Detección de eventos adversos en pacientes adultos hospitalizados mediante el método Global TriggerTool

  1. O. Guzmán-Ruiz 1
  2. P. Ruiz-López 2
  3. A. Gómez-Cámara 3
  4. M. Ramírez-Martín 4
  1. 1 Medicina Interna, Hospital Santa Bárbara, Puertollano, Ciudad Real, España
  2. 2 Coordinación de Calidad, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
  3. 3 Instituto de Investigación-Unidad de Investigación Clínica, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
  4. 4 Digestivo, Hospital Santa Bárbara, Puertollano, Ciudad Real, España
Revista:
Revista de calidad asistencial

ISSN: 1134-282X

Año de publicación: 2015

Volumen: 30

Número: 4

Páginas: 166-174

Tipo: Artículo

DOI: 10.1016/J.CALI.2015.03.003 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAcceso abierto editor

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Resumen

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.