Uso de um sistema de identificação de vulnerabilidades durante a cirurgia

Cohen TN ; Francis SE ; Wiegmann DA ; Shappell SA ; Gewertz BL
Título original:
Using HFACS-Healthcare to Identify Systemic Vulnerabilities During Surgery.
Resumo:

Utilizamos o Human Factors Analysis and Classification System for Healthcare (HFACS- Healthcare) para classificar os near misses cirúrgicos relatados por meio do sistema de notificação de eventos de um hospital ao longo de um ano. Dois analistas treinados identificaram fatores causais dentro da narrativa de cada evento e subsequentemente categorizaram os eventos usando o HFACS-Healthcare. Dos 910 eventos originais, 592 puderam ser analisados posteriormente usando o HFACS-Healthcare, resultando na identificação de 726 fatores causais. A maioria das questões (n=436, 60,00%) envolveu precondições para atos inseguros, seguidas por atos inseguros (n=257, 35,39%), influências organizacionais (n=27, 3,72%) e fatores ligados à supervisão (n=6, 0,82% ). Estes resultados vão além dos métodos tradicionais para a identificação de tendências em dados sobre incidentes, que tipicamente se concentram em documentar a frequência das ocorrências. A análise dos near misses com base nos fatores humanos contribuintes subjacentes oferece uma grande oportunidade para o desenvolvimento de melhorias nos processos para reduzir a recorrência e fornecer melhores abordagens de segurança do paciente.
PALAVRAS-CHAVE:
HFACS; notificação de eventos; notificação de incidentes; segurança do paciente

Resumo Original:

Abstract
The Human Factors Analysis and Classification System for Healthcare (HFACS-Healthcare) was used to classify surgical near miss events reported via a hospital's event reporting system over the course of 1 year. Two trained analysts identified causal factors within each event narrative and subsequently categorized the events using HFACS-Healthcare. Of 910 original events, 592 could be analyzed further using HFACS-Healthcare, resulting in the identification of 726 causal factors. Most issues (n = 436, 60.00%) involved preconditions for unsafe acts, followed by unsafe acts (n = 257, 35.39%), organizational influences (n = 27, 3.72%), and supervisory factors (n = 6, 0.82%). These findings go beyond the traditional methods of trending incident data that typically focus on documenting the frequency of their occurrence. Analyzing near misses based on their underlying contributing human factors affords a greater opportunity to develop process improvements to reduce reoccurrence and better provide patient safety approaches.
KEYWORDS:
HFACS; event reporting; incident reporting; patient safety

Fonte:
; 33(6): 614-622; 2018. DOI: 10.1177/1062860618764316.