Eventos adversos perioperatorios en hospitales del área metropolitana del Valle de Aburrá, un análisis desde la perspectiva del clima de seguridad del paciente.
RESUMEN -Introducción Los eventos adversos en salud EA, entendidos como las complicaciones derivadas del proceso de atención y no del proceso mórbido del paciente, han cobrado interés por las implicaciones a nivel de seguridad, calidad y costos de la atención. Las unidades quirúrgicas presentan cara...
- Autores:
-
Arias Botero, José Hugo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2020
- Institución:
- Universidad CES
- Repositorio:
- Repositorio Digital - Universidad CES
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.ces.edu.co:10946/4791
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10946/4791
- Palabra clave:
- Eventos adversos
Seguridad del paciente
Clima de seguridad
Unidades quirúrgicas
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RESUMEN -Introducción Los eventos adversos en salud EA, entendidos como las complicaciones derivadas del proceso de atención y no del proceso mórbido del paciente, han cobrado interés por las implicaciones a nivel de seguridad, calidad y costos de la atención. Las unidades quirúrgicas presentan características especiales donde los eventos adversos pueden tener características particulares diferentes a otras áreas asistenciales. El fortalecimiento del clima de seguridad del paciente CS debería influir en una disminución de EA, sin embargo, la asociación de las dimensiones de CS con la presentación de EA en el escenario perioperatorio no se ha estudiado claramente. -Objetivo El objetivo del presente estudio fue determinar la relación entre la frecuencia de los eventos adversos perioperatorios con el clima de seguridad, y con algunas características del paciente, de la atención y del procedimiento en instituciones de salud de tercer nivel de complejidad del área metropolitana del Valle de Aburrá. -Metodología Se llevó a cabo un estudio en dos fases: Para medir clima de la seguridad, la investigación debió validar para el contexto perioperatorio el instrumento Hospital Survey con Patient Safety, utilizado ampliamente en el ámbito internacional. Este estudio se ejecutó en seis instituciones de nivel III de atención en el Valle de Aburrá. Se validaron apariencia y contenido mediante un Delphi de expertos; se validó el constructo con análisis factorial exploratorio y se evaluó fiabilidad con α de Cronbach. Los puntajes de CS observados se usaron para clasificar las instituciones. En una segunda fase se desarrolló un estudio de casos y controles anidado en una cohorte, identificando como caso los pacientes que desarrollaron uno o más eventos adversos durante la atención perioperatoria (desde el ingreso a admisiones de cirugía hasta la salida de recuperación postanestésica). Para los EA perioperatorios se estimó la incidencia, se describieron las características y se exploró su asociación estadística con condiciones del paciente, la atención y el procedimiento mediante regresión logística binaria. Se analizó la asociación entre la frecuencia de EA y las dimensiones de CS de las instituciones mediante modelos de regresión con ecuaciones generalizadas. -Resultados En relación con la evaluación del instrumento de medición de CS, se adicionó un módulo de ítems específicos para unidades quirúrgicas y se obtuvo una estructura factorial de 10 dimensiones con adecuada fiabilidad (α de Cronbach entre 0,66 y 0,89). La medición de clima de seguridad evidenció bajos puntajes en respuesta no punitiva al error y en suficiencia de personal para la carga de trabajo. Se identificaron diferencias en la precepción de CS entre personal de enfermería y médicos. Con relación a los EA perioperatorios se estimó una incidencia de 4,31 eventos por 100 procedimientos (IC 95% [3,68 – 4,94]), con una frecuencia considerable de EA asociados al cuidado. El 54,25% de los EA se consideraron evitables. Una mayor frecuencia de EA en el perioperatorio se asoció con el sexo femenino (OR 2,51 IC 95% [1,59 - 3,96]), la presencia de comorbilidades (OR 2,88 IC 95% [1,74 - 4,77]), el ingreso por urgencias (OR 2,59 IC 95% [1,57 - 4,27]), la jornada de la mañana( OR 2,21 IC 95% [1,38 - 3,53]), el régimen de afiliación subsidiado (OR 0,12 IC 95% [0,06 - 0,27]) y la duración del procedimiento mayor a 2 horas (OR 3,09 IC 95% [1,78 – 5,37]). Entre las dimensiones de CS solamente la suficiencia de personal se relacionó a los EA (OR 2,69 IC 95% [1,26 – 5,77], como categoría de referencia de CS se usó el puntaje mayor a 50% de respuestas positivas). -Conclusiones La frecuencia de EA evitables puede considerarse alta y preocupante. El alto porcentaje de eventos evitable observados resalta la importancia de desarrollar y consolidar una política de seguridad del paciente, encaminada a disminuir la presentación de eventos derivados del proceso de atención de salud, que incluya los hallazgos de este estudio en los planes de mejoramiento. La frecuencia de EA perioperatorios se asoció con factores individuales, de la atención y el procedimiento; entre ellos con la presencia de comorbilidades. Se ajustó un instrumento para medir el CS en unidades quirúrgicas, lo que podría ser útil para la comprensión y manejo de los planes de mejoramiento. La insuficiencia de personal, como componente del CS, también se asoció con una mayor frecuencia de EA y se revela como una de las prioridades para el control de las complicaciones. |
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Se validaron apariencia y contenido mediante un Delphi de expertos; se validó el constructo con análisis factorial exploratorio y se evaluó fiabilidad con α de Cronbach. Los puntajes de CS observados se usaron para clasificar las instituciones. En una segunda fase se desarrolló un estudio de casos y controles anidado en una cohorte, identificando como caso los pacientes que desarrollaron uno o más eventos adversos durante la atención perioperatoria (desde el ingreso a admisiones de cirugía hasta la salida de recuperación postanestésica). Para los EA perioperatorios se estimó la incidencia, se describieron las características y se exploró su asociación estadística con condiciones del paciente, la atención y el procedimiento mediante regresión logística binaria. 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