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Madrid, España
Puertollano, España
Objetivos Identificar y caracterizar los eventos adversos (EA) en el servicio de Medicina Interna de un hospital comarcal mediante el uso de la herramienta Global Trigger Tool (GTT) ampliada, analizando su validez diagnóstica.
Material y métodos Estudio observacional, analítico, descriptivo y retrospectivo de altas de pacientes en 2013 en un servicio de Medicina Interna para la detección de EA mediante la identificación de triggers (evento relacionado frecuentemente con EA). Los triggers y los EA se localizaron mediante la revisión sistemática de la documentación clínica. Una vez detectado el EA, se procedió a su caracterización.
Resultados Se detectaron 149 EA en 291 altas durante el año 2013, de los cuales el 75,3% fueron puestos en evidencia directamente por la herramienta, mientras que el resto no tuvieron asociado un trigger. El porcentaje de altas que presentó al menos un EA fue del 35,4%. El EA más frecuentemente hallado fue la úlcera por presión (12%), seguido de delirium, estreñimiento, infección respiratoria nosocomial y alteración del nivel de conciencia por fármacos. El 47,6% de los EA estuvieron relacionados con el uso de fármacos. Se consideraron evitables el 32,2% de EA. La herramienta demostró tener una sensibilidad del 91,3% (IC 95%: 88,9-93,2) y una especificidad del 32,5% (IC 95%: 29,9-35,1). Presentaron un valor predictivo positivo del 42,5% (IC 95%: 40,1-45,1) y un valor predictivo negativo del 87,1% (IC 95%: 83,8-89,9).
Conclusiones La herramienta empleada en este trabajo es válida, útil y reproducible para la detección de EA. Asimismo, sirve para determinar tasas de daño y observar su evolución en el tiempo. En este estudio se ha hallado una frecuencia elevada tanto de EA como de eventos evitables.
Objectives To identify and characterize adverse events (AE) in an Internal Medicine Department of a district hospital using an extension of the Global Trigger Tool (GTT), analyzing the diagnostic validity of the tool.
Methods An observational, analytical, descriptive and retrospective study was conducted on 2013 clinical charts from an Internal Medicine Department in order to detect EA through the identification of ‘triggers’ (an event often related to an AE). The ‘triggers’ and AE were located by systematic review of clinical documentation. The AE were characterized after they were identified.
Results A total of149 AE were detected in 291 clinical charts during 2013, of which 75.3% were detected directly by the tool, while the rest were not associated with a trigger. The percentage of charts that had at least one AE was 35.4%. The most frequent AE found was pressure ulcer (12%), followed by delirium, constipation, nosocomial respiratory infection and altered level of consciousness by drugs. Almost half (47.6%) of the AE were related to drug use, and 32.2% of all AE were considered preventable. The tool demonstrated a sensitivity of 91.3% (95% CI: 88.9-93.2) and a specificity of 32.5% (95% CI: 29.9-35.1). It had a positive predictive value of 42.5% (95% CI: 40.1-45.1) and a negative predictive value of 87.1% (95% CI: 83.8-89.9).
Conclusions The tool used in this study is valid, useful and reproducible for the detection of AE. It also serves to determine rates of injury and to observe their progression over time. A high frequency of both AE and preventable events were observed in this study.
