Análisis de riesgos mediante modelos big data del uso de medicamentos peligrosos en Unidades de Hospitalización a Domicilio: protocolo de estudio / Assessing the risk of using hazardous drugs in Hospital-at-Home Units: a big data study protoco

RESUMEN

Objetivo: Describir el protocolo del estudio para la instauración del control del proceso de los medicamentos peligrosos que asegure la calidady su trazabilidad, mediante el análisis de riesgos, desarrollando e implantando una herramienta informatizada que, gracias a la utilización de técnicas de big data, permita conocer y auditar el conjunto del sistema de formacontinua y dinámica.Método: Mediante los procesos de notación gráfica normalizada Business Process Model Notation se desarrollarán los flujogramas específicosque permitan conocer las etapas del proceso de los medicamentos peligrosos que determinen la trazabilidad total del sistema. Cada una de lasetapas será recogida en los cuadros de gestión, donde a través de laprobabilidad del suceso y su gravedad se calculará el índice de criticidadde cada punto de control que se determine, y se establecerán las medidasde control. A partir de los cuadros de gestión se desarrollará el soportetecnológico para la captura de todos los datos que sean pertinentes al modelo. Para asegurar el control de la calidad del proceso se optará poragentes software cliente, que permitan en fases posteriores aplicar herramientas eficientes en el procesamiento de datos de modo automático. Apartir de aproximaciones metodológicas del big data, y en particular delámbito de machine learning, se desarrollarán algoritmos sobre el repositorio de datos generado para poder obtener patrones que permitan mejorarlos protocolos de aplicación. Por último, para asegurar el funcionamientodel proceso se realizará la verificación clínico-farmacéutica y la revisióncompleta, técnico-documental, de los sistemas de control y registro. (AU)

ABSTRACT

Objective: This article describes a study protocol for the implementation of quality and traceability control in the hazardous medication circuitthrough an analysis of risks and the development and introduction of a BigData-based software application aimed at performing a continuous anddynamic audit of the whole system.Method: A standardized graphical modeling tool called Business Process Model Notation will be used to generate a detailed description ofeach of the stages in the hazardous medication circuit with a view to ensuring full traceability of the system. The information on each stage will becollected in a flowchart, which will be used —together with each event’slikelihood of occurrence and severity— as a basis to calculate the criticality index of the different control points established and to determine anycontrol measures that may be required. The flowcharts will also be usedto develop the technological support needed to capture all such data asmay be relevant to the model. Proper quality control of the process will be ensured by client software agents intended to allow automatic application of efficient data processing tools at the different phases. In addition,Big Data methodologies, in particular machine learning, will be used todevelop algorithms based on the repository of generated data to comeup with patterns capable of improving the protocols to be applied. Lastly,proper operation of the process will be ensured by means of clinicalpharmaceutical verification and a full technical-documentary review ofcontrol and registration systems. (AU)