Carta al Director
Aplicación de modelos asociativos Causa-Consecuencia de accidentalidad laboral en el estudio de la seguridad en anestesia
Application of Cause-Consequence associative models of occupational accidents in safety in anesthesia
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Así mismo, la generación de gran cantidad de datos sobre el gran número de pacientes tratados en nuestro país, hace que la aplicación de técnicas de análisis de «big data» pueda ayudarnos a detectar factores que contribuyan al aumento en la seguridad del paciente.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En España existen varios sistemas de análisis, entre los que destacan el Sistema de Notificación y Aprendizaje para la Seguridad del Paciente (SiNASP), desarrollada por el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad; y más específico de nuestra especialidad es SENSAR, que ha creado un sistema de comunicación y análisis de incidentes en anestesiología. Con los resultados obtenidos de los análisis se crean alertas y protocolos de actuación para disminuir su incidencia. Este análisis de eventos adversos se realiza mediante la metodología de Análisis Causa-Raíz (ACR) que, pese a su gran rigor, tiene una gran parte de análisis cualitativo, en cambio nuestro trabajo realiza un análisis cuantitativo.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dado que la relación entre los binomios Causa-Consecuencia de los accidentes laborales está bien estudiada, nuestra hipótesis es que esta sistemática puede aplicarse en el análisis objetivo de los factores de riesgo que llevan a una complicación anestésica. Así, basándonos en ACSOM, un modelo matemático<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1</span></a> empleado para el análisis y el control de los accidentes laborales, estamos desarrollando un modelo para el análisis objetivo de binomios Causa-Consecuencia de datos relacionadas con la seguridad en anestesia.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la validación del método matemático, realizamos un acercamiento indirecto con datos a los que teníamos acceso mediante la revisión de historias clínicas de pacientes intervenidos quirúrgicamente en el Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza, para identificar binomios Factor de Riesgo (FR)-Complicación (<span class="elsevierStyleSmallCaps">C</span>).</p><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La metodología ANESTHSOM se divide en 2 bloques, en primer lugar, sobre estos datos aplicamos el mismo método estadístico descrito en ACSOM, registrado como OMEGA<span class="elsevierStyleSup">®</span><a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0030"><span class="elsevierStyleSup">1–4</span></a>, incluye distintas técnicas estadísticas multivariantes como un análisis exploratorio previo a través de los residuales estandarizados de Habertman, análisis de correspondencias, análisis de conglomerados, análisis factorial de componentes principales, etc., y permite encontrar las asociaciones entre factores de riesgo y complicaciones, a la vez que entre factores de riesgo entre sí y complicaciones entre sí. Conseguimos con esto destacar las relaciones prioritarias entre FR y C. En el segundo bloque, la estadística es de tipo comparativo, a través de un doble contraste de hipótesis (translocaciones y contraste de proporciones), que al comparar «el patrón» con los datos concretos de cada centro, tanto en orden como en proporción, nos identifica qué binomios FR-C son más frecuentes y en qué orden deben considerarse, es decir, cuáles son los puntos débiles de seguridad, fases de actuación prioritaria de un centro, donde deben aplicarse mayores recursos para su control y reducción.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para facilitar la aplicación y el manejo por parte del usuario final de este modelo matemático y la realización de contrastes de forma sencilla y automática, estamos desarrollando una interfaz gráfica a la que denominamos BIOIN. Esta interfaz gráfica está diseñada para que sea capaz de trabajar con una lista de 50 posibles causas y 20 consecuencias y ha sido programada de forma que pueda ser adaptable a otras bases de datos ya existentes y que permita realizar estos contrastes de forma automática y sencilla, además, permite e-gestion<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0050"><span class="elsevierStyleSup">5</span></a>.</p><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Somos conscientes que nuestro modelo matemático precisa de validez externa. La experiencia previa sobre la validación de ACSOM, que requirió de datos de la Organización Internacional del Trabajo, nos enseñó la importancia de la disponibilidad de un gran número de datos y variables para poder realizarla. Sería interesante poder aplicar nuestro método a una base de datos lo suficientemente extensa como para que los resultados y conclusiones que pudiéramos extraer fuesen realmente relevantes, de forma que se puedan analizar los accidentes en un hospital, una especialidad o una región en concreto. Consideramos que nuestro modelo matemático, una vez validado, puede ayudar a identificar puntos de mejora en la seguridad del paciente y a destinar de forma eficiente los recursos económicos sobre los más prioritarios.</p></span>" "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:5 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0030" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:3 [ "comentario" => "ISBN: 978-3-659-02770-3" "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "ACSOM. 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