Datenanalyse von Kategorien aus dem Ereignismeldesystem pasis zum Verständnis von Fehlermechanismen in der Medizin

Abstract

Fehler in der Medizin sind eine globale Herausforderung für das gesamte Gesundheitswesen. Um die Sicherheit der Patienten zu erhöhen, ist es notwendig, Fehlermechanismen zu verstehen und aus ihnen zu lernen. Eine Möglichkeit dafür bietet das Melden von Fehlern und unerwünschten Ereignissen an ein sogenanntes Ereignismeldesystem. Durch die Analyse eines Ereignisses können Ursachen und beitragende Faktoren identifiziert, sowie spezifische Verbesserungsmaßnahmen ergriffen werden. Erst die umfassende Analyse all dieser Ereignisse ermöglicht jedoch eine fundierte Empfehlung für grundlegende Verbesserungen im Gesundheitssystem. Das Patientensicherheits-Informationssystem pasis gehört zu den ersten einrichtungsübergreifenden Ereignismeldesystemen Deutschlands. Seit über zehn Jahre hat sich in der pasis-Datenbank eine große Anzahl an Datensätze angesammelt, die in ihrer Gesamtheit nun erstmalig analysiert wurden. Dabei wurde der Fokus primär auf die Datenlage und ihre Qualität gelegt, da es noch keine Erfahrungswerte bezüglich ihrer Validität gab. Gemeldeten Ereignissen werden bei der individuellen Analyse Kategorien zugeordnet, die jedes Ereignis charakteristisch beschreiben. Die Häufigkeiten dieser Kategorien wurden betrachtet, um Hauptthemenfelder zu identifizieren. Ebenso wurde untersucht, welchen Einfluss die Kategorien aufeinander haben. Dafür wurde eine Auswahl an Kategorien aus diesen Themenschwerpunkten mithilfe des Chi-Quadrat-Tests auf die Stärke ihrer Zusammenhänge untersucht. Es konnten Themenschwerpunkte in den Bereichen Medikamente, Dokumentation, Organisation, Standards, Kommunikation und Situationsbewusstsein identifiziert werden. Die exemplarisch untersuchten Kategorien befassten sich mit Medikamentenverwechslung, Leitlinien und Zuständigkeiten, sowie geschriebener Kommunikation. Die Ergebnisse dienen als Grundlage für weitere vielfältige Analysemöglichkeiten und stellen somit den ersten Schritt in der Untersuchung dieses umfangreichen Datensatzes dar. Die analysierten Zusammenhänge gilt es weiter zu überprüfen und auf den Einfluss zusätzlicher Faktoren zu untersuchen. Die Erkenntnisse dieser Analysen stellen somit die Basis für weitere Forschung dar, um Fehlermechanismen zu verstehen und die Patientensicherheit zu erhöhen.