Detección de eventos adversos en pacientes hospitalizados en un servicio de medicina interna mediante la herramienta "trigger"

Resumen

Objetivos: Evaluar la validez diagnóstica de la herramienta “trigger” (HT) en la detección de eventos adversos (EA), caracterizar el tipo de EA detectados y los “triggers” que los detectaron. Definir un panel de “triggers” simplificado suficientemente sensible, específico y eficiente para la detección de EA. Metodología: Estudio transversal de altas de pacientes de un servicio de Medicina Interna para la detección de EA mediante la revisión sistemática de la historia clínica y la identificación de “triggers” (evento clínico relacionado frecuentemente con EA), determinándose si hubo EA según el contexto en el que apareció el “trigger”. Una vez detectado el EA, se procedió a su caracterización. Resultados: Se detectaron 149 EA en una muestra aleatoria de 291 altas durante el año 2013, de los cuales un 75,3% fueron puestos en evidencia directamente por la HT, mientras que el resto no tuvieron asociado un “trigger”, demostrando una sensibilidad del 91,3% (IC 95%: 88,9-93,2), y una especificidad del 32,5% (IC 95%: 29,9-35,1). Presentó un valor predictivo positivo de 42,5% (IC 95%: 40,1-45,1) y un valor predictivo negativo de 87,1% (IC 95%: 83,8-89,9). La prevalencia de EA fue del 35,4%, siendo el EA más frecuentemente hallado fue la úlcera por presión (12,1%). Un 47,6% de los EA estuvo relacionado con el uso de fármacos. Se consideró evitable el 32,2% de los EA. El modelo propuesto tras la optimización de la herramienta incluyó sólo seis variables y es capaz de detectar un número elevado de EA (Área bajo la curva 0,81, IC95%: 0,76-0,87). 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.