МЕДИКО-СОЦИАЛЬНОЕ ОБОСНОВАНИЕ МОДЕЛИ ДЕТЕКЦИИ И ПРЕДУПРЕЖДЕНИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ НЕЖЕЛАТЕЛЬНЫХ СОБЫТИЙ В ПЕРИНАТАЛЬНОЙ ПРАКТИКЕ

Белорус А. И.

СОЦИАЛЬНАЯ МЕДИЦИНА И ОРГАНИЗАЦИЯ ОХРАНЫ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ

Научная статья.

Основным источником информации о нежелательных событиях и медицинских ошибках в развитых странах есть специальные системы отчетности о медицинских инцидентах. По определению ВОЗ, внедрение системы отчетности о нежелательных медицинских событиях имеет целью не просто накопление данных, а получение информации, необходимой для формирования обратной связи и эффективного «управления» такими рисками. Цель работы – обоснование модели детекции и предупреждения возникновения нежелательных событий в перинатальной практике. Для достижения цели использованы методы системного анализа и системного подхода, контент-анализ. Результаты исследования. Обоснована модель детекции и предупреждения возникновения нежелательных событий в перинатальной практике, что включает 4 основных компонента: а) установление уже известных барьеров, направленных на уменьшение частоты медицинских ошибок, путем, прежде всего, соблюдения стандартов и протоколов; б) детекция нежелательных событий и отчетность, которая может быть обязательной и добровольной с применением комплекса проспективных и ретроспективных инструментов; в) определение первопричины возникновения нежелательного события с помощью анализа главной причины, методологии «остова рыбы» и перинатального аудита междисциплинарной командой; г) управление существующими и новыми рисками для предупреждения возникновения неожиданных нежелательных событий в перинатальной практике по таким категориям: «командная работа и перинатальные консилиумы», «междисциплинарные и межпрофессиональные коммуникации», «культура безопасности пациентов», «система инфекционного контроля», «чек-листы и пакетные решения», «обучение и улучшение компетенции», «обходы отделения заведующим и старшей медицинской сестрой для выявления пробелов в безопасности пациентов». Вывод. Современная перинатальная медицина требует введения системы инцидент-отчетности и управления рисками.

нежелательные события, перинатальная практика, модель, детекция, предупреждение, инцидент-отчетность, управление рисками

1. Baker GR, Norton PG, Flintoft V, Blais R, Brown A, Cox J, et al. The Canadian Adverse Events Study; the incidence of adverse events among hospital patients in Canada. CMAJ. 2004;170(11):1678-86.
2. Zegers M, de Bruijne MC, Wagner C, Hoonhout LH, Waaijman R, Smits M, et al. Adverse events and potentially preventable deaths in Dutch hospitals: results of retrospective patient record review study. Qual Saf Health Care. 2009;18(4):297-302.
3. Stockwell DC, Kirkendall E, Muething SE, Kloppenborg E, Vinodrao H, Jacobs BR. Automated adverse event detection collaborative: electronic adverse event identification, classification, and corrective actions across academic pediatric institutions. J Patient Saf. 2013;9(4):203-10.
4. Thomas EJ, Studdert DM, Newhouse JP, Zbar BI, Howard KM, Williams EJ, et al. Costs of medical injuries in Utah and Colorado. Inquiry. 1999;36(3):255-64.
5. Forster AJ, Fung I, Caughey S, Oppenheimer L, Beach C, Shojania KG, et al. Adverse events detected by clinical surveillance on an obstetric service. Obstet Gynecol. 2006;108(5):1073-83.
6. Pettker CM, Thung SF, Norwitz ER, Buhimschi CS, Raab CA, Copel JA, et al. Impact of a comprehensive patient safety strategy on obstetric adverse events. Am J Obstet Gynecol. 2009;200(5):492.e1-8.
7. Zuckerwise LC, Heather S. Maternal early warning systems – Towards reducing preventable maternal mortality and severe maternal morbidity through improved clinical surveillance and responsiveness. Seminars in perinatology. 2017;41:161-5.
8. Main EK, McCain CL, Morton CH, Holtby S, Lawton ES. Pregnancy-related mortality in California: causes, characteristics, and improvement opportunities. Obstet Gynecol. 2015;125(4):938-47.
9. WHO. Reporting and learning systems Available from: http://www.who.int/patientsafety/topics/reporting-learning/en/
10. Kovalʹova OM. Yakistʹ nadannya medychnoyi dopomohy novonarodzhenym ta yiyi monitorynh u perynatalʹnykh tsentrakh Ukrayiny tretʹoho rivnya. Visnyk problem biolohiyi i medytsyny. 2012;3,2(95);16-20. [in Ukrainian].
11. The Joint Commission. Framework for Conducting a Root Cause Analysis and Corrective Actions. 2017. 18 p. Available from: https://www.joint commission.org/framework_for_conducting_a_root_cause_analysis_and_action_plan/
12. The Joint Commission. Sentinel Event Policy and Procedures [Internet]. 2016 [cited 2016 Oct 24]. Available from: https://www.jointcommission.org/sentinel_event_policy_and_ procedures/
13. Evaluating the quality of care for severe pregnancy complications The WHO near-miss approach for maternal health [Internet]. Available from: http://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/44692/9789241502221_eng.pdf;jsessionid=3BF7F0B9C5CFF44C0ABD6571476EAF3 B?sequence=1 
14. Knight M, Lewis G, Acosta CD, Kurinczuk JJ. Maternal near-miss case reviews: the UK approach. BJOG. 2014;121(Suppl 4):112-6.
15. MacDonald EJ, Geller SE, Lawton B. Establishment of a national severe maternal morbidity preventability review in New Zealand. Int J Gynaecol Obstet. 2016;135:120-3.
16. Knight M. INOSS. The International Network of Obstetric Survey Systems (INOSS): benefits of multi-country studies of severe and uncommon maternal morbidities. Acta Obstet Gynecol Scand. 2014;93:127-31.
17. van den Akker T, van Rhenen J, Mwagomba B, Lommerse K, Vinkhumbo S, van Roosmalen J. Reduction of severe acute maternal morbidity and maternal mortality in Thyolo District, Malawi: the impact of obstetric audit. PLoS One. 2011;6(6):e20776.
18. Kayiga H, Ajeani J, Kiondo P, Kaye DK. Improving the quality of obstetric care for women with obstructed labour in the national referral hospital in Uganda: lessons learnt from criteria based audit. BMC Pregnancy Childbirth. 2016;16:152.
19. Lazzerini M, Richardson S, Ciardelli V, Erenbourg A. Effectiveness of the facility-based maternal near-miss case reviews in improving maternal and newborn quality of care in low-income and middle-income countries: a systematic review. BMJ Open. 2018;8(4):e019787.
20. Stockwell DC, Kirkendall E, Muething SE, Kloppenborg E, Vinodrao H, Jacobs BR. Automated adverse event detection collaborative: electronic adverse event identification, classification, and corrective actions across academic pediatric institutions. J Patient Saf. 2013;9(4):203-10.
21. Belorus AI, Oksak GA, Kovaleva YeM. Bezopasnost’ patsiyenta. Global’naya triggernaya metodologiya identifikatsii i otsenivaniya neblagopriyatnykh sobytiy v otdeleniyakh intensivnoy terapii novorozhdennykh. Ukraí̈na. Zdorov’ya natsíí̈. 2017;1(42):69-74. [in Russian].
22. Fastovets MN, Belorus AI, Lysak VP, Zyuzina LS, Kovaleva YeM. Chastota vyyavleniya nezhelatel’nykh meditsinskikh sobytiy v otdelenii intensivnoy terapii novorozhdennykh s pomoshch’yu global’nogo triggernogo instrumenta. Wiadomosci Lekarskie. 2017;LXX;3(I):483-8. [in Russian].
23. Classen DC, Resar R, Griffin F, Federico F, Frankel T, Kimmel N, et al. “Global trigger tool” shows that adverse events in hospitals may be ten times greater than previously measured. Health Aff. (Millwood). 2011;30(4):581-9.
24. Stockwell DC, Bisarya H, Classen DC, Kirkendall ES, Landrigan CP, Lemon V, et al. Trigger Tool to Detect Harm in Pediatric Inpatient Settings. Pediatrics. 2015;135(6):1036-42.
25. Griffin FA, Resar RK. IHI Global Trigger Tool for measuring adverse events. 2nd edn. IHI Innovation Series white paper Cambridge, MA: Institute for Healthcare Improvement [Internet]. 2009. Available from: http://www.IHI.org
26. AHRQ. Root Cause Analysis. Patient Safety Primer. 2014. Available from: https://psnet.ahrq.gov/primers/primer/10/root-cause-analysis
27. RCA2: Improving Root Cause Analyses and Actions to Prevent Harm. Boston, MA: National Patient Safety Foundation; 2015.
28. Williams PM. Techniques for root cause analysis. Proc (Bayl Univ Med Cent). 2001;14(2):154-7.
29. Pettker CM. Systematic approaches to adverse events in obstetrics, Part ІI: Event identification and classification Seminars in Perinatology. Seminars in perinatology. 2017;41:156-60.
30. Framework for conducting a root cause analysis and action plan. Available from: https://www.jointcommission.org/ framework_for_ conducting_a_root_cause_analysis_and_ac tion_plan/; 2016 Cited 30.10.16.
31. Agrawal A. Patient Safety: A Case-Based Comprehensive Guide. New York: Springer; 2014. p. 249-62.
32. Vykypedyya. FMEA. Available from: https://ru.wikipedia.org/wiki/FMEA [in Russian].
33. Vikipediya. 5 chomu. Available from: https://uk.wikipedia.org/wiki/5_Chomu [in Ukrainian].
34. Fedosyuk RM, Shchupachynsʹka LO, Kovalʹova OM. Metodolohiya analizu korenevykh prychyn nespryyatlyvykh podiy u medytsyni na prykladi klinichnoho vypadku z anesteziolohichnoyi praktyky. Aktualʹni problemy suchasnoyi medytsyny. 2018;18,1(61):281-7. [in Ukrainian].

«Вестник проблем биологии и медицины» Выпуск 2 (144), 2018 год, 335-340 страницы, код УДК 618.2 / 7 + 616-053.31 / 34]: 616-036.11: 616-07

10.29254/2077-4214-2018-2-144-335-340