Smart Alert: indicador precoce de eventos adversos em ambientes de cuidados intensivos

Os alarmes de dispositivos médicos têm como objetivo detectar e alertar os cuidadores sobre situações de risco de morte, mau funcionamento dos dispositivos e perigo iminente ao paciente. No ambiente de cuidados intensivos, entretanto, estudos mostram que mais de 87% dos alarmes de dispositivos não requerem ação ou atenção médica.^1,2 De fato, a literatura científica indica que o índice de alarmes acionáveis ou significativos é de apenas 5% a 13% nas unidades de terapia intensiva.^2,3,4

A "sobrecarga de alarmes" e a acústica constante associada aos avisos sonoros dos dispositivos médicos nos leitos e nas centrais de monitoramento geram um esgotamento sensorial nos médicos, deixando-os distraídos a ponto de ignorar notificações potencialmente fatais. ⁵ Esse fenômeno é conhecido como fadiga de alarmes, definida como a resposta de dessensibilização dos médicos diante de um uma quantidade exacerbada de estímulos sonoros, o que pode atrasar ações médicas e cuidados de saúde. ^6,7 O gerenciamento clínico de alarmes tem se concentrado na redução de alarmes não clinicamente acionáveis, também conhecidos como "alarmes falsos". O combate à fadiga de alarmes tem sido um grande desafio no gerenciamento de alarmes em ambientes de alta complexidade das organizações de saúde há cerca de duas décadas.

Muitas organizações de saúde inicialmente optam por mudanças práticas na tecnologia em suas tentativas de reduzir a fadiga de alarmes. Por exemplo, mudanças tecnológicas nos dispositivos incluem ajuste dos limiares de violação pelos quais os alarmes são acionados e alteração no nível de ruído em que os alarmes são pronunciados.⁸ Com insights baseados em evidências provenientes de sistemas de monitoramento de vigilância e gerenciamento de alarmes, as organizações de saúde percebem que mais pode ser feito para reduzir a carga dos alarmes. As estratégias incluem a implementação de atrasos nos sinais de alarme, a adaptação dos limites de alarme em função da idade e das condições do paciente, a eliminação do fluxo de escalonamento para alarmes redundantes, entre outras.⁹ Essas soluções são provisórias para o problema maior, mas não satisfazem a necessidade de reconhecer notificações acionáveis e clinicamente relevantes em relação às demais.

Um alarme convencional de dispositivo médico é um sinal que ocorre quando um parâmetro se desvia dos limites aceitos, sujeito a restrições e condições em relação ao tipo, faixa e duração do desvio. Um sinal de alarme pode demandar uma ação imediata, pois é enunciado em reação ao agravamento das medidas do paciente. No entanto, um alerta, por meio de uma notificação emergencial, pode indicar que um evento adverso clinicamente acionável pode estar prestes a acontecer.¹⁰ Por exemplo, "um alerta pode ocorrer dez minutos antes que o paciente piore, enquanto um alarme pode indicar assistolia.”⁸

Um alarme típico de dispositivo médico indica uma violação de limiar de um único parâmetro medido. O alarme pode ou não ter real relevância clínica. Contudo, a equipe de cuidados ao paciente não tem como saber se a notificação demanda uma ação imediata, a menos que respondam. A combinação desse limiar isolado com outras informações contextuais, como os dados de outros parâmetros ou da janela de atividade sustentada, permite esclarecer aos médicos o real quadro clínico do paciente. Por exemplo, uma mulher de 80 anos que passou por uma revascularização de artéria coronária apresenta taquicardia. O volume corrente dela diminui para menos de 300 litros por minuto, enquanto sua frequência respiratória ultrapassa 30 batimentos/min. Rapidamente, o dreno torácico começa a se encher de sangue. Então o alarme de taquicardia ventricular (VTACH) dispara.¹¹

Nesse cenário, vários alarmes estariam disparando simultaneamente no ambiente: FC alta… Taquicardia… Volume corrente baixo… Frequência respiratória alta. Sozinhos, esses alarmes não teriam uma relevância real para o médico. No entanto, se os alertas indicassem medidas elevadas de frequência cardíaca de forma consecutiva ao longo de 5 minutos, ou baixo volume corrente combinado a uma alta frequência respiratória simultânea, a situação demandaria maior atenção. Esses são exemplos altamente contextuais. O primeiro indica instabilidade da frequência cardíaca e o segundo, obstrução ou oclusão das vias aéreas. Além disso, esse paciente pode ter gerado um volume excessivo de alarmes, o que acentua a dessensibilização dos médicos no momento de distinguir entre um evento real e um artefato de leitura. Esse cenário mostra como otimizar o próprio alerta oferece aos médicos uma notificação mais significativa, capaz de chamar a atenção e sinalizar que o paciente precisa de socorro. Em vez de responder apenas quando o alarme de alta prioridade de taquicardia ventricular do dispositivo fosse emitido, a equipe de cuidados de saúde poderia ter intervindo muito antes, graças a um alerta agregado e contextualizado que incorpora variações nas medidas em relação ao tempo decorrido e à quantidade observada, como o alerta consecutivo ou combinado mencionado anteriormente. Esse alerta contextualizado e clinicamente acionável é o que chamamos de Smart Alert.

Os Smart Alerts da Philips Capsule integram dados de múltiplas modalidades, incluindo medidas brutas, alarmes de dispositivos e informações de admissão, alta e transferência (ADT) para a entrega de notificações emergentes contextualizadas. A estrutura do algoritmo do Smart Alert está baseada em métodos que combinam variações nas medidas em relação ao tempo decorrido e ao número de observações realizadas. Vários tipos de Smart Alerts foram desenvolvidos com base em tendências temporais específicas de parâmetros, como violações de limiar sustentadas ao longo de um determinado período, observações consecutivas de parâmetros repetidas durante um determinado período e, por fim, violações simultâneas de limiar em parâmetros separados, mas que evoluem de forma coerente ao longo do tempo.

No ambiente de cuidados intensivos, muitos eventos emergentes podem ocorrer. Os pacientes nesses ambientes estão extremamente doentes e podem estar com dependência tecnológica (isto é, necessitam de equipamentos terapêuticos e de monitoramento para se manterem vivos). Exemplos de intercorrências graves associadas a pacientes em ventilação mecânica incluem a oclusão do tubo endotraqueal, a extubação não planejada ou não intencional, o insucesso no desmame ventilatório e a infecção associada à ventilação mecânica. Como exemplo, a extubação não intencional é um dos eventos adversos mais comuns relacionados a ventiladores, ocorrendo em até 10% dos pacientes sob ventilação mecânica.^12,13,14 A extubação não intencional pode ser caracterizada como autoextubação ou extubação acidental. A agitação ou irritação do paciente pode levar à autoextubação, enquanto a extubação não intencional pode ocorrer devido ao movimento do paciente durante o cuidado de enfermagem ou ao transporte para procedimentos diagnósticos.¹⁵

Medidas para oclusões e extubações não intencionais podem incluir perda de pressão endotraqueal, frequência respiratória e volume corrente. O monitoramento simultâneo dessas três medidas pode ocorrer de forma integrada por meio de um Smart Alert baseado em uma lógica booleana. Por meio da colaboração com clientes, a Philips Capsule selecionou e investigou diversos Smart Alerts que sugerem a possível ocorrência de oclusão e extubação não intencional com base nas medições obtidas com o ventilador mecânico.

Em resumo, os alarmes convencionais por limiar de dispositivo não bastam, pois costumam gerar falsos positivos sem real relevância clínica.⁵ Por outro lado, os Smart Alerts que utilizam algoritmos verificados e validados com dados reais, relacionados ao estado de saúde do paciente, desempenham um papel fundamental em cuidados intensivos, já que essa tecnologia beneficia sobretudo pacientes em ventilação mecânica, propensos a alarmes falsos decorrentes de artefatos ou desconexões.¹⁶ A Philips Capsule pode ajudar organizações de saúde em sua busca por maior segurança do paciente e melhor qualidade do atendimento por meio de Smart Alerts que podem servir como indicador precoce de eventos adversos, especialmente no contexto de cuidados intensivos.