Diego San José Saras, José L. Valencia-Martín, Jorge Vicente Guijarro, Paloma Moreno Núñez, Alberto Pardo Hernández& Jesús M. Aranaz-Andrés
Introducción
Los eventos adversos relacionados con la atención sanitaria (EA) conllevan una reducción de la seguridad del paciente. Estimar su frecuencia, características, evitabilidad e impacto es un medio para identificar objetivos de mejora en la calidad de la atención.
Métodos
Se trata de un estudio observacional descriptivo realizado dentro del Estudio de Incidentes de Seguridad del Paciente en Hospitales de la Comunidad de Madrid (ESHMAD). El estudio se realizó en un hospital de alta complejidad en mayo de 2019 mediante una revisión de la historia clínica electrónica en dos fases: (1) cribado de EA y recopilación de datos epidemiológicos y clínicos y (2) revisión y clasificación de EA y análisis de su impacto, evitabilidad, y costos asociados.
Resultados
Se estudiaron un total de 636 pacientes. La prevalencia de EA fue del 12,4%. La muerte durante la estancia se asoció con la presencia de EA (OR [IC95%]: 2,15 [1,07 a 4,52]) versus ausencia e ingreso de emergencia (OR [IC95%]: 17,11 [6,63 a 46,26]) versus programado. Un total de 70,2% de los EA fueron evitables. Los EA evitables se asociaron con la presencia de úlceras por presión (OR [IC95%]: 2,77 [1,39 a 5,51]), catéter venoso central (OR [IC95%]: 2,58 [1,33 a 5,00]) y movilidad reducida (OR [IC95%] ]: 2,24[1,35 a 3,71]), versus ausencias. También se asociaron con las estancias en unidad de cuidados intensivos (OR [IC95%]: 2,75 [1,07 a 7,06]) versus servicio médico. Los EA fueron responsables de unos costes adicionales de 909.716,8 € por días extra de estancia y 12.461,9 € por paciente con EA.
Conclusiones
La prevalencia de EA fue similar a la encontrada en otros estudios. Los EA provocaron peores resultados en los pacientes y se asociaron con la muerte del paciente. Aunque los EA evitables fueron menos graves, su mayor frecuencia produjo un mayor impacto en el paciente y el sistema sanitario.
- Los eventos adversos son uno de los principales problemas en la prestación de atención médica y los pacientes que sufren al menos un EA tienen el doble de probabilidades de morir durante la hospitalización.
- Los eventos adversos evitables son los más frecuentes en el ámbito sanitario y son un buen objetivo donde conseguir áreas de mejora que permitan conseguir niveles óptimos de seguridad del paciente y calidad asistencial.
- Los pacientes hospitalizados en UCI, con presencia previa de úlceras por presión, catéter venoso central o movilidad reducida se asociaron con el desarrollo de EA evitables, por lo que un manejo óptimo de estos pacientes reduciría el impacto de los EA.
Introducción
El Marco Conceptual para la Clasificación Internacional para la Seguridad del Paciente, publicado en 2009 por la Organización Mundial de la Salud (OMS), define los eventos adversos relacionados con la atención sanitaria (EA) como incidentes que ocurren durante la atención médica y dañan a un paciente, produciéndole una lesión, sufrimiento, discapacidad o muerte [Citación1 ]. Se encuentran entre los principales problemas de atención hospitalaria [Citación2 ], comprometiendo la calidad óptima de la atención y provocando un aumento innecesario de la mortalidad y los costes sanitarios [Citación3 ]. Los AA pueden ser la tercera causa principal de muerte en los Estados Unidos [Citación4 ]. Los EA son una de las áreas de mejora dentro del ámbito de la Seguridad del Paciente. Por su importancia, la realización de políticas encaminadas a combatir los AA y promover la cultura de seguridad son estrategias que permiten mitigar su impacto [Citación5 ].
El primer paso para conseguirlo es medir la frecuencia de EA para conocer la magnitud del problema. Con este fin, Brennan et al. Metodología de (Harvard Medical Practical Study [HMPS], 1991) [Citación6 ] es el más utilizado, replicado y validado, lo que permite una alta comparabilidad [Citación7 ] y generando un cuerpo de evidencia científica. Según los estudios realizados con esta metodología, la incidencia de EA oscila entre el 3,7 y el 37%, la mitad de ellos evitables.Citación8-13 ]. Trabajos posteriores han estimado una prevalencia del 11% [Citación13 ]. La alta frecuencia y el impacto de los AA impulsaron la publicación del libro To Err is Human [Citación14 ] informe en 2000 y el desarrollo de numerosos programas de prevención de errores médicos [Citación15 ,Citación 16 ].
Los EA evitables son particularmente significativos, ya que están asociados con la muerte del paciente al final de la hospitalización.Citación17 ]. La evitabilidad oscila entre el 30 y el 84% [Citación18 ] de AE, lo que significa que existe un potencial intrínseco para desarrollar medidas de mejora [Citación19 ,Citación20 ], y estudiar estos EA es un medio eficaz para mejorar la calidad de la atención.
Aunque se han realizado numerosos estudios centrados en los EA, falta evidencia de los factores de riesgo relacionados con los EA evitables. Además, muy pocos trabajos han analizado la relación entre los EA y la muerte del paciente. Bajo esta premisa, este estudio, que se incluyó en el Estudio de Incidentes de Seguridad del Paciente en Hospitales de la Comunidad de Madrid (ESHMAD) [Citación21 ,Citación22 ], surge con la intención de analizar de forma pionera los factores relacionados con EA evitables. Otros objetivos fueron medir la prevalencia de EA, su asociación con la muerte de los pacientes durante la hospitalización y el costo económico de los EA en un hospital de alta complejidad. Con ello se pretende mejorar el conocimiento de los EA y encontrar potenciales áreas de mejora en la Seguridad del Paciente.
Materiales y métodos
Diseño y selección de muestras.
Se trata de un estudio observacional, descriptivo, transversal. Se incluyeron todos los pacientes hospitalizados en un hospital de alta complejidad e identificados en un corte transversal dibujado al inicio de un día de atención en la segunda semana de mayo de 2019. Según la metodología, los pacientes debían ser hospitalizados durante la primera fase del estudio. Cada sala de hospitalización fue asignada a un revisor, de tal manera que debía realizar el corte transversal en uno de esos días de la semana. Se excluyeron los pacientes ingresados dentro de las 24 h previas o en el Servicio de Urgencias. El estudio se realizó de acuerdo con Brennan et al. metodología en el Estudio de Práctica Médica de Harvard (HMPS) [Citación6 ], en dos fases:
- Detección de AE con la Guía de detección de AE, basada en el Formulario de revisión de detección de Brennan et al. [Citación6 ,Citación23 ], modificado tras la ENEAS [Citación12 ,Citación24 ], IBEAS [Citación13 ], y EPIDEA [Citación25 ] estudios, y adaptado para la realización simultánea del Estudio de Prevalencia de infecciones nosocomiales en España (EPINE) [Citación26 ]. El Formulario de Revisión de Cribado también está validado con alta sensibilidad para el cribado de EA, con un valor predictivo negativo del 99,5% [Citación23 ]. Se recogieron variables epidemiológicas de todos los pacientes incluidos en la muestra. Esta fase fue realizada por trabajadores de la salud.
- Fase de verificación, clasificación y caracterización de EA aplicando la versión en español del Modular Review Form 2 (MRF2) [Citación12 ,Citación13 ,Citación24 ,Citación27 ]. Este es un formulario validado que se aplicó únicamente a aquellos seleccionados como positivos en la fase anterior y clasificados como EA (eventos calibrados) o falsos positivos (si no se detectaron EA potenciales o activos en el momento del estudio). Además, MRF2 permitió clasificar los EA y evaluar su impacto y evitabilidad. Profesionales sanitarios con formación específica realizaron una revisión por pares de todos los pacientes incluidos en esta fase. El grado de confiabilidad de esta herramienta estimado en estudios previos fue bueno (kappa = 0,61) [Citación6 ].
El estudio se realizó a partir de una muestra parcial de la base de datos del Estudio de Incidentes de Seguridad del Paciente en Hospitales de la Comunidad de Madrid (ESHMAD). El estudio ESHMAD quiso estimar la prevalencia de EA en 34 hospitales públicos de la Comunidad de Madrid [Citación21 ,Citación22 ]. La base de datos ESHMAD también se utilizó en otro trabajo, que se centró en cómo las intervenciones quirúrgicas podrían aumentar el riesgo de desarrollar un EA en los pacientes quirúrgicos de toda la muestra.Citación28 ].
Variables de estudio
Todas las variables se recopilaron en base a estudios previos realizados [Citación29 ], como edad, sexo del paciente, tipo de servicio de hospitalización (clasificado como especialidad médica, quirúrgica, unidad de cuidados intensivos [UCI], pediátrico y psiquiatría), presencia o ausencia de factores de riesgo intrínsecos (FRI) (insuficiencia renal, cardiovascular enfermedad pulmonar obstructiva crónica, inmunodeficiencia, neutropenia, cirrosis hepática, hipoalbuminemia, úlceras por presión, movilidad reducida, déficits sensoriales, obesidad y tabaquismo activo), presencia o ausencia de factores de riesgo extrínsecos (FER) (cirugía previa, catéter vascular periférico, catéter vascular central, intubación urinaria), motivo del alta, estancia previa al cribado y estancia total. También se calculó el índice de comorbilidad de Charlson para estimar el grado de comorbilidad antes del ingreso.Citación30 ].
Se registró el tipo de EA y se estudió el impacto en el paciente registrando el número de días de estancia y los tratamientos adicionales administrados como resultado. La gravedad de los EA se clasificó aplicando el Marco Conceptual para la Clasificación Internacional para la Seguridad del Paciente, publicado por la OMS en 2009.Citación1 ]: ‘leve’ para EA que no afectaron el tratamiento ni la duración de la hospitalización; «moderado», lo que lleva a un reingreso o días adicionales en el hospital y; «grave» si el paciente requirió más cirugía o contribuyó a una discapacidad permanente o la muerte.
También se analizó: (1) relación entre EA potencial y atención sanitaria y (2) grado de evitabilidad del EA. Se aplicó una escala validada y específica del MRF2 a ambos [Citación5 ,Citación23 ], (una escala de 1 a 6; siendo ‘1′ ‘relación/evidencia mínima’ y ‘6’ una ‘relación/evidencia casi segura’; los valores ≥4 se consideraron positivos).
Se estimó el coste asociado a los días adicionales de hospitalización derivados de los EA, tanto de forma global como desglosado según si los EA eran o no evitables. Para estos efectos, los costos atribuibles a los días adicionales de estadía de cada Unidad de Cuidado se calcularon utilizando los equivalentes monetarios proporcionados por el departamento de contabilidad del hospital para el año 2019. Se utilizó una equivalencia monetaria específica para cada Unidad de Cuidado.
análisis estadístico
En primer lugar se realizó un análisis descriptivo y bivariado por paciente. Para ello se utilizaron medidas centrales (media y mediana) y de dispersión (desviación estándar [s] y rango intercuartil [RI]) en las variables cuantitativas, y se estimaron proporciones para las variables cualitativas. Para el análisis bivariado con prueba de contraste de hipótesis: en variables cuantitativas se utilizó la t de Student o la U de Mann-Whitney después de evaluar su distribución normal; en variables cualitativas se utilizó la prueba de chi-cuadrado o de Fisher según fuera paramétrica o no paramétrica. Se consideraron estadísticamente significativos valores de p < 0,050.
En segundo lugar, se exploraron variables asociadas a la muerte de un paciente mediante un análisis de regresión logística multivariado predictivo. Después de explorar la asociación en un análisis bivariado, se utilizó una estrategia de modelado hacia atrás con un valor p de salida de 0,100. Para corregir el sobreoptimismo del modelo se utilizaron técnicas de remuestreo (Bootstrap) y se midió la bondad de ajuste con la prueba de Hosmer-Lemeshow. El índice de Charlson se mantuvo en el modelo porque se relacionaba con un mal pronóstico.Citación30 ].
Posteriormente se analizaron los registros con AE. Se realizó un análisis descriptivo y bivariado estratificando por evitación del EA. Se analizó el tipo de EA, tiempo de aparición del EA, gravedad, cuidados sanitarios directos derivados del EA y modificación de la estancia. El coste total de los EA se estimó a partir de los días de estancia sumados por unidad asistencial. Para el análisis bivariado con prueba de contraste de hipótesis: en variables cuantitativas se utilizó la prueba t de Student o U de Mann-Whitney después de evaluar su distribución normal; en variables cualitativas se utilizó la prueba de chi-cuadrado o de Fisher según fuera paramétrica o no paramétrica. Nuevamente, los valores de p < 0,050 se consideraron estadísticamente significativos.
Finalmente, se exploraron variables asociadas con registros de EA evitables mediante un análisis de regresión logística multivariado predictivo. En este modelo, se excluyeron los registros de EA no evitables para evitar posibles sesgos. Se utilizó una estrategia de modelado hacia atrás con un valor p de salida de 0,100. Para corregir el sobreoptimismo de los modelos se utilizaron técnicas de remuestreo ( Bootstrap ) y se midió la bondad de ajuste con la prueba de Hosmer-Lemeshow .
Para el análisis estadístico se utilizó el software STATA versión 16.Citación31 ].
Características de la muestra
Un total de 636 pacientes cumplieron los criterios de inclusión. La edad media fue 66,5 años y la edad mediana fue 70 años. No se encontraron diferencias relevantes en cuanto al sexo. El 66,3% de los ingresos fueron urgentes, y el área médica tuvo el mayor número de pacientes (46,4%). La estancia media y mediana previa a la selección fue de 12,5 y 5,0 días, respectivamente. Un 6,3% de los pacientes fallecieron durante el ingreso (tabla 1).
Factores asociados con EA
La mayor prevalencia de AA se produjo en la UCI (36,1%), seguida de los servicios quirúrgicos (11,6%), médicos (11,5%), pediatría (5,6%) y psiquiatría (0,0%; p <0,001). Al comparar a los pacientes con ≥ 1 EA versus aquellos sin EA se observó una mayor edad media (71,9 años, frente a 65,7; p = 0,021) y estancia previa (28,0 días, frente a 10,3; p < 0,001). Además, se detectó una mayor prevalencia de EA en los pacientes sometidos a cirugía (16,2% versus 10,1%; p = 0,025).
La prevalencia de EA aumentó con el número de IRF (2,3% para pacientes sin IRF; 10,2% para 1 IRF; 8,1% para 2 IRF; y 15,6% para ≥3 IRF; p = 0,014), con diferencias significativas para las úlceras por presión ( 39,4% versus 11,0%; p < 0,001), hipoalbuminemia (18,9% versus 9,5%; p < 0,001), movilidad reducida (18,4% versus 8,8%; p < 0,001), ACV (prevalencia 16,5% versus 7,5%; p < 0,001 ). ) y déficit sensorial (17,5% versus 11,0%; p = 0,040).
El aumento paulatino de los FER supuso un aumento en la prevalencia de EA (6,5% para pacientes sin FER; 10,9% para 1 FER; 21,1% para 2 FER; y 26,3% para ≥ 3 FER; p < 0,001), con diferencias significativas para la presencia de catéter urinario (20,9% versus 12,2%; p < 0,001), catéter venoso central (20,2% versus 10,9%; p = 0,008) y catéter venoso periférico (14,5% versus 8,7%; p = 0,039). En la Tabla S1 del Material complementario se proporciona información adicional sobre todos los IRF y ERF analizados .
Asociación entre muerte y EA
De los 636 pacientes, 40 fallecieron durante el ingreso. Como resultado, hubo una mayor prevalencia de EA (30,0% entre los pacientes fallecidos versus 11,2 en los no fallecidos; p < 0,001) (tabla 1).
Al ajustar por edad, sexo, índice de Charlson, tipo de ingreso y tipo de servicio, el ingreso urgente supuso un aumento del 17,1 en el riesgo de muerte (OR[IC95%]: 17,11[6,33 a 46,26] versus el ingreso programado), así como el La estancia en UCI (OR[IC95%]: 5,77[1,74 a 19,15], versus estancia en especialidad médica), ser hombre (OR[CI95%]: 2,16[1,01 a 4,64 versus mujer], la presencia de EA (OR[ IC95%]: 2,15[1,07 a 4,52], versus ausencia) y edad (OR[CI95%]: 1,04[1,01 a 1,07] por cada año de aumento) (Tabla 2).
La bondad de ajuste del modelo se evaluó con la prueba de Hosmer-Lemeshow, obteniendo un valor de p = 0,109, y no se observaron diferencias entre los hallazgos y lo esperado.
Impacto y evitabilidad de los EA
Se detectaron un total de 121 EA en los 79 pacientes. El tipo de EA más frecuente fueron las infecciones asociadas a la atención sanitaria (IACS; 44,6%), las complicaciones de un procedimiento (24,8%) y las complicaciones de la atención (19,8%). El 55,4% de los AA se produjeron durante la atención en planta, el 61,1% fueron moderados o graves y el 99,2% afectaron a cuidados sanitarios posteriores. Además, el 59,5% de los EA alargaron la estancia hospitalaria o provocaron el reingreso, sumando un total de 2.001 días de hospitalización y 206 días de estancia en UCI (17,3 y 1,7 días de media, respectivamente). El coste económico directo total de la ampliación de estancia por EA fue de 909.716,8 € y 12.461,9 € por paciente con EA.
La evitabilidad se evaluó en 117 EA; 83 fueron evitables (70,9%). Los tipos de EA evitables más frecuentes fueron las IAAS (42,2% del total de EA evitables), seguidos de las complicaciones de la atención (28,9%) y las complicaciones de un procedimiento (16,9%). Los 24 EA (100,0%) producidos por complicaciones asistenciales se consideraron evitables. El 49,4% de los EA evitables tuvieron un impacto moderado-grave (comparado con el 85,3% de los no evitables; p < 0,001) y el 47,0% prolongaron la estancia hospitalaria o el reingreso (comparado con el 85,3% de los no evitables; p < 0,001). El número total de días de hospitalización y estancia en UCI causados por EA evitables fue de 1.183 y 151 días, respectivamente. Los costes económicos directos de los EA evitables y no evitables fueron de 581.643,0 € y 328.083,8 €, respectivamente
El ajuste de los factores de riesgo asociados a los registros con EA evitables en un modelo multivariado reveló una asociación para su desarrollo con la presencia previa de úlceras por presión (OR[IC95%]: 2,77 [1,39 a 5,51]), con el ingreso a UCI (OR[IC95%] : 2,75 [1,07 a 7,06]), en comparación con el ingreso a la especialidad médica, el catéter venoso central (OR[IC95%]: 2,58 [1,33 a 5,00]) y la movilidad reducida (OR[IC95%]: 2,24 [1,35 a 3,71] ), en contraposición a su ausencia. Además, el modelo mostró bondad de ajuste óptima (Prueba de Hosmer-Lemeshow: p = 0,434) (Tabla 4).
Discusión
Se detectó una prevalencia de EA del 12,4%, siendo las más frecuentes las IAAS (44,6%). Aproximadamente la mitad tuvo consecuencias moderadas-graves para los pacientes, y el 59,5% supuso una estancia hospitalaria prolongada, con 2.093 días adicionales de hospitalización y un coste asociado de 909.716,8 €. Además, el 99,2% de los EA requirieron atención sanitaria adicional. El aumento gradual de IRF y ERF resultó en un aumento dosis-respuesta en la prevalencia de EA, asociados con enfermedades cardiovasculares, hipoalbuminemia, movilidad reducida y úlceras por presión en IRF y catéter urinario, catéter venoso periférico y catéter venoso central en ERF. El 30% de los pacientes fallecidos tuvieron EA y la evitabilidad global fue del 70,9%.
En primer lugar, interesa el diseño metodológico para dar contexto. Como parte de la medición de EA, Brennan et al. El estudio realizado en Nueva York, Estados Unidos, en 1991 marcó el inicio del desarrollo de estudios utilizando la metodología HMPS, permitiendo la comparabilidad de los resultados [Citación6 ]. Este estudio y los realizados posteriormente por Thomas et al. en Utah y Colorado en 1992 [Citación8 ], Wilson et al. en Australia en 1995 [Citación9 ] y Vicente et al. en el Reino Unido en 2001 [Citación10 ] evaluó el impacto de los errores médicos y los EA a partir de diseños longitudinales. Si bien establece relaciones de causalidad e identifica un mayor número de EA, esta metodología consume más recursos y dificulta la evaluación de tendencias en el tiempo. Adaptando la metodología HMPS [Citación6 ] a un diseño transversal permite una vigilancia eficiente de los EA hospitalarios. Identificar EA más largos a partir de una revisión más breve de la EMR y permitir comparar los resultados del Hospital en cortes transversales realizados en diferentes momentos [Citación32 ,Citación33 ].
La frecuencia estimada de AA en otros estudios oscila entre el 3% de Brennan et al. [Citación6 ] y Thomas et al. [Citación8 ] – que sólo analizaron los episodios para encontrar un EA por paciente – al 34,0% de Larsen et al. en UCI pediátricas en 2007 [Citación34 ]. Posteriormente, en España, en 2005, el estudio ENEAS detectó una incidencia de EA del 9,3% y fue el primero en analizar el total de EA por episodio.Citación12 ]. En un metaanálisis realizado por Schwendimann et al. en 2018 [Citación35 ], la frecuencia de EA fue del 10,0%, y el tipo de EA más frecuente fueron las complicaciones de un procedimiento, seguido de los efectos adversos de los medicamentos y las IAAS. Esta diferencia en los tipos de EA más frecuentes detectados en nuestro estudio se explica por dos motivos. Por un lado, existe una falta de consenso en la clasificación de los tipos de EA. En este estudio hemos utilizado el criterio establecido por el estudio EPINE, que pretende ser sensible en su detección [Citación26 ]. La segunda razón es la metodología transversal. Las IAAS tienden a prolongar la estancia hospitalaria en comparación con otros EA, por lo que su proporción en un área transversal posiblemente esté sobreestimada. Sin embargo, esto no tiene ningún impacto en el estudio.
En nuestro estudio, una prevalencia de AA del 12,4% es un valor intermedio para hospitales de alta complejidad. Debe contextualizarse con otros estudios de diseño transversal, como el IBEAS, realizado en 2009 en 58 hospitales de media y alta complejidad en Argentina, Colombia, Costa Rica, México y Perú [Citación13 ]. Este estudio mostró una prevalencia del 10,5% y casi del 12,0% en hospitales de alta complejidad. Las IAAS también fueron el tipo de EA más frecuente (37,1%), y más del 60,0% tuvieron un impacto moderado-grave en el paciente. Se observó una menor frecuencia de EA entre los pacientes pediátricos, lo que coincide con los hallazgos de Requena et al. en 2011 [Citación36 ]. Los pacientes que llevaban más tiempo en el hospital cuando fueron examinados tenían una mayor prevalencia de EA, lo que podría deberse a que los EA prolongaban la estancia hospitalaria en el 50% de los casos. Esta proporción de AA que prolongaron la estancia hospitalaria es consistente con los hallazgos de Sousa et al. en 2018 [Citación37 ].
Un 15,2% de los pacientes con EA fallecieron durante su estancia hospitalaria. Esta relación fue estudiada originalmente por Brennan et al. descriptivamente, con el 13,6% de los EA asociados con la muerte del paciente [Citación6 ]. En 2004, Baker et al. en Canadá encontró 15,9% [Citación11 ]. Estudios más recientes, como el de Tartaglia et al. en Italia en 2012 [Citación38 ], y Sousa et al. en Portugal, en 2014 [Citación39 ], encontraron 10,6% y 10,8%, respectivamente. Estas cifras son ligeramente inferiores a las de nuestro estudio, aunque longitudinales.
Por otro lado, el diseño transversal tiende a sobrerrepresentar los EA con consecuencias más graves para el paciente, sobreestimando así la proporción de EA asociados con la muerte.Citación33 ]. En el estudio IBEAS, el 5,7% de los EA se asociaron con la muerte, pero la muestra es de comparabilidad limitada, ya que se trata de una población más joven (edad media de 45 años frente a 70 años en este estudio).Citación13 ]. Este estudio estimó una medida ajustada de asociación sobre cuánto aumenta el riesgo de morir por EA. Este valor fue más del doble (OR[IC95%]: 2,15[1,07 a 4,52]) ajustado por edad, sexo, tipo de ingreso, Índice de Charlson y tipo de servicio, siendo la asociación congruente con lo encontrado en el estudio de Martins et al. en Brasil, en 2011, que estimó un OR de más de 9 [Citación17 ].
Un total de 70,9% de los EA identificados fueron evitables. El valor de evitabilidad fue mayor que el observado por Lessing et al. y Panigioti et al. en sus metaanálisis de 2010 y 2019, respectivamente (50,0%, independientemente del tipo de área asistencial), con un impacto similar en el paciente (la mitad de los EA con impacto moderado-grave) [Citación18 ,Citación40 ]. Además, se ha encontrado que el 100% de los AA relacionados con complicaciones de la atención fueron clasificados como evitables. Estos datos son variables en la literatura científica, pero la tendencia es consistente con este resultado.
El metaanálisis de Panigioti et al. encontró que los efectos adversos de los medicamentos (25%) y las complicaciones en la atención (24%) eran los más evitables [Citación18 ]. y un estudio de D’amour et al. en Canadá en 2014 se estimó que la atención inadecuada era responsable del 76,8% de los EA, que eran, por tanto, los más evitables [Citación41 ]. Las IAAS fueron clasificadas como evitables en un 66%, algo más que el 60% encontrado por Corrales-Fernández et al. en 2011 [Citación42 ].
En cuanto a los días de hospitalización, en este estudio los EA evitables provocaron más días de estancia adicional que los inevitables (1.203 días adicionales de estancia, frente a 819 días de EA inevitables), lo que se tradujo en mayores costes económicos directos asociados (581.643,0 €, frente a 328.083,8 €). , respectivamente). Si se extrapola esta estimación a los 70 hospitales que hay en España con más de 500 camas [43 ], los EA evitables que sufren los pacientes hospitalizados derivados de un corte transversal supondrían unos costes extra de 40,7 millones de euros.
Un comentario en “Eventos adversos: un problema hospitalario costoso y evitable”