Statistiche sui desat: affaticamento da allarme e implicazioni per la sicurezza del paziente

ASTRATTO

SfondoI sistemi di monitoraggio fisiologico, come Masimo, utilizzati durante il ricovero ospedaliero, offrono un approccio non invasivo per acquisire dati sui segni vitali critici. Questi sistemi attivano allarmi quando le misurazioni si discostano dai parametri preimpostati. Tuttavia, spesso gli allarmi non urgenti o potenzialmente falsi contribuiscono all’affaticamento da allarme, una forma di sovraccarico sensoriale che può avere effetti negativi sia sui pazienti che sul personale sanitario. La Commissione congiunta, nel 2021, ha annunciato l’obiettivo di mitigare gli incidenti mortali legati all’affaticamento da allarme attraverso una migliore gestione degli allarmi. Tuttavia, al momento non sono disponibili linee guida stabilite. Questo studio mira ad affrontare l’affaticamento degli allarmi presso la Mayo Clinic per salvaguardare la sicurezza dei pazienti, frenare il burnout del personale e migliorare la sensibilità del monitoraggio della saturazione di ossigeno per rilevare tempestivamente le emergenze.

La Cistanche può agire come un anti-fatica e un potenziatore della resistenza, e studi sperimentali hanno dimostrato che il decotto di Cistanche tubulosa potrebbe proteggere efficacemente gli epatociti epatici e le cellule endoteliali danneggiate nei topi nuotatori in carico, sovraregolare l'espressione di NOS3 e promuovere il glicogeno epatico sintesi, esercitando così un’efficacia antifatica. L'estratto di Cistanche tubulosa, ricco di glicosidi feniletanoidi, potrebbe ridurre significativamente i livelli sierici di creatina chinasi, lattato deidrogenasi e lattato e aumentare i livelli di emoglobina (HB) e glucosio nei topi ICR, e questo potrebbe svolgere un ruolo anti-fatica diminuendo il danno muscolare e ritardare l'arricchimento di acido lattico per l'accumulo di energia nei topi. Il composto Cistanche Tubulosa Tablets ha prolungato significativamente il tempo di nuoto sotto carico, ha aumentato la riserva di glicogeno epatico e ha ridotto il livello di urea sierica dopo l'esercizio nei topi, mostrando il suo effetto anti-fatica. Il decotto di Cistanchis può migliorare la resistenza e accelerare l'eliminazione della fatica nei topi che esercitano, e può anche ridurre l'aumento della creatina chinasi sierica dopo l'esercizio con carico e mantenere normale l'ultrastruttura del muscolo scheletrico dei topi dopo l'esercizio, il che indica che ha gli effetti di migliorare la forza fisica e anti-fatica. Cistanchis ha inoltre prolungato significativamente il tempo di sopravvivenza dei topi avvelenati da nitriti e ha migliorato la tolleranza all’ipossia e all’affaticamento.

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MetodiÈ stato condotto un progetto di miglioramento della qualità per combattere e ridurre al minimo il carico di falsi allarmi, con i dati raccolti 2 mesi prima dell'inizio dell'intervento. L'obiettivo del progetto era ridurre il valore totale dell'allarme del 20%, passando dal 55%–85% al ​​35%–75% entro 2 mesi, sfruttando metodologie di miglioramento della qualità.

InterventiDa febbraio ad aprile 2021, abbiamo implementato un duplice intervento: (1) istituendo un protocollo per valutare le esigenze di monitoraggio continuo dei pazienti e interrompendolo quando appropriato, e (2) introducendo segnaletica educativa per i pazienti e il personale della Mayo Clinic sul monitoraggio delle migliori pratiche.

RisultatiMedie di base di allarmi rossi (158,6), posticipi manuali (37,8) e risoluzioni automatiche (120,7); la prima fase post-intervento ha mostrato riduzioni degli allarmi rossi (125,5), dei posticipi manuali (17,8) e delle autorisoluzioni (107,8). La seconda fase post-intervento ha registrato 138 allarmi rossi, 13 posticipi manuali e 125 auto-risoluzioni. Il confronto di base ha dimostrato una riduzione media degli allarmi del 16,92% tra entrambi gli interventi (valore p: 0,25).

ConclusioneInterventi semplici come le tecniche educative e di comunicazione si sono rivelati determinanti nel ridurre l’onere allarmante per i pazienti e il personale. I risultati sottolineano l’uso pratico e l’efficacia di questi metodi in qualsiasi contesto sanitario, contribuendo così a mitigare il problema prevalente dell’affaticamento da allarme.

INTRODUZIONE

I dispositivi medici elettronici sono comunemente utilizzati per monitorare i parametri vitali dei pazienti. Masimo offre tecnologie di monitoraggio continuo e non invasivo che esaminano le letture di ossigeno, frequenza cardiaca e indice di perfusione. Questi dispositivi emettono allarmi, che spesso non sono urgenti, potenzialmente falsi e contribuiscono al fenomeno della "fatica da allarme", ovvero la desensibilizzazione agli allarmi. Il movimento del paziente, il posizionamento errato e la rimozione prematura del dispositivo contribuiscono alla generazione di falsi allarmi. Le stime indicano che oltre il 70% degli allarmi potrebbe essere falso e ostacolare la sicurezza del paziente.1 Il rumore eccessivo è deleterio per l'ambiente terapeutico del paziente e contribuisce all'agitazione e al delirio ospedaliero. Allarmi superflui pregiudicano la concentrazione del personale ospedaliero, i tempi di risposta e aumentano lo stress psicologico. Il nostro obiettivo era ridurre il numero totale di allarmi del 20%, dal 55%–85% al ​​35%–65%, da gennaio ad aprile 2022. Utilizzando metodologie chiave di miglioramento della qualità come Definisci, Misura, Analizza, Migliora e Controlla ( DMAIC), abbiamo cercato di migliorare la comunicazione e ridurre il monitoraggio non necessario della SpO2 e il carico degli allarmi.

METODI

Raccolta dati di base

Il monitoraggio continuo Masimo viene utilizzato attivamente nei campus principali della Mayo Clinic (St. Mary's e Methodist) a Rochester, Minnesota. Il personale infermieristico nei piani di degenza, ad eccezione delle unità di terapia intensiva, in genere non è standardizzato al modello di assistenza del paziente 1:1. Poiché il personale infermieristico può coprire fino a tre o quattro pazienti contemporaneamente, questi piani possono fare affidamento su personale aggiuntivo per aiutare a valutare le esigenze dei pazienti. Masimo garantisce flessibilità poiché può essere implementato ovunque all'interno dell'istituto. I parametri di allarme di base sono stati quantificati e classificati come allarmi manuali o allarmi risolti (con o senza intervento attivo). Gli allarmi posticipati venivano elaborati manualmente dai tecnici quando venivano percepiti come benigni. Utilizzando una metodologia SIPOC+R nella definizione dei processi, sono state identificate le principali parti interessate. Questi soggetti interessati comprendevano tecnici di monitoraggio e personale infermieristico. Dopo aver contattato i membri del team di ciascun gruppo, i temi principali sono stati identificati utilizzando un diagramma causa-effetto di Ishikawa (strumento a lisca di pesce). Il riconoscimento di una comunicazione tempestiva è stata una delle principali preoccupazioni per entrambi i gruppi.

Primo intervento

Per migliorare la comunicazione, abbiamo sviluppato una segnaletica migliorata per indicare le politiche a tutto il personale e ai pazienti. In precedenza, le informazioni minime sui carrelli SpO2 non indicavano quali team contattare per i test diagnostici o il riattacco. Abbiamo quantificato manualmente il numero di allarmi dopo l'implementazione della nuova segnaletica per chiarire eventuali modifiche attraverso l'analisi statistica.

Secondo intervento

Due settimane dopo l'implementazione, abbiamo utilizzato uno script basato su modelli nella cartella clinica elettronica. Ciò spingerebbe gli infermieri a valutare se il monitoraggio della SpO2 del paziente sia ancora necessario. I tecnici di monitoraggio esaminavano i casi di allarme per ciascun paziente nelle ultime 24-48 ore ed esaminavano le seguenti condizioni: frequenza cardiaca alta/bassa, arresto cardiaco o eventi significativi che richiedevano squadre di risposta rapida.

RISULTATI

Linea di base

Al basale, si è verificata una media di 158,6 allarmi rossi per paziente, 37,8 posticipi manuali e 120,8 allarmi risolti automaticamente. La prima raccolta di dati ha mostrato che i pazienti possono allarmarsi 1,5 volte in un periodo di 2-ora, mostrando variazioni dal 55% all'85% delle false notifiche.

Intervento/i

Dopo l'intervento 1, si è verificata una media di 125,5 allarmi rossi per paziente, 17,75 posticipi manuali e 107,75 allarmi autorisolti che mostrano una tendenza al ribasso. Esaminando l'intervento 2, si è verificata una media di 138 allarmi rossi per paziente, 13 posticipazioni manuali e 125 allarmi autorisolti.

Analisi

È stata determinata la percentuale degli allarmi totali posticipati e risolti automaticamente. Le medie sono state confrontate utilizzando un t-test non accoppiato a due code. La significatività statistica è stata assunta quando il valore p era<0.05. In comparison to the baseline, there was an average of 16.92% reduction of alarms among both interventions with a p-value of 0.25.  After the implementation of intervention 1, the average number of snooze and self-resolved alarms per patient,   per hour, started to have an upward trend. At intervention 1, the p-value was <0.05, and at intervention 2, the p-value was <0.005 in comparison to baseline data, as represented in Figure 1. Interventions implemented over time show gradual downward trending. These results signify that the improvement of snoozed and self-resolved alarms was unlikely due to chance.

CONCLUSIONE

La riduzione dell’affaticamento da allarme è complessa e richiede una valutazione da molteplici punti di vista. Alcuni rapporti di studio mostrano che meno dell'1%-36% degli allarmi richiede un intervento effettivo.2 Nei nostri sforzi per implementare un cambiamento positivo, possiamo vedere il potenziale di effetti a valle che vanno dalla riduzione del carico cognitivo per i team di assistenza impegnati al miglioramento dell'efficienza per gli operatori sanitari , i risultati dei pazienti, la loro sicurezza e le esperienze dei pazienti.

L’intervento più promettente è stato quello di ridurre il numero di pazienti sottoposti a monitoraggio continuo. Valutando gli allarmi, abbiamo riscontrato che la risposta più rapida si è verificata in 4 minuti quando un fornitore ha interrotto o rimosso il monitoraggio continuo da un paziente. Riteniamo che ciò sia dovuto al fatto che i fornitori dimenticano di interrompere il trattamento dei pazienti quando diventano stabili. Inoltre, l'identificazione di diversi pazienti che hanno interrotto la terapia pochi minuti prima della loro dimissione, potrebbe indicare che i pazienti avrebbero potuto essere interrotti prima se avvisati.

Inoltre, abbiamo notato che gli allarmi posticipati manualmente avevano una tendenza al ribasso con un valore p di<0.05 in snoozed alarms and a reduction in total alarms. After our data analysis, we were unable to discern what prompted this despite its significance. Theories include the technicians could be preoccupied and unable to respond before being silenced or resolved, our signage proved effective, and patients contacting staff to initiate faster intervention. Though we were unable to attribute exactly what the precipitating agent was, the data were statistically significant.

Sebbene il nostro processo fosse limitato dalla tecnologia, dai flussi di lavoro progettati e dai vincoli temporali, i nostri interventi hanno dimostrato un effetto correlativo di significatività statistica. I risultati dei nostri interventi sono stati incoraggianti nonostante non abbiamo raggiunto il nostro obiettivo di una riduzione del 20% con solo una riduzione netta del 16,9%. I dati potrebbero non essere conclusivi, ma è stato elaborato un piano d'azione per vari team di assistenza per un utilizzo immediato e pratico in base ai nostri risultati. L’affaticamento degli allarmi è un problema significativo nel settore sanitario che deve essere affrontato per garantire la sicurezza dei pazienti, ridurre il burnout del personale e migliorare la sensibilità del monitoraggio SpO2 per rilevare le emergenze.

Sebbene il nostro processo fosse limitato dalla tecnologia, dai flussi di lavoro progettati e dai vincoli temporali, i nostri interventi hanno dimostrato un effetto correlativo di significatività statistica. I risultati dei nostri interventi sono stati incoraggianti nonostante non abbiamo raggiunto il nostro obiettivo di una riduzione del 20% con solo una riduzione netta del 16,9%. I dati potrebbero non essere conclusivi, ma è stato elaborato un piano d'azione per vari team di assistenza per un utilizzo immediato e pratico in base ai nostri risultati. L’affaticamento degli allarmi è un problema significativo nel settore sanitario che deve essere affrontato per garantire la sicurezza dei pazienti, ridurre il burnout del personale e migliorare la sensibilità del monitoraggio SpO2 per rilevare le emergenze.

RingraziamentiDesideriamo ringraziare e riconoscere personalmente la Dott.ssa Rachel Olson e Danielle O'Laughlin, PAC, per il lavoro in corso con il Programma di assistenza medica presso la Mayo Clinic. La loro guida, conoscenza e passione per il miglioramento della cura dei pazienti hanno portato al successo di questo progetto. Vorremmo anche mostrare il nostro profondo apprezzamento al Dr. Peter Noseworthy e al Dr. Anthony Kashou per il loro supporto.

ContributoriOgni membro ha condiviso un contributo paritario a questo progetto. Facilitatori come il Dr. PAN e il Dr. AHK hanno aiutato a guidare il contesto clinico della pratica HRPML. Il Dr. RO e DO'L, PAC hanno guidato le strategie di miglioramento della qualità.

FinanziamentoGli autori non hanno dichiarato un finanziamento specifico per questa ricerca da parte di alcuna agenzia di finanziamento nei settori pubblico, commerciale o no-profit.

Interessi conflittualiNessuno dichiarato.

Consenso del paziente per la pubblicazioneNon applicabile.

Provenienza e peer reviewNon commissionato; sottoposto a revisione paritaria esterna.

RIFERIMENTI

1. Johnson KR, Hagadorn JI, Sink DW. Riduzione dell'affaticamento da allarme in due unità di terapia intensiva neonatale attraverso una collaborazione per il miglioramento della qualità. Am J Perinatol 2018;35:1311–8.

2 Sendelbach S, Funk M. Allarme fatica. AACN Adv Crit Care 2013;24:378–86.

【Per ulteriori informazioni:george.deng@wecistanche.com / WhatApp:8613632399501】