杂志呼吁在不良医疗事件的根本原因分析中使用客观数据

手术位置错误、用药失误以及手术室火灾对病人、医疗机构、医院和保险公司都可能是毁灭性的。在风险管理中，这些被称为前哨不良事件。确定这些事件的真正原因可以帮助医院改善其流程，导致对护理成本和结果的巨大影响。通常，医院风险管理人员和改进团队通过根本原因或失败模式分析来做到这一点——这两种方法都只能指出可能的原因，而不能随着时间或跨站点查看模式。

在一个编辑在医疗保健中的质量管理《柳叶刀》(journal)杂志的法鲁克·阿莱米(Farrokh Alemi)博士呼吁摒弃这些方法，因为它们没有数据支持。Alemi博士是乔治梅森大学健康与人类服务学院的健康信息学教授。他是与质量改进相关的统计方法的国家思想领袖。

“依靠临床医生的见解来理解根本原因并没有起到很好的效果。它延续了产生这些事件的系统。我们需要的是客观数据，它可以为这些事件的原因提供新的见解，”Alemi补充说。“风险管理者需要重新思考他们对不良事件的个案推理，并检查这些事件的模式。只有这样，他们才能理解不良事件的真正潜在原因。”

虽然个别事件仍应继续审查，但重要的是，风险管理人员应查看不同案例的数据模式。社论呼吁使用现代的因果关系分析对为什么前哨不良事件一再发生产生新的见解。

为了帮助风险管理者适应现代因果分析，特刊中的几篇文章展示了依赖客观数据的不同方法。在特刊中，阿莱米也是作者因果网络教程。本教程展示了改进团队和风险管理人员如何通过重复使用回归分析创建基于数据的因果网络。这种方法可以更可靠地识别不良事件的根本原因，而不仅仅是可能的原因。

阿莱米解释说:“与其他一些行业不同，我们在医疗保健行业继续看到不良事件发生率很高。”“我们实际上有机会阻止他们，这很有希望。本教程展示了风险经理如何使用可靠的方法统计方法看看哪些因素实际上是导致这些不良事件的原因，这样他们就可以优先处理能够减少这些事件的因素。”

在他的教程中，Alemi给出了一步步的指导，指导如何进行一种多元回归分析——用最小绝对收缩和选择操作符(LASSO)回归来创建一个因果网络。一旦LASSO回归完成，必须测试结果，然后通过分析客观数据确定网络的参数。该方法客观地确定不良事件的原因。

该杂志的专题还包括一些作者的文章，分析了在手术室、血液管理和减少血块风险的治疗中的不良事件。一篇评论文章显示了因果网络的发展历史以及这些方法如何可能与风险管理者相关。

---

---