Incidência de Erros no Diagnóstico

Erros Diagnósticos
Lucas Zambon
Diretor Científico do IBSP
Doutor em Segurança do Paciente pela Faculdade de Medicina da USP
Fellow da ISQua
Assessor da Superintendência Médica do Hospital Samaritano (SP)
Erro Diagnóstico
“Falha para estabelecer uma explicação acurada e a tempo para o
problema de saúde do paciente ou ainda para comunicar essa
explicação ao paciente”
IOM, 2015
São mais de
250
possíveis
queixas principais
> 12 mil
possíveis
diagnósticos
(CID-10)
Grupo 1: Acurácia: 44,5%
•
Residentes de 2º ano de 3 Universidades do Canadá
(McGill, Ottawa, McMaster)
•
Prova com 20 casos clínicos – 2 grupos
•
Grupo 1 – Seja rápido
•
Grupo 2 – Seja cuidadoso e reflexivo
Grupo 2: Acurácia: 45,0%
Etiologia do Erro Diagnóstico
“No Fault”
Sistema
Cognitivo
• 75% apresentação da doença
• 25% relacionado ao paciente
• 94,3% organizacional
• 5,7% problemas técnicos
• 83% falha de síntese
• 14% falha na coleta de dados
• 3% falha de conhecimento
Vieses Cognitivos
Como raciocinamos frente à incerteza?
“The Linda Problem”
• Linda tem 31 anos, é solteira, franca e sincera, e extremamente brilhante.
Ela se formou em filosofia. Enquanto estudante, ela era profundamente
preocupada com questões de discriminação e justiça social, e também
participou de manifestações anti-nucleares.
• Qual das duas alternativas a seguir é mais provável?
Amos Tversky and Daniel Kahneman, 1983
a) Linda é bancária.
b) Linda é bancária e ativista do movimento feminista
Heurística
• Heurística se refere às estratégias simplificadoras na maneira de pensar,
ocasionando economia de tempo e gasto cognitivo. Elas aumentam a
eficiência em detrimento de aumentar a chance de erros cognitivos.
• “INTUIÇÃO”
“The Linda Problem”
Amos Tversky and Daniel Kahneman, 1983
Feministas
Bancárias
Um problema médico
• Se um teste para detectar uma doença cuja prevalência é de 1/1000 tem
uma taxa de falso-positivo de 5%, qual é a chance de que uma pessoa com
um resultado positivo tenha a doença, supondo que você não sabe nada
sobre os sintomas ou sinais da pessoa ?
Um problema médico
• Prevalência da doença:
•
1 / 1000
• Taxa de teste falso-positivo:
•
5 / 100 ou 50 / 1000
• Probabilidade de ter doença se tem teste positivo:
• 1 em 50 = 2%
O Problema de Monty Hall
1. Na 1ª etapa o concorrente escolhe uma porta (que ainda não é aberta);
2. A seguir o apresentador abre uma das outras duas portas que o concorrente não
escolheu - o carro não se encontra aí;
3. Agora com duas portas apenas para escolher — pois uma delas já foi aberta, na
2ª etapa, e não tinha o prêmio — e sabendo que o carro está atrás de uma delas, o
concorrente tem que se decidir se permanece com a porta que escolheu no início do
jogo ou se muda para a outra porta.
• Ele deve ficar com a primeira porta escolhida ou mudar de porta?
Teste de Hipótese Iterativa
• “para cada caso clínico, com base nos dados obtidos, o médico
traça uma série de hipóteses diagnósticas e vai modificando sua
opinião em favor de uma ou outra hipótese à medida que novas
informações são introduzidas para sua análise”
Kassirer JP. N Engl J Med. 1983;309:921–3.
Raciocínio Bayesiano
A probabilidade de um evento A dado um
evento B (Ex: a probabilidade de alguém ter
câncer de mama dado que a mamografia foi
positiva) depende não apenas do
relacionamento entre os eventos A e B (i.e., a
precisão da mamografia), mas também da
probabilidade da ocorrência de cada evento.
Thomas Bayes (1701 – 1761)
Pre-Test
Probability
Post-Test Probability I
(Additional Findings of
Leg Pain, Swelling, and
Normal ECG and Chest
X-Ray)
Post-Test Probability II
(Additional Findings of
Segmental Defect on Chest CT
Angiography and Normal Serum
Troponin I Level)
Diagnosis
Pre-Test
Probability
Post-Test Probability I
(Additional Findings of
Leg Pain, Swelling, and
Normal ECG and Chest
X-Ray)
Post-Test Probability II
(Additional Findings of
Segmental Defect on Chest CT
Angiography and Normal Serum
Troponin I Level)
Acute coronary
syndrome
40%
28%
1%
ST-segment elevation
MI
20%
< 1%
< 1%
Chest wall pain
30%
20%
< 1%
Pulmonary embolism
5%
50%
98%
Dissecting thoracic
aortic aneurysm
< 3%
< 1%
< 1%
Spontaneous
pneumothorax
< 2%
< 1%
< 1%
Diagnosis
Homem
50 anos, Hipertenso,
Diabético, Tabagista
com Dor Torácica
Viéses Cognitivos
Viés Cognitivo
• Viés de Representatividade
• Viés de Disponibilidade
• Fechamento prematuro
Exemplo
Apresentações atípicas de doenças
levam a não pensar no diagnóstico
Memórias influenciam a formação de
hipóteses diagnósticas
Primeira hipótese é considerada, sem
pensar em diferenciais
Viéses Cognitivos
Viés Cognitivo
• Ancoramento
• Viés de atribuição
• Viés de confirmação
Exemplo
Persistir no diagnóstico baseado nos
achados iniciais sem ajustar após
Minimizar diagnósticos em pacientes
estereotipados
Os achados servem apenas para
confirmar a primeira hipótese ao
invés de modificá-la
Viéses Cognitivos
Viés Cognitivo
• Viés afetivo
• Viés do mínimo necessário
• Viés do excesso de confiança –
Efeito Dunning - Kruger
Exemplo
Não realizar testes dolorosos ou
incômodos em pessoa próxima
Encerra a busca no primeiro resultado
positivo gerando subdiagnóstico de
doenças raras
Intervenções Sistêmicas
Primeiro Passo: Identificar Erros
Diagnósticos
• Trigger tools
• Internação não planejada até 2 semanas após consulta ambulatorial
• Retorno ao P.S. em 24h
• Reinternação em menos de 30 dias
• Relato de incidentes de pacientes
• Relato de incidentes de médicos
•
•
•
•
Trabalho em equipe e com paciente e familiares;
Formação e treinamento em diagnóstico;
Suporte de TI a profissionais e pacientes;
Identificar e analisar erros diagnósticos;
• Cultura de suporte ao diagnóstico correto;
• Sistema de responsabilidade em erros diagnósticos;
• Ambiente de pagamento e assistência favorável;
• Pesquisar sobre erro diagnóstico
Intervenções de
Comunicação
Intervenções em comunicação
• Sugestões:
• Notifique o paciente de resultados de exames
•
Pergunte quando e como deseja receber
• Acesso do paciente em tempo real ao prontuário
• Auditorias
• O paciente sabe seus diagnósticos?
• Ele entende seus diagnósticos?
Intervenções Cognitivas
DESEMPENHO NA HABILIDADE
O melhor expert é aquele que
não espera a experiência
Expert
Experiente
10 anos
TEMPO
Criando Experts em Diagnóstico
Solução progressiva
de problemas no
trabalho
Estudo de casos com
simulação
Expert
Prática deliberativa
para desenvolver
habilidades
Feedback
sistemático
Solução Progressiva de Problemas
• Sempre deve haver um desafio intelectual mesmo quando não há um
• Exemplo:
• Paciente com pneumonia – perguntas no tempo zero:
• E se não responder ao tratamento definido?
• Quando fazer cobertura para germes multirresistentes?
• Qual diagnóstico diferencial seria plausível?
Prática Deliberativa de Habilidades
•
•
•
•
Escolher uma habilidade
Praticar e obter feedback
Treinar até o gap de conhecimento estar resolvido
Exemplo:
• Laudar radiografia de tórax
• Laudar eletrocardiograma
• Interpretar um antibiograma
Simulação de Casos
• Utilize casos reais das investigações do hospital
• Faça perguntas nos pontos críticos
• Não crie pistas artificiais (exames que não foram feitos, ou que foram feitos em
outros momentos)
Feedback Sistemático
• Sistematicamente acompanhar os desfechos do paciente
• Excelente forma para melhorar o julgamento
Processo
Diagnótico
Desfecho
-
?
+
Croskerry P. Acad Emerg Med 2000; 7 (11): 1232-1238
Checklists
• Por que não?
• “Time-out” diagnóstico
• Pensei em todas as possibilidades?
Exemplo de Checklist
• Dor Torácica
 IAM / SCA
 TEP
 Dissecção de aorta
 Estenose Aórtica
 TEP
 Pneumonia
 Pneumotórax
 Pericardite
 Mediastinite
 Tumores
 Costocondrite
 Discopatia cervical
 Espasmo muscular
 Herpes Zoster
 Espasmo esofágico
 Crise de Pânico
Checklists
• Considerações
• Geral x Síndrome?
• Funciona?
• Os médicos vão aderir?
...”it is no longer a pipe dream to
believe that computers will help
doctors be better diagnosticians in the
next couple of years, and may even
replace doctors as diagnosticians, at
least in straightforward cases, within a
decade.”
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René Amalberti Suzanne Gordon Mark Gilchrist
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