Melhorando a Segurança do Paciente com a Ferramenta AHI-PI

Reconhecer quando a condição de um paciente está piorando em hospitais é super importante. Quando a equipe não percebe esses sinais iniciais, pode causar problemas sérios, como pacientes precisando ser transferidos para um nível de atendimento mais alto, passando mais tempo no hospital ou até mesmo mortes inesperadas. Estudos mostraram que ficar de olho nos Sinais Vitais dos pacientes pode ajudar a detectar problemas cedo e agir pra ajudar.

Apesar disso, medir e registrar os sinais vitais nem sempre é consistente na vida real. Isso pode levar a atrasos na percepção de que um paciente está piorando. Fatores que contribuem para esses atrasos incluem falta de enfermeiros, carga de trabalho pesada, pacientes com múltiplos problemas de saúde, limitações na coleta de dados e escassez de recursos.

Pra enfrentar esses desafios, muitos hospitais criaram sistemas de resposta rápida. Esses sistemas foram desenhados pra detectar rapidamente quando um paciente está piorando e responder de forma ágil. Diferentes hospitais podem ter nomes diferentes pra essas equipes, como equipes de resposta rápida (RRTS) ou equipes de emergência médica. Geralmente, essas equipes têm uma mistura de médicos, enfermeiros, terapeutas respiratórios e farmacêuticos que trabalham juntos pra ajudar pacientes em crise, tentando evitar eventos graves como parada cardíaca. Mas ainda rola uma discussão sobre a real eficácia dessas equipes.

Um dos principais problemas dos sistemas de resposta rápida é que detectar quando um paciente precisa de ajuda geralmente leva um tempo. Um motivo comum pra isso é que os sinais vitais não são checados com a frequência necessária. Quando os pacientes precisam ser transferidos inesperadamente pra unidade de terapia intensiva (UTI), isso pode sobrecarregar os recursos de saúde e aumentar muito os custos, o tempo de internação e as taxas de mortalidade. Mesmo que usar um monitoramento melhor dos sinais vitais e equipes de resposta rápida tenha potencial pra melhorar a detecção precoce, saber quando ativar uma equipe de resposta rápida não é tão simples.

Novas ferramentas que ajudam os profissionais de saúde a ver sinais de problemas antes que os sinais vitais mudem podem ser bem úteis. Um sistema ideal seria fácil de automatizar, fornecer atualizações contínuas, ser simples de interpretar e não aumentar a carga de trabalho da equipe clínica.

Neste artigo, avaliamos uma ferramenta chamada Índice Preditivo de Instabilidade Hemodinâmica (AHI-PI). Essa é uma ferramenta de software aprovada pra uso médico que utiliza leituras contínuas de ECG (que monitora a atividade elétrica do coração) e variabilidade da frequência cardíaca pra prever quando um paciente pode ficar instável. Mudanças na variabilidade da frequência cardíaca podem indicar alterações no sistema nervoso de um paciente durante eventos graves de saúde como sepse ou falência respiratória, e essas mudanças podem acontecer antes de declínios perceptíveis na saúde.

Estudos anteriores mostraram que o AHI-PI pode prever de forma confiável quando um paciente pode enfrentar instabilidade hemodinâmica, que é quando a frequência cardíaca está muito alta e a pressão arterial cai significativamente, com um aviso antecipado de mais de três horas.

O AHI-PI funciona analisando automaticamente os padrões de ECG pra avaliar o quanto o sistema nervoso está estressado. Ele produz uma saída a cada dois minutos indicando o nível de risco de instabilidade futura como alto, moderado ou baixo. A instabilidade hemodinâmica é identificada quando a frequência cardíaca está acima de 100 batimentos por minuto, ou a pressão arterial sistólica está abaixo de 90 mmHg.

Na nossa avaliação, verificamos quão bem o AHI-PI prevê a necessidade de uma RRT antes de ser chamada, comparando seus dados com as mudanças na frequência cardíaca, pressão arterial e agora também na frequência respiratória de pacientes internados que estão sendo monitorados continuamente.

Nosso estudo foi realizado na Universidade de Michigan, focando em pacientes adultos que estavam sendo monitorados de perto e para os quais uma equipe de resposta rápida foi ativada. O estudo identificou dados de pacientes dentro do sistema hospitalar ao longo de oito meses.

O objetivo era ver com que frequência o AHI-PI identificava risco em comparação com os sinais vitais tradicionais. O primeiro passo foi medir quanto tempo antes de um evento de RRT o AHI-PI indicou risco. Descobrimos que o AHI-PI indicou risco em 92,71% dos eventos, enquanto os sinais vitais tradicionais só indicaram risco em 41,67%. Além disso, o AHI-PI detectou problemas potenciais muito mais cedo, em média mais de um dia de antecedência.

Por exemplo, entre os eventos onde o risco foi indicado tanto pelo AHI-PI quanto pelos sinais vitais, o aviso do AHI-PI veio cerca de 30 horas antes, enquanto os sinais vitais normalmente indicaram risco cerca de 19 horas antes do evento. Isso mostra que o AHI-PI pode ser uma ferramenta importante pra sinalizar pacientes que podem precisar de cuidados urgentes antes que os sinais tradicionais mostrem problemas.

Ao comparar a saída do AHI-PI antes de um evento de RRT com pacientes controle que não tiveram eventos, encontramos diferenças significativas. O grupo da RRT mostrou uma porcentagem muito maior de risco indicado pelo AHI-PI em comparação com o grupo controle.

No geral, os achados sugerem que o AHI-PI tem potencial como uma ferramenta de suporte à decisão clínica, permitindo que os profissionais de saúde ajam mais cedo em resposta a pacientes em risco de piorar. Isso pode levar a menos emergências inesperadas e melhores resultados para os pacientes.

No entanto, notamos que esses achados são baseados em dados retrospectivos, ou seja, olhamos informações existentes em vez de conduzir um novo estudo especificamente pra isso. Isso pode significar que podem existir fatores desconhecidos afetando os resultados.

Além disso, este estudo não analisou os medicamentos que podem ter sido dados aos pacientes controle pra prevenir a deterioração. Alguns pacientes foram excluídos da análise, como aqueles com certas condições cardíacas, pois essas condições interferem nas avaliações da variabilidade da frequência cardíaca.

Em conclusão, enquanto o AHI-PI mostra um forte potencial como uma ferramenta pra detecção precoce de instabilidade em pacientes, mais estudos são necessários pra validar sua eficácia em um ambiente clínico. Nossa pesquisa apoia a necessidade de estudos futuros pra examinar o uso prático do AHI-PI no cuidado hospitalar do dia a dia pra melhorar a segurança e os resultados dos pacientes.