Redução de erros cometidos por médicos de emergência na interpretação de radiografias: estudo longitudinal

OBJETIVOS: Reduzir erros na interpretação de radiografias em um departamento de emergência. DESENHO: Estudo longitudinal. LOCAL: Departamento de emergência hospitalar. INTERVENÇÕES: Todos os funcionários revisaram todas as discrepâncias clinicamente significativas em reuniões mensais. Um arquivo de erros clinicamente significativos foi criado; o arquivo foi utilizado para ensino. Posteriormente, uma equipe redesenhou o processo. Um sistema foi desenvolvido para interpretar radiografias que seria seguido independentemente do dia da semana ou hora do dia. Todas as radiografias padrão foram levadas diretamente ao médico de emergência para interpretação imediata. Os radiologistas revisaram os filmes dentro de 12 horas como medida de controle de qualidade, e se uma interpretação errônea significativa fosse encontrada, os pacientes eram convidados a retornar. PRINCIPAIS MEDIDAS DE RESULTADO: Redução no número de erros clinicamente significativos (como fraturas não detectadas ou corpos estranhos) em radiografias lidas no departamento de emergência. Dados sobre a taxa de erro para radiologistas e o efeito do procedimento de convocação não estavam disponíveis, então a modelagem de confiabilidade foi usada para avaliar o efeito desses sobre a segurança geral. RESULTADOS: Após as melhorias iniciais, a taxa de erros falso negativo caiu de 3% (intervalo de confiança de 95% de 2,8% a 3,2%) para 1,2% (1,03% a 1,37%). Após o redesenho dos processos, caiu ainda mais para 0,3% (0,26% a 0,34%). A modelagem de confiabilidade mostrou que o número de potenciais efeitos adversos por 1000 casos caiu de 19 antes das melhorias para 3 depois, e efeitos adversos não mitigados caíram de 2,2/1000 antes para 0,16/1000 depois, assumindo 95% de sucesso em convocar os pacientes de volta. CONCLUSÃO: Sistemas de interpretação de radiografia que otimizam as habilidades de todos os clínicos envolvidos e contêm processos confiáveis para mitigar erros podem reduzir substancialmente as taxas de erro.