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Devising of a risk map on the management of high risk alert medication in a high level university hospital / Elaboracion de un mapa de riesgos sobre el manejo de medicamentos de alto riesgo en un hospital universitario de elevada complejidad
Samartín-Ucha, Marisol; Castro-Domínguez, José; Fernández-Vega, Hadriana; Piñeiro-Corrales, Guadalupe.
Afiliação
  • Samartín-Ucha, Marisol; Servizo Galego de Saude. University Hospital of Vigo. Pharmacy Department. Vigo. Spain
  • Castro-Domínguez, José; Xerencia de Xestión Integrada de Vigo. Grupo Coordinador sobre Seguridad en Medicamentos de Alto Riesgo. Vigo. Spain
  • Fernández-Vega, Hadriana; Servizo Galego de Saude. University Hospital of Vigo. Pharmacy Department. Vigo. Spain
  • Piñeiro-Corrales, Guadalupe; Xerencia de Xestión Integrada de Vigo. Grupo Coordinador sobre Seguridad en Medicamentos de Alto Riesgo. Vigo. Spain
Farm. hosp ; 43(3): 110-115, mayo-jun. 2019. tab
Article em En | IBECS | ID: ibc-183013
Biblioteca responsável: ES1.1
Localização: BNCS
ABSTRACT
Objective: To classify hospital units into three risk levels in order to define and prioritise improvement and training measures in each of them. Method: The risk map was developed in two phases: first phase involved the setting up of a multidisciplinary team, a bibliographic search, the identification of medications and of the criteria to design the map: (1) Location: number of high-alert medications; (2) Staff turnover: the units were classified in low turnover units = 1, medium turnover units = 2 and high turnover units = 3 according to data provided by the human resource department; (3) Frequency: quotient between the number of high alert medicactions in each unit and the total of medications used, and (4) Severity: voluntary survey of professionals. An accumulated risk of severity of each unit was calculated: ∑ (severity of the drug x number of its units). The Neperian logarithm was applied to this value to reduce the variability of the values. Thus a risk probability index was established = staff turnover x frecuency x Neperian logarithm of severity. In a second phase, the units were classified into three groups and the risk map of high-alert medication was elaborated in the hospital. In it, the units that had a risk probability index higher than 2.9 were classified as high risk units, those that had between 1-2.9 as intermediate risk units and those that had less than 1 as low risk units. According to the risk probability index, improvement measures were defined and priorities were set for each of them. Results: A total 447 high-risk medications corresponding to 227 active ingredients were identified during the study period. The units showing a higher risk were: Intensive Care Medicine (10.51), Reanimation (4.01), and Palliative Care (3.90). Improvement actions (informative poster, visual identification, alerts, training and double checks) were defined and prioritised in accordance with the risk probability index. Conclusions: Knowing the degree of risk of hospitalization units in the management of high-alert medications allows for the implementation of improvement plans in relation to the degree of vulnerability detected
RESUMEN
Objetivo: Estratificar las unidades del hospital en tres niveles y elaborar un mapa de riesgos para priorizar las mejoras y la formación sobre el manejo de medicamentos de alto riesgo. Método: La elaboración del mapa se realizó en dos fases: Primera fase, implicó la creación de un equipo multidisciplinar, búsqueda bibliográfica, identificación de medicamentos y de criterios para elaborar el mapa: (1) Localización: número de medicamentos de alto riego; (2) Rotación del personal: se clasificaron las unidades en rotación baja = 1, media = 2 y alta = 3, según datos de recursos humanos; (3) Frecuencia: cociente entre el número de medicamentos de alto riesgo en cada unidad y el total de medicamentos utilizados, y (4) Gravedad: encuesta voluntaria a profesionales. Se calculó un riesgo acumulado de gravedad de cada unidad: ∑ (gravedad del medicamento x número de unidades del medicamento). Sobre este valor se aplicó el logaritmo neperiano para reducir la variabilidad de los valores. Con ello se estableció el índice de probabilidad de riesgo = rotación del personal x frecuencia x logaritmo neperiano del riesgo acumulado de gravedad. En una segunda fase, a partir de la ponderación de resultados, se clasificaron las unidades en tres grupos y se construyó el mapa de riesgo de medicamentos de alto riesgo en el hospital. En este se representaron las unidades que tuvieron un índice de probabilidad de riesgo mayor de 2,9 como unidades de alto riesgo, las que lo tuvieron entre 1-2,9 como unidades de riesgo intermedio y las que lo tuvieron menor a 1 como unidades de riesgo bajo. Y según el índice de probabilidad de riesgo en la unidad, se definieron y priorizaron las medidas de mejora para cada una de ellas. Resultados: Se identificaron 447 medicamentos de alto riesgo en el hospital, correspondientes a 227 principios activos. Las unidades de mayor riesgo fueron: Medicina Intensiva (10,51), Reanimación (4,01) y Paliativos (3,90). Se definieron las acciones de mejora por índice de probabilidad de riesgo: póster informativo, identificación visual, alertas, formación y doble chequeo. Conclusiones: Conocer el grado de riesgo de las unidades de hospitalización en el manejo de medicamentos de alto riesgo permite aplicar planes de mejora dirigidos en función de la mayor o menor vulnerabilidad detectada
Assuntos

Texto completo: 1 Coleções: 06-national / ES Base de dados: IBECS Assunto principal: Mapa de Risco / Conduta do Tratamento Medicamentoso / Hospitais Universitários / Erros de Medicação / Sistemas de Medicação no Hospital Limite: Humans Idioma: En Revista: Farm. hosp Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article

Texto completo: 1 Coleções: 06-national / ES Base de dados: IBECS Assunto principal: Mapa de Risco / Conduta do Tratamento Medicamentoso / Hospitais Universitários / Erros de Medicação / Sistemas de Medicação no Hospital Limite: Humans Idioma: En Revista: Farm. hosp Ano de publicação: 2019 Tipo de documento: Article