Otimizando a detecção de reação adversa a medicamentos com a informatização do Trigger Tool

Autores

  • Cássio Alexandre Oliveira Rodrigues Departamento de Farmácia - Centro de Ciências da Saúde - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil. Farmácia - Hospital Unimed, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil.
  • Haline Tereza Matias de Lima Costa Farmácia - Hospital Unimed, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil.
  • Edineide da Costa Pereira Fulco Farmácia - Hospital Unimed, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil.
  • Rand Randall Martins Departamento de Farmácia, Centro de Ciências da Saúde, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Rio Grande do Norte, Brasil. Professor titular no Departamento de Farmácia da Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

DOI:

https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.i1.2023.984

Palavras-chave:

Farmacovigilância, Informática em Saúde, Segurança do Paciente

Resumo

Objetivo: Avaliar os impactos que a informatização dos gatilhos utilizados no processo de investigação ativa de reação adversa a medicamentos (RAM) promoveu a um serviço de farmacovigilância. Metodologia: Estudo observacional e retrospectivo com dados de dispensação de medicamentos classificados como “gatilhos” em prontuário eletrônico, cujo sistema informatizado de informação em saúde (SIS) gerou relatórios contendo dados do paciente e do medicamento para ele dispensado, eliminando a etapa manual de investigação. Resultado: Houve um aumento de 48,5% na média mensal de detecção e notificação de RAM na instituição quando comparado aos períodos anteriores a informatização, assim como houve redução do tempo empregado para a execução do processo de trabalho. Conclusão: Os resultados evidenciam a relevância que os SIS podem conferir aos serviços de farmacovigilância, permitindo melhorar a acurácia da metodologia ativa de detecção de RAM, reduzir o tempo para execução do processo de trabalho e otimizar a logística de trabalho.

Referências

Jha A, Pronovost P. Toward a safer health care system: the critical need to improve measurement. JAMA. 2016;315(17):1831-2.

Agbabiaka TB, Lietz M, Mira JJ, Warner B. A literature-based economic evaluation of healthcare preventable ad-verse events in Europe. Int J Qual Health Care. 2017;29(1):9-18.

Agrizzi AL, Pereira LC, Figueira PHM. Non-voluntary detection method of adverse drug reactions in oncologic patients. Rev Bras Farm Hosp Serv Saúde. 2013;4(1):6–11.

Rozich JD, Haraden CR, Resar RK. Adverse Drug Event Trigger Tool: A Practical Methodology For Measuring Medication Related Harm. Qual Saf Health Care. 2003;12(3):194–200.

Cano FG, Rozenfeld S. Adverse Drug Events in Hospi-tals: A Systematic Review. Cad Saúde Pública. 2009;25(3):S360–S372.

Mevik K, Hansen TE, Deilkas EC, Ringdal AM, Vonen B. Is a modified Global Trigger Tool method using au-tomatic trigger identification valid when measuring ad-verse events? Int J Qual Health Care. 2019;31(7):535–540.

Musy SN, Ausserhofer D, Schwendimann R, Rothen HU, Jeitziner MM, Rutjes AW et al. Trigger tool-based automated adverse event detection in electronic health records: systematic review. J Med Internet Res. 2018;20(5):e198.

Stockwell DC, Kirkendall E, Muething SE, Kloppen-borg E, Vinodrao H, Jacobs BR. Automated adverse event detection collaborative: electronic adverse event identification, classification, and corrective actions across academic pediatric institutions. J Patient Saf. 2013;9(4):203–10.

Jha AK, Kuperman GJ, Teich JM, Leap L, Shea B, Rittemberg E, et al. Identifying adverse drug events: de-velopment of a computer-based monitor and compari-son with chart review and stimulated voluntary report. J Am Med Inform Assoc. 1998;5(3):305–14.

Lemon V, Stockwell DC. Automated detection of ad-verse events in children. Pediatr Clin North Am. 2012;59(6):1269–78.

World Health Organization. WHO. International drug monitoring: the role of national centres. Report of a WHO meeting. World Health Organization technical re-port series. 1972;498:1–25.

Naranjo CA, Busto U, Sellers EM, Sandor P, Ruiz I, Roberts EA, et al. A Method For Estimating The Prob-ability Of Adverse Drug Reactions. Clin Pharmacol Ther. 1981;30(2):239–45.

Khan LM, Al-Harthi SE, Osman AM, Sattar MA, Ali AS. Dilemmas of the causality assessment tools in the diag-nosis of adverse drug reactions. Saudi Pharm J. 2016;24(4):485-93.

Comfort S, Dorrell D, Meireis S, Fine J. MOdifiedNA-Ranjo Causality Scale for ICSRs (MONARCSi): A Deci-sion Support Tool for Safety Scientists. Drug Saf. 2018;41(11):1073-1085.

Shukla AK, Jhaj R, Misra S, Ahmed SN, Nanda M, Chaudhary D. Agreement between WHO-UMC causality scale and the Naranjo algorithm for causality assessment of adverse drug reactions. J Family Med Prim Care. 2021;10(9): 3303–3308.

Santos TO, Pereira LP, Silveira DT. Implementation of Health Information Systems: A Systematic Review. Reciis – Rev Eletron Comun Inf Inov Saúde. 2017;11(3):1–11.

Coleman JJ, Pontefract SK. Adverse drug reactions. Clin Med (Lond). 2016;16(5):481-485.

Publicado

2023-06-19

Como Citar

Rodrigues, C. A. O., Costa, H. T. M. de L., Fulco, E. da C. P., & Martins, R. R. (2023). Otimizando a detecção de reação adversa a medicamentos com a informatização do Trigger Tool. Journal of Health Informatics, 15(1), 24–30. https://doi.org/10.59681/2175-4411.v15.i1.2023.984

Edição

Secção

Artigo Original

Artigos Similares

<< < 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 > >> 

Também poderá iniciar uma pesquisa avançada de similaridade para este artigo.

Artigos mais lidos do(s) mesmo(s) autor(es)