IDENTIFICAZIONE E VALUTAZIONE DELLE NON-TECHNICAL SKILL

IN UN’UNITÀ DI DIAGNOSTICA PER IMMAGINI AMBULATORIALE

Stefano Fortinguerra*, Anna Signorelli, Aldo Morra, Francesco Pierazzoli, Alessandro Buriani. Gruppo Data Medica Padova

INTRODUZIONE L’applicazione dell’analisi degli eventi avversi indica che le Non-Technical Skill (NTS) sono tra le cause più frequenti d’errore nelle organizzazioni sanitarie (1,2). In questo contesto le tecniche per la gestione della

sicurezza basate sull’analisi del comportamento, si sono rivelate uno strumento efficace ed hanno permesso lo sviluppo di un sistema di indicatori comportamentali in grado di identificare le NTS e di definire training

specifici per gli operatori sanitari (3). Come in tutte le organizzazioni ad alta affidabilità, anche in ambito sanitario si sta diffondendo sempre di più la necessità di promuovere programmi formativi volti a sviluppare le

NTS per aumentare il livello di affidabilità e di sicurezza, utilizzando un modello messo a punto in aviazione, il Crew Resource Management (CRM) (4-6). Su questo modello infatti da alcuni anni sono stati implementati

il sistema ANTS (Anaesthetists’ Non-Technical Skills), nel settore anestesiologico (3) e il sistema NOTSS (Non-Technical Skills for Surgeons) in quello chirurgico (7), che hanno permesso di identificare le NTS

maggiormente utilizzate e di realizzare training specifici per svilupparle e supportarle. In un recente studio è stato dimostrato come gli errori diagnostici più frequenti in ambito ambulatoriale siano gli errori medici (8).

Ulteriori studi hanno inoltre evidenziato come tra gli errori in medicina primaria vi sia un’elevata percentuale di eventi avversi gravi, che portano a disabilità o morte (20%) (9). Da questi studi emerge che l’errore

diagnostico rappresenta una causa di contenziosi giudiziari e di pagamenti per malpractice molto frequente, anche rispetto ad altri ambiti, come gli interventi chirurgici, alle procedure ostetriche ed ai trattamenti

terapeutici. Inoltre gli errori diagnostici avvengono prevalentemente (66% dei casi) a livello ambulatoriale e non a livello ospedaliero (8,9). Altri studi mostrano come nell’ambito della diagnostica per immagini il 3-5%

delle interpretazioni radiologiche contenga errori legati ad aspetti percettivo-interpretativo delle immagini (10).

Il presente studio si è focalizzato sull’identificazione delle principali NTS utilizzate dagli operatori di un’unità di diagnostica per immagini ambulatoriale e sull’analisi del loro ruolo nella genesi degli errori.

CONCLUSIONI

Questo studio pilota dimostra come all’interno di un’unità radiologica ambulatoriale:

le NTS contribuiscano in maniera rilevante alla genesi degli errori diagnostici,

il team-working e la comunicazione rappresentino aspetti comportamentali importanti per ridurre gli errori diagnostici,

training specifici per sviluppare le NTS siano necessari per migliorare la qualità e la sicurezza delle attività diagnostiche.

Complessivamente i risultati di questo studio assumono grande rilevanza nella riduzione degli errori diagnostici se si tiene conto che

tali errori sono destinati ad aumentare a causa dell'invecchiamento della popolazione e dell’aumento di pazienti con patologie

croniche e comorbidità che richiedono procedure diagnostiche sempre più complesse.

L'analisi delle cause degli eventi ha

mostrato come il 79% degli eventi

avversi segnalati attraverso schede di

incident reporting, all’interno di una

unità di diagnostica per immagini

ambulatoriale, fosse legato a NTS e

come il 62% di questi fosse legato a

problemi di team-working e di

comunicazione. L’ACP eseguita sui

risultati del questionario ha permesso di

interpretare le prime 3 PC estratte,

spiegando il 51% della varianza totale.

Le 3 PC interpretate appartenevano al

team-working, alla comunicazione e ad

altri aspetti psico-emotivi correlati alle

prime due NTS. I risultati dimostrano

che nel campione analizzato di

diagnostica per immagini ambulatoriale,

il team-working e la comunicazione

sono le principali NTS utilizzate dagli

operatori e rappresentano i principali

fattori contribuenti all'errore diagnostico.

NOTE METODOLOGICHE

Le tecniche utilizzate sono state l’”analisi delle cause degli eventi” e un questionario contenente item strutturati su scala Likert a 5 punti e tratti dal Hospital Survey on Patient Safety Culture (HSOPS) e dal Operating

Room Management Attitudes Questionnaire (ORMAQ). I risultati del questionario sono stati analizzati attraverso il metodo dell'Analisi in Componenti Principali (ACP). Per stabilire il numero di Principal Component (PC)

da estrarre è stato utilizzato il criterio “scree test” e per interpretare le PC si è ricorso all’ispezione della matrice dei pesi componenziali e alla rappresentazione grafica delle variabili sui piani cartesiani definiti da coppie

di PC. Le elaborazioni grafiche e le analisi statistico-matematiche sono state acquisite attraverso l’ausilio del Software SPSS 13 for Windows®.

RISULTATI è stato somministrato un questionario a 37 soggetti

che nel 45,9% (n=17) svolgeva il ruolo di TSRM,

nel 48,6% (n=18) di medico (16 radiologi e 2

anestesisti) e nel 5,4% (n=2) di infermiere. Il 37,8%

degli operatori esaminati aveva complessivamente

più di 21 anni di attività professionale e lavorava da

più di 11 anni presso la stessa unità radiologica.

L’86,5% (n=32) degli operatori ha dichiarato di

avere generalmente interazioni o contatti diretti con

i pazienti durante l’attività lavorativa, mentre il

10,8% (n=4) ha dichiarato di non averne. Valutando

il grado di sicurezza del paziente all’interno

dell’unità radiologica, 67,6% (n=25) dei partecipanti

ha dato un giudizio complessivamente “molto

buono”, il 21,6% (n=8) “eccellente” e il restante

10,8% (n=4) “accettabile.

L’alta coerenza interna degli item e l’attendibilità

statistica del questionario hanno permesso di

studiare e analizzare approfonditamente i contenuti

del questionario (alpha di Cronbach = 0,855). Una

volta analizzata la matrice delle correlazioni e

misurata l’adeguatezza campionaria (Kaiser-Meyer-

Olkin < 0,000) degli item del questionario si è

proceduto all’estrazione delle PC con il metodo

della fattorizzazione dell’asse principale. Le

“comunalità” calcolate presentavano valori piuttosto

elevati in ciascuno dei 40 item (vedi tabella 1).

Analizzando la matrice dei pesi componenziali,

ottenuta con il metodo Varimax (vedi tabella 3), e

ispezionando i diagrammi bidimensionali ottenuti

tra le prime 2 PC (vedi figura 2) e tra la PC numero

2 e numero 3 è stato possibile interpretare le prime

3 PC estratte spiegando complessivamente il 51%

della varianza totale.

In base ai pesi componenziali più elevati (vedi

tabella 3) e ai diagrammi bidimensionali (vedi

figura 2 e 3) le PC sono state interpretate in questo

modo:

PC 1: Team-working e componenti psico-emotive,

intese come esigenza di veder riconosciuta la propria

collaborazione e competenza all’interno del team,

capacità di usare autorevolezza e assertività e come

necessità di supportarsi reciprocamente coordinando le

attività attraverso scambio reciproco di informazioni

PC 2: Comunicazione ottimale all’interno del team.

PC 3: Variabili contestuali alla dimensione psico-

emotiva in grado di influenzare il lavoro in team.

References

1. Kemper PF, van Noord I, de Bruijne M, Knol DL, Wagner C, van Dyck C. Development and reliability of the explicit

professional oral communication observation tool to quantify the use of non-technical skills in healthcare. BMJ Qual. Saf.

22:586-595;2013.

2. Reason, J. The Human Error, Cambridge University Press.1990.

3. Fletcher G, Flin R, McGeorge P, Glavin R, Maran N. and Patey R. Anaesthetists’ Non-Technical Skills (ANTS): Evaluation of

a Behavioural Marker System. British Journal of Anaesthesia, 90(5):580-8;2003.

4. Helmreich RL. On error management: lessons from aviation. BMJ 320:781-5;2000.

5. Sundar E, Sundar S, Pawlowski J, Blum R, Feinstein D, Pratt S. Crew Resource Management and Team Training.

Anesthesiology Clinics. 25(1):283–300;2007.

6. Ostergaard D, Dieckmann P, Lippert A. Simulation and CRM. Best. Pract. Res. Clin. Anaesthesiol. 25:239-249;2011

7. Yule S, Flin R, Maran N, Rowley DR, Youngson GG and Paterson-Brown S. Surgeons’ Non-Technical Skills in the Operating

Room: Reliability Testing of the NOTSS Behaviour Rating System. World Journal of Surgery. 32(1):548-56;2008.

8. Saber Tehrani AS, Lee H, Mathews SC, Shore A, Makary MA, Pronovost PJ, Newman-Toker DE. 25-Year summary of US

malpractice claims for diagnostic errors 1986-2010: an analysis from the National Practitioner Data Bank. BMJ Qual. Saf.

Aug;22(8):672-80;2013.

9. Singh H, Giardina TD, Meyer AN, Forjuoh SN, Reis MD, Thomas EJ. Types and origins of diagnostic errors in primary care

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10. Fitzgerald R. Error in radiology. Clin. Radiol. 52:938-946;2001.

6° CONGRESSO NAZIONALE – 3° FORUM INTERNAZIONALE

SOS Sistema Sanitario Nazionale: ULTIMA CHIAMATA

Università Cattolica del Sacro Cuore - Roma – Italy – 21 –22 Novembre 2013

Il numero di PC da estrarre è

stato definito in base a 3 criteri:

•numero di PC con “autovalori”

maggiori di 1 (criterio Kaiser)

(vedi tabella 2);

•percentuale di varianza spiegata

superiore a 70% (vedi tabella 2)

•analisi dello scree plot (vedi

figura 1)

La matrice di PC è stata sottoposta

a rotazione ortogonale Varimax

allo scopo di facilitare l’operazione

di analisi del legame semantico

delle variabili a ciascuna PC

(tabella 2 e 3).

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