Identificação de eventos adversos à medicamentos, através de ferramenta de busca por rastreadores, em um hospital filantrópico de Santa Catarina

Abstract

Introdução: Os eventos adversos (EA) representam um problema global de saúde. Neste contexto, destacam-se os eventos adversos a medicamentos (EAM), que podem causar agravos à saúde, dano permanente ou óbito. Diante disso, torna-se necessária a consolidação de ferramentas que possibilitem determinar a frequência com que ocorrem, de forma confiável e reprodutível. Estudos demonstram que a ferramenta Global Trigger Tool, do Institute for Healthcare Improvement (GTT/IHI), possui alta sensibilidade e especificidade para a detecção de EA. Objetivo: Estimar a frequência de EAM, através da aplicação de triggers, adaptados da ferramenta GTT/IHI, em pacientes adultos de um hospital filantrópico, terciário e de alta complexidade. Método: Foi realizado um estudo transversal, através de análise retrospectiva de 120 prontuários de pacientes com alta hospitalar, de outubro de 2020 a abril de 2021. Foram incluídos pacientes com idade superior a 18 anos, com tempo de permanência superior a 24 horas. A lista de triggers, do módulo de ?medicamentos?, foi adaptada para uso na instituição. A aplicação da ferramenta contou com duas revisoras primárias e um revisor médico. As revisoras primárias analisaram, de forma independente, os prontuários randomizados. Quinzenalmente, foi realizada reunião, em que o com médico revisor, foi responsável por validar os EAM identificados. Foi aplicado o Algoritmo de Naranjo para determinação de causalidade, e realizada classificação conforme o dano. Foi determinado o valor de concordância entre as revisoras primárias, através do teste de Kappa, e para a avaliação das variáveis preditoras para a ocorrência de EAM, foi realizado regressão logística multivariada, utilizando-se o método stepwise backward. Resultados: Foram identificados 43 EAM, com frequência de 35,8% por 100 admissões (43/120). Destes, 5 EAM (11,6%) foram responsáveis pela admissão hospitalar de pacientes. Houve 42,2 EAM por 1.000 pacientes/dia, quando considerado os EAM intra-hospitalares. A manifestação clínica alteração da função renal (16,3%), e o grupo anatômico de fármacos do Sistema Nervoso (32,6%) foram os mais frequentes. O modelo de regressão logística multivariada foi significativo (X2=44,960, p<0,001), indicando que alergia conhecida à medicamentos (Odds ratio 5,728; IC 95% 1,249 ? 26,274, p = 0,025), estar em uma internação clínica (Odds ratio 7,504; IC 95% 1,654 ? 34,037; p = 0,009), quantidade de medicamentos utilizados (Odds ratio 1,100; IC 95% 1,054 ? 1,148; p<0,001), e estar assistido por especialidade de clínica médica (Odds ratio 3,633; IC 95% 1,257 - 10,511; p = 0,017), são variáveis preditoras associadas à ocorrência de EAM. Conclusões: Observou-se proporção maior de pacientes com ao menos um EAM durante a internação hospitalar, bem como para as taxas por 100 admissões e por 1000 pacientes-dia, comparado a alguns estudos que aplicaram a mesma metodologia. O GTT/IHI mostrou-se efetivo para conhecimento do dano causado por medicamentos. A adaptação dos triggers deve ser realizada conforme características clínico-epidemiológicas da população. A concordância entre as revisoras foi moderada, porém ambas eram inexperientes na aplicação desta ferramenta. As variáveis preditoras podem ser utilizadas para orientar estratégias para prevenção de danos relacionados a medicamentos. A aplicação da ferramenta contribuiu para um diagnóstico local dos riscos relacionados a utilização de medicamentos.

Abstract: Introduction: Adverse events (AE) represent a global health issue. In this context, adverse drug events (ADE) stand out, which may cause harm to the health, cause permanent damage or death. Therefore, it is necessary to consolidate tools that make it possible to determine the frequency which they occur, in a reliable and reproducible way. Studies have shown the Global Trigger Tool, from the Institute for Healthcare Improvement (GTT/IHI), has high sensitivity and specificity for detecting AE. Objective: To estimate the ADE frequency, through the application of triggers, adapted from the GTT/IHI tool, in adult patients of a philanthropic, tertiary and high-complexity hospital. Method: A cross-sectional study was carried out, through retrospective analysis of 120 medical records of patients discharged from the hospital, from October 2020 to April 2021. Patients over 18 years of age, with a stay of more than 24 hours, were included. The list of triggers, from the ?Drugs? module, was adapted for use in the institution. The application of the tool had two primary reviewers and a physician reviewer. The primary reviewers independently analyzed the randomized medical records. Fortnightly, a meeting was held, in which the physician reviewer was responsible for validating the identified ADEs. The Naranjo Algorithm was applied to determine causality, and classification according to damage. The value of agreement between the primary reviewers was determined using the Kappa test, and for the assessment of variables that were predictors of the occurrence of ADE, a multivariate logistic regression was performed, using the Stepwise Backward Method. Results: 43 ADE were identified, with a frequency of 35.8% per 100 admissions (43/120). Of these, 5 ADE (11.6%) were responsible for hospital admission of patients. There were 42.2 ADEs per 1,000 patients/day, when considering intra-hospital ADEs ? where clinical manifestation of altered renal function (16.3%) and the anatomical group of Nervous System drugs (32.6%) were the most frequent.The multivariate logistic regression model was significant (X2=44.960, p<0.001), indicating that having a known drug allergy (Odds ratio 5.728; 95% CI 1.249 ? 26.274, p = 0.025), being in a clinical hospitalization (Odds ratio 7.504 ; 95% CI 1.654 ? 34.037; p = 0.009), number of medications used (Odds ratio 1.100; 95% CI 1.054 ? 1.148; p<0.001), and being assisted by a internal medicine specialty (Odds ratio 3.633; 95% CI 1.257 - 10.511; p = 0.017), are predictor variables associated with the occurrence of ADE. Conclusions: It was observed a higher proportion of patients with, at least, one ADE during hospitalization, as well as a higher proportion for rates per 100 admissions and per 1000 patient-days, compared to some studies that applied the same methodology. The GTT/IHI proved to be effective for understanding the damage caused by medications. The adaptation of triggers must be performed according to the clinical and epidemiological characteristics of the population. Agreement between reviewers was moderate, but both were inexperienced in the application of this tool. Predictive variables can be used to guide strategies for preventing drug- related harm. The application of the tool contributed to a local diagnosis of risks related to the use of medications.