacientes escolhessem outros tipos de lembretes de acordo com suas preferências pessoais.

Também não poderemos estimar o impacto da intervenção relativamente às teleconsultas, uma vez que estas serão excluídas da análise.

No que diz respeito à validade externa, os resultados obtidos não podem ser extrapolados para outros centros de saúde que não possuam a estrutura do nosso hospital. Para enviar lembretes por e-mail a todos os pacientes, é necessário ter um sistema eletrônico que combine e processe as informações do prontuário eletrônico e do sistema de agendamento e coordená-lo com um sistema de envio em massa para poder fazê-lo automaticamente. Caso contrário, é necessário ter recursos humanos para fazer tudo isto, o que pode não ser rentável.

Por último, mas não menos importante, vale ressaltar que como a intervenção estudada possui dois componentes (o próprio lembrete que evita o esquecimento e o facilitador do cancelamento da consulta), não é possível estimar o efeito de cada componente da intervenção separadamente.

IMPACTO ESPERADO

Espera-se que a intervenção diminua a taxa de não comparência em 25% (ou, por outras palavras, reduza a taxa de não comparência para 16%) e o tempo médio de espera por uma consulta em pelo menos um dia. Além disso, espera-se aumentar em 20% o número de cancelamentos.

RECURSOS E ORÇAMENTO ESTIMADO

Os recursos necessários estão disponíveis para concluir este trabalho. Em nenhum caso este estudo representará qualquer custo adicional para os pacientes ou para a sua cobertura médica. O Departamento de Informática Médica da HIBA já dispõe de um sistema de mailing em massa, pelo que o envio de lembretes não requer qualquer investimento financeiro ou recursos humanos adicionais.

A equipe responsável pela pesquisa e responsável pela busca, processamento e análise da informação dispõe de tempo protegido suficiente durante a jornada de trabalho para poder concluir o estudo nos prazos estipulados.

CONSIDERAÇÕES ÉTICAS

Este protocolo de estudo já foi aprovado pelo Comitê de Bioética do nosso Hospital: IRB (Institutional Review Board) Nº 6878