Detection of adverse events in surgical patients using the Trigger Tool approach F A Griffin, D C Classen (Institute for Healthcare Improvement) Quality.

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1 Detection of adverse events in surgical patients using the Trigger Tool approach F A Griffin, D C Classen (Institute for Healthcare Improvement) Quality and Safety in Health Care 2008 ; 17:253-258 Biblio. DIHSP. Nov. 2008

2 Les EI en chirurgie OMS : 234 millions d'interventions chirurgicales majeures / an Dans les pays industrialisés : –3 à 16% des interventions avec des complications graves –0,4 à 0,8% incapacité définitive et mortalité –1 million décès par an des suites d'une intervention chirurgicale : 50 % évitables France (Eneis 2004) : EIGraves détectés pendant lhospitalisation (35000 JH surveillés) –49 % liés à une intervention chirurgicale –24 % liés à une infection –19 % liés à un médicament Le problème Sécurité en chirurgie

3 Événement indésirable (IHI) Inattendu, Consécutif à la prise en charge, Qui entraîne un dommage physique pour le patient Et qui nécessite une surveillance, un traitement ou une hospitalisation supplémentaire, ou provoque le décès

4 Comment identifier les EI en médecine ? les systèmes de signalement Système passif : reposant sur des déclarations –Obligatoires ou volontaires, faites par les acteurs du système (méd. IDE, etc) : OSIRIS –Faites par les patients Système actif : –Reposant sur lanalyse rétrospective de dossiers sélection non randomisée (Revue de morbidité-mortalité, Revue par les pairs) Analyse « automatique » de dossiers informatisés « Trigger tools » : mots -clés –Recherche prospective dEIG (ENEIS – 2004), à laide de critères de détection, pendant le séjours hospitalier. Le contexte

5 Méthode proposée : « Trigger tool » Objectif : standardisation de lidentification des EI qui provoquent des dommages aux patients, en vue de quantifier ces dommages, de mettre en place et dévaluer les moyens de prévention La méthode

6 Méthode proposée : « Trigger tool » Comment ? Revue rétrospective de 10 dossiers « clos », par quinzaine, randomisés, parmi les admis du M-2 par une équipe multidisciplinaire formée (1an) –2 reviewers IBODE, IDE, RAQ : double évaluation (4h / 15 j) –+ 1 médecin anesthésiste, chirurgien : arbitrage, validation (30 min / 15 j) À la recherche dindices, les « triggers », possiblement reliés à la survenue dun EI, consécutif à un soin/traitement… 20 minutes maxi. par dossier : CRH, CRO, prescriptions, résumé de soins infirmiers, codages La méthode

7 Triggers proposés Listes développées pour soins, médicaments, soins intensifs, périnatalogie, urgences, et donc ici pour les procédures chirurgicales.

8 Méthode proposée : « Trigger tool » Si le trigger est présent dans le dossier, le reviewer détermine si un EI y est associé et le niveau de dommage atteint Ex : transfusion de PSL (T7) –Quantité dans les 24 premières heures post-op ? –Hémorragie ? –Blessure vasculaire au cours de la chirurgie ? La méthode

9 Les catégories de dommages E : dommage temporaire, nécessitant une intervention mineure F : EI entraînant un dommage temporaire, augmentant la DS/ réhospitalisation G : dommage irréversible H : EI nécessitant intervention dans lheure pour prévenir le décès I : EI contribuant au décès

10 Résultats Phase multicentrique, 31 hôpitaux, oct. 2003 – oct. 2004 –854 dossiers, X triggers, 138 EI –14,6 % de patients avec au moins un EI Phase pilote : 5 hôpitaux, été 2003 100 patients, 63 triggers détectés, 21 EI 38 % de dossiers avec au moins un trigger 19 % de patients avec au moins un EI

11 Discussion Identification dun nombre supérieur dEI par rapport aux déclarations et aux RMM Tous les EI liés à un soin actif > catégorie E EI non détectés : Adopté pour servir didentification aux dossiers revus en RMM Bon rapport coût- efficience Mais hop. impliqués dans le programme Pas dévaluation inter-hopitaux, ni de Ss, Sp, VPP car pas de standard.

12 Perspectives

13 Le KIT

14 Clés du succès ? Au moins 12 points de mesure, voire 24 Mesure longitudinale Utilisable à léchelle de linstitution et à celle du service Equipe stable de reviewers Mayo Clinic depuis août 2004 : analyse des causes racine Missouri Baptist depuis oct. 2003 avec réduction de 90 à 23 EI / 1000 JH

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16 Systems ambiguity and guideline compliance: a qualitative study of how intensive care units follow evidence-based guidelines to reduce healthcare-associated infections A P Gurses, K L Seidl, V Vaidya, G Bochicchio, A D Harris, J Hebden, Y Xiao Prochainement ?