Apendicite Aguda - Clínica Versus Histologia

Introdução: A apendicite aguda continua a ser um dos principais diagnósticos nos Serviços de Cirurgia Pediátrica. A taxa de apendicectomia negativa (apendicectomia sem evidência histológica de patologia), frequentemente utilizada como índice de qualidade hospitalar, permanece alta, apesar dos esforços para a reduzir, especialmente em crianças com menos de 6 anos. Objectivos: os objectivos primários foram: o cálculo da taxa de apendicectomia negativa, da concordância entre diagnóstico clínico (pós-operatório) e diagnóstico histológico e a caracterização da discordância diagnóstica por tipo de apendicite (fleimonosa, gangrenada, perfurada). A caracterização dos grupos apendicectomia negativa (A) e apendicites perfuradas (B), bem como a relação entre estes dois grupos ao longo dos anos, constituíram objectivos secundários. Material e Método: Estudo retrospectivo dos dados clínicos de 1000 doentes consecutivamente operados com o diagnóstico clínico de apendicite aguda, no Hospital de Dona Estefânia, no período de 1 de Janeiro 2003 – 30 de Setembro 2007, procedendo-se à consulta da folha de requisição de exame histo-patológico enviada para o Serviço de Anatomia Patológica. Foram revistos os dados epidemiológicos, a qualidade da informação da referida folha de requisição e calculada a taxa de apendicectomia negativa nesta amostra. Resultados: O diagnóstico clínico pós-operatório foi concordante com o diagnóstico histológico em cerca de 60% casos, sendo subvalorizado ou sobrevalorizado nos restantes casos. A taxa de apendicectomia negativa observada foi de 5,5%, o que está abaixo dos valores apresentados na literatura. Conclusões: As apendicectomias negativas devem ser um “mal menor” em relação às apendicites perfuradas. A discordância clínico-histológica pode ter implicações médico-legais e tem seguramente implicações clínicas e económicas pelo que urge reavaliar o modelo de abordagem desta patologia tão frequente.

A Segurança dos Doentes - Indicador de Qualidade em Saúde

Revê-se a história dos erros e acidentes na prestação dos Cuidados de Saúde, nomeadamente as conclusões do Harvard Medical Practice Study e da publicação ‘To Err is Human’, onde se concluía que só nos EUA morriam por ano entre 44.000 e 98.000 doentes por erros evitáveis no Sistema de Saúde. Estes erros seriam dominantemente o resultado de erros de profissionais honestos e cumpridores operando em sistemas de desenho faltoso. Em termos gerais, estima-se que, em cada 100 internamentos hospitalares, 10 sejam eivados de um qualquer erro, erros que em 2/3 dos casos não provocam acidentes, em 1/3 causam danos ligeiros ou moderados e em cerca de 5% provocam danos irreversíveis. Mais de metade seria, contudo, evitável e ocorrem em todas as áreas da actividade, nomeadamente a prescrição de medicamentos e os ambientes de alta tecnologia como os blocos operatórios e as unidades intensivas. Revê-se a taxonomia dos erros e dos acidentes e analisam-se as suas causas determinantes, normalmente multifactoriais. Os mecanismos dos acidentes em Saúde englobam factores humanos e de equipa, factores organizacionais, factores de ambiente e o acaso. A complexidade das tarefas condiciona, igualmente a performance. Como conseguir um sistema de saúde mais seguro? Certamente, colocando ênfase mais nos sistemas do que nas pessoas e redesenhando sistemas, de forma a torná-los “error proof”, e investindo simultaneamente nos prestadores, nos processos de trabalho e nas organizações, mas também nos doentes e na sociedade. Em resumo, promovendo uma Cultura Organizacional de Segurança, centrada em equipas, ou seja, uma cultura “just” em que as pessoas não são punidas por cometer erros, só as violações de processo serão exemplarmente punidas, ainda uma cultura de reporte de eventos e uma cultura de aprendizagem em torno dos erros. As questões de segurança dizem respeito a todos – prestadores, sistema, doentes e sociedade e estão intimamente ligadas à Qualidade na prestação de Cuidados de Saúde.

Characterizing the Risk Profiles of Intensive Care Units

OBJECTIVE: To develop a new method to evaluate the performance of individual ICUs through the calculation and visualisation of risk profiles. METHODS: The study included 102,561 patients consecutively admitted to 77 ICUs in Austria. We customized the function which predicts hospital mortality (using SAPS II) for each ICU. We then compared the risks of hospital mortality resulting from this function with the risks which would be obtained using the original function. The derived risk ratio was then plotted together with point-wise confidence intervals in order to visualise the individual risk profile of each ICU over the whole spectrum of expected hospital mortality. MAIN MEASUREMENTS AND RESULTS: We calculated risk profiles for all ICUs in the ASDI data set according to the proposed method. We show examples how the clinical performance of ICUs may depend on the severity of illness of their patients. Both the distribution of the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test statistics and the histogram of the corresponding P values demonstrated a good fit of the individual risk models. CONCLUSIONS: Our risk profile model makes it possible to evaluate ICUs on the basis of the specific risk for patients to die compared to a reference sample over the whole spectrum of hospital mortality. Thus, ICUs at different levels of severity of illness can be directly compared, giving a clear advantage over the use of the conventional single point estimate of the overall observed-to-expected mortality ratio.