TY - JOUR T1 - Rendimiento y optimización de la herramienta trigger en la detección de eventos adversos en pacientes adultos hospitalizados JO - Gaceta Sanitaria T2 - AU - Guzmán Ruiz,Óscar AU - Pérez Lázaro,Juan José AU - Ruiz López,Pedro SN - 02139111 M3 - 10.1016/j.gaceta.2017.01.014 DO - 10.1016/j.gaceta.2017.01.014 UR - https://www.gacetasanitaria.org/en-rendimiento-optimizacion-herramienta-trigger-deteccion-articulo-S0213911117300924 AB - ObjetivoCaracterizar el rendimiento de los triggers utilizados en la detección de eventos adversos (EA) de pacientes adultos hospitalizados y definir un panel de triggers simplificado suficientemente sensible y específico, para la detección de EA. MétodoEstudio transversal de altas de pacientes de un servicio de medicina interna para la detección de EA mediante revisión sistemática de la historia clínica y la identificación de 41 triggers (evento clínico relacionado frecuentemente con EA), determinando si hubo EA según el contexto en que apareció el trigger. Una vez identificado el EA, se procedió a la caracterización de los triggers que lo detectaron. Se aplicó regresión logística para la selección de los triggers con mayor capacidad de detección de EA. ResultadosSe revisaron 291 historias clínicas y se detectaron 562 triggers en 103 pacientes, de los cuales 163 estuvieron implicados en la detección de un EA. Los triggers que detectaron más EA fueron «A.1. Úlcera por presión» (9,82%), «B.5. Laxante o enema» (8,59%), «A.8. Agitación» (8,59%), «A.9. Sobresedación» (7,98%), «A.7. Hemorragia» (6,75%) y «B.4. Antipsicótico» (6,75%). Se obtuvo un modelo simplificado de triggers que incluyó la variable «Número de fármacos» y los triggers «Sobresedación», «Sondaje», «Reingreso en 30 días», «Laxante o enema» y «Cese brusco de la medicación». Este modelo obtuvo una probabilidad del 81% de clasificar correctamente las historias con EA y sin EA (p <0,001; intervalo de confianza del 95%: 0,763-0,871). ConclusionesUn número elevado de triggers estuvieron asociados a EA. El modelo resumido permite detectar una gran cantidad de EA con un mínimo de elementos. ER -