A reinternação, ou readmissão de pacientes, após sua primeira passagem pelo hospital pode ser um indicativo negativo para as instituições de saúde. Em muitos casos, isso pode evidenciar que algum protocolo estabelecido não correu como o planejado e o paciente não teve o tratamento adequado como deveria enquanto estava em atendimento.
Evidentemente, isso significa que a assistência ao paciente fica comprometida, fazendo com que ele saia do hospital com o seu problema não resolvido e tenha que voltar. Esse tipo de situação gera desconforto ao usuário, fazendo com que ele perca a segurança e a confiança com a equipe assistencial e ainda causa uma péssima experiência.
Não bastando, casos de reinternação ainda causam a utilização desnecessária de recursos humanos e financeiros do hospital, gerando gastos que poderiam ser evitados. Isso poderia ser controlado facilmente com o uso inteligente de tecnologia.
Em diversos casos, pela falta de controle de processos simples dos hospitais, o paciente acaba sendo prejudicado e isso resulta na sua reinternação. Um longo tempo de permanência, por exemplo, pode desencadear outros problemas que farão com que o paciente volte ao hospital, ou pior, que nem saia dele e tenha que recorrer ao início de um novo tratamento, já que, de acordo com a ANS, a média de permanência em hospitais agudos acima de sete dias está relacionada ao aumento do risco de infecções hospitalares.
Process Mining surge nesse cenário como uma alternativa para reduzir as taxas de reinternação e garantir o melhor percurso da jornada do paciente. Quando há um controle sobre as variabilidades dos processos, fazendo uma análise aprofundada sobre cada caso, ponta a ponta, de maneira automatizada e intuitiva, a probabilidade de corrigir erros assistenciais que poderiam acarretar em uma reinternação fica muito maior.
Isso acaba gerando um custo evitado muito grande para as organizações, melhora a experiência do paciente, garante a segurança do seu cuidado e promove um atendimento muito mais produtivo e adequado por parte dos profissionais.
Triggers no controle da reinternação
Nós já falamos no nosso blog sobre o Global Trigger Tool, um estudo criado pelo Institute for Healthcare Improvement (IHI), que oferece um método para identificar eventos adversos no cuidado ao paciente e sua taxa de incidência. Esse método faz o uso de gatilhos usados para identificar a possibilidade de eventos adversos e servem como uma ferramenta que auxilia os profissionais a entenderem pistas e identificar ofensores à saúde do paciente.
Essa ferramenta é essencial no controle de reinternações, já que o trabalho dos profissionais de saúde para detectar eventos adversos é manual e têm se concentrado em relatórios voluntários e rastreamento de erros. Isso, no final das contas, faz com que as equipes não cheguem ao problema raiz que está afetando o paciente, fazendo com que aconteça a reinternação.
Dessa maneira, é essencial que as organizações de saúde identifiquem os possíveis caminhos da jornada do paciente, entendendo a gravidade de cada caso e realizando mudanças ao longo de seus processos de cuidado para que não haja reinternações.
Process Mining e a criação de modelos de referência
Analisando os modelos de referência criados a partir do Global Trigger, a visualização dos profissionais sobre possíveis erros que geram reinternações se torna mais fácil. Os gatilhos estabelecidos pelo Global Trigger Tool podem ser aplicados e entendidos pela plataforma de Process Mining, servindo de alerta para que a equipe assistencial entenda que o paciente não está em uma situação em conformidade.
Esse tipo de visualização simplificada do processo gera maior agilidade na compreensão do caso, possibilitando que a equipe assistencial atue de maneira otimizada para solucionar os problemas do paciente. Isso porque a equipe recebe o alerta e consegue observar e atender os casos em tempo real, reduzindo o risco ao paciente.
Veja na prática: em uma das lives da UpFlux, a enfermeira Natália Hoerlle apresentou como a solução de Process Mining auxilia a criação de triggers para reinternação em menos de 30 dias. Após uma configuração muito ágil, a solução UpFlux compara a regra a todos os atendimentos, e evidencia ao usuário todos os casos que sofreram essa violação.
De maneira prática, o profissional conta com os módulos da Global Triggers dentro da solução, de acordo com a sua necessidade, e a plataforma entende esses modelos de referência contidos nesses módulos como uma regra de indício sobre algo que não está em conformidade na jornada do paciente.
No início, com uma implementação rápida, a solução mapeia dados de ERPs e prontuários eletrônicos para entender os processos da jornada do paciente. Depois, com o mapeamento dos processos feito e os modelos de referência criados, de forma muito ágil como você pode ver no vídeo, é possível fazer uma análise do kanban, para entender se existe conformidade entre o caminho adequado estabelecido para o paciente ou não.
Essa análise é feita em tempo real e permite que a equipe entenda situações que podem gerar reinternações e as evite antes que aconteça. Visualmente, o time entende na plataforma as situações em conformidade em verde e em vermelho o que não está, permitindo que o profissional destine sua atenção às tarefas que realmente requerem sua dedicação, evitando análises desnecessárias que tomam seu tempo.
Além disso, a plataforma também garante o entendimento da causa raiz do problema gerado, por meio da compreensão e monitoração de toda jornada do paciente. Ou seja, analisando ponta a ponta o percurso do usuário, o profissional consegue visualizar o caminho traçado e o desejado, entendendo onde houve o desvio da jornada ideal.
Isso gera 100% de transparência sobre os processos hospitalares, entendendo os pontos de falha e possibilitando uma melhoria contínua para garantir o melhor atendimento ao usuário e a evitar reinternações. Assim você aumenta o NPS com seus pacientes, ganha na redução do uso de recursos e permite que os profissionais do seu hospital tenham um trabalho muito mais otimizado e produtivo.
Para saber de forma aprofundada como é possível criar modelos de referência baseados no Global Triggers Tool e reduzir os riscos aos seus pacientes e ainda evitar novas reinternações, fale com um especialista da UpFlux e dê o próximo passo rumo a eficiência das suas operações.
