Detección de eventos adversos mediante la metodología "trigger-tool" en la cirugía del cáncer colorrectal

Abstract

La cirugía es un área específica con elevada prevalencia de eventos adversos (EA). Dentro de ella, el tratamiento quirúrgico del cáncer colorrectal (CCR) presenta una elevada incidencia y es una de las principales causas de morbimortalidad a nivel mundial, con una tasa de complicaciones que puede ascender hasta el 50%, según las series. Para intentar mejorar la seguridad del paciente surge el concepto de la gestión de riesgos, cuya primera etapa es la detección de EA. Existen varias herramientas para la identificación de EA, como son: notificación de incidentes de seguridad, estudio de indicadores extraídos de la codificación de informes de alta (CMBD), cribado de historias clínicas (cuestionario MRF2 empleado en estudios poblacionales) o debriefing. En los años 2000 el Institute for Healthcare Improvement (IHI) desarrolló la metodología IHI Global Trigger Tool (GTT) para intentar disminuir el daño producido sobre el paciente dada la infraestimación de otros sistemas. Se basa en la revisión de historias clínicas aleatoriamente seleccionadas para la detección de sucesos o “pistas” que permitan la detección dirigida de EA...

Surgery is a specific medical area with high prevalence of adverse events (AE). Particularly, colorectal cancer (CRC) surgery shows a significantly high incidence and happens to be one of the main causes of worldwide morbimortality, with complicationrates up to 50%. In order to improve patient safety risk management strategies emerged, being detection of AE their first stage. Several tools for AE identification have been proposed: safety incidents notification, analysis of data taken from hospital discharge reports (BMSD, Basic Minimum Set of Data), medical record screening (MRF2, questionnaire used in population studies) or debriefing. During the 2000s the Institute for Healthcare Improvement (IHI) developed the IHI Global Trigger Tool (GTT) aiming to reduce patient harm given the underestimation that other systems have previously shown. It is based on the analysis of randomly picked medical records in order to detect events or trails that facilitate a targeted detection of AE. This study tried to examine the reliability of this tool when used in a group of patients treated for CRC in a Public Spanish Healthcare system tertiary hospital, as well as to evaluate the prevalence and very nature of the AE...