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Qualidade em hospitais e serviços de saúde: a experiência do Reino Unido com vigilância estatística e ‘big data’

Fonte

KCL | King's College London

Data

terça-feira. 29 março 2022 16:55

Muitos sistemas de saúde em todo o mundo estão fazendo uso de registros digitais de pacientes e outros dados administrativos coletados rotineiramente para monitorar, regular e, finalmente, melhorar a qualidade e a segurança hospitalar.

No entanto, as organizações que procuram explorar essas grandes quantidades de dados (big data) estão encontrando dificuldades persistentes em fazer seus sistemas funcionarem. Recentemente, pesquisadores do King’s College London (KCL), no Reino Unido, demonstraram que a eficácia do uso de big data está na maneira de coleta e uso dos dados.

Pontuação de Risco

A Care Quality Commission (CQC), o regulador independente de todos os serviços de saúde e assistência social da Inglaterra, tornou-se líder global no desenvolvimento de sistemas de vigilância estatística que usam big data para detectar qualidade de saúde abaixo do padrão.

Entre 2005 e 2009, centenas de pacientes do Mid-Staffordshire NHS Foundation Trust morreram desnecessariamente e muitos outros sofreram violações de sua dignidade. Uma investigação pública sobre o escândalo em 2013 concluiu que era essencial que o CQC realizasse ‘monitoramento relacionado ao risco’ dos provedores de saúde ‘o mais próximo possível do tempo real’.

Em resposta, o CQC criou um sistema de monitoramento de big data – conhecido como Monitoramento Inteligente – para calcular uma pontuação numérica de risco e avaliar a potencial qualidade de atendimento ruim ou em declínio em hospitais e instituições de saúde. Com base nas previsões desse sistema, o CQC enviou equipes de inspeção para os locais considerados mais propensos a prestar cuidados ruins.

No entanto, pesquisadores do Departamento de Geografia do King’s College London descobriram que o sistema de Monitoramento Inteligente do CQC não poderia prever as descobertas subsequentes das equipes de inspeção do CQC no local. Na verdade, as previsões do sistema estavam incorretas na maioria das vezes. Isso significava que as equipes de inspeção não estavam sendo enviadas para onde eram mais necessárias.

A equipe de pesquisa atribuiu esse fracasso a uma série de desafios nessas tentativas do CQC de identificar os indicadores necessários para prever quais hospitais eram mais propensos a fornecer assistência médica de baixa qualidade. Esses desafios incluíam a falta de um padrão profissional, político e social mais amplo sobre o significado de ‘qualidade dos cuidados de saúde’. Também foi incluída uma dificuldade em medir ‘riscos’ para a qualidade em tempo real, com uma gama tão vasta de serviços de saúde – fornecidos em vários locais e dentro de cada confiança do NHS.

Moldando o entendimento e demonstrando relevância internacional

Influenciado pela pesquisa do KCL, o CQC desde então redesenhou a maneira como usa big data para detectar cuidados hospitalares de baixa qualidade. Seu novo sistema de vigilância estatística, chamado Insight, aborda os problemas originalmente identificados no sistema anterior, ajudando a direcionar melhor as equipes de inspeção local em todo o país.

Pesquisas subsequentes da equipe demonstraram a relevância de suas descobertas para muitos reguladores internacionais de saúde usando sistemas de vigilância estatística semelhantes.

A pesquisa, apresentada pelo Dr. David Demeritt, professor de Geografia do KCL e pelo Dr. Henry Rothstein, professor de Risco e Regulação do KCL, mostrou que diferenças fundamentais na forma como os indicadores de qualidade de saúde são construídos, medidos e usados ​​podem estar impedindo os esforços internacionais para avaliar a qualidade e identificar as melhores práticas.

Acesse a notícia completa na página do King’s College London (em inglês).

Fonte: King’s College London.

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