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Como os hospitais mensuram suas taxas de infecções?

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Como as mudanças hospitalares geradas pela pandemia de COVID-19 podem fazer com que as organizações repensem a mensuração de Infecções Relacionadas à Assistência à Saúde (IRAS)? Com novo coronavírus que assola o mundo desde o primeiro trimestre de 2020, hospitais tiveram de reformular seus atendimentos e, com isso, muitas fragilidades foram expostas. Entre elas, fraquezas relativas a modelos de ajuste de risco.

Um artigo publicado em janeiro deste ano no BMJ Quality & Safety traz um exemplo prático: com a pandemia, por muitas vezes, hospitais tiveram de reformular suas estruturas a fim de direcionar mais ou menos leitos para assistência exclusiva a pacientes com COVID-19. Nessas mudanças, centros cirúrgicos foram transformados em UTIs e alas inteiras foram alternadas para que o fluxo dos pacientes contaminados fosse o mais isolado possível evitando, assim, o contato deles com outros internados. Cada vez que essa estrutura era alterada, havia mudança também nas taxas de infecção daquela unidade.

Dessa forma, o artigo sugere que a abordagem baseada nas unidades para ajuste de risco de infecções não parece adequada para esses ambientes que estão em constante evolução. O uso de dados clínicos dos pacientes para estratificação dessas taxas dentro de uma abordagem mais centrada no paciente soa mais significativo para medir o desempenho hospitalar.

Paralelamente à pandemia, outro ponto relevante que deve ser considerado é que cada rede assistencial tem suas particularidades e isso impacta diretamente no nível de risco de infecções. Unidades de saúde focadas no atendimento a idosos ou a casos com maior complexidade, por exemplo, têm maior probabilidade de desenvolver taxas mais altas de IRAS no comparativo com aquelas unidades que atendem jovens ou doenças menos complexas mesmo que ambas invistam nas mesmas medidas de controle.

Isso sem mencionar o fato de que muitas métricas excluem unidades oncológicas e deixam de contabilizar pacientes oncológicos internados em outras instituições, o que não faz sentido em um modelo de assistência que se torna a cada dia mais multidisciplinar.

Assim, para que o benchmarking seja justo e realmente consiga trazer um comparativo coerente, o Centro de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos Estados Unidos definiu uma taxa de infecção padronizada para cada instalação com base no seu perfil de assistência. Para isso, recolhe os dados de infecções dos hospitais e cruza com dados da população de risco.

Tendo essas informações em mãos, é possível calcular um número esperado de infecções para cada instituição e, na sequência, a taxa é obtida dividindo o número de infecções observadas pelo número de infecções esperadas. E o CDC faz um trabalho de atualizar periodicamente os denominadores para ter dados que realmente representem a realidade atual do país.

Porém, esse não é um padrão único dos Estados Unidos. Existem outros indicadores de qualidade em uso no território norte-americano. A Agência de Pesquisa e Qualidade em Saúde (AHRQ), por exemplo, faz os cálculos utilizando dados de sinistros que, enviados ao CMS, incorporam características clínicas específicas de pacientes como comorbidades e fonte de admissão. O ajuste de risco para embolia pulmonar perioperatória ou trombose venosa profunda da AHRQ, por exemplo, considera dados de dezenas de comorbidades e centenas de tipos de cirurgias para cada paciente.

Ao mesmo tempo, o ajuste de risco para infecções do trato urinário associadas a sonda vesical se baseia na quantidade de sondas-dias de cada enfermaria, sem avaliar o risco em pacientes individuais, uma decisão um tanto quanto questionável na opinião dos articulistas.

Dessa forma, com as mudanças geradas pela pandemia e o alerta despertado durante a crise, o artigo sugere estarmos vivendo um excelente momento para revisitarmos a coleta de dados de IRAS e o ajuste de risco.

A proposta é que as instituições compartilhem dados clínicos anonimizados e codificados sobre as infecções, incluindo o tipo de unidade e fatores do paciente para melhor captura da gravidade da doença e compreensão sobre a complexidade do atendimento. O objetivo é que esses dados tragam resultados significativamente diferentes daqueles obtidos no sistema atual e, como consequência, instituições que adotam a remuneração baseada em valor tenham mais clareza sobre a qualidade do atendimento.

Com a eliminação de um sistema que faz suas mensurações baseado exclusivamente nas unidades, profissionais podem caminhar para uma abordagem mais holística e o benchmarking entre os hospitais se tornará mais significativo, visto que o ajuste de risco para IRAS estará totalmente adaptado à sua população específica de pacientes e aos tipos de atendimentos que eles prestam.

Outro ganho está no fato de que esses dados, mais claros, aumentam a confiança dos comparativos públicos e permitem que as equipes possam se concentrar na identificação de valores de desempenho reais em vez de dedicarem esforços à debates questionáveis.

Referências:

(1) Rethinking standardised infection rates and risk adjustment in the COVID-19 era

 

 

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