Rendimiento y optimización de la herramienta trigger en la detección de eventos adversos en pacientes adultos hospitalizados

Resumen Objetivo Caracterizar 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. Método Estudio 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. Resultados Se 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