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Automação na codificação CID para dados mais confiáveis de morbidade e mortalidade

Automação na codificação CID para dados mais confiáveis de morbidade e mortalidade
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IBSP: Segurança do Paciente - Automação na codificação CID para dados mais confiáveis de morbidade e mortalidadeNo segmento de saúde, o mundo inteiro segue a Classificação Estatística Internacional de Doenças e Problemas Relacionados à Saúde (CID) como base para identificação de tendências e padrão internacional para relatar patologias (1). Porém, para que seja possível utilizar essas estatísticas de forma fidedigna para pesquisas epidemiológicas, os sistemas de saúde devem investir na precisão dessa codificação criando processos e mecanismos que tornem os registros a cada dia mais confiáveis.

Assim como em diversos países de renda média e baixa, na Nigéria – que tem população estimada em 201 milhões de pessoas –, muitas vezes os processos de codificação são manuais e, portanto, dependem do nível de experiência e conhecimento dos profissionais responsáveis pela atividade. Para melhorar a precisão dessa codificação e trazer mais assertividade aos dados de morbidade e mortalidade dos hospitais, um estudo realizou um projeto de melhoria da qualidade (2).

De forma prática e utilizando a metodologia Plan-Do-Study-Act (PDSA), foram planejadas intervenções para sanar dois dos principais desafios identificados: ausência de automação e número insuficiente de codificadores clínicos. Assim, o projeto introduziu um software de terminologia de diagnóstico eletrônico e formatou 52 codificadores, visto que essa automatização sugere mais velocidade, melhor produtividade e maior consistência e precisão geral. A intenção era melhorar de 78,7% para 95% a precisão das codificações.

Participaram do estudo 26 hospitais gerais e foram medidos o tempo necessário para completar a codificação, o que indica a eficiência do sistema; a consistência dos envios mensais; as experiências dos usuários; o feedback sobre a intervenção; e a adoção do sistema para promoção de uniformidade de codificação em todos os hospitais selecionados.

Ao término do projeto, os resultados entre o método antigo e o novo foram comparados e o estudo demonstra ser possível melhorar a precisão com o uso de um software dedicado. A precisão desejada igual ou superior a 95% não foi atingida no prazo de seis meses previamente estipulado, porém a média de precisão alcançada foi de 91,3%. Quanto ao tempo gasto para registro, a diferença entre o manual e o automatizado foi irrelevante: apenas 21 segundos.

Um ponto que merece destaque é que os entrevistados relataram ter iniciado o uso do novo software em seus computadores pessoais e nos computadores corporativos. Metade deles afirmou usar ao menos duas vezes por semana. A outra metade, disse usar uma vez por semana. Todos admitiram que em determinados momentos ainda codificaram manualmente por falta de energia, falta de computadores disponíveis e/ou preferência pela metodologia antiga.

Para finalizar, é importante lembrar que, no Brasil, segundo relatado em estudo publicado pela Revista Brasileira de Epidemiologia (3), a declaração de óbito é preenchida pelo médico e analisada por um codificador que utiliza a CID aplicando as regras de seleção da Organização Mundial da Saúde (OMS). Dessa forma, falhas podem acontecer tanto por parte do apontamento do médico durante o registro da causa da morte quanto na seleção por parte do codificador, visto que as regras são bastante complexas e sujeitas à interpretação. Portanto, o Brasil também pode adotar estratégias – como a automatização – a fim de promover melhorias de qualidade na codificação CID.

Além disso, deve-se lembrar que a OMS concluiu, em meados de 2018, a revisão da nova CID que se chamará CID-11 (4) e entrará em vigor em 1º de janeiro de 2022. Foram anos de atualizações até se chegar a essa nova versão consolidada e avaliada durante a Assembleia Mundial da Saúde realizada na Suíça. Clique AQUI para acessar o documento da CID-11 na íntegra.

Referências:

(1) International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (ICD)

(2) Improving the accuracy of ICD-10 coding of morbidity/mortality data through the introduction of an electronic diagnostic terminology tool at the general hospitals in Lagos, Nigeria

(3) Codificação e seleção automáticas das causas de morte: adaptação para o uso no Brasil do software Iris

(4) ICD-11 – International Classification of Diseades 11th Revision – The Global Standard for diagnostic health information

 

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