研究によると、総合病院の患者 14 人に 1 人に有害な診断ミスが発生する可能性がある

有害な診断エラーは、入院患者の14人に1人（7％）、少なくとも一般医療を受けている患者で発生している可能性があることが、ジャーナルにオンラインで掲載された米国の単一センターの研究結果を示唆している BMJの品質と安全性。

これらの間違いのほとんど（85％）はおそらく予防可能であり、そもそもこれらの間違いが起こらないように監視を改善するための新しいアプローチの必要性を強調している、と研究者らは述べています。

以前に発表された報告書では、医療ミスを検出する現在のトリガーツールは、重大度の低い転帰を含む有害な診断エラーを検出するには十分ではないことが示唆されている、と研究者らは示唆している。

そこで彼らは、臨床医が電子医療記録 (EHR) に問い合わせて診断プロセスを評価できるようにする、構造化された症例レビュー プロセスを開発および検証しました。 入院患者、診断エラーの可能性を評価し、危害の影響と重大度を特徴付けます。

彼らは、このプロセスを使用して、新型コロナウイルス感染症パンデミックの最盛期を除く、2019年7月から2021年9月の間に一般医療を受けた合計9,147人のうち、無作為に選択した入院患者675人のサンプルにおける有害な診断エラーの有病率を遡及的に推定した。 （2020年4月～12月）。

診断エラーのリスクが高いとみなされた症例は、次のように分類されました。 入院後 24 時間以上経過して集中治療室に転送された (130、100%)。入院中または退院後、入院後90日以内に死亡（141名、38.5％）。複雑な臨床問題を抱えているが、集中治療室への移行はなく、入院後 90 日以内に死亡した (298 名、7%)。

複雑な臨床問題には臨床症状の悪化が含まれていました。いくつかの異なる医療チームによる治療。手術のキャンセルなどの予期せぬ出来事。医療記録に記録された診断情報が不明確または矛盾している。

低リスクとみなされた症例は、高リスク基準をいずれも満たさない症例でした (106 件、2.5%)。

各ケースは、急性期医療向けに修正された診断エラーの評価と研究分類法を使用して、診断エラーの可能性を判断し、関連するプロセスの失敗を特定するように訓練された 2 人の審査員によって審査されました。

危害は軽度、中等度、重度、致命的として分類され、診断エラーが危害の一因となったかどうか、またそれが予防可能かどうかも評価されました。

診断エラーまたはその影響に関して矛盾または不確実性がある症例は、専門家委員会によってさらに検討されました。

調査されたすべての症例のうち、160 症例 (患者 154 人) で診断エラーが見つかりました。これらには次のものが含まれます: 集中治療室への搬送 (54); 90日以内に死亡（34人）。複雑な臨床問題 (52);低リスク患者 (20)。

有害な診断エラーは 84 件 (患者 82 人) で発生したと評価され、そのうち 37 件 (28.5%) は 集中治療 転送。 90日以内に死亡した人のうち18人（13％）。複雑な臨床問題を抱えている人は23人（8％）。そして低リスクのケースは6人（6%）でした。

危害の深刻度は、5 人 (6%) が軽度、36 人 (43%) が中等度、25 人 (30%) が重度、18 人 (21.5%) が致命的でした。

全体として、有害な診断ミスの推定 85% は予防可能であり、高齢者、白人、非ヒスパニック系、民間保険に加入していないハイリスク患者が最も危険にさらされています。

研究者らは、人口を考慮して重み付けを行ったところ、総合病院の患者における有害な診断ミス、予防可能な診断ミス、重篤な有害な診断ミスの割合をそれぞれ7％強、6％強、1％強と推定した。

プロセスの失敗は、診断エラー、特に初期評価および複雑な診断検査と解釈における不確実性（リスク 4 倍）、最適ではないサブスペシャリティの診察（リスク 3 倍）、患者から報告された懸念事項（リスク 3 倍）および病歴聴取と大きく関連していた。 （リスクは2.5倍）。

40件（48％）の診断エラーは入院時または退院時の一次診断に関連しており、44件（52.5％）は二次診断に関連していた。 52 件 (62%) は遅延として特徴づけられました。重大または致命的な危害に関連するエラーは、高リスク グループ (55%、43/78) では頻繁に発生しましたが、低リスク グループ (0/6) ではまれでした。

診断エラーに関連する最も頻繁な診断が含まれています 心不全、 急性腎不全、敗血症、肺炎、 呼吸不全、変更されました 精神状態、腹痛、低酸素血症（血中酸素濃度の低下）。

を注意深く分析し、 エラー AI ツールをワークフローに統合すると、監視が改善され、タイムリーな介入が開始されるため、AI の蔓延を最小限に抑えることができるはずだと研究者らは示唆しています。

これは、単一の施設で一般医療を受けている患者のデータから導き出された推定値に基づく観察研究であり、その文脈で解釈されるべきである、と研究者らは警告している。

彼らはまた、サンプルが入院期間が21日未満の患者に限定されていること、そしてこの研究が90日以内の死亡が不正確に記録される傾向にある電子医療記録に記録された情報に依存していることも認めた。

それにもかかわらず、彼らは次のように結論付けています。 [diagnostic error] この病気は一般内科で入院している患者 14 人に 1 人に発生しており、その大部分は予防可能でした。私たちの調査結果は、有害物質に対する新たなアプローチの必要性を強調しています。 [diagnostic error] 監視。”