Iniciativas para a redução de erros na prática assistencial

Johns Hopkins lança centro para diagnóstico de excelência com prioridade para reduzir falhas

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Estudos recentes apontaram que os erros médicos são a terceira principal causa de morte nos EUA. Esses óbitos decorrentes de fatores humanos não são contabilizados nas estatísticas oficiais. Como divulgado pelo periódico British Medical Journal, pesquisadores da JohnsHopkins University School of Medicine analisaram dados de mortalidade no país por oito anos e constataram que essa é a causa da morte de mais de 250 mil pessoas por ano.

Apesar de popularmente chamado de “erro médico”, o termo refere-se a toda a prática assistencial que tenha causado algum tipo de dano ao paciente, podendo ser causado por outros profissionais, diagnósticos equivocados, exames falhos, aparelhos com problemas, infraestrutura, etc. No entanto, devido a algumas outras transformações dentro da indústria de cuidados de saúde – como megafusões de seguros e o avanço da digitalização na saúde, por exemplo –, lidar com os erros na prática assistencial, por vezes, pode ser uma discussão que recebe menos atenção do que merece.

Na conferência norte-americana Healthcare of Tomorrow 2016, realizada na primeira semana de novembro, a presidente do Hospital Johns Hopkins, Dra. Redonda Miller, concedeu entrevista ao portal Healthcare Dive para discutir como reduzir erros médicos, que ela considera ter ligação com medidas de qualidade e esgotamento médico. Abordar com seriedade questões como a quantidade de métricas e relatar casos de burnout (exaustão) dos funcionários poderia ajudar a reduzir erros médicos, diz ela.

O Johns Hopkins lançou recentemente um centro – Armstrong Institute Center for Diagnostic Excellence, ou Instituto Armstrong de Diagnóstico por Excelência – visando reduzir erros de diagnóstico, que deve ser considerada uma prioridade para todo o setor, afirma Redonda Miller.

Veja o vídeo de lançamento (em inglês):

O que está em jogo

Uma recente análise (realizada pelo ECRI Institute, uma organização sem fins lucrativos) mostrou que pacientes são frequentemente identificados erroneamente para procedimentos ou outras ações que resultam em consequências fatais. Um volume maior de pacientes, bem como questões de interoperabilidade e compartilhamento de dados, estão perpetuando erros médicos evitáveis. Nenhum prestador de cuidados está imune de cometê-los, diz o relatório.

Por que o lançamento?

Dra. Redonda Miller argumentou que a elevada quantidade de documentação médica é uma questão que causa preocupação. Assim como mais médicos estão envolvidos em processos de regulação, uma boa parte deles poderão fornecer um feedback sobre os regulamentos adotados, isso poderia levar a ganhos para operações e resultar em menor incidência de burnout, acrescentou ela.

” Passo uma hora no telefone um dia tentando me certificar que o medicamento que havia sido aprovado para o meu paciente era o mesmo que ele estava tomando há 10 anos”, disse ela. “A mesma dose, a mesma medicação, mesma quantidade, mas seu plano de saúde mudou e eu tinha que justificar. O pagador (operadora) determinou o trabalho a ser feito pelo prestador. ”

Burnout pode, potencialmente, levar a erros de diagnóstico

“O erro de diagnóstico é extremamente frequente porque a medicina é incrivelmente difícil. Há incertezas, complexidades e informações incompletas o tempo todo”, alertou o Dr. David Newman-Toker, docente associado da Johns Hopkins especialista em neurologia e otorrinolaringologia, que irá liderar o novo centro. “Mas podemos fazer melhor do que estamos fazendo agora, e nosso novo centro irá liderar a mudança para tornar isso uma realidade”, afirmou.

A Armstrong Institute, que se materializou com a ajuda de uma doação de US$ 5 milhões, irá “melhorar a precisão diagnóstica, reduzir o desperdício em testes de diagnóstico desnecessários e reduzir os índices de danos evitáveis de erros de diagnóstico em todo o mundo”, segundo anúncio da instituição. Ele incluirá uma equipe multidisciplinar de médicos, enfermeiros, profissionais de saúde e cientistas do Hospital Johns Hopkins e dos campi Johns Hopkins Bayview Medical Center.

Modelagem preditiva

Para reduzir os erros de diagnóstico, Redonda Miller diz que espera aproveitar dados e a modelagem preditiva. A análise preditiva é o uso de dados, algoritmos estatísticos e técnicas de machine learningpara identificar a probabilidade de resultados futuros com base em dados históricos. O objetivo consiste em analisar os dados do paciente e prever com precisão as complicações de saúde. Os erros são métricas importantes para o alcance da qualidade, de acordo com Miller, uma vez que deixar de prestar um procedimento ou algum tipo de assistência pode ser devastador para um paciente.

O foco será, em primeiro lugar, relacionado à prevenção de diagnósticos errados de acidente vascular cerebral (AVC) em cinco departamentos de emergência em todo o sistema de saúde Johns Hopkins. Em última análise, a Johns Hopkins espera reduzir episódios de AVCs em 50% nos próximos cinco anos.