Janique Gabriëlle Jessurun, Nicole Geertruida Maria Hunfeld, Joost Van Rosmalen, Monique Van Dijk, Patricia María Lucía Adriana Van Den Bemt
Fondo
Los errores en la administración de medicamentos (AMA) ocurren con frecuencia en los hospitales y pueden comprometer la seguridad del paciente. Se necesitan estrategias preventivas para reducir el riesgo de EAM.Objetivo
El objetivo principal de este estudio fue evaluar el efecto de la dispensación centralizada automatizada de dosis unitarias con administración de medicamentos asistida por códigos de barras sobre la prevalencia de MAE. Los objetivos secundarios fueron evaluar el efecto sobre el tipo y la gravedad potencial de los EAM. Además, se evaluó el cumplimiento de los procedimientos relacionados con el escaneo de códigos de barras de pacientes y medicamentos y la satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicamentos.Métodos
Realizamos un estudio prospectivo no controlado de antes y después en seis salas clínicas de un hospital universitario holandés de 2018 a 2020. Los datos de MAE se recopilaron mediante observación. El resultado primario fue la proporción de administraciones de medicamentos con uno o más EAM. Los resultados secundarios fueron el tipo y la gravedad potencial de los MAE, las tasas de cumplimiento con la identificación del paciente y la firma de la medicación administrada mediante escaneo y la satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicación. Se utilizaron análisis de regresión logística multivariable de efectos mixtos para el resultado primario para ajustar los factores de confusión y la agrupación a nivel de enfermera y paciente.Resultados
Uno o más MAE ocurrieron en 291 de 1490 administraciones (19,5%) antes de la intervención y en 258 de 1630 administraciones (15,8%) después de la intervención (odds ratio ajustado 0,70, intervalo de confianza del 95% 0,51-0,96). La tasa de omisión cayó del 4,6% al 2,0% y de dosis incorrecta del 3,8% al 2,1%, mientras que las tasas de otros tipos de MAE fueron similares. La tasa de MAEs potencialmente dañinos cayó del 3,0% ( n = 44) al 0,3% ( n = 5). Las tasas de cumplimiento del escaneo del código de barras del paciente y de la medicación después de la intervención fueron del 13,6% y del 55,9%, respectivamente.
La mediana de la puntuación de satisfacción general de las enfermeras con el sistema de administración de medicamentos en una escala de 100 puntos fue 70 (rango intercuartil 63-75, n = 193) antes de la intervención y 70 (rango intercuartil 60-78, n = 145) después de la intervención. intervención ( P = 0,626, prueba U de Mann-Whitney ).Conclusión
La implementación de la dispensación central automatizada de dosis unitarias con administración de medicamentos asistida por códigos de barras se asoció con una menor probabilidad de MAE, incluidos errores potencialmente dañinos, pero se necesita un mayor cumplimiento de los procedimientos de escaneo. Las enfermeras estaban moderadamente satisfechas con el sistema de administración de medicamentos, tanto antes como después de su implementación. En conclusión, a pesar del bajo cumplimiento de los procedimientos de escaneo, este estudio muestra que esta intervención contribuye a la mejora de la seguridad de los medicamentos en los hospitales.
Introducción
Un metaanálisis reciente ha demostrado que al menos 1 de cada 20 pacientes se ve afectado por daños evitables al paciente en entornos sanitarios y que aproximadamente el 12% de los daños evitables causa discapacidad permanente o muerte del paciente [ 1 ]. Los incidentes relacionados con la medicación representan la mayor proporción de daños evitables [ 1 ]. Por tanto, aunque la farmacoterapia sigue siendo una piedra angular para el tratamiento de muchas enfermedades, posibles dificultades del proceso pueden comprometer la seguridad del paciente. Los errores en la administración de medicamentos (MAE) ocurren en aproximadamente el 10%, y oscilan entre aproximadamente el 5% y el 20% de las administraciones de medicamentos en los hospitales [ 2 , 3 ]. Se han implementado muchas intervenciones para prevenir estos errores [ 4–9 ]. Sin embargo, las altas tasas de MAE restantes justifican defensas adicionales del sistema.
Las intervenciones prometedoras incluyen la dispensación automatizada de dosis unitarias (ADD) y la administración de medicamentos asistida por códigos de barras (BCMA) [ 4–6 , 9–13 ]. La combinación de ADD central con BCMA puede tener un efecto sinérgico sobre los errores de medicación al facilitar un sistema de circuito cerrado, cuando se combina con un registro médico electrónico (EMR) o un sistema computarizado de ingreso de órdenes médicas (CPOE). Los estudios sobre ADD central han mostrado reducciones relativas en las tasas de MAE de aproximadamente 50 a 60% [ 14 , 15 ], mientras que la mayoría de los estudios sobre el efecto de BCMA han mostrado reducciones relativas de 30 a 60% [ 9 , 12 ]. Hasta ahora, sólo dos estudios, realizados en salas médicas o hematológicas de agudos, han examinado el efecto combinado de ADD central con BCMA en MAE, con CPOE ya implementado [ 16 , 17 ]. Estos estudios han mostrado valores de reducción relativa de MAE del 62% [ 16 ] y 94% [ 17 ], respectivamente.
Como solo se dispone de evidencia limitada, realizamos un estudio de antes y después destinado a evaluar el efecto del ADD central con BCMA sobre la prevalencia, el tipo y la gravedad de los MAE; cumplimiento de la identificación del paciente y firma del medicamento administrado mediante escaneo; y satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicamentos.
Métodos
Diseño del estudio
Realizamos un estudio prospectivo de antes y después en Erasmus MC, University Medical Center Rotterdam en Rotterdam, Países Bajos. El Comité de Revisión de Ética Médica local renunció a la aprobación de este estudio (número de referencia MEC-2018-1532) de acuerdo con la Ley holandesa de investigación médica con sujetos humanos. El personal de enfermería dio su consentimiento informado verbal para participar en este estudio. Los datos se manejaron de forma confidencial de acuerdo con el Reglamento General de Protección de Datos holandés. Para la presentación de informes se utilizó la directriz Fortalecimiento de la presentación de informes de estudios observacionales en epidemiología [ 18 ].
Entorno de estudio
El estudio se realizó en seis salas clínicas (oncología interna, neurología, medicina pulmonar, hematología, neurocirugía y cirugía hepatopancreatobiliar). Antes de la intervención, se instaló un sistema EMR, un sistema CPOE y un sistema de registro electrónico de administración de medicamentos (eMAR) utilizando el software HiX® (ChipSoft BV, Ámsterdam, Países Bajos). Se utilizó un sistema CPOE adicional, Practocol® (Practocol BV, Rotterdam, Países Bajos), para la prescripción y administración de medicamentos en protocolos de quimioterapia.
La intervención consistió en la central ADD (en la farmacia del hospital) y BCMA, que estaban integradas en HiX®. ADD y BCMA se implementaron gradualmente en todo el hospital, a partir de mediados de 2019. Las características de configuración detalladas se muestran en la Tabla 1 .
Características del entorno antes y después de la implementación de la dispensación central automatizada de dosis unitarias y la administración de medicamentos asistida por códigos de barras
| Características | Preintervención | Post-intervención |
|---|---|---|
| sistema EMR un | HiX® | HiX® |
| sistema CPOE un | HiX®, Practocol® | HiX® |
| Central AÑADIR un | No aplica | – Pillpick® en la farmacia del hospital central– Sí, principalmente para medicación oral.– Procesamiento automatizado de recetas en CPOE– Bolsas de plástico monodosis con código de barras (con nombre del medicamento, concentración, fecha de caducidad, número de lote e identificador nacional del artículo) unidas a un anillo de plástico (suministro para 12 a 24 h). La información general del paciente y del medicamento adjunto (nombre, concentración y hora de administración) están impresas y adheridas al anillo.– Comprobación automatizada de fechas de caducidad. |
| Suministro de medicamentos | – Por la farmacia del hospital central– Primer pedido: ordenado por los técnicos de farmacia al procesar recetas en HiX®– Órdenes de seguimiento: por personal de enfermería de forma electrónica en HiX®. Posibilidad de realizar pedidos telefónicos.– Preparados multidosis como inhaladores: bajo petición. | – Recetas procesadas automáticamente por el software ADD– Otros medicamentos: como preintervención |
| media de medicación | Existencias en sala (adaptadas): medicación de emergencia, medicación de uso común y medicación específica del paciente (durante varios días) | Como preintervención, pero con una gama más pequeña de medicamentos de uso común. |
| Llenado de carrito de medicamentos b | Por enfermeras, generalmente durante 24 h. | – Por enfermeras, generalmente durante 24 h (tres salas)– Por personal de farmacia de forma centralizada durante 24 h (entre semana) o 72 h (viernes): tres salas |
| BCMA | ||
| Identificación del paciente mediante escaneo. | Posible, pero no práctica estándar | Sí |
| Identificación de medicamentos mediante escaneo | No | Sí |
| Características BCMA de identificación de medicamentos a | No aplica | – Alertas visuales en eMAR HiX®– Medicamento incorrecto, concentración por unidad, forma farmacéutica– Sin control de dosis automatizado (por ejemplo, número de comprimidos) |
| Estaciones de trabajo | En carros de medicamentos móviles con escáneres | En carros de medicamentos móviles con escáneres |
| Uso de medicación propia del paciente o autoadministración. | No es una práctica estándar, sólo bajo protocolos estrictos. | No es una práctica estándar, sólo bajo protocolos estrictos. |
| Firma de medicación administrada a | En eMAR HiX®: manualmente por personal de enfermería | En eMAR HiX®: manualmente o escaneando la medicación por parte del personal de enfermería |
aHiX® versión 6.1 (ChipSoft BV; Ámsterdam, Países Bajos); Practocol® versión 2.0.9.3 y 2.1.5.1 (Practocol BV; Rotterdam, Países Bajos) para medicación en protocolos de quimioterapia (p. ej., dexametasona); Pillpick® (Swisslog; Buchs, Suiza).b
Los procedimientos diferían entre las salas porque el abastecimiento central se veía obstaculizado por recursos humanos limitados.
Los criterios de inclusión y exclusión
Se incluyeron las administraciones de medicamentos a pacientes realizadas por personal de enfermería. Se excluyeron las administraciones de medicamentos que finalizaron durante la observación, las administraciones de medicamentos cuyo nombre faltaba en el formulario de recopilación de datos o las administraciones de medicamentos que fueron rechazadas por los pacientes por otras razones que no fueran erróneas.
Recopilación de datos
Los datos se recopilaron desde octubre de 2018 hasta febrero de 2019 antes de la intervención y desde septiembre de 2020 hasta diciembre de 2020 después de la intervención. Todas las mediciones posteriores a la intervención se realizaron al menos 3 meses después de la implementación completa. Los datos sobre la administración de medicamentos se recopilaron mediante el método de observación encubierta [ 19-21 ], lo que significa que el personal de enfermería no conocía el propósito exacto de las observaciones. Se informó al personal de enfermería que el propósito de las observaciones era estudiar el proceso de medicación para minimizar el efecto del observador sobre lo observado (efecto Hawthorne). Ocho observadores, un farmacéutico y siete estudiantes con formación farmacéutica o médica, que habían completado un programa de formación de varios días, siguieron al personal de enfermería y registraron los detalles de cada administración de medicamentos en formularios de recopilación de datos. Los observadores utilizaron el método de muestreo por conveniencia para seleccionar enfermeras que serían observadas cuando estuvieran presentes en la sala y les pidieron su consentimiento verbal antes de iniciar una observación. Los observadores recibieron instrucciones de intervenir si percibían que se estaba produciendo un error grave (paciente equivocado, fármaco equivocado o una desviación de dosis de al menos el 20%). Los datos recopilados durante la observación se compararon con las prescripciones y protocolos de medicamentos después de la observación y no durante la observación, lo que está de acuerdo con el estándar de oro de los métodos de detección de errores de medicación [ 20 ]. Inicialmente, un farmacéutico (JJ) y un farmacéutico hospitalario (NH) revisaron de forma independiente 200 formularios de recopilación de datos para evaluar la presencia, el tipo y la gravedad potencial de los EAM. Para esta muestra, el kappa de Cohen para la presencia de uno o más MAE se calculó en 0,72, lo que indica una confiabilidad sustancial entre evaluadores. Por lo tanto, un revisor (JJ) revisó los formularios de recopilación de datos restantes para determinar la presencia de un MAE. JJ y NH clasificaron el tipo y la gravedad potencial de cada MAE según la literatura y la experiencia, mientras que los desacuerdos se resolvieron por consenso.
Se pidió a las enfermeras que rellenaran un cuestionario para recopilar datos sobre sus características previas (es decir, género, edad, tipo de título, nivel educativo, experiencia y tipo de empleo) después de completar las rondas de observación en una sala en particular. Para cada administración de medicamento observada, JJ evaluó el día de la semana y si el medicamento estaba firmado como administrado en el eMAR (firmado como administrado en HiX®: sí, no; código de barras del medicamento escaneado según HiX®: sí, no). JJ recopiló datos característicos del paciente (es decir, sexo, fecha de nacimiento y número de medicamentos recetados) de Practocol® y HiX®.
Los datos recopilados de las administraciones de medicamentos se ingresaron en OpenClinica® versión 2.1 (OpenClinica LLC, Waltham, Massachusetts, EE. UU.).
Cuestionario de satisfacción del personal de enfermería.
La escala del Sistema de administración de medicamentos: evaluación de la satisfacción de las enfermeras (MAS-NAS) [ 22 ] se tradujo al holandés. Este cuestionario fue presentado dos veces al personal de enfermería. Preintervención, MAS-NAS midió la satisfacción con el sistema de administración de medicamentos sin ADD-BCMA y postintervención midió la satisfacción del sistema con ADD-BCMA. El cuestionario constaba de una pregunta sobre la satisfacción general, 15 afirmaciones (sobre eficacia, seguridad y acceso) y una pregunta abierta. Las enfermeras indicaron la satisfacción general en una escala visual analógica de 0 ( insatisfecho ) a 100 ( satisfecho ). Las respuestas a las 15 afirmaciones se dieron en una escala Likert de 6 puntos, desde 1 ( muy en desacuerdo ) a 6 ( muy de acuerdo ). La pregunta abierta invitó a comentarios adicionales. Los estudiantes capacitados visitaron las salas clínicas y presentaron el cuestionario en un iPad® (Apple Inc.; Cupertino, California, EE. UU.) al personal de enfermería presente.
Definición y clasificación de MAE
Un MAE se definió como una desviación de las órdenes de medicación utilizadas por el personal de enfermería para administrar la medicación; una desviación de los protocolos generales de administración de medicamentos; y si los protocolos locales no estuvieran disponibles, una desviación de la hoja de información del medicamento proporcionada por el fabricante. Los errores de tiempo no estuvieron dentro del alcance del estudio porque generalmente se considera que no son clínicamente relevantes [ 2 , 3 ]. Los errores de preparación de aditivos intravenosos, como disolventes incorrectos y errores de higiene, así como errores de procedimiento, como errores de etiquetado y documentación, no se consideraron MAE.
Los MAE se clasificaron en los siguientes tipos [ 19 , 23 ]: técnica de administración incorrecta (administración demasiado rápida, incompatibilidad de la medicación parenteral y otros), manipulación incorrecta de la medicación (por ejemplo, no agitar las suspensiones, líquido de infusión/volumen de líquido de infusión incorrecto o combinación de soluciones de medicamentos) , omisión, dosis incorrecta, medicamento no ordenado, forma farmacéutica incorrecta, vía de administración incorrecta, medicamento caducado y otros. Las omisiones se definieron como medicación no administrada durante el día de observación. Este era el caso si se cumplían todas las siguientes condiciones: (i) el observador observó toda la ronda de medicación del paciente (por ejemplo, a las 8 am), (ii) la enfermera no administró la medicación y (iii) la medicación fue administrada. no firmado como administrado en el eMAR por otra enfermera o fuera del período observado. Para una dosis incorrecta, una administración demasiado rápida y un volumen de líquido de infusión incorrecto, una desviación de más del 10 % se marcó como incorrecta porque se acepta ampliamente una desviación máxima del 10 % de la dosis declarada de los productos farmacéuticos dentro de la vida útil (por ejemplo, según las directrices de fabricación). . Para la clasificación de la gravedad potencial de los MAEs se utilizó el índice de gravedad del National Coordinating Council for Medication Error Reporting and Prevention (NCC MERP), el cual va desde la categoría A (circunstancias que tienen capacidad de causar error) hasta la I (muerte). 24 ]. Los errores clasificados en NCC MERP clase E o superior se consideraron potencialmente dañinos.
Resultados
El resultado primario fue la proporción de administraciones de medicamentos con uno o más MAE utilizando las oportunidades totales de error como denominador (es decir, el número de administraciones observadas más las omisiones identificadas). Los resultados secundarios fueron el tipo y la gravedad potencial de los MAE, las tasas de cumplimiento de la identificación del paciente mediante escaneo y la firma electrónica de la medicación administrada mediante escaneo, y la satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicamentos.
Cálculo del tamaño de la muestra
Para identificar una reducción en los MAE del 10% al 5% [ 2 , 3 , 10 , 12 , 25 ], se requeriría un tamaño de muestra de 868 administraciones de medicamentos, tanto antes como después de la intervención, según un chi bilateral. Prueba de cuadrados utilizando α de 0,05 y β de 0,2. Se planeó utilizar el mismo conjunto de datos para un estudio sobre posibles factores de riesgo de EAM, para el cual se calcularon tamaños de muestra de 2000 antes de la intervención y 4000 después de la intervención. Por lo tanto, se buscó incluir este mayor número de administraciones de medicamentos. Se planificaron previamente noventa y seis rondas de observación en cada período de medición, distribuidas en diferentes ventanas horarias y días de la semana.
Análisis de los datos
Las tasas de MAE se compararon mediante análisis de regresión logística de efectos mixtos univariables y multivariables (modelos lineales mixtos generalizados). La variable dependiente en estos modelos era una variable dicotómica que indicaba si la administración de un medicamento tenía uno o más MAE (sí, no); y las variables independientes fueron el entorno (preintervención y postintervención) y las covariables forma farmacéutica (sólido oral, líquido oral, infusión, inyección, solución nebulizadora, pomada, supositorio/enema y varios), ventana de tiempo de administración (7 a.m. –10 am, 10 am–2 pm, 2 pm–6 pm y 6 pm–7 am), tipo de sala clínica, tipo de título de enfermería (enfermero, enfermero especializado y otros) y nivel educativo de enfermería (educación profesional secundaria, educación profesional superior y otra). Se presentó un modelo con y sin características de enfermera porque los datos sobre las características de las enfermeras sólo estaban disponibles para 189 de 359 enfermeras observadas (52,6%). Se incluyeron dos efectos aleatorios, es decir, un intercepto aleatorio por miembro del personal y un intercepto aleatorio por paciente para tener en cuenta las mediciones repetidas y las correlaciones dentro del sujeto. Se realizaron análisis de casos completos. Los resultados de los análisis de regresión logística de efectos mixtos se informan como odds ratios ajustados (ORadj) con intervalos de confianza del 95% (IC del 95%).
Se utilizó la prueba U de Mann-Whitney para comparar las puntuaciones generales de satisfacción del personal de enfermería, que no se distribuyeron normalmente. Se utilizaron estadísticas descriptivas para otros resultados secundarios. Un valor de P bilateral <0,05 se consideró estadísticamente significativo. Los análisis de datos se realizaron con R Statistics® versión 4.0.2. (The R Foundation, Viena, Austria) para los análisis de regresión logística de efectos mixtos y con SPSS Statistics ® versión 25 (IBM Corporation, Armonk, Nueva York, EE. UU.) para otros análisis.
Resultados
Se observaron un total de 3191 administraciones de medicamentos. Se excluyeron setenta y una observaciones porque los pacientes rechazaron la administración. Los observadores intervinieron en seis administraciones antes de la intervención (omisión, n = 1; dosis incorrecta, n = 2; medicamento no ordenado [paciente incorrecto], n = 3) y en una administración después de la intervención (omisión, n = 1). Las características de las 3120 administraciones de medicamentos incluidas se muestran en la Tabla 2 .
Tabla 2
Características de las administraciones de medicamentos incluidos antes y después de la implementación de la dispensación central automatizada de dosis unitarias y la administración de medicamentos asistida por códigos de barras
| Características | Preintervención N = 1490 administraciones de medicamentos | Postintervención N = 1630 administraciones de medicamentos |
|---|---|---|
| Características del paciente | ||
| pacientes, norte | 245 | 253 |
| Masculino, n (% de pacientes) | 145 (59,2) | 128 (50,6) |
| Edad, mediana (RIC) | 62 (50-70) | 61 (47–69) |
| Medicamentos recetados por día, mediana (RIQ) | 13 (10-16) | 13 (10-17) |
| Características de la medicación | ||
| Forma farmacéutica a , n (% de administraciones) | ||
| Sólido oral | 936 (62,8) | 1021 (62,6) |
| Líquido oral | 66 (4,4) | 87 (5,3) |
| Infusión | 252 (16,9) | 239 (14,7) |
| Inyección | 136 (9,1) | 202 (12,4) |
| Solución nebulizadora | 47 (3,2) | 35 (2,1) |
| Ungüento | 10 (0,7) | 11 (0,7) |
| Supositorio/enema | 17 (1,1) | 8 (0,5) |
| Varios b | 25 (1,7) | 26 (1,6) |
| Características del barrio | ||
| Sala clínica, n (% de administraciones) | ||
| oncología interna | 252 (16,9) | 285 (17,5) |
| Neurología | 196 (13,2) | 218 (13,4) |
| medicina pulmonar | 375 (25,2) | 278 (17,1) |
| Hematología | 234 (15,7) | 215 (13,2) |
| Neurocirugía | 281 (18,9) | 351 (21,5) |
| Cirugía hepatopancreatobiliar | 152 (10,2) | 283 (17,4) |
| Características del tiempo | ||
| Día de la semana, n (% de administraciones) | ||
| Día laborable | 985 (66,1) | 1097 (67,3) |
| Fin de semana | 505 (33,9) | 533 (32,7) |
| Tiempo de administración, n (% de administraciones) | ||
| 7 a.m.-10 a.m. | 454 (30,5) | 497 (30,5) |
| 10 a. m. a 2 p. m. | 236 (15,8) | 248 (15,2) |
| 14:00 a 18:00 horas | 273 (18,3) | 335 (20,6) |
| 6 p.m.-7 a.m. | 527 (35,4) | 550 (33,7) |
| Características de la carga de trabajo | ||
| Relación paciente-enfermera c , mediana (RIC) | 5 (4–7) | 5 (4–7) |
| Interrupciones | ||
| Sí | 96 (6,4) | 70 (4,3) |
| Características del personal | ||
| Miembros del personal observados, n | 179 | 180 |
| Miembros del personal, datos personales disponibles, n (% del personal) | 107 (59,8) | 82 (45,6) |
| Hombres, n (% del personal) | 7 (6,5) | 6 (7,3) |
| Edad d , mediana (RIQ) | 30 (25-50) | 27 (23-35) |
| Tipo de titulación, n (% de la plantilla) | ||
| Enfermero | 68 (63,6) | 53 (64,6) |
| enfermera especializada | 27 (25,2) | 18 (22,0) |
| Estudiante de enfermería | 10 (9,3) | 10 (12,2) |
| Otro | 2 (1,9) | 1 (1.2) |
| Nivel educativo e , n (% del personal) | ||
| Educación vocacional secundaria | 46 (43,4) | 40 (48,8) |
| Educación profesional superior | 49 (46,2) | 42 (51,2) |
| educación universitaria | 1 (0,9) | 0 |
| Otro | 10 (9,4) | 0 |
| Experiencia desde diplomado en enfermería, n (% del personal) | ||
| 0–1 año | 18 (16,8) | 11 (13,4) |
| 1 a 5 años | 20 (18,7) | 33 (40,2) |
| Mas de 5 años | 60 (56,1) | 27 (32,9) |
| No aplica | 11 (10.3) | 11 (13,4) |
| Experiencia en entornos sanitarios e , n (% del personal) | ||
| 0–1 año | 1 (0,9) | 3 (3,7) |
| 1 a 5 años | 34 (32,1) | 32 (39,0) |
| Mas de 5 años | 71 (67,0) | 47 (57,3) |
| Tipo de empleo e , n (% de la plantilla) | ||
| No temporal | 97 (91,5) | 74 (90,2) |
| Temporario | 6 (5,7) | 8 (9,8) |
| Otro | 3 (2,8) | 0 |
RIQ: rango intercuartil. a
Faltan, n = 1 (preintervención), n = 1 (postintervención). b Varios: inhaladores, parches, colirios/pomadas para los ojos, gel intestinal. c Desaparecidos, n = 61 (preintervención), n = 128 (postintervención). d Falta, n = 7 (posintervención). e Falta, n = 1 (preintervención).
Prevalencia, tipo y gravedad potencial de los MAE
Se identificaron uno o más MAE en 291 de 1490 administraciones (19,5%) antes de la intervención y en 258 de 1630 administraciones (15,8%) después de la intervención (ORadj 0,70; IC del 95%: 0,51 a 0,96; Tabla 3 ). Se produjeron un total de 316 MAE y 272 MAE, respectivamente, antes y después de la implementación de la intervención.
Efecto de la dispensación central automatizada de dosis unitarias y la administración de medicamentos asistida por códigos de barras sobre los errores de administración de medicamentos (MAE)
| Análisis de regresión logística de efectos mixtos a | ||||
|---|---|---|---|---|
| Prevalencia de EAM | Análisis univariable N = 3097 | Análisis multivariable b N = 3095 | Análisis multivariable con características enfermeras c N = 1561 | |
| Periodo de medición | n/n (%) | O (IC del 95%) | OR ajustado (IC del 95 %) | OR ajustado (IC del 95 %) |
| Preintervención | 291/1490 (19,5) | Referencia | Referencia | Referencia |
| Post-intervención | 258/1630 (15,8) | 0,76 (0,55–1,04) | 0,70 (0,51–0,96) * | 0,57 (0,37–0,88) * |
IC: intervalo de confianza; O, razón de posibilidades.aSe utilizó un análisis de regresión logística de efectos mixtos para tener en cuenta las correlaciones intrasujetos debidas a mediciones repetidas por parte del personal y el paciente. bLos quirófanos se han ajustado según la forma farmacéutica, el período de tiempo y el tipo de sala clínica.
CLos quirófanos se han ajustado según el nivel educativo de la enfermera, el tipo de título de enfermería, la forma farmacéutica, el período de tiempo y el tipo de sala clínica.
Estadísticamente significativo ( P < 0,05).
El tipo y la gravedad potencial de los MAE identificados se muestran en la Tabla 4 . Después de la intervención, la tasa de omisión cayó del 4,6% al 2,0% y de dosis incorrecta del 3,8% al 2,1%, mientras que las tasas de otros tipos de MAE fueron similares. La prevalencia de EAM potencialmente dañinos cayó del 3,0% ( n = 44) al 0,3% ( n = 5). Ejemplos de la gravedad potencial de los MAE se describen en Archivo complementario 1 .
Tabla 4
Tipo y gravedad potencial de los errores de administración de medicamentos (MAE) antes y después de la implementación de la dispensación central automatizada de dosis unitarias y la administración de medicamentos asistida por códigos de barras
| Preintervención | Post-intervención | |
|---|---|---|
| Administraciones de medicamentos incluidas, n | 1490 | 1630 |
| MAE, norte | 316 | 272 |
| Tipo de MAE, n (% de administraciones) | ||
| Técnica de administración incorrecta | 78 | 99 |
| Administración demasiado rápida | 51 (3,4) | 83 (5,1) |
| Incompatibilidad de la medicación parenteral. | 21 (1,4) | 3 (0,2) |
| Otro | 6 (0,4) | 13 (0,8) |
| Manejo incorrecto de medicamentos | 57 (3,8) | 59 (3,6) |
| Omisión | 68 (4,6) | 33 (2,0) |
| dosis equivocada | 57 (3,8) | 35 (2,1) |
| droga desordenada | 25 (1,7) | 26 (1,6) |
| Forma de dosificación incorrecta | 25 (1,7) | 20 (1,2) |
| Vía de administración incorrecta | 5 (0,3) | 0 |
| Medicación caducada | 0 | 0 |
| Otro | 1 (0,1) | 0 |
| Gravedad potencial de MAEs a , n (% de administraciones) | ||
| Error, no hay daño | ||
| C | 173 (11,6) | 209 (12,8) |
| D | 99 (6,6) | 58 (3,6) |
| error, daño | ||
| mi | 35 (2,3) | 5 (0,3) |
| F | 7 (0,5) | 0 |
| h | 2 (0,1) | 0 |
a
Clasificación NCC MERP [ 24 ]: sin error (categoría A); error, sin daño (categoría B a D); error, daño (categoría E a H); y error, muerte (categoría I). C: ocurrió un error que llegó al paciente pero no le causó daño; D: ocurrió un error que llegó al paciente y requirió monitoreo para confirmar que no causó daño al paciente y/o requirió intervención para evitar daño; E: ocurrió un error que pudo haber contribuido o resultado en un daño temporal al paciente y requirió intervención; F: ocurrió un error que pudo haber contribuido o resultado en un daño temporal al paciente y requirió una hospitalización inicial o prolongada; H: ocurrió un error que requirió la intervención necesaria para mantener la vida.
Cumplimiento de la identificación del paciente y firma de la medicación administrada.
La Tabla 5 muestra los índices de cumplimiento de los procedimientos relacionados con la identificación del paciente y la firma electrónica de la medicación administrada. El escaneo de códigos de barras para la identificación de pacientes se realizó en 124 de 1490 administraciones (8,3%) antes de la intervención y en 221 de 1630 administraciones (13,6%) después de la intervención. La firma electrónica de la medicación administrada se realizó en 1.418 administraciones (95,2%) preintervención y en 1.575 administraciones (96,6%) postintervención. Después de la intervención, se escanearon códigos de barras de medicamentos en 911 administraciones (55,9%).
Tabla 5
Tasas de cumplimiento de la identificación del paciente y la firma electrónica de la medicación administrada antes y después de la implementación de la dispensación central automatizada de dosis unitarias y la administración de medicación asistida por códigos de barras
| Preintervención N = 1490 | Postintervención N = 1630 | |
|---|---|---|
| Trámites | Tasa, n (% de N) | Tasa, n (% de N) |
| Identificación del paciente | ||
| Mediante escaneo de código de barras | ||
| Sí | 124 (8,3) | 221 (13,6) |
| No | 1251 (84,0) | 1300 (79,8) |
| Desconocido | 115 (7,7) | 109 (6,7) |
| Firma de medicación administrada | ||
| Firmado en eMAR | ||
| Sí | 1418 (95,2) | 1575 (96,6) |
| No | 71 (4,8) | 55 (3,4) |
| Desconocido | 1 (0,1) | 0 |
| Mediante escaneo de código de barras | ||
| Sí | No aplica | 911 (55,9) |
| No | No aplica | 664 (40,7) |
eMAR, registro electrónico de administración de medicamentos.
Análisis post hoc: medicación escaneada versus no escaneada (posintervención)
Un análisis post hoc mostró que las tasas de MAE fueron del 13,0 % ( n / N = 118/911) para la medicación escaneada y del 19,5 % ( n / N = 140/719) para la medicación no escaneada. Las tasas de los siguientes tipos de MAE fueron más bajas para los medicamentos escaneados en comparación con los medicamentos no escaneados: omisión ( n = 3 versus n = 30; 0,3% versus 4,2%), medicamento no ordenado ( n = 6 versus n = 20; 0,7% versus 2,8%), forma farmacéutica incorrecta ( n = 3 versus n = 17; 0,3% versus 2,4%) y dosis incorrecta ( n = 14 versus n = 21; 1,5% versus 2,9%). Las tasas de los siguientes tipos de MAE fueron mayores o similares para los medicamentos escaneados en comparación con los medicamentos no escaneados: técnica de administración incorrecta ( n = 64 versus n = 35; 7,0% versus 4,9%) y manipulación incorrecta de los medicamentos ( n = 32 versus n = 27; 3,5% frente a 3,8%). Todos los MAE potencialmente dañinos ( n = 5) ocurrieron con medicación no escaneada.
Satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicamentos
La mediana de la puntuación de satisfacción general con el sistema de administración de medicamentos en una escala de 100 puntos fue 70 (rango intercuartil 63–75, n = 193) antes de la intervención y 70 (rango intercuartil 60–78, n = 145) después de la intervención ( P = 0,626). Las puntuaciones medianas de satisfacción en una escala de 6 puntos con respecto a 15 afirmaciones fueron de moderadas (puntuación 3) a altas (puntuación 5) (Archivo complementario 2 ). Las enfermeras estaban moderadamente satisfechas con los temas relacionados con la seguridad relacionada con los MAE, la puntualidad de la disponibilidad de medicamentos agudos, la facilitación de la comunicación, la información en caso de reacciones adversas, la información sobre las acciones y efectos adversos de los medicamentos (posterior a la intervención) y la necesidad de acumular medicamentos (antes de la intervención). intervención). Antes de la intervención, las observaciones se referían especialmente a la optimización de los tiempos de dispensación. Después de la intervención, los comentarios se relacionaron principalmente con problemas técnicos con el escaneo (por ejemplo, tiempo de respuesta lento) y deficiencias del sistema para verificar la dosis correcta (por ejemplo, medias tabletas).
Discusión
Declaración de principales hallazgos
La implementación de ADD central con BCMA redujo la probabilidad de errores de medicación durante la administración del 19,5% al 15,8% y de errores potencialmente dañinos del 3,0% al 0,3%. No se cumplieron plenamente los procedimientos para la identificación de pacientes y la firma de la medicación administrada mediante escaneo. En el período posterior a la implementación, las tasas de error fueron menores para la medicación escaneada en comparación con la medicación no escaneada (13,0 % frente a 19,5 %) y todos los errores potencialmente dañinos ocurrieron con la medicación no escaneada. En comparación con la medicación no escaneada, la medicación escaneada tuvo tasas más bajas de todos los tipos de errores, es decir, omisión, medicamento no ordenado, forma farmacéutica incorrecta y dosis incorrecta, excepto por técnica de administración incorrecta y manejo incorrecto de la medicación. En general, la satisfacción del personal de enfermería con el sistema de administración de medicamentos fue moderada y no cambió después de implementar la intervención.
Interpretación en el contexto de la literatura más amplia.
La reducción de frecuencia de MAE encontrada en este estudio está en línea con estudios previos que examinan el efecto de ADD central, BCMA y/o sistemas de circuito cerrado [ 4 , 6 , 9 , 10 , 12-17 , 25 ]. Los resultados de los estudios sobre sistemas de circuito cerrado son difíciles de comparar debido a la heterogeneidad con respecto a las intervenciones estudiadas (p. ej., únicamente BCMA), las características iniciales (p. ej., sistemas en papel versus sistemas electrónicos) y las poblaciones de pacientes. Hasta donde sabemos, sólo dos estudios daneses han examinado el efecto de la intervención combinada con sistemas EMR y CPOE ya implementados [ 16 , 17 ]. Estos estudios controlados de antes y después han mostrado una mayor reducción de MAE (odds ratio 0,38 [ 16 ] y 0,06 [ 17 ]). Sin embargo, es difícil comparar estos estudios con el nuestro porque se realizaron en salas médicas de agudos o salas de hematología, utilizando métodos de observación no disfrazados y centrándose únicamente en la medicación oral [ 16 , 17 ]. Otros estudios sobre ADD central han mostrado reducciones en las tasas de MAE de aproximadamente 50 a 60% [ 14 , 15 ], mientras que la mayoría de los estudios sobre BCMA han mostrado una reducción de 30 a 60% después de su implementación [ 9 , 12 ]. Sin embargo, la reducción absoluta de MAE encontrada en este estudio (3,7%) es bastante comparable a la de estudios anteriores sobre cADD o BCMA [ 9 , 12 , 14 , 15 ].
La tasa de omisión se redujo del 4,6% al 2,0% y la de dosis incorrecta del 3,8% al 2,1%, mientras que las tasas de otros tipos de MAE no se vieron afectadas. La comparación de medicamentos escaneados versus no escaneados en el período posterior a la implementación también mostró efectos variables en diferentes tipos de errores. Esto respalda la afirmación de que la intervención examinada sólo tiene la capacidad de reducir tipos específicos de errores [ 9 , 10 , 12 , 13 ].
El cumplimiento limitado de la identificación de pacientes y medicamentos mediante escaneo puede haber diluido el efecto positivo de la intervención en nuestro estudio. Las posibles causas de incumplimiento pueden incluir dificultades técnicas, limitaciones de tiempo e integración incompleta en el flujo de trabajo estándar [ 26 ]. Las deficiencias en la implementación, el diseño y la integración del flujo de trabajo son factores desencadenantes de soluciones alternativas [ 27 ], que posteriormente pueden conducir a efectos de seguridad reducidos [ 10 , 27-29 ]. Las soluciones alternativas observadas en nuestro estudio incluyen colocar códigos de barras de identificación de los pacientes en las camas y transportar los medicamentos previamente escaneados de varios pacientes en carritos. Otros problemas observados incluyen dificultades al utilizar el escáner (por ejemplo, respuesta lenta), número insuficiente de escáneres o carritos de medicamentos y medicamentos sin códigos de barras.
Fortalezas y limitaciones
La fortaleza de este estudio es que incluimos una gran cantidad de administraciones de medicamentos representativas realizadas por muchos miembros del personal de diferentes salas clínicas, lo que respalda la generalización de nuestros resultados a entornos similares. Otra fortaleza es que utilizamos un método sólido para identificar y evaluar EAM en la práctica clínica diaria. Este estudio también tiene algunas limitaciones. En primer lugar, es posible que se haya producido un sesgo del observador. Intentamos limitar esto utilizando el método disfrazado [ 19-21 ] y extensos programas obligatorios de capacitación para observadores. En segundo lugar, una posible limitación de los estudios de antes y después es que otros cambios en el proceso de medicación (por ejemplo, otras iniciativas de seguridad del paciente) pueden haber influido en los resultados. Sin embargo, hasta donde sabemos, no se realizaron cambios sustanciales adicionales relacionados con el proceso de administración de medicamentos. Finalmente, el entorno monocéntrico puede limitar la generalización.
Implicaciones para las políticas, la práctica y la investigación
Los hallazgos de este estudio respaldan la implementación de ADD central con BCMA. Sin embargo, este estudio también enfatiza la necesidad de estrategias de implementación integrales y estrategias de evaluación continua (por ejemplo, mediante el uso del método Planificar-Hacer-Estudiar-Actuar [ 30 ]). Los procedimientos de escaneo no se cumplieron completamente, aunque se gastaron grandes recursos para su implementación en nuestra institución. La exploración de facilitadores y barreras para la implementación de tales intervenciones parece crucial porque no utilizar la tecnología de seguridad del paciente como se pretende puede comprometer la eficacia de dichas intervenciones [ 10 , 26-28 ]. Además, dichas intervenciones deben desarrollarse conjuntamente con todas las partes interesadas, especialmente el público objetivo, para adaptar la tecnología a las necesidades de las personas que la utilizarán.
Conclusiones
El ADD central con BCMA se asoció con una frecuencia reducida de MAE, incluidos errores potencialmente dañinos, pero es necesario mejorar el cumplimiento del escaneo de códigos de barras de pacientes y medicamentos. En conclusión, este estudio muestra que esta intervención contribuye a la mejora de la seguridad de la medicación en los hospitales.
Gestión y Economía de la Salud 