Prevención de una administración errónea mediante el uso de un sistema de aprendizaje de incidentes intradepartamental

PROPÓSITO: Se presentan una serie de ejemplos en los cuales se previnieron errores potenciales en la entrega de terapia de radiación a través del uso de aprendizaje de incidentes. Estos ejemplos subrayan el valor de reportar incidentes cercanos a un desastre. MÉTODOS: Usando un sistema de aprendizaje de incidentes departamental, se anotaron ocho incidentes durante un período de dos años en los que los campos se trataron "fuera de secuencia", es decir, se trataron campos de una fase de refuerzo, mientras el paciente todavía estaba en la fase inicial del tratamiento. Como resultado, se instituyó una política de prevención de errores en la que los campos de tratamiento de radiación son "ocultos" dentro del sistema de información oncológica (OIS) cuando no están en uso actual. De esta manera, los campos solo están disponibles para ser tratados en la secuencia prevista y, lo que es importante, los campos antiguos no pueden ser activados en la consola de control del acelerador lineal. RESULTADOS: No se han reportado tratamientos fuera de secuencia en más de dos años desde el cambio de política. Además, al menos tres incidentes cercanos a un desastre fueron detectados y corregidos como resultado del cambio de política. En los primeros dos, la política funcionó como se pretendía para prevenir directamente un error en la programación de campos. En el tercer incidente cercano, la política funcionó "fuera de objetivo" para prevenir un tipo de escenario de error que no estaba destinado a prevenir directamente. En este incidente, se programó una radiografía digitalmente reconstruida incorrecta (DRR) en el OIS para un paciente que recibía tratamiento para cáncer de pulmón. La DRR incorrecta tenía un isocentro que estaba desviado aproximadamente dos centímetros. El error fue el resultado de programar un campo de un plan antiguo en lugar del plan nuevo previsto. Como resultado de la política descrita anteriormente, el campo de la DRR no pudo ser activado para el tratamiento y el error fue descubierto y corregido. Otras barreras de control de calidad en su lugar habrían tenido pocas probabilidades de detectar este error. CONCLUSIONES: En estos ejemplos, se adoptó una política basada en el aprendizaje de incidentes, que previno varios errores, al menos uno de los cuales fue potencialmente grave. Estos ejemplos subrayan la necesidad de un proceso de aprendizaje de incidentes riguroso y sistemático dentro de cada clínica. Las experiencias reportadas en esta nota técnica demuestran el valor del reporte de incidentes cercanos a un desastre para mejorar la seguridad del paciente.