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Vol. 33. Num. 4.July - August 2018
Pages 183-246
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Vol. 33. Num. 4.July - August 2018
Pages 183-246
ORIGINAL
DOI: 10.1016/j.jhqr.2018.05.003
Detección de eventos adversos mediante trigger tools en 2unidades de hospitalización de un hospital terciario en España
Detection of adverse events using trigger tools in 2hospital units in Spain
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M. José Toribio-Vicente
Corresponding author
mariajose.toribio@salud.madrid.org

Autor para correspondencia.
, Juan Pablo Chalco-Orrego, Alicia Díaz-Redondo, César Llorente-Parrado, Rosa Plá-Mestre
Servicio de Medicina Preventiva y Gestión de Calidad, Hospital General Universitario Gregorio Marañón, Madrid, España
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Tabla 1. Rentabilidad diagnóstica del sistema de trigger tools empleado
Tabla 2. Clasificación de severidad de los eventos adversos según el National Coordinating Council for Medication Error Reporting and Prevention (NCCMERP)
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Resumen
Introducción

Los eventos adversos (EA) relacionados con la asistencia sanitaria son frecuentes por la propia naturaleza de esta actividad y, por ello, es necesario desarrollar herramientas que permitan detectarlos y prevenir su reaparición. Una de ellas son los sistemas de trigger tools, que son marcadores que permiten identificar EA de manera retrospectiva para su posterior análisis.

Objetivo

Evaluar la utilidad de un sistema de trigger tools en los servicios de Medicina Interna y Cirugía General en un hospital de tercer nivel para detectar EA relacionados con la seguridad del paciente. Los objetivos secundarios son estimar la tasa de EA y la prevalencia de ingresos con EA, estudiar los distintos tipos de EA y valorar el tiempo invertido en la utilización de esta herramienta.

Material y método

Estudio descriptivo retrospectivo en pacientes ingresados en los servicios de hospitalización de Medicina Interna y Cirugía General dados de alta en 2016. Los criterios de inclusión fueron la estancia superior a 24 h y la presencia de la historia clínica completa del episodio estudiado. Quedaron excluidos los pacientes ingresados en unidades de corta estancia. Se diseñó un cuestionario de verificación que recogía las variables de interés y el EA asociado.

Resultados

Se seleccionó a 118 pacientes de Medicina Interna y a 115 de Cirugía General. Se detectó la presencia de al menos un trigger en 86 pacientes de Medicina Interna (72,9%) y en 56 de Cirugía General (48,7%). De ellos, 13 se asociaron a la presencia de un EA en Medicina Interna (15,1%) y 34 en Cirugía General (60,7%). Se encontraron 7 EA no detectados mediante triggers, 4 de ellos en Medicina Interna. La mediana de triggers detectados en cada paciente fue de 1,5 (RIC p25-p75: 1-2,5) en Medicina Interna y de 2 (RIC p25-p75: 1-4) en Cirugía General. En total, se detectaron 262 triggers positivos, de los cuales 157 correspondían a Medicina Interna, la mayoría de ellos relacionados con el ingreso precoz en Urgencias tras el alta. La mayoría de los EA detectados requirieron de reingreso o prolongación de la hospitalización.

Conclusiones

Los sistemas de trigger tools resultan útiles para la detección y caracterización de EA, lo que posibilita su análisis y la implementación de medidas de mejora.

Palabras clave:
Seguridad del paciente
Errores médicos
Gestión de riesgos
Abstract
Introduction

Adverse events (AE) related to health care are frequent due to the nature of this activity, and for this reason, it is necessary to develop methods to detect them and prevent their recurrence. One of these methods uses what are called trigger tools, which are markers that allow AE to be identified retrospectively for subsequent analysis.

Objectives

To evaluate the usefulness of a trigger tools system to detect AE related to patient safety in Internal Medicine and General Surgery units of a tertiary referral hospital. As secondary objectives, measurements were made of the rate of AE, its prevalence in admissions, as well as a description of the different types of AE, and to evaluate the time spent using this tool.

Material and methods

A retrospective descriptive study of patients admitted to the units of Internal Medicine and General Surgery and discharged during 2016. Inclusion criteria were hospital stay over 24h and the presence of a complete clinical record of the studied acute episode. Patients admitted to short-stay units were excluded. A verification questionnaire was designed to registry key study variables and associated AE.

Results

The study included 118 patients from Internal Medicine and 115 from General Surgery. The presence of at least one trigger was detected in 86 (72.9%) Internal Medicine and 56 (48.7%) General Surgery patients. Of these, 13 (15.1%) were associated with the presence of an AE in Internal Medicine and 34 (60.7%) in General Surgery. The trigger tool system failed to detect 7 AE, 4 of them in Internal Medicine. The median of triggers identified in each patient was 1.5 (IQR p25-p75: 1-2.5) in Internal Medicine and 2 (IQR p25-p75: 1-4) in General Surgery. In total, 262 positive triggers were detected, of which 157 corresponded to Internal Medicine, most of them related to early emergency re-admission after discharge. Most of the identified AEs required re-hospitalisation or extending the length of stay.

Conclusions

Trigger tools systems are useful for the detection and characterisation of AE, which helps to analyse and implement improvement measures.

Keywords:
Patient safety
Medical errors
Risk management

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