Introducción. La presión asistencial, que desde hace años venimos sufriendo los médicos, nos ha obligado a delegar otras funciones inherentes a nuestra profesión. En este artículo proponemos una forma sencilla, rápida, fiable y versátil para recabar información sobre nuestra actividad diaria; facilitando la toma de decisiones sobre aspectos de nuestro trabajo que, por falta de tiempo, dejamos en manos de terceros. Generamos una base de datos en un formato muy sencillo, hoja de cálculo del programa “LibreOffice 5”, que nos permitió actualización diaria de información sobre funcionamiento interno de la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos. En este artículo ofrecemos los resultados de un año de recogida de datos y su utilidad para la toma de decisiones de nuestro equipo.
Pacientes y Métodos. Se elaboraron varias hojas de cálculo vinculadas. En la primera se introducían cada mañana los datos correspondientes a los pacientes que eran ingresos nuevos y se actualizaban los ya ingresados, con un máximo de ocho variables. Los diagnósticos y procedimientos eran escogidos a través de un motor de búsqueda del Ministerio de Sanidad, Igualdad y Servicios Sociales para la CIE10. El resto de las hojas procesaban automáticamente la información, proporcionando resultados instantáneos sobre ocupación, procedencia, diagnósticos, edades, procedimientos, días de dichos procedimientos e indicadores de calidad.
Resultados. Se observó una sobreocupación estacional superior al 100% durante los meses de diciembre, enero y febrero. La edad más frecuente de ingreso estuvo comprendida entre un mes y dos años (38%), seguido por la franja de dos a seis años (23,64%). La estancia media fue de 4,1 días, aunque con diferencias según la procedencia (planta de pediatría: 5,2 días, urgencias: 2,1 días y quirófano 1,5 días). La procedencia fue de 24,4% desde la planta de pediatría, 49,2% desde el Servicio de Urgencias y 26,4% desde los quirófanos. En cuanto a los “indicadores de calidad” (todos calculados sobre 1000 días de procedimiento) se registraron 7,6 neumonías asociadas a la ventilación mecánica invasiva (frente a 12 establecida como estándar por la SECIP), ninguna bacteriemia asociada a catéter venoso central (estándar 4) y ninguna infección de orina asociada a la sonda urinaria (estándar: 4,5). En cuanto a soporte respiratorio, la ventilación no invasiva ha sido el sistema más usado en nuestra Unidad, representando el 64% (n=66, días de ventilación: 335), frente al 35% de ventilación mecánica invasiva (n=37, días de ventilación: 264).
Conclusiones. Para nuestro Grupo, el uso de una base de datos interna, diseñada adaptándose a las necesidades de la Unidad, se ha convertido en un arma eficaz y rápida para auditar el trabajo en UCIP. Nos ha permitido verificar la consecución de objetivos de calidad, organizar la necesidad de recursos materiales ajustada a la edad y número de pacientes, orientar la formación de adjuntos y residentes en función de las carencias identificadas, priorizar los trabajos de investigación o, en otras palabras, dirigir nuestra forma de gestionar, tratar, investigar y formar.
Introduction. The work pressure, that doctors have been suffering for years, have force us to delegate areas of responsibility. In this article we propose a simple, quick, reliable and flexible way to recollect information regarding our daily activity; making easier to take decisions that, because lack of time, we leave in other hands. We design a database, using a spreadsheet in “LibreOffice 5”, that allowed daily information about work in Pediatric Intensive Care Unit (UCIP): quality indicators, diseases, age range, procedures. Using International Diseases Classification 10 (CIE10) for diagnoses and procedures made it reliable for later data analysis. Flexibility of spreadsheet allowed to add new indicators about resources management, clinical activity, educational priorities and patient safety.
Method. We design several linked spreadsheets. The first one was to introduce every morning data from new admitted patients and update of old one; eight variables per patient. Diagnoses and procedures were chosen using a search engine from Ministry of Health for CIE10. Rest of spreadsheets processed data, as were introduced, to offer instant results about occupancy rate, origin, diagnoses, age range, procedures, days of procedures and quality indicators.
Results. Regarding “general indicators”, spreadsheet show months of higher clinical work, most frequent age range on admission and other factors useful for decisions about resource management. Spreadsheet of “quality indicators” allowed daily knowledge about patient safety, such as catheter related bacteremia, ventilation related pneumonia, pressure ulcer due to non-invasive ventilation. In the “diagnoses” spreadsheet we had a summary of most frequent diseases, as well as a follow up of those of interest for our Group.
Conclusions. For our staff, an internal database, designed to fulfill Unit needs, has become an useful and quick tool to audit UCIP work: has allowed to verify the achievement of quality objectives, organize resources adjusted to age and number of patients, guide teaching to consultants and junior staff, prioritize investigations. In other words: to run our way to manage, treat, investigate and teach.
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