metricas
covid
Buscar en
Cirugía Española
Toda la web
Inicio Cirugía Española Efectos adversos en cirugía general. Análisis prospectivo de 13.950 pacientes ...
Información de la revista
Vol. 89. Núm. 9.
Páginas 599-605 (noviembre 2011)
Visitas
12336
Vol. 89. Núm. 9.
Páginas 599-605 (noviembre 2011)
Original
Acceso a texto completo
Efectos adversos en cirugía general. Análisis prospectivo de 13.950 pacientes consecutivos
Adverse events in general surgery. a prospective analysis of 13,950 consecutive patients
Visitas
12336
Pere Rebasaa,
Autor para correspondencia
prebasa@tauli.cat

Autor para correspondencia.
, Laura Moraa, Helena Vallverdúb, Alexis Lunaa, Sandra Montmanya, Andreu Romagueraa, Salvador Navarroa
a Servicio de Cirugía General, Hospital Universitari Parc Taulí, Sabadell, Barcelona, España
b Servicio de Cirugía General, Parc Sanitari Sant Joan de Déu, Sant Boi, Barcelona, España
Este artículo ha recibido
Información del artículo
Resumen
Texto completo
Bibliografía
Descargar PDF
Estadísticas
Tablas (6)
Tabla 1. Clasificación de Clavien de los efectos adversos
Tabla 2. Efectos adversos más frecuentes
Tabla 3. Efectos adversos por procedimientos más relevantes
Tabla 4. Evolución histórica de los efectos adversos
Tabla 5. Clasificación de la gravedad de los efectos adversos según Brennan
Tabla 6. Gravedad de las complicaciones según Clavien
Mostrar másMostrar menos
Resumen
Introducción

Las cifras de efectos adversos (EA) en cirugía general varían según los diferentes autores y metodologías de recogida entre un 2 y un 30%. Diseñamos hace 6 años un sistema prospectivo de recogida de EA para cambiar la cultura de seguridad del paciente en nuestro servicio. Presentamos los resultados de este trabajo tras 6 años de seguimiento.

Material y método

Recogida prospectiva de los EA, secuelas y errores asistenciales en un servicio de cirugía de un hospital universitario. Análisis mediante revisor de cada incidente recogido. Los datos se recogen en una base de datos de acceso y consulta inmediata. Los resultados se exponen rutinariamente en sesiones de morbimortalidad del servicio.

Resultados

Un total de 13.950 pacientes han sufrido 11.254 EA que han afectado a 5.142 de ellos (36,9% de los ingresos). Un total de 920 pacientes han presentado al menos un error asistencial (6,6% de los ingresos). Esto significa que el 6,6% de nuestros pacientes sufren EA evitables. La mortalidad global de nuestro servicio en estos 5 años es de 2,72% (380 exitus). En 180 casos un EA ha estado implicado en la mortalidad del paciente (1,29% de los ingresos). En 49 casos, esta mortalidad puede atribuirse a un EA evitable (0,35% de los ingresos). Tras 6 años se tiende a cada vez menor presentación de errores.

Conclusiones

La recogida exhaustiva y prospectiva de EA cambia la cultura de seguridad del paciente en un servicio de cirugía y permite disminuir la incidencia de errores asistenciales.

Palabras clave:
Estándares en cirugía general
Errores asistenciales
Efectos adversos
Calidad asistencial
Estudios prospectivos
Abstract
Introduction

Adverse event (AE) rates in General Surgery vary, according to different authors and recording methods, between 2% and 30%. Six years ago we designed a prospective AE recording system to change patient safety culture in our Department. We present the results of this work after a 6 year follow-up.

Material and method

The AE, sequelae and health care errors in a University Hospital surgery department were recorded. An analysis of each incident recorded was performed by a reviewer. The data was entered into data base for rapid access and consultation. The results were routinely presented in Departmental morbidity-mortality sessions.

Results

A total of 13,950 patients had suffered 11,254 AE, which affected 5142 of them (36.9% of admissions). A total of 920 patients were subjected to at least one health care error (6.6% of admissions). This meant that 6.6% of our patients suffered an avoidable AE. The overall mortality at 5 years in our department was 2.72% (380 deaths). An adverse event was implicated in the death of the patient in 180 cases (1.29% of admissions). In 49 cases (0.35% of admissions), mortality could be attributed to an avoidable AE. After 6 years there tends to be an increasingly lower incidence of errors.

Conclusions

The exhaustive and prospective recording of AE leads to changes in patient safety culture in a Surgery Department and helps decrease the incidence of health care errors.

Keywords:
Standards in general surgery
Health care errors
Adverse events
Quality health care
Prospective studies
Texto completo
Introducción

Desde el trabajo de Brennan et al.1 en 1991, pueden encontrarse numerosos artículos sobre efectos adversos en cirugía general. Con diferentes metodologías, se han publicado cifras de efectos adversos en nuestra especialidad que oscilan entre el 2 y el 30%. Estas diferencias pueden justificarse por el diseño del estudio, la exhaustividad en la recogida de los datos y diferentes definiciones de efecto adverso. En España, el estudio Estudio Nacional sobre los Efectos Adversos ligados a la Hospitalización (ENEAS)2,3 marcó un punto de inflexión importante en la descripción de los efectos adversos. El servicio de cirugía del Hospital Universitario Parc Taulí4 publicó en 2008 los resultados de su seguimiento prospectivo de efectos adversos, con porcentajes de afectación del 30%, que se pueden justificar por la metodología aplicada en la recogida de todos los episodios y la evaluación por pares de cada episodio susceptible de ser un efecto adverso (EA).

Cinco años después de esta recogida sistemática, creemos que estamos en condiciones de ofrecer unas cifras de efectos adversos, errores asistenciales y clasificación de la gravedad de los efectos adversos que puedan servir a modo de base sobre la cual todos los demás servicios de cirugía puedan compararse. El objetivo de este trabajo es ofrecer estos datos, y más importante aún, mostrar una manera de trabajar que es capaz de inducir cambios en la cultura de seguridad del paciente por parte del personal a cargo de su asistencia.

Material y métodosÁmbito

El estudio se desarrolla en un hospital con una población de referencia de 427.219 habitantes. Tiene 808 camas y dio 28.821 altas durante 2009. En este mismo 2009 32.654 intervenciones, 8.996 cirugía convencional, 10.077 cirugía mayor ambulatoria y 13.581 cirugía menor. Cirugía general dio el alta a 3.232 pacientes en 2009, incluidos 799 de cirugía ambulatoria, y efectúa 5.314 intervenciones anuales, 2.159 convencionales y 799 ambulatorias.

Pacientes

Todos los pacientes consecutivos ingresados en cirugía desde el 1 de enero de 2005 hasta el 1 de diciembre de 2010. No hubo exclusiones. No se han incluido los que sólo han permanecido en urgencias y les han sido dada el alta desde el mismo servicio de urgencias, ni los pacientes que han recibido cirugía menor o cirugía mayor ambulatoria.

Definiciones

Un efecto adverso (EA)5 es la consecuencia inesperada o lesión causada al paciente debida al tratamiento, no debida a su enfermedad de base; efecto adverso prevenible es el acontecimiento o efecto adverso atribuible a error6; error asistencial es el que se produce por fallos en la planificación o en la ejecución del diagnóstico o de los procedimientos terapéuticos o asistenciales.

La probabilidad de que un determinado evento sea un EA fue sopesada con una escala de 6 puntos previamente definida por el grupo del Harvard Medical Practice Study1. La escala va desde 0 puntos: mínima o ausencia de evidencia de que el manejo asistencial haya causado el EA; 1 punto: escasa evidencia; 2 puntos: poco probable; 3 puntos: bastante probable; 4 puntos: muy probable; y 5 puntos: con toda seguridad el EA está causado por la asistencia. Las secuelas se clasifican7 en sin secuelas, mínimas, moderadas, permanentes y muerte, en una escala de 7 puntos. El error se clasifica según una escala de evitabilidad que va desde sin error hasta error grave (4 puntos)8.

Método

Base de datos en formato protegido en ACCESS. Se ha diseñado teniendo en cuenta la Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal. Cada situación clínica susceptible de ser considerada un EA era introducida por la persona que la identificaba. Un revisor del servicio de cirugía no directamente implicado en el manejo del paciente evaluaba si el evento introducido era un EA, las secuelas y la presencia de error.

Se consideró que se trataba de un EA cuando la puntuación promedio de los 2 revisores era igual o superior a 3, tal y como se había establecido en los trabajos de referencia1. Las situaciones valoradas entre mínima posibilidad y poco probable (puntuaciones 0, 1 y 2) no se incorporaron al estudio de los EA. Si existía una importante discordancia entre ambos revisores (2 o más puntos), se acudía a un tercer revisor. Este tercer revisor es un cirujano ajeno a nuestro servicio, y era consultado una vez por semana. Su decisión era definitiva.

La valoración del daño asociado y el grado de discapacidad producido se revisó de idéntica manera que los EA. Se utilizó la escala de Brennan et al.1. En enero de 2009 se introdujo la clasificación de Clavien9. Clavien clasifica los efectos adversos en diferentes grados (tabla 1). El error se evalúa con una metodología de análisis idéntica a la explicada para el EA y las secuelas.

Tabla 1.

Clasificación de Clavien de los efectos adversos

Grado I  Cualquier desviación del curso normal sin necesitar tratamiento farmacológico, ni quirúrgico, ni endoscópico ni radiológico 
Grado II  Requiere tratamiento con otros fármacos (diferentes de antieméticos, antipiréticos, analgésicos, diuréticos, electrolitos, fisioterapia) 
Grado IIIa  Requiere intervención quirúrgica, endoscópica o radiológica, pero no bajo anestesia general 
Grado IIIb  Requiere intervención quirúrgica, endoscópica o radiológica, con anestesia general 
Grado IVa  Complicaciones con riesgo vital que requieren UCI/Semicríticos. Disfunción orgánica única 
Grado IVb  Complicaciones con riesgo vital que requieren UCI/Semicríticos. Disfunción multiorgánica múltiple 
Grado V  Muerte 

Los resultados mensuales y trimestrales del servicio y los de cada unidad son comunicados en sesión de morbimortalidad, permitiendo una retroalimentación continua. La base de datos es accesible para cualquier miembro del servicio de cirugía, pudiéndose acceder a informes preestablecidos que recogen los resultados más importantes.

Algunas unidades clínicas introdujeron un sistema de estratificación del riesgo de los pacientes quirúrgicos contrastado por la literatura médica, concretamente, POSSUM10, P-POSSUM, O-POSSUM y CR-POSSUM. Para este objetivo, se clasificaron los EA que se recogían en EA válidos para POSSUM o no. Para que un EA fuera considerado como un EA POSSUM, se siguieron las definiciones del artículo original de Tekkis et al.10.

Estadística

Los resultados se presentan como números crudos. No se han efectuado estudios analíticos de los resultados, únicamente descriptivos. La concordancia se calcula mediante test de kappa ponderado (ponderación cuadrática).

Resultados

Se han analizado 13.950 pacientes. Al menos 5.142 han presentado un efecto adverso (36,9% de los pacientes que ingresan en nuestro servicio). Se han identificado 11.254 eventos que han sido finalmente clasificados como efecto adverso, sobre un total de 11.998 reportados. En 3.090 casos el efecto adverso era uno de los efectos adversos que se recogen en el POSSUM. El 22,2% de nuestros pacientes tienen un efecto adverso incluido en POSSUM. Han presentado al menos un efecto adverso evitable 920 pacientes, o error asistencial (6,6% de los ingresos). La mortalidad global en estos 5 años es de 2,72% (380 muertes). En 180 casos un EA ha estado implicado en la mortalidad (1,29% de los ingresos). En 49 casos, puede atribuirse esta mortalidad a un EA evitable (0,35% de los ingresos).

En la tabla 2 se muestran los 20 efectos adversos más frecuentes. La tabla 3 recoge los pacientes complicados en función del procedimiento quirúrgico que han recibido.

Tabla 2.

Efectos adversos más frecuentes

Extravasación de vías  1.041 
Flebitis  1.034 
Infección de herida quirúrgica  853 
Alteraciones hidroelectrolíticas  522 
Hematomas de herida  464 
Reacción adversa medicamentosa  409 
Lesiones de piel (diversas causas)  373 
Seromas  327 
Reingreso por complicación de un ingreso previo  291 
Absceso intraabdominal (infección de espacio quirúrgico órgano-cavitaria)  266 
Íleo paralítico prolongado  237 
Dolor post-operatorio mal controlado o superior al «normal»  234 
Vómitos post-operatorios  217 
Fiebre de origen no aclarado  209 
Dehiscencia de la anastomosis  196 
Insuficiencia renal  180 
Infección de orina  180 
Retención aguda de orina  150 
Derrame pleural  150 
Hemorragia post-operatoria  147 
Tabla 3.

Efectos adversos por procedimientos más relevantes

    Pacientes  Pacientes con EAPacientes con EA POSSUMPacientes con error
Apendicectomía  Urgente  1.129  262  23,2%  129  11,4%  24  2,1% 
ColecistectomíaElectiva  1.203  203  16,9%  120  10%  24  2,0% 
Urgente  633  249  39,3%  148  23,4%  48  7,6% 
Esofagectomía    50  47  94,0%  43  86,0%  22  44,0% 
EventracionesElectiva  444  151  34,0%  87  19,6%  21  4,7% 
Urgente  73  30  41,1%  21  28,8%  6,8% 
Gastrectomía    149  106  71,1%  79  53,0%  35  23,5% 
Hemicolectomía derechaElectiva  249  171  68,7%  120  48,2%  18  7,2% 
Urgente  103  79  76,7%  59  57,3%  12  11,7% 
Hemicolectomía izquierdaElectiva  70  53  75,7%  34  48,6%  8,6% 
Urgente  23  20  87,0%  13  56,5%  13,0% 
Hepatectomía    205  130  63,4%  99  48,3%  32  15,6% 
Hernias inguinales/cruralesElectiva  800  187  23,4%  120  15,0%  19  2,4% 
Urgente  355  99  27,9%  66  18,6%  27  7,6% 
Mama    735  172  23,4%  106  14,4%  28  3,8% 
Obesidad /Cirugía bariátrica    65  43  66,2%  36  55,4%  9,2% 
Operaciones antirreflujo (Nissen)    90  41  45,6%  31  34,4%  10  11,1% 
Pancreatectomía (excluido ampuloma)    66  58  87,9%  47  71,2%  20  30,3% 
Resección abdominoperineal (Miles)    66  55  83,3%  46  69,7%  13  19,7% 
Resección anterior recto (reconstruido)    208  149  71,6%  112  53,8%  23  11,1% 
SigmoidectomíaElectiva  218  147  67,4%  105  48,2%  21  9,6% 
Urgente  127  93  73,2%  71  55,9%  25  19,7% 
TEM  Electiva  293  132  45,1%  73  24,9%  2,0% 
Tiroidectomía  Electiva  416  88  21,2%  19  4,6%  16  3,8% 

La tabla 4 recoge la evolución histórica a lo largo de estos 6 años de los EA y errores asistenciales.

Tabla 4.

Evolución histórica de los efectos adversos

  2005  2006  2007  2008  2009  2010a 
Pacientes  1.798  2.291  2.287  2.498  2.739  2.337a 
Pacientes con EA  30,3%  31,7%  36,7%  39,1%  41,3%  39,6% 
Pacientes con un EA POSSUM  19,5%  19%  21,2%  21,9%  24,5%  25,7% 
Pacientes con error asistencial  7,2%  6,9%  6,8%  6,7%  6,2%  5,9% 
a

Solo hasta el 1 de diciembre.

La inmensa mayoría de los EA tienen unas secuelas mínimas o moderadas, como puede verse en la tabla 5.

Tabla 5.

Clasificación de la gravedad de los efectos adversos según Brennan

  Cirugía electivaCirugía urgente
Sin secuelas  0,1%  0,0% 
Secuelas mínimas  6.206  82,1%  2842  77,0% 
Moderadas, Período de recuperación entre 1 mes y 6 meses  987  13,1%  572  15,5% 
Moderadas, Período de recuperación mayor de 6 meses  149  2,0%  104  2,8% 
Permanentes (<50% de incapacidad),  89  1,2%  47  1,3% 
Permanentes (>=50% de incapacidad),  17  0,2%  11  0,3% 
Muerte  77  1,0%  104  2,8% 
Datos insuficientes  30  0,4%  13  0,4% 
Total  7.561  100,0%  3.693  100,0% 

La tabla 6 resume la gravedad de las complicaciones según Clavien. Debe tenerse en cuenta que la recogida de los datos según la clasificación de Clavien se inició en 2009, y por tanto, no están todos evaluados mediante esta escala.

Tabla 6.

Gravedad de las complicaciones según Clavien

  Cirugía electivaCirugía urgente
Grado I  1.983  60,6%  858  54,4% 
Grado II  687  21,0%  346  22,0% 
Grado IIIa  163  5,0%  78  4,9% 
Grado IIIb  120  3,7%  89  5,6% 
Grado IVa  80  2,4%  63  4,0% 
Grado IVb  49  1,5%  16  1,0% 
Grado V  25  0,8%  44  2,8% 
Datos insuficientes  163  5,0%  82  5,2% 
Total  3.270  100,0%  1.576  100,0% 

La concordancia entre ambos revisores para la definición de EA tiene un índice kappa de 0,37. La concordancia para las secuelas tiene un índice kappa de 0,82, para la presencia o no de error asistencial y su gravedad es de 0,78 y, finalmente, para la clasificación del EA en función de la gravedad (escala de Clavien) es de 0,93.

Discusión

Se trata del estudio prospectivo más extenso que conocemos en la literatura médica desarrollado de manera continuada para determinar la presencia de efectos adversos y errores durante el proceso asistencial de nuestros pacientes. Es también con diferencia el estudio más extenso en cirugía general, y puede compararse con los grandes estudios retrospectivos clásicos UTCOS11 y QAHCS12, que recogieron retrospectivamente alrededor de 14.000 pacientes. En España, hay que recordar que el referente es el excelente trabajo de Aranaz3, el estudio ENEAS, que estudió retrospectivamente 5.624 pacientes de varias especialidades médicas y quirúrgicas, y en el ámbito quirúrgico una reciente publicación del mismo grupo que señala un 17,8% de pacientes con EA en servicios de cirugía13, sobre 989 revisiones de historias.

Respecto a estos estudios citados, nuestra incidencia de efectos adversos es más elevada. Nuestro porcentaje de 36,9% se compara desfavorablemente con cualquiera de estos estudios citados. El estudio Utah and Colorado Study (UTCOS)11, por ejemplo, en 28 hospitales y 14.565 pacientes nos ofrece una incidencia de 2,9%. El Quality in Australian Health Care Study (QAHCS) de Australia12, en 28 hospitales y 14.179 pacientes, presentan un 16,6%. El mencionado trabajo de Aranaz et al.2, en 24 hospitales y 5.624 pacientes, señaló un 9,3% de incidencia y el mismo Aranaz en un ámbito de cirugía13, un 17,8%. Sin embargo, debemos remarcar que nuestra metodología de recogida de datos es prospectiva, sin depender de la historia clínica, y con la posibilidad de que cualquier médico a cargo del paciente pueda introducir el episodio susceptible de ser considerado EA. Con este formato de recogida de datos, la probabilidad de que se pierdan EA es muy baja4,14,15. Nuestra hipótesis es que tenemos esta cifra de EA porque infradiagnosticamos muy poco, a diferencia de otros trabajos con metodologías diferentes. En esta misma línea, un excelente trabajo prospectivo en 8 hospitales franceses16 demuestra que el porcentaje de pacientes afectados por errores es del 9,3% cuando se recogen de manera prospectiva, porcentaje superior al nuestro, y que confirma que no estamos tan lejos de la realidad cuando decimos que el 6,6% de nuestros pacientes sufren un error. En traumatismos, Ivatury et al.17 señala que el 9,9% de las muertes tienen un EA implicado, y que en 16 casos el EA es el responsable de la muerte.

Desde el primer momento entendimos que la recogida de datos debía constituir un control de la calidad de la asistencia y debía ser un apoyo para establecer una cultura de seguridad en los pacientes. Estos objetivos no se consiguen en poco tiempo. Nuestra experiencia nos demuestra que los cirujanos son reacios inicialmente a «reflejar» todos los incidentes que sufre el paciente en una base de datos. Solo el trabajo continuado y sistemático a lo largo de estos 6 años de recogida nos ha permitido establecer unas reglas de juego que hacen que ahora pocos de nosotros teman introducir en una base de datos sus errores asistenciales. Aunque queda lejos de los objetivos de este trabajo explicar todos los procesos que hemos desarrollado hasta establecer esta cultura de seguridad en nuestro servicio, baste aquí decir que son lentos, y deben hacerse con un cuidado exquisito.

La calidad de los datos introducidos es otro punto de discusión. No hay revisores ni controles de calidad externos. Por tanto, si alguien introduce un dato de diagnóstico de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD9) erróneo o poco afinado, ese dato va a permanecer para siempre en la base de datos. En realidad, este es un problema común a cualquier hospital que introduce sus datos como ICD9 y los analiza en función del conjunto mínimo de datos del alta hospitalaria. Sus inconvenientes han sido extensamente analizados en otros tipos de artículos y no vamos a extendernos aquí más que para comentar que nuestra base de datos comparte dichos problemas. Conforme los años han ido pasando y nuestras unidades aprovechaban más y mejor los datos que podían obtener, han ido mejorando su introducción.

Aunque está establecido que el seguimiento se cierra a los 30 días del alta, no hemos establecido ningún tipo de control para confirmar que efectivamente se lleva a cabo. En la misma línea de la discusión del párrafo anterior, somos conscientes de la existencia de variabilidad en lo que respecta al punto final de recogida de datos. Las cifras que ofrecemos, por tanto, se tratan con toda seguridad del umbral más bajo, y probablemente la realidad se sitúa aún más por encima de nuestros datos. En cualquier caso, creemos que los datos mantienen su validez como guía global de los EA en un servicio.

La principal utilidad de esta forma de trabajar es haber conseguido una monitorización continuada de los principales indicadores de un servicio de cirugía. En todo momento cualquiera puede detectar desviaciones sobre su propio promedio histórico que permiten iniciar análisis pormenorizados. Pongamos ejemplos concretos: la base de datos detectó una elevación anormal de los efectos adversos debidos a epidermólisis por esparadrapo. El problema fue rápidamente resuelto, y en la resolución, las cifras aportadas por la base de datos presentadas a los departamentos de compras y la dirección acallaron de raíz cualquier discusión de precios. Desviaciones que se observan en las tasas de infección nosocomial o de sitio quirúrgico también son rápidamente detectadas y permite el inicio de medidas correctoras de manera muy precoz. Como es obvio, no es útil recoger simplemente los datos. Debe adoptarse una actitud proactiva hacia lo que nos dicen estos datos, y utilizarlos para mejorar la asistencia.

Los errores asistenciales, cómo tratarlos y, especialmente, cómo presentarlos, es un tema todavía polémico dentro de nuestro servicio. No es un problema único de nuestro país18. Todos nosotros estamos ya acostumbrados a las sesiones de morbimortalidad en la que estos errores afloran de una manera natural, y en el contexto de discusiones civilizadas y con la intención de mejorar. De hecho, otros autores han demostrado que la utilización de datos similares a los nuestros representa una notable mejora en la asistencia por el feedback que representan19,20. Y sin embargo, seguimos dudando al presentar nuestros errores en la literatura médica21. Nadie, que nosotros sepamos, tiene hoy en día recogida una base de datos con un análisis de 920 errores asistenciales. Lo más importante es que algunos desaparecen prácticamente de la asistencia al ser comentados, presentados en sesión clínica y ser expuestos. Estamos especialmente orgullosos en la evolución histórica de la incidencia de errores. Esto es muy importante porque la incorporación de las diferentes unidades clínicas a la recogida de datos ha sido a diferentes velocidades, de manera que cada nueva unidad que se incorporaba, provocaba un pico de EA y errores que coincidía con el inicio de recogida sistemático y exhaustivo por parte de un nuevo equipo. Esto es un efecto conocido (efecto Hawthorne22) y se produce por el cambio en la forma de trabajar de una población que conoce que se está observando su trabajo. En realidad, en el diseño inicial del trabajo, siempre se contó con el efecto Hawthorne para usarlo en beneficio de nuestros pacientes.

¿Por qué los errores no han bajado de manera espectacular? ¿Por qué el porcentaje de nuestros pacientes afectados no solo no disminuye sino que incluso tiene una tendencia al ascenso? Estamos absolutamente convencidos que el ser humano va a seguir errando23. Hemos constatado cuando analizamos nuestros patrones de errores que disminuir uno concreto solo consigue un descenso momentáneo global, porque pronto aparecerá otro tipo de error sistemático24. Creemos que la clave es el seguimiento continuo para detectar los nuevos patrones de presentación, analizarlos y corregirlos precozmente, de manera que el sistema consiga proteger a nuestros pacientes del error humano. Queda mucho trabajo por hacer: deben aprenderse y desarrollarse actitudes que promuevan la seguridad del paciente, como adoptar sistemas de seguridad ya validados en las industrias de alto riesgo. La formación de los profesionales de la sanidad también consiste en desarrollar sus habilidades no técnicas, como la comunicación, la toma de decisiones y el trabajo en equipo25,26. En definitiva, hay que evolucionar frente al enfoque del error y avanzar en el examen de las conexiones e interacciones de los diferentes niveles de asistencia sanitaria27.

Los datos que hemos ofrecido en este artículo son datos macroscópicos. Son un buen índice y una buena guía de si se están haciendo las cosas bien. Pero la base de datos ofrece la posibilidad de estudiar los datos microscópicos. Qué errores asistenciales son los más frecuentes y qué medidas pueden implementarse para su solución, son el tipo de preguntas que podemos resolver de manera inmediata y fácil. Análisis de tendencias de determinados efectos adversos y medidas posibles para romper o cambiar dichas tendencias, es otro ejemplo de acciones para las que hemos usado nuestra base de datos. Un análisis pormenorizado de dichas posibilidades es algo que escapa a un solo artículo.

Finalmente, queremos insistir en que todas estas respuestas se generan dentro del propio servicio de cirugía, sin evaluadores externos, de manera prácticamente inmediata, y como consecuencia de una cultura de seguridad del paciente que hemos conseguido crear tras 6 años de trabajo. Creemos que este es el camino.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

Bibliografía
[1]
T.A. Brennan, L.L. Leape, N. Laird, L. Hebert, A.R. Localio, A.G. Lawthers, et al.
The nature of adverse events in hospitalized patients. Results of the Harvard Medical Practice Study I.
N Engl J Med, 324 (1991), pp. 370-376
[2]
Aranaz JM, Aibar C, Vitaller J, Ruiz P. Estudio Nacional sobre los Efectos Adversos ligados a la Hospitalización. ENEAS 2005. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo-Dirección General de la Agencia de Calidad del Sistema Nacional de Salud; 2006.
[3]
J.M. Aranaz, C. Aibar, J. Vitaller, J. Requena, E. Terol, E. Kelley, et al.
Impact and preventability of adverse events in Spanish public hospitals: results of the Spanish National Study of Adverse Events (ENEAS).
Int J Qual Health Care, 21 (2009), pp. 408-414
[4]
P. Rebasa, L. Mora, A. Luna, S. Montmany, H. Vallverdú, S. Navarro.
Continuous monitoring of adverse events: influence on the quality of care and the incidence of errors in general surgery.
World J Surg, 33 (2009), pp. 191-198
[5]
L.T. Kohn, J.M. Corrigan, M.S. Donaldson.
To err is human: building a safer health system. The Institute of Medicine.
National Academy Press, (2000),
[6]
Transforming Healthcare Quality Through Information Technologies. Agency for Healthcare Quality and Research [consulted 5 February 2005). Disponible en: http://www.ahcpr.gov/fund/grantix.htm.
[7]
National Association of Insurance Commissioners: Malpractice Claims: Final Compilation,
[8]
Blais R, Tamblyn R, Bartlett G, Tré G, St-Germain D. Incidence d’événements indésirables dans les hôpitaux québécois. Groupe de recherché intedisciplinaire en santé. Université de Montréal. September 2004 [consulted 26 March 2005]. Disponible en: www.gris.umontreal.ca/rapportpdf/R04-06.pdf.
[9]
M.L. DeOliveira, J.M. Winter, M. Schafer, S.C. Cunningham, J.L. Cameron, C.J. Yeo, et al.
Assessment of complications after pancreatic surgery: a novel grading system applied to 633 patients undergoing pancreaticoduodenectomy.
Ann Surg, 2446 (2006), pp. 931-937
[10]
P.P. Tekkis, H.M. Kocher, A.J. Bentley, P.T. Cullen, L.M. South, G.A. Trotter, et al.
Operative mortality rates among surgeons: comparison of POSSUM and p-POSSUM scoring systems in gastrointestinal surgery.
Dis Colon Rectum, 43 (2000), pp. 1528-1532
[11]
E.J. Thomas, D.M. Studdert, H.R. Burstin, E.J. Orav, T. Zeena, E.J. Williams, et al.
Incidence and types of adverse events and negligent care in Utah and Colorado.
Med Care, 38 (2000), pp. 261-271
[12]
R.M. Wilson, W.B. Runciman, R.W. Gibberd, B.T. Harrison, L. Newby, J.D. Hamilton.
The Quality in Australian Health Care Study.
Med J Aust, 163 (1995), pp. 458-471
[13]
D. Júdez Legaristi, C. Aibar Remón, M.T. Ortega Maján, V. Aguilella Diago, J.M. Aranaz, J.M. Andrés, et al.
Incidencia de efectos adversos en un servicio de cirugía general.
[14]
K.R. Wanzel, C.G. Jamieson, J.M.A. Bohnen.
Complications on a general surgery service: incidence and reporting.
Can J Surg, 43 (2000), pp. 113-117
[15]
J.F. Calland, R.B. Adams, D.K. Benjamin Jr., M.J. O’Connor, V. Chandrasekhara, S. Guerlain, et al.
Thirty-day postoperative death rate at an academic medical center.
Ann Surg, 235 (2002), pp. 690-696
[16]
M. Garrouste-Orgeas, J.F. Timsit, A. Vesin, C. Schwebel, P. Arnodo, J.Y. Lefrant, OUTCOMEREA Study Group, et al.
Selected medical errors in the intensive care unit: results of the IATROREF study: parts I and II.
Am J Respir Crit Care Med, 181 (2010), pp. 134-142
[17]
R.R. Ivatury, K. Guilford, A.K. Malhotra, T. Duane, M. Aboutanos, N. Martin.
Patient safety in trauma: maximal impact management errors at a level I trauma center.
J Trauma, 64 (2008), pp. 265-270
[18]
M.L. Harper, R.L. Helmreich.
Identifying barriers to the success of a reporting system.
Advances in patient safety: from research to implementation. Volume 3: Implementation Issues,
[19]
L. Feldman, J. Barkun, A. Barkun, J. Sampalis, L. Rosenberg.
Measuring postoperative complications in general surgery patients using an outcomes-based strategy: comparison with complications presented at morbidity and mortality rounds.
Surgery, 122 (1997), pp. 711-719
[20]
L.S. Hamby, J.D. Birkmeyer, C. Birkmeyer, J.A. Alksnitis, L. Ryder, R. Dow.
Using prospective outcomes data to improve morbidity and mortality conferences.
Curr Surg, 57 (2000), pp. 384-388
[21]
D.B. Jeffe, W.C. Dunagan, J. Garbutt, T.E. Burroughs, T.H. Gallagher, P.R. Hill, et al.
Using focus groups to understand physicians’ and nurses’ perspectives on error reporting in hospitals.
Jt Comm J Qual Saf, 30 (2004), pp. 471-479
[22]
H.M. Parsons.
What happened at Hawthorne?.
Science, 183 (1974), pp. 922-932
[23]
J. Reason.
Human error: models and management.
West J Med, 172 (2000), pp. 393-396
[24]
J. Reason.
Human error.
Cambridge University Press, (1990),
[25]
R. Flin, R. Patey.
Improving safety through training in non technical skills.
BMJ, 339 (2009), pp. b3595
[26]
P. McCulloch, A. Mishra, A. Handa, T. Dale, G. Hirst, K. Catchpole.
The effects of aviation-style non-technical skills training on technical performance and outcome in the operating theatre.
Qual Saf Health Care, 18 (2009), pp. 109-115
[27]
P. Waterson.
A critical review of the systems approach within patient safety research.
Ergonomics, 52 (2009), pp. 1185-1195

Presentado en parte en el 28° Congreso Nacional de Cirugía, Madrid.

Copyright © 2011. AEC
Descargar PDF
Opciones de artículo
es en pt

¿Es usted profesional sanitario apto para prescribir o dispensar medicamentos?

Are you a health professional able to prescribe or dispense drugs?

Você é um profissional de saúde habilitado a prescrever ou dispensar medicamentos