Detecção e remediação de erros de identificação durante a prescrição de exames radiológicos

Sheehan SE ; Safdar N ; Singh H ; Sittig DF ; Bruno MA ; Keller K ; Kinnard S
Título original:
Detection and Remediation of Misidentification Errors in Radiology Examination Ordering
Resumo:

CONTEXTO:
Apesar do progresso feito na área da segurança do paciente, continuam a ocorrer erros de identificação em radiologia, tais como a prescrição de exames de imagem no lado anatômico errado. Quando não detectados, esses erros podem causar danos ao paciente de várias maneiras, além de produzir dados errôneos nos prontuários médicos eletrônicos (PMEs).
OBJETIVOS:
Descrevemos o teste-piloto de uma metodologia de melhoria da qualidade utilizando ferramentas eletrônicas de rastreamento e listas de verificação para serem utilizadas antes da realização dos exames de imagem, a fim de detectar erros de prescrição do tipo “lado anatômico errado” e de medir a adesão dos profissionais às políticas do departamento relacionadas à remediação de erros.
MÉTODOS:
Aplicamos e comparamos retrospectivamente dois métodos para a detecção de erros de identificação relacionados ao lado anatômico em uma coorte de todos os exames de imagem prescritos durante um período de 1 ano (1 de junho de 2015 a 31 de maio de 2016) em nosso hospital terciário. Nossos métodos incluíram: (1) revisão manual dos registros internos de melhoria da qualidade decorrentes da utilização prospectiva das listas de verificação de segurança antes da realização dos exames de imagem e (2) detecção automática de erros por meio do desenvolvimento e da validação de uma ferramenta eletrônica de rastreamento que captou indicações discrepantes em relação ao lado anatômico nas prescrições de exames de imagem no PME.
RESULTADOS:
Nossos métodos combinados detectaram erros de identificação em 6,5/1.000 prescrições de exames de imagem na coorte estudada. A nossa ferramenta de rastreamento detectou retrospectivamente um número consideravelmente maior de erros de identificação do que os que foram detectados prospectivamente durante o uso da lista de verificação, com um alto valor preditivo positivo (VPP: 88,4%, intervalo de confiança de 95%: 85,4-91,4). No entanto, dois terços dos erros detectados durante a utilização da lista de verificação não foram detectados pela ferramenta de rastreamento, e os erros detectados pela lista de verificação foram resolvidos adequadamente com mais frequência (p<0,00001, intervalo de confiança de 95%: 2,0-6,9; odds ratio: 3,6).
CONCLUSÃO:
A nossa ferramenta de rastreamento permitiu a detecção de um número consideravelmente maior de erros de identificação em prescrições de exames de imagem que o uso da lista de verificação, com um alto VPP. No entanto, muitos erros só foram detectados pela lista de verificação, o que sugere que pode ser necessário desenvolver e utilizar ferramentas de rastreamento adicionais em conjunto com métodos baseados em listas de verificação para garantir a segurança do paciente.
 

Resumo Original:

BACKGROUND:
 Despite progress in patient safety, misidentification errors in radiology such as ordering imaging on the wrong anatomic side persist. If undetected, these errors can cause patient harm for multiple reasons, in addition to producing erroneous electronic health records (EHR) data.
OBJECTIVES:
 We describe the pilot testing of a quality improvement methodology using electronic trigger tools and preimaging checklists to detect "wrong-side" misidentification errors in radiology examination ordering, and to measure staff adherence to departmental policy in error remediation.
METHODS:
 We retrospectively applied and compared two methods for the detection of "wrong-side" misidentification errors among a cohort of all imaging studies ordered during a 1-year period (June 1, 2015-May 31, 2016) at our tertiary care hospital. Our methods included: (1) manual review of internal quality improvement spreadsheet records arising from the prospective performance of preimaging safety checklists, and (2) automated error detection via the development and validation of an electronic trigger tool which identified discrepant side indications within EHR imaging orders.
RESULTS:
 Our combined methods detected misidentification errors in 6.5/1,000 of study cohort imaging orders. Our trigger tool retrospectively identified substantially more misidentification errors than were detected prospectively during preimaging checklist performance, with a high positive predictive value (PPV: 88.4%, 95% confidence interval: 85.4-91.4). However, two third of errors detected during checklist performance were not detected by the trigger tool, and checklist-detected errors were more often appropriately resolved (p < 0.00001, 95% confidence interval: 2.0-6.9; odds ratio: 3.6).
CONCLUSION:
 Our trigger tool enabled the detection of substantially more imaging ordering misidentification errors than preimaging safety checklists alone, with a high PPV. Many errors were only detected by the preimaging checklist; however, suggesting that additional trigger tools may need to be developed and used in conjunction with checklist-based methods to ensure patient safety.
 

Fonte:
; 11(1): 79-87; 2020. DOI: 10.1055/s-0039-3402730.