MUDr. David Marx Spojená akredita ní komise R 3. LF UK Praha

MIMO ÁDNÉ UDÁLOSTI P I POSKYTOVÁNÍ ZDRAVOTNÍ PÉ E MUDr. David Marx Spojená akredita ní komise R 3. LF UK Praha Úvod Každý komplikovaný systém lidské innosti v sob obsahuje vysokou míru rizika selhání jednotlivých krok - nap íklad ve strojírenském pr myslu se vychází z hypotézy, že lidé chybují asto a že p í ina konkrétní chyby leží mnohdy mimo konkrétního jedince. P i projektování výrobních systém a pracovních postup vycházejí projektanti z p edpokladu, že cokoli se m že pokazit a obvykle se též pokazí. Jejich role je tedy proaktivní - projekt zpracují tak, aby pro pracovníka bylo velmi obtížné u init chybný úkon. Strojírenské systémy kompenzují nedokonalost lidské innosti a dosahují tak pomocí zp tných vazeb a nadbyte ných opat ení vysokého stupn spolehlivosti. Tyto systémy považují i jednoprocentní chybovost za p íliš vysokou - d raz p i minimalizaci chyb je kladen na systém innosti, nikoliv na jednotlivce. Provedené studie Nejrozsáhlejší dosud provedené studie prob hly v USA (celkem t i) a v Austrálii (jedna). I když jsou zatíženy adou metodických slabin, p i t chto studiích byly prostudovány tisíce náhodn vybraných chorobopis hospitalizovaných pacient z rozsáhlých geografických oblastí a lze na jejich základ nejsnáze formulovat odhady výskytu poškození pacient v pr b hu hospitalizace. Z t chto studií rovn ž vyplývá, k jakým typ m poškození dochází nej ast ji a které by se tudíž m ly stát p edm tem dalšího výzkumu i praktických opat ení v oblasti kontinuálního zvyšování kvality a managementu rizika. Kalifornská studie The California Medical Insurance Feasibility Study V Kalifornské studii (CMIFS) bylo náhodn vybráno k expertnímu posouzení pr b hu hospitalizace 20 864 uzav ených chorobopis pacient hospitalizovaných v tomto stát v roce 1974. V nich auto i nalezli 4,65 % pacient, u nichž nastala potenciáln odvratitelná událost, kterou studie definuje jako událost zp sobenou postupem p i poskytování zdravotní pé e, která vedla k poškození pacienta nebo k prodloužení hospitalizace. Jedná se o první doloženou popula ní studii, jejíž metodika byla použita i dalšími níže uvedenými studiemi. 33

Harvardská studie The Harvard Medical Practice Study V Harvardské studii (HMPS) bylo posouzeno 30 121 náhodn vybraných chorobopis pacient hospitalizovaných b hem roku 1984 v 51 náhodn vybraných akutních zdravotnických za ízení (s vylou ením psychiatrických odd lení) ve stát New York. Cílem studie bylo lépe popsat epidemiologii poškození pacient ve zdravotnických za ízeních a využít výsledk k reform systému vy izování stížností na odborné postupy léka. Z tohoto d vodu se auto i této studie zam ili na taková poškození pacient, která by mohla zavdat p í inu ke stížnosti i soudnímu sporu. Tato studie nebyla zam ena na sledování mimo ádných událostí, které pacienty nepoškodily nebo na události, které jim zp sobily jen minimální nepohodlí. Mimo ádnou událost auto i této studie definovali jako poškození zp sobené zp sobem poskytování zdravotní pé e (nikoli pr b hem onemocn ní), které vedlo k poškození pacienta, k prodloužení hospitalizace i k ob ma t mto skute nostem. Studie zjistila, že mimo ádné události vznikly ve 3,7 % hospitalizací a z nich bylo 27,6 % zp sobeno nedbalostí zdravotnických pracovník. Mimo ádné události v operativních oborech tvo ily 47,7 %, z nich bylo zp sobeno nedbalostí personálu 17 % (nedbalost auto i studie definují jako pé i, jejíž kvalita je nižší, než je odbornou ve ejností v dané oblasti stanoveno). Nej ast jší neoperativní mimo ádnou událostí byly nežádoucí ú inky lék, dále pak diagnostická pochybení, lé ebná pochybení, komplikace výkon a další. U neoperativních mimo ádných událostí byla ve 37,2 % dokumentována nedbalost personálu. Z hlediska místa vzniku mimo ádné události je na prvém míst opera ní sál, dále pak pokoje pacient, prostory akutního p íjmu, porodní sál a jednotky intenzivní pé e. Ze zjišt ných mimo ádných událostí jich 6,5 % vedlo k trvalé invalidit a 13,6 % k úmrtí pacienta. Auto i Harvardské studie pozd ji provedli novou analýzu svých dat ješt z hlediska preventability - tedy možnosti zamezit vzniku mimo ádné události p ed tím, než nastala. Na základ jejich analýzy bylo 69,6 % mimo ádných události preventabilních. K nej ast jším preventabilním mimo ádným událostech dle autor dochází v prostorách akutního p íjmu (93,3 %), dále následuje porodní sál (78,7 %), jednotky intenzivní pé e (70,3 %) a opera ní sál (71,4 %). Studie kvality v australské zdravotní pé i The Quality in Australian Healthcare Study Auto i této studie použili stejnou metodiku jako ve studii HPMS. Cílem této studie bylo stanovit míru preventability mimo ádných událostí. V rámci studie bylo posuzováno 14 179 náhodn vybraných chorobopis pacient hospitalizovaných v roce 1992 v 8 náhodn vybraných nemocnicích regionu Jižní Austrálie a ve 23 náhodn vybraných nemocnicích regionu Nový Jižní Wales. Auto i s použitím metodiky HPMS zjistili, že k mimo ádným událostem dochází v 16,6 % hospitalizací, p itom 51 % mimo ádných událostí bylo ozna eno jako preventabilní. 34

Z hlediska typu mimo ádné události šlo podobn jako v HPMS nejvíce o události spojené s operativní lé bou (50,3 %), dále o diagnostická pochybení (13,6 %), terapeutická pochybení (12,0 %) a o nežádoucí ú inky lék (10,8 %). Ve 13,7 % vedly mimo ádné události k invalidit pacienta a ve 4,9 % k jeho úmrtí. Auto i dále zjistili, že 34,6 % mimo ádných událostí bylo zp sobeno vadným technickým postupem zdravotník, 15,8 % nedostate nou reakcí na dostupné informace (nap íklad laboratorní výsledky i monitorované funkce pacienta), 11,8 % neprovedením diagnostického výkonu a 10,9 % nedostate nou bezprost ední pé í o pacienta. Studie Utah - Colorado Utah and Colorado Medical Practice Study Studii Utah - Colorado (UCMPS) realizovali titíž auto i jako HPMS s použitím stejné metodiky. V rámci studie bylo posouzeno 14 052 náhodn vybraných uzav ených chorobopis pacient hospitalizovaných v roce 1992 v náhodn vybraných nemocnicích ve státech Utah a Colorado (USA). Studie prokázala, že u 2,9 % hospitalizovaných dochází k mimo ádným událostem, p ibližn 30 % mimo ádných událostí je zp sobeno nedbalostí a p ibližn 50 % mimo ádných událostí je preventabilních. V 8,4 % mimo ádných událostí dochází k invalidit pacienta a v 6,6 % k úmrtí. Mimo ádné události p i operativní pé i tvo ily 44,9 %, nežádoucí ú inky lék se objevily v 19,3 %. V tšina mimo ádných událostí se odehrála na opera ních sálech. K nedbalostním mimo ádným událostem došlo nej ast ji v prostorách akutního p íjmu (94 % mimo ádných událostí zp sobených léka i akutního p íjmu bylo klasifikováno jako nedbalostní), na jednotkách intenzivní pé e i na pokojích pacient na standardních odd leních. Auto i studie v novali pozornost i ekonomickým dopad m mimo ádných událostí (jednak p ímým náklad m spojeným s poskytováním zdravotní pé e a jednak nep ímým náklad m - nižší ekonomická produktivita domácností, náklady na nemocenské dávky). Celkové náklady mimo ádných událostí v cenách roku 1996 byly 37,2 miliard $ (t.j. 4,8 % výdaj na zdravotní pé i per capitam v p íslušných státech) a náklady na preventabilní mimo ádné události byly 20,7 miliard US$. Management rizika V ad zdravotnických za ízení se oblast managementu rizika vytvá eného lidským faktorem zam ila na snahu p edejít opakování konkrétních chyb a porušování p edpis ke kterým došlo v konkrétních situacích na pracovišti. Obvyklá reakce na takovou situaci je vytvo it vnit ní normu, která zakazuje postupy, které vedly k poškození pacienta, zavád t technologická opat ení, která zabrání ur itým postup m, trestat pracovníky s cílem vychovat je k v tší pe livosti, p ípadn zavést vyšší míru automatizace inností. Tento postup lze nazvat antizam stnanecký a má adu problém : 35

1) Lidé se obvykle nesnaží d lat chyby. Je tudíž obtížné aby ostatní ídili n co, co sami pracovníci nemohou ovládat. 2) Psychologické prekurzory chyb (nepozornost, p epracování, zapomn tlivost, únava, stres) se v et zci vedoucím ke vzniku chyby dají ovládat nejmén ze všech. 3) K nešt stí dojde málokdy v d sledku jediného rizikového úkonu. Obvyklá je sou innost ady faktor : osobních, situa ních, organiza ních i faktor vyplývajících z daného úkonu. Z toho vyplývají dva záv ry: jednak je pravd podobné, že prostý fakt, že se konkrétní postup, který hrál roli v p edešlé nehod, objeví znovu, nemusí v nep ítomnosti dalších rizikových faktor znamenat, že se nehoda bude opakovat. Dále je pravd podobné, že trvají-li ony další rizikové faktory, mohou v kombinaci s nimi vést k nehod jiné postupy (které zatím pokládáme za bezpe né). 4) Výše uvedená opat ení mohou vést k falešnému pocitu bezpe í, který vytvo í zdání, že opat ení byla ú inná. Po ase se objeví jiný typ selhání, který se op t napraví izolovaným postupem, namísto systémové nápravy skryté systémové p í iny. 5) Zvýšená míra automatizace nenapravuje problém zp sobený lidským faktorem - dochází jen ke zm n projev tohoto problému. Cílem ú inného managementu rizika je p edevším zlepšení výkonu pracovník na všech úrovních ízení celého systému, nikoli minimalizace výskytu konkrétních chyb i porušování pravidel. Provedené výzkumy mimo ádných událostí a chyb p i poskytování zdravotní pé e jsou pozoruhodné jak z hlediska své rozmanitosti, tak z hlediska zna né podobnosti. Tímto problémem se zabývali sociologové, psychologové, léka i, epidemiologové, právníci, statistici, zdravotní sestry i mnozí další. Chyby i mimo ádné události se objevují p i poskytování všech druh a forem zdravotní pé e ve všech typech zdravotnických za ízení. Z tohoto d vodu není p ekvapivé široké spektrum provedených studií používajících odlišnou metodologii a p inášejících široké spektrum výsledk. Všechny provedené studie mají jedno spole né - chyby a mimo ádné události jsou astým a významným problémem ve všech typech za ízení, kde byly sledovány. Rozdíly v použité metodice i v použitých definicích a termínech pon kud znesnad ují studium publikované literatury týkající se chyb a mimo ádných událostí p i poskytování zdravotní pé e i p ímé komparace mezi jednotlivými studiemi, a to dokonce i mezi t mi, které uvád jí, že používají stejnou metodiku. Toto omezení je významné vzhledem k tomu, že v praxi se stále ast ji výskyt mimo ádných událostí p i poskytování zdravotní pé e používá jako jeden z indikátor kvality p i vzájemném srovnávání zdravotnických za ízení. 36

Z obecného hlediska lze pojmy používané k popisu chyb a mimo ádných událostí ve zdravotnictví rozd lit do dvou skupin. V medicínské literatu e pojem chyba obvykle ozna uje odchylku v procesu poskytování zdravotní pé e, která m že ale nemusí vést k poškození pacienta. Termínem mimo ádná událost se obvykle ozna uje výsledek poskytování zdravotní pé e, který neodpovídá o ekáváním a m že, ale nemusí být d sledkem odborného pochybení. Asi nejširší a nejpropracovan jší definici chyby podává James Reason - ozna uje ji jako situaci, kdy plánovaný sled mentálních nebo fyzických krok nevede k dosažení stanoveného cíle. Tuto definici používá také studie Institute of Medicine. Sledování mimo ádných událostí Literatura uvádí dva zásadní p ístupy ke sledování mimo ádných událostí p i poskytování zdravotní pé e (Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organisations, 1998) - systémy aktivní i pasivní surveillance. P i aktivní surveillance se posuzují všechny p ípady spl ující daná kritéria v p íslušném asovém období. Jedná se o postup asov i ekonomicky náro ný a v b žné medicínské praxi prakticky neproveditelný. P íkladem aktivní surveillance jsou následující t i metody: Screeningová metoda - systematické sledování r zných zdroj dat se zam ením na výskyt nežádoucích jev (p íkladem m že být screening n kterých typ nozokomiálních nákaz). Tato metoda obvykle vyžaduje dv roviny kontroly dat k ur ení toho, zda k nežádoucímu jevu v bec došlo a zda existuje souvislost mezi ním a poskytovanou zdravotní pé í. Metoda externího pozorování v tomto p ípad sleduje vyškolený pozorovatel celý proces poskytování zdravotní pé e. Hlavní výhodou této metody je p esn jší m ení. Na druhé stran se jedná o metodu nevhodnou k záchytu vzácn jších mimo ádných událostí, protože je velmi náro ná z hlediska asového. Ve studii Barkera a Allana se uvádí významný rozdíl mezi ro ním po tem mimo ádných událostí p i podávání lé iv hlášených pasivním hlášením (36) a extrapolovaným po tem t chto událostí stanoveným na základ dvoutýdenního externího pozorování (51 200). Pasivní surveillance není systematickým sb rem dat. Léka i a ostatní pracovníci zdravotnického za ízení mají v takových systémech povinnost hlásit mimo ádné události, které zp sobili oni sami i ostatní zam stnanci i události jejichž etiologie není známá. Systém pasivní surveillance je sou ástí n kterých systém externí kontroly kvality (nap. akreditace Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organistations v USA) a nov ji i národních zdravotnických systém (Austrálie, V. Británie). 37

Na základ zahrani ních zkušeností i popsané studie a v souvislosti s citovanými stanovisky doporu ujeme v eských zdravotnických za ízeních podporovat systematické sledování mimo ádných událostí p i poskytování zdravotní pé e a to minimáln v následujícím rozsahu: A) Oblast organizace pé e o pacienty 1) Problém s identifikací pacienta (zám na pacienta, orgánu i místa výkonu) 2) Problém s odebíráním informovaného souhlasu (odmítnutí souhlasu) B) Oblast pé e o pacienty 1) Sebepoškození nebo dokonaná sebevražda pacienta 2) Pády pacient b hem hospitalizace 3) Pochybení p i podání lék 4) Nežádoucí ú inky lék 5) Pochybení p i podání krve a krevních derivát 6) Komplikace operativního výkonu (v etn úmrtí pacienta p i výkonu) 7) Komplikace jiného výkonu b hem hospitalizace (v etn úmrtí pacienta p i výkonu) 8) Neo ekávané úmrtí pacienta b hem hospitalizace C) Oblast bezpe í nemocni ního prost edí 1) Napadení pacienta i zam stnance 2) Selhání zdravotnických technologií Každá nemocnice nad rámec výše uvedených typ mimo ádných událostí ur í další v závislosti na druhu a form poskytované pé e i na místních podmínkách. K zajišt ní výše uvedeného sledování doporu ujeme pro zdravotnická za ízení vypracovat vnit ní p edpis, který bude obsahovat definice jednotlivých hlášených mimo ádných událostí, popis zp sobu hlášení i analýzy dat. Sou ástí hlášení by krom dokonaných mimo ádných událostí m ly být i mimo ádné události nedokonané (tzv. near-miss ). Postup p i sb ru dat Povinnost hlásit mimo ádnou událost by m l mít každý pracovník daného zdravotnického za ízení (a to v etn pracovník dodavatelských institucí zajiš ujících pro za ízení n které služby). Formu hlášení nelze pochopiteln p edepsat, výhodn jší je ale nepochybn elektronická, a to za použití formulá e kombinujícího povinné položky (datum a as události, identifikace pacienta, jeho v k a pohlaví, identifikace osob, které byly události p ítomné, místo, kde k události došlo) s použitím volného textu ur eného k popisu mimo ádné události p ípadn k návrhu preventivních opat ení. 38

Nemocnice ur í osobu i pracovišt zbývající se sb rem a koordinací analýzy hlášení mimo ádných událostí. V zájmu zajišt ní d v rnosti sledovaných informací není vhodné, aby se jednalo o osoby i pracovišt bezprost edn se podílející na pé i o pacienty. D v rnost hlášení Aby byly vytvo eny podmínky motivující k hlášení mimo ádných událostí, m lo by zdravotnické za ízení zajistit d v rnost informací o osob podávající hlášení. Toho lze dosáhnout p i použití papírového formulá e okamžitým odd lením ásti obsahující identifikaci po doru ení na vyhodnocující pracovišt a následným zpracováváním mimo ádné události pod p id leným kódem. Tam, kde se používá elektronická forma hlášení je identifikaci odesílající osoby nahradit kódem p ímo v systému. Zavedený systém by m l umož ovat anonymní podání hlášení. Analýza hlášení V rámci provád né analýzy by m ly být mimo ádné události klasifikovány podle výše uvedené mezinárodní taxonomie, nebo podle vlastního skórovacího systému ur enému k vyjád ení výstupu mimo ádné události. Literatura 1. Classen DC, Pestotnik SL, Evans RS, Lloyd JF, Burke JP. Adverse drug events in hospitalized patients. Excess lenght of stay, extra costs and attributable mortality. JAMA 1997; 277:301-6 2. Copper JB, Newbower RS, Kitz RJ. An analysis of major errors and equipment failures in anaestesia management considerations for preventions and detection. Anaestesiology 1984; 60, s. 34-42 3. Copper JB, Newbower RS, Long CD, McPeek B. Preventable anaestesia mishaps: a study of human factors, Anaestesiology 1978; 49:399-406. 4. Farmer RG, Marx D, Roithová Z. Preliminary Report of Data Collection in Hospital Quality Assurance Programs A Project of the Association of Hospitals of the Czech Republic. International Journal for Quality in Health Care 1996; 8(6):577-82. 5. Flannagan JC. The critical incident technique. Psychological Bull 1954; 51:327-358. 6.Gawande AA, Thomas EJ, Zinner MJ, Brennan TJ. The incidence and nature of surgical events Colorado and Utah in 1992. Surgery 1999; 126:66-75. 7. Hollbagel E. Reliability of cognition: foundations of human reliability analysis. London: Academic Press, 1993, s. 35-68. 8. Chang A, Schyve PM, Croteau RJ, O Leary DS, Loeb JM. The Patient Safety event taxonomy: a standardized terminology and classification schema for near misses and adverse events. Int J Qual Health care 2005; 17:95-105. 9. Joint Commission International: Mezinárodní akredita ní standardy pro nemocnice. Praha: Grada Publishing, 2002, s. 6-271. 39

10. Joint Commission on Accreditation of Healthcare Organisations: Sentinel Events: Evaluating Cause and Planning Improvement. JCAHO, Oakbrook Terrace, 1998, s. 145. 11. Kohn LT, Corrigan JM, Donaldson MS. To err is human. Washington DC: National Academy Press, 1999. 12. Leape LL, Lawthers AG, Brennan TA, Johnson WG. Preventing medical injury. Qual Rev Bull 1993; 19: 144-149. Dušan urina Asistent hygieny a epidemiológie Ponuka služieb: Kontrola ú innosti steriliza ních prístrojov bioindikátormi Meranie prúdenia vzduchu s fotodokumentáciou v zariadeniach so vzduchotechnikou mimo prevádzky vzduchotechnického zariadenia a zaznamenaním jeho mikrobiologického zne istenia Tel./Fax: 02/ 43338924 Mobil: 0915 950 095 40