Qué han aprendido los hospitales de la industria para evitar los errores médicos
Después de un aneurisma cerebral en 2004, Mary McClinton fue ingresada al Centro Médico Virginia Mason, en Seattle. Al prepararla para un examen de rayos X, la mujer de 69 años no fue inyectada, como debió serlo, con una tinta que resalta los vasos sanguíneos, sino con clorhexidina, un antiséptico. Ambos son líquidos incoloros. Mientras que la tinta no hace daño alguno, el antiséptico fue letal. Después de una falla renal, un ataque y dos paros cardíacos, la mujer murió 19 días después.
En respuesta a ello, Virginia Mason se comprometió a mejorar la seguridad. Se utilizó para este fin un modelo poco común en estos casos: el Sistema de Producción Toyota, o TPS, las técnicas de Lean Manufacturing de esta empresa japonesa. Casi cada sector del hospital, desde radiología a reclutamiento, fue analizado y estandarizado. Al personal se le entrenó para aumentar su preocupación por la seguridad. Hoy en día, Virginia Mason puede enorgullecerse de su récord en seguridad, y su visión del Sistema Toyota ha sido vendida a muchos hospitales alrededor del mundo.
Entre sus más recientes clientes se encuentran cinco en el Servicio Nacional de Salud de Inglaterra, NHS, incluyendo hospitales universitarios como Coventry y Warwickshire. En una mañana reciente, el equipo de seguridad del paciente del hospital comenzó su reunión diaria revisando los errores reportados durante la noche. En un caso, un cirujano había perforado el intestino de un paciente durante una laparoscopia. En otro, el drenaje del tórax de un paciente, un tubo que se usa para extraer aire, fluidos o pus, se desalojó.
Desde que el equipo se formó hace un año, el reporte de estos incidentes se ha incrementado de 35 por 1.000 días en cama en octubre de 2015 a 57 por 1.000 en abril de 2018. Después de cada reunión, el equipo de seguridad se disculpa con los pacientes involucrados. Además, interroga al staff envuelto en el error y a veces, como en el caso del tubo de drenaje, recomienda cambios en los procedimientos.
Alertas de error
“Errar es humano”, un estudio publicado en el año 2000 por la National Academies of Sciences, Engineering and Medicine en Estados Unidos, estimó que 98.000 muertes se producen al año en los hospitales de este país por errores médicos, dos veces más que por accidentes de tránsito. Un estudio publicado en 2016 por investigadores de la Escuela de Medicina Johns Hopkins, ubicada en Baltimore, cita un número mucho más alto, de 250.000 muertes por año.
Esto probablemente es una exageración. Sin embargo, un estudio de la OECD en 2017 estimó que el 10% de los pacientes sufren algún daño durante su estancia en un hospital. También encontró que el daño innecesario o no intencionado en un contexto médico es la 14 causa de la mala salud en el mundo, una posición similar a la de la malaria. En la reunión anual en mayo de la OMS, los delegados discutieron la «acción global» sobre la seguridad del paciente.
Quienes establecen los procedimientos están probando muchas maneras de mejorar la seguridad. Mucho de esto son recursos estándar, ajustes en la regulación, cambios en el entrenamiento y un nuevo conjunto de herramientas menos propensas a causar infecciones. Pero Virginia Mason no es el único hospital que busca estas nuevas formas por fuera de la medicina, no solo en la industria, sino, por ejemplo, en la ciencia del comportamiento. Ahora tiene mucho más sentido que, para que los pacientes estén más seguros, los hospitales necesitan simplificar el complejo mundo del cuidado de la salud.
Los esfuerzos para reducir los daños médicos tienen una larga historia. En el siglo XX, los doctores empezaron sistemáticamente a comparar cómo los pacientes eran tratados en diferentes contextos. Por ejemplo, un doctor llamado James Alison Glover notó en 1938 que el 83% de los nuevos estudiantes de Eton, una escuela pública en Inglaterra, no tenían amígdalas. Por otro lado, solo el 2% de los niños vascos refugiados de la Guerra Civil Española tampoco las tenían, y no estaban en peor condición. Entonces, Glover instó a poner fin a la remoción de amígdalas generalizada, que, dada la tasa de infecciones quirúrgicas en ese momento, le ahorró a los adolescentes ingleses mucho sufrimiento.
A pesar de ello, no fue sino hasta los años 90 que se dejó de culpar a los médicos por el daño causado a los pacientes en lugar de a un sistema de salud defectuoso. “Errar es humano” cambió esto al mostrar que mucho del daño es provocado por sistemas de trabajo disfuncionales. Es imposible saber si los errores médicos se han vuelto más comunes, ya que no existen datos históricos al respecto. Pero se sospecha que gracias a la creciente complejidad del sistema de salud estos han aumentado respecto a los años 60. En esa época, un pediatra no tenía que conocer más de 12 medicamentos, hoy en día, pueden ser más de 1.000.
La evidencia en los países en vía de desarrollo apoya la idea de que los errores son los efectos secundarios de un mejor, aunque más complejo sistema de salud. Un estudio del 2010 para la OMS encontró que las cifras de infecciones hospitalarias eran mayores en los países pobres. Sin embargo, dado que se distribuyeron menos medicamentos, se produjo un menor daño por prescripciones incorrectas y efectos secundarios.
Para mejorar sus hospitales, los países ricos han tomado prestadas muchas ideas de dos tipos de industria: la manufactura y la aviación. Lean Manufacturing es una de las más populares teorías de gestión industrial tomadas del campo de la fabricación. Esta recomienda a los hospitales estudiar el flujo del paciente a través del edificio de forma similar a como se controla un automóvil a través de la línea de producción. De esta manera se pueden detectar embotellamientos y otras ineficiencias.
Virginia Mason, por ejemplo, usa una política de “parar la línea” cuando, por ejemplo, algún miembro del staff piensa aplicar un procedimiento que se considera inseguro. También se utiliza el método Genchi Genbutsu, o “ve y observa por ti mismo”, una manera estandarizada en la que los ejecutivos visitan la sala y le hablan al personal acerca de riesgos en la seguridad.
Virginia Mason afirma que desde 2001 se ha vuelto más rentable, ya que se han reducido los reclamos de responsabilidad. Sin embargo, hay poca evidencia de que la introducción de la gestión basada en la fabricación a otros hospitales haya hecho mucha diferencia. Una revisión de la literatura publicada en 2016 encontró que solo 19 de los 207 artículos sobre los efectos de las metodologías Lean fueron revisados por pares y tuvieron resultados cuantificables. No se encontró ningún vínculo entre los métodos Lean y los resultados en la salud. Mary Dixon-Woods, de la Universidad de Cambridge, señala que los evangelistas del uso de métodos en la fabricación pueden ser poco propensos a someterse a estudios rigurosos y aleatorios.
En cuanto a la aviación, en la última década el uso de listas de verificación como las utilizadas por los pilotos se ha convertido en un lugar común. Antes de abrir a un paciente, los cirujanos, anestesistas y enfermeros realizan un ejercicio simple para asegurarse de tener el equipo y el paciente adecuado, conocer la operación que se realizará y comprender sus riesgos.
En 2009, otro estudio de la OMS sugirió que una simple lista de control en ocho hospitales en ciudades de ocho países redujo la tasa de muerte durante cirugía de un 1.5% a un 0.8%, y la de complicaciones de un 11% a un 7%. Desde entonces, las listas de verificación se han hecho omnipresentes en los hospitales daneses, franceses, irlandeses, holandeses y británicos, y se han usado casi la mitad de las veces en los países en desarrollo.
Pero, de nuevo, hay muy pocos estudios aleatorios para confirmar esto. Además, a menudo los médicos saben que sus procedimientos están en evaluación, lo que puede cambiar su comportamiento. Algunos de los estudios más rigurosos son decepcionantes. Uno publicado en 2014, de 200.000 procedimientos quirúrgicos en 101 hospitales de Ontario, Canadá, no encontró ningún vínculo a utilizar listas de verificación con la obtención de mejores resultados. Un estudio reciente sobre el uso de listas de verificación en la atención obstétrica en la India nuevamente no encontró un vínculo firme entre su introducción y la reducción de muertes de bebés o madres primerizas. Las razones de estos resultados decepcionantes «son principalmente sociales y culturales», sugirió un artículo en la revista médica Lancet en coautoría de Charles Bosk, sociólogo médico. Él argumenta que muchos cirujanos sienten que usar una lista de verificación los infantiliza y subestima su experiencia.
Por lo tanto, los enfoques más prometedores pueden ser los que no requieren mucho de los propios médicos. En los últimos años, los científicos del comportamiento han comenzado a tratar de empujar a los médicos para que tomen mejores decisiones al estudiar y actuar sobre sus prejuicios inherentes.
El «sesgo predeterminado», o la tendencia a aceptar el status quo, es poderoso en los entornos clínicos. La mayoría de los médicos, por ejemplo, siguen las dosis de prescripción sugeridas por el software de registro médico electrónico (EMR). Lo mismo es cierto en la configuración predeterminada de las herramientas médicas. La investigación en las UCI ha demostrado que, en su configuración estándar, los ventiladores artificiales pueden ejercer una gran presión sobre los pulmones, desgarrando los tejidos y provocando inflamación. Ajustar los ventiladores para que tengan un «volumen bajo» a menudo es mejor, pero muchos médicos no tienen el tiempo para hacer los cálculos necesarios. En un estudio publicado en 2016, los médicos de la Universidad de Bristol mostraron que, al cambiar la configuración predeterminada en la máquina, los pacientes recibían una ventilación más segura.
La Unidad de Empuje de Medicina de Penn, con sede en la Universidad de Pensilvania, establecida en 2016, es la primera dedicada a la ciencia del comportamiento que ha consolidado dentro de un sistema de salud. Se ha demostrado cómo los cursos de acción pueden ser más seguros cuando los médicos optan por dejar de lado las prácticas más comunes. Por ejemplo, solo el 15% de los pacientes con ataques cardíacos fueron remitidos a rehabilitación cardíaca, porque los médicos tuvieron que optar por el servicio y completar un largo formulario. Al hacer de la remisión a la rehabilitación la configuración predeterminada y proporcionar formularios precompilados, las tasas aumentaron al 85%.
Los opiáceos ofrecen otro ejemplo. Muchos sistemas de EMR se establecen de forma predeterminada para recetar 30 píldoras a pacientes que requieren alivio del dolor, cuando diez pueden ser suficientes. Las consecuencias pueden ser graves. Cuantas más pastillas en la primera receta de opiáceos, mayor es la probabilidad de volverse adicto. Al cambiar la configuración predeterminada de su EMR, el equipo de Penn duplicó el número de pacientes con dosis de diez píldoras.
Otros investigadores están explorando el poder del diseño para mejorar la seguridad. Uno de los proyectos del equipo Helix, del hospital St. Mary en Londres, involucró a los formularios de prescripción. El equipo notó que cuando los doctores tenían que escribir las unidades del medicamento a prescribir, a menudo cometían errores como poner miligramos en lugar de microgramos, por ejemplo. El equipo de Helix rehizo el formulario para que los doctores simplemente tengan que poner un círculo en una unidad preescrita.
Moviéndose hacia adelante
Quizás el mayor potencial para reducir los errores médicos radique en las nuevas tecnologías. Streams, una aplicación desarrollada por DeepMind, compañía de inteligencia artificial propiedad de los padres de Google, está siendo probada en el hospital Royal Free en Londres. En la actualidad se usa para alertar a los médicos y enfermeras más rápidamente sobre los pacientes con un riesgo de lesión renal aguda, una afección potencialmente mortal que a menudo se detecta por primera vez mediante análisis de sangre en vez de un malestar. En lugar de tener que recibir un mensaje de un buscapersonas y luego iniciar sesión en una computadora, los médicos reciben una alerta de la aplicación Streams en su teléfono móvil, junto con todos los datos necesarios para tomar una decisión clínica rápida.
En el futuro, Streams puede usar el aprendizaje automático para mejorar la forma en que procesa los datos. Pero por ahora los investigadores se han centrado en cómo hacer que la aplicación sea útil para los médicos. Una preocupación que está tratando de abordar, por ejemplo, es la «fatiga en las alarmas». Un estudio de salas de UCI encontró un promedio de 350 alertas por cama por día. Otra investigación descubrió que las enfermeras son interrumpidas cada cinco o seis minutos. No es de extrañar que el personal tal vez pueda ignorar las alertas, con consecuencias a veces fatales.
La tecnología médica está salvando cada vez más vidas. Pero al expandir el rango de lo que la medicina puede hacer, este progreso también trae consigo nuevas rutas para el daño. Seguramente es cierto que se han hecho avances en otros campos para lidiar con la complejidad de la medicina, pero esta profesión los ha ridiculizado con mucha frecuencia. Estos también deben estar sujetos al rigor científico y las pruebas exhaustivas que han servido tan bien a la medicina, esto también podría ayudar a recordar que, a pesar del progreso deslumbrante en el cuidado de la salud, los médicos son solo seres humanos.
*Artículo traducido del original publicado por The Economist, https://www.economist.com/international/2018/06/28/hospitals-are-learning-from-industry-how-to-cut-medical-errors.
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