Análise descritiva da identificação incorreta de pacientes a partir de dados de um sistema de notificação de incidentes em uma grande federação de hospitais universitários

Abraham, P ; Augey, L ; Duclos, A ; Michel, P ; Piriou, V
Título original:
Descriptive Analysis of Patient Misidentification From Incident Report System Data in a Large Academic Hospital Federation
Resumo:

INTRODUÇÃO:
A identificação incorreta de pacientes continua sendo um problema na prática clínica diária, podendo causar danos graves. Acredita-se que os sistemas de notificação de incidentes (SNIs) são essenciais para melhorar a segurança do paciente, promovendo o aprendizado a partir de falhas e identificando causas-raiz comuns que podem ser corrigidas. O objetivo deste estudo foi descrever incidentes comuns de identificação incorreta de pacientes e fatores contribuintes relacionados ao cuidado perioperatório.
DESENHO E AMBIENTES:
Analisamos retrospectivamente os dados de um SNI notificados por profissionais da saúde de uma grande federação de hospitais universitários de 2011 a 2014. Todos os incidentes de identificação incorreta de pacientes que ocorreram durante o cuidado perioperatório foram revistos e categorizados usando a classificação internacional para a taxonomia da segurança do paciente. Extraímos o tipo de incidente, os fatores contribuintes, o tipo de erro e as consequências para o paciente e para a organização de cada incidente notificado.
RESULTADOS:
Entre os 293 incidentes notificados, os erros mais frequentes foram a falta de pulseiras de identificação (34%), a presença de gráficos ou anotações errados nos registros (20%), problemas administrativos (19%) e a etiquetagem incorreta (14%). Os principais fatores contribuintes foram a ausência de controle da identidade do paciente (30%), a transferência de pacientes (30%) e um contexto de emergência (8%). Encontramos poucos dados sobre as consequências para o paciente e para a instituição. Detectamos raros eventos relacionados à identificação incorreta ou ausente nas pulseiras quando os pacientes foram transferidos da enfermaria para o centro cirúrgico ou para o serviço de radiologia.
CONCLUSÃO:
Estes resultados ilustram que a identificação incorreta de pacientes ainda é comum na França. Este trabalho contribui para fomentar o interesse na análise de dados de SNIs para estabelecer ou refinar estratégias para a melhoria da segurança do paciente relacionadas à identificação incorreta de pacientes em instituições de saúde.
 

Resumo Original:

INTRODUCTION:
Patient misidentification continues to be an issue in everyday clinical practice and may be particularly harmful. Incident reporting systems (IRS) are thought to be cornerstones to enhance patient safety by promoting learning from failures and finding common root causes that can be corrected. The aim of this study was to describe common patient misidentification incidents and contributory factors related to perioperative care.
DESIGN AND SETTINGS:
We retrospectively analyzed IRS data reported by healthcare workers from a large academic hospital federation from 2011 to 2014. All patient misidentification incidents that occurred during perioperative care were reviewed and classified using the international classification for patient safety taxonomy. Incident type, contributory factor, error type, and consequences for the patient and for the organization were extracted for each incident report.
RESULTS:
Among the 293 reported incidents, the most frequent errors were missing wristbands (34%), wrong charts or notes in files (20%), administrative issues (19%), and wrong labeling (14%). The main contributory factors included the absence of patient identity control (30%), patient transfer (30%), and emergency context (8%). Data on patient and institutional consequences were scarce. Events of missing and wrong identities on wristbands were rarely detected when patients were transferred from the admission ward to the operating room or the radiology department.
CONCLUSION:
These results illustrate that misidentification errors are still common in France. This work contributes to enhancing interest in IRS data analysis to define or refine patient safety improvement strategies related to misidentification errors in healthcare institutions.
 

Fonte: