Resumen
Objetivo
Caracterizar el rendimiento de los triggers utilizados en la detección de eventos adversos (EA) de pacientes adultos hospitalizados y definir un panel de triggers simplificado suficientemente sensible y específico, para la detección de EA.
Método
Estudio transversal de altas de pacientes de un servicio de medicina interna para la detección de EA mediante revisión sistemática de la historia clínica y la identificación de 41 triggers (evento clínico relacionado frecuentemente con EA), determinando si hubo EA según el contexto en que apareció el trigger. Una vez identificado el EA, se procedió a la caracterización de los triggers que lo detectaron. Se aplicó regresión logística para la selección de los triggers con mayor capacidad de detección de EA.
Resultados
Se revisaron 291 historias clínicas y se detectaron 562 triggers en 103 pacientes, de los cuales 163 estuvieron implicados en la detección de un EA. Los triggers que detectaron más EA fueron «A.1. Úlcera por presión» (9,82%), «B.5. Laxante o enema» (8,59%), «A.8. Agitación» (8,59%), «A.9. Sobresedación» (7,98%), «A.7. Hemorragia» (6,75%) y «B.4. Antipsicótico» (6,75%). Se obtuvo un modelo simplificado de triggers que incluyó la variable «Número de fármacos» y los triggers «Sobresedación», «Sondaje», «Reingreso en 30 días», «Laxante o enema» y «Cese brusco de la medicación». Este modelo obtuvo una probabilidad del 81% de clasificar correctamente las historias con EA y sin EA (p <0,001; intervalo de confianza del 95%: 0,763-0,871).
Conclusiones
Un número elevado de triggers estuvieron asociados a EA. El modelo resumido permite detectar una gran cantidad de EA con un mínimo de elementos.
Óscar Guzmán Ruiza,, , Juan José Pérez Lázarob, Pedro Ruiz Lópezc
a Servicio de Medicina Interna, Sección de Geriatría, Centre Hospitalier EpiCURA, Baudour, Belgique
b Escuela Andaluza de Salud Pública, Granada, España
c Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España
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