Согласно определению, “NEVER EVENT” или недопустимое событие — это серьезная ошибка оказания медицинской помощи, «полностью» предотвратимую при надлежащем выполнении рекомендаций по безопасности (слово полностью я взял в кавычки, причина этого станет ясна ниже).
Данные события включают в себя: RSIs (Retained Surgical Items) – оставление инородных тел при хирургических вмешательствах и WSPEs (Wrong-Site, Wrong-Procedure, Wrong-Patient Errors) – неправильный выбор стороны, вида вмешательства и пациента.
Говоря о безопасности, невозможно не упомянуть теорию активных и скрытых ошибок Джеймса Ризона (1), включающую в себя модель швейцарского сыра (рис. 1). Отверстия в ломтиках сыра представляют собой слабые места в отдельных частях системы. Отказ системы происходит, когда отверстия во всех ломтиках совпадают, позволяя угрозе пройти сквозь все слои и реализоваться.
На основе данной модели было построено исследование причин возникновения недопустимых событий в хирургии (2). Согласно исследованию, нарушение или обход инструкций являются причинами нежелательных событий лишь в 1,7% и 3,5% случаев соответственно (рис. 2). В то время как ошибочное восприятие, решение или действие являются причинами в 7%, 16% и 13% случаев соответственно.
Причиной без малого половины недопустимых событий были предпосылки опасных действий, среди которых преобладали когнитивное, ментальное и психологическое состояние врача (18%); технологические (12%) и персональные факторы (11%), такие как коммуникация в команде. Одним из главных выводов настоящего исследования был вывод о необходимости автоматизации.
Эффективность повсеместно принятой практики подсчета операционного материала также ставится под сомнение на сегодняшний день. В исследовании Egorova при специфичности данного теста равной 99%, его чувствительность составила лишь 77% (3). При этом положительная прогностическая ценность (вероятность того, что положительный результат теста действительно окажется положительным) не превышала 1,6%.
В результате в последней версии руководства по предотвращению непреднамеренного оставления хирургических предметов AORN (Association of periOperative Registered Nurses) формулировка, касающаяся вспомогательных технологий для подсчета хирургических мягких изделий, изменилась с «могут» на «должны» использоваться (4).
При этом данные технологии не получили широкого распространения даже в экономически развитых странах. Согласно опросу USA TODAY, проведенному среди компаний, производящих салфетки, оснащенные электронными устройствами слежения (RFID-метки и QR-коды), в США данную продукцию используют менее 15% больниц (5).
Одна из причин этого – высокая стоимость оборудования и расходника. Так IU health тратит около 275 000 долларов в год на оснащение трех своих больниц в Индианаполисе технологией отслеживания, включая ежегодную стоимость помеченных салфеток — в среднем около 8 долларов на операцию. Другая – трудоемкость подсчета.
Разрабатываются подходы к решению проблемы автоматического подсчета расходных материалов и инструмента с использованием искусственного интеллекта:
- Применение компьютерного зрения для анализа рентгеновских снимков, выполняемых при несовпадении счета (6).
- Распознавание и отслеживание инструментария (7) и расходных материалов (8) при использовании камер наружного наблюдения или эндоскопических камер (9).
Первый подход, предложенный ранее в исследовании Yamaguchi (6), был реализован в программном обеспечении C-дуги компании SHIMADZU, Япония. Второй – еще не достиг необходимой точности для внедрения его в клиническую практику.
Другая нерешенная проблема – это операции на неправильном месте. Согласно исследованию, проведенному в США, врачи, оперирующие парные органы, имеют 25% риск в течение жизни провести как минимум одну операцию на неправильном месте (10).
Несмотря на то, что Контрольные списки (чек-листы) ВОЗ по хирургической безопасности используются в ¾ клиник по всему миру, согласно исследованию Muensterer, 46% случаев ошибки заполнения Контрольного списка остаются незамеченными командой (11), что говорит о недостаточной эффективности чек-листов.
Решением может быть создание средств автоматизации, которые являются дополнительной страховкой от возникновения подобных ошибок. Примером является система StartBox (12) (рис. 3). В исследовании Gloystein она помогла выявить 17 потенциально опасных событий, что позволило избежать операций на неправильном месте (13).
С сентября 2022 года действуют Предложения (практические рекомендации) по организации внутреннего контроля качества и безопасности медицинской деятельности, разработанные Федеральным государственным бюджетным учреждением «Национальный институт качества» Росздравнадзора, которые, по сути, включают в себя требования по исполнению чек-листа ВОЗ (14).
Однако, учитывая вышеизложенное, данные предложения вряд ли способны решить проблему недопустимых событий.
Таким образом, общепринятые меры по предотвращению оставления инородных тел при хирургических вмешательствах, а также неправильного выбора стороны, вида вмешательства и пациента являются недостаточно эффективными. Для эффективного предотвращения NEVER EVENTs в хирургии необходима разработка и внедрение дополнительных автоматизированных решений, в том числе на основе ИИ.
Литература
- Greenberg, C.C. Learning from Adverse Events and Near Misses. J Gastrointest Surg 13, 3–5 (2009).
- Thiels CA, Lal TM, Nienow JM, Pasupathy KS, Blocker RC, Aho JM, Morgenthaler TI, Cima RR, Hallbeck S, Bingener J. Surgical never events and contributing human factors. Surgery. 2015 Aug;158(2):515-21
- Egorova NN, Moskowitz A, Gelijns A, Weinberg A, Curty J, Rabin-Fastman B, Kaplan H, Cooper M, Fowler D, Emond JC, Greco G. Managing the prevention of retained surgical instruments: what is the value of counting? Ann Surg. 2008 Jan;247(1):13-8.
- Cochran K. Guidelines in Practice: Prevention of Unintentionally Retained Surgical Items. AORN J. 2022 Nov;116(5):427-440.
- com/story/news/nation/2013/03/08/surgery-sponges-lost-supplies-patients-fatal-risk/1969603/
- Yamaguchi, et al. Novel Computer-Aided Diagnosis Software for the Prevention of Retained Surgical Items. Journal of the American College of Surgeons 233(6):p 686-696, December 2021.
- Ran, B.; Huang, B.; Liang, S.; Hou, Y. Surgical Instrument Detection Algorithm Based on Improved YOLOv7x. Sensors 2023, 23, 5037.
- Arda MS, et al. “Object Detection as a Technological Adjunct to the Manual Counting Protocol during Surgery,” 2021 IEEE 13th International Conference on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM), Manila, Philippines, 2021, pp. 1-6
- de la Fuente López E, et al. Automatic gauze tracking in laparoscopic surgery using image texture analysis. Comput Methods Programs Biomed. 2020 Jul;190:105378.
- Canale, S Terry MD. Wrong-site Surgery: A Preventable Complication. Clinical Orthopaedics and Related Research 433():p 26-29, April 2005.
- Muensterer OJ, Kreutz H, Poplawski A, et al. Timeout procedure in paediatric surgery: effective tool or lip service? A randomised prospective observational study BMJ Quality & Safety 2021;30:622-627.
- https://www.startboxor.com/
- Gloystein DM, Heiges BA, Schwartz DG, DeVine JG, Spratt D. Innovative Technology System to Prevent Wrong Site Surgery and Capture Near Misses: A Multi-Center Review of 487 Cases. Front Surg. 2020 Oct 23;7:563337.
- http://www.nqi-russia.ru/activities/internal-control/otdel-uk-i-omd/
