Lỗi chẩn đoán là vấn đề phổ biến và quan trọng gây ra bệnh tật và tử vong có thể phòng ngừa được trong nhiều cơ sở y tế trên toàn thế giới. Lỗi chẩn đoán dẫn đến tổn thương thường liên quan đến các chẩn đoán ung thư, biến cố mạch máu hoặc nhiễm trùng. Bài chuyên đề này sẽ tập trung vào các phương pháp đo lường, nguyên nhân và can thiệp để giảm lỗi chẩn đoán.

Dịch: Ths.Bs. Lê Đình Sáng – Phòng QLCL, Khoa Nội tiết

Tác giả: Katie Raffel, MDSumant Ranji, MD; Andrew D Auerbach, MD, MPH; Jane Givens, MD, MSCE

ĐỊNH NGHĨA

Lỗi chẩn đoán – Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, Kỹ thuật và Y học Hoa Kỳ (NASEM) định nghĩa lỗi chẩn đoán là việc không thể đưa ra giải thích kịp thời và chính xác về vấn đề sức khỏe của bệnh nhân hoặc không truyền đạt giải thích đó cho bệnh nhân [1]. Một thách thức của định nghĩa NASEM là có thể khó xác định liệu chẩn đoán có “kịp thời” hay không, đặc biệt là trong môi trường cấp cứu hoặc nội trú nơi bệnh nhân có thể tiến triển nhanh chóng. Do đó, cộng đồng nghiên cứu chẩn đoán sử dụng một biến thể của định nghĩa này. Lỗi chẩn đoán là “bỏ lỡ cơ hội đưa ra chẩn đoán đúng thời gian hoặc chính xác, hoặc thực hiện bước hành động chẩn đoán tiếp theo, dựa trên bằng chứng có sẵn tại thời điểm đó” do lỗi của bác sĩ hoặc hệ thống [2]. Tương tự như các sự kiện an toàn bệnh nhân khác, trong đó có thể có lỗi nhưng không dẫn đến sự kiện bất lợi (ví dụ: lỗi thuốc không dẫn đến tác dụng phụ của thuốc), cả hai định nghĩa này đều công nhận lỗi chẩn đoán (bỏ sót, chậm trễ hoặc chẩn đoán sai) ngay cả khi không có tác hại.

Bởi vì chẩn đoán là một quá trình, điều quan trọng cần lưu ý là không phải tất cả các thay đổi trong chẩn đoán đều đồng nghĩa với lỗi. Việc đưa ra chẩn đoán chính xác có thể mất thời gian do không đủ thông tin chẩn đoán, biểu hiện không điển hình hoặc diễn biến lâm sàng (ví dụ: cuối cùng bệnh nhân được chẩn đoán mắc bệnh lupus nhưng các triệu chứng ban đầu của họ không đáp ứng tiêu chuẩn chẩn đoán). Một quá trình chẩn đoán dài có thể không có lỗi về quá trình hoặc kết quả.

Sự kiện bất lợi do chẩn đoán – Sự kiện bất lợi do chẩn đoán mô tả tác hại cho bệnh nhân do lỗi chẩn đoán, thường là do không điều trị hoặc tác hại từ điều trị cho một chẩn đoán sai [3]. Các nghiên cứu về malpractice cho thấy lỗi chẩn đoán là nguyên nhân phổ biến nhất gây ra tổn thương nghiêm trọng [4-6].

Lỗi trong quá trình chẩn đoán hoặc “suýt xảy ra” – Cũng có thể có những thất bại trong quá trình chẩn đoán không dẫn đến lỗi chẩn đoán cuối cùng (ví dụ: procalcitonin sử dụng sai nhưng bệnh nhân vẫn được chẩn đoán viêm phổi do virus chính xác). Những trường hợp này tương tự như một “suýt xảy ra” và vẫn có thể cung cấp thông tin về tính an toàn của hệ thống chăm sóc sức khỏe.

QUÁ TRÌNH CHẨN ĐOÁN

Mô hình của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia, Kỹ thuật và Y học Hoa Kỳ (NASEM) về quá trình chẩn đoán là mô hình được chấp nhận rộng rãi nhất. Quá trình bắt đầu với trải nghiệm triệu chứng hoặc tình trạng sức khỏe của bệnh nhân và sự tham gia của họ vào hệ thống chăm sóc sức khỏe, sau đó đi vào một chuỗi sự kiện theo chu kỳ trong đó các bác sĩ thu thập, tích hợp và giải thích thông tin để hình thành chẩn đoán ban đầu. Quá trình chẩn đoán kết thúc với việc giải thích vấn đề sức khỏe cho bệnh nhân và kế hoạch quản lý [1]. Việc bệnh nhân có đáp ứng như mong đợi với một phương pháp điều trị cụ thể hay không có thể cung cấp thông tin cho quá trình chẩn đoán hoặc dẫn đến việc quay trở lại suy luận chẩn đoán.

TẦN SUẤT LỖI CHẨN ĐOÁN

Lỗi chẩn đoán là phổ biến và có thể gây ra tới hơn 500.000 trường hợp mắc bệnh và tử vong có thể phòng ngừa được mỗi năm [8] dựa trên ước tính lỗi và tỷ lệ mắc bệnh [9]. Do thực tế là phần lớn các nghiên cứu về lỗi chẩn đoán ghi nhận những lỗi dẫn đến các sự kiện bất lợi (một phần của tất cả các lỗi chẩn đoán), điều này có thể đánh giá thấp tác động thực sự của tất cả các lỗi chẩn đoán.

Các lỗi thường tồn tại và/hoặc lan truyền qua nhiều lần điều trị, môi trường hệ thống và các bác sĩ đa chuyên khoa. Xác nhận những hạn chế về đo lường, một số ước tính dựa trên dân số về tỷ lệ mắc bệnh tồn tại trong môi trường ngoại trú và nội trú [10].

• Phòng khám ngoại trú – Tỷ lệ lỗi chẩn đoán trong môi trường phòng khám ngoại trú người lớn ở Hoa Kỳ được ước tính gần 12 triệu bệnh nhân trưởng thành mỗi năm, hoặc 5% bệnh nhân trong quá trình tham gia hệ thống chăm sóc sức khỏe [11]. Điều này dựa trên ngoại suy từ ba nghiên cứu quan sát lớn về đánh giá trường hợp được kích hoạt [12-14].
• Bệnh viện – Trong số những người lớn nhập viện, các nghiên cứu về sự kiện bất lợi trước đây ước tính rằng từ 5 đến 18% bệnh nhân sẽ trải qua một sự kiện bất lợi có thể liên quan đến lỗi chẩn đoán và lên đến 50% sự kiện bất lợi dẫn đến tăng cường chăm sóc có thể chứa lỗi chẩn đoán [15,16]. Một tổng quan hệ thống về 53 nghiên cứu về chẩn đoán sai được xác định qua khám nghiệm tử thi từ nhiều thập kỷ 1966 đến 2002 cho biết ước tính hiện đại rằng ít nhất 8% tất cả các trường hợp tử vong trong bệnh viện có thể có lỗi chẩn đoán, với 4 đến 6% số ca tử vong là do lỗi chẩn đoán đó [17].
• Đơn vị chăm sóc đặc biệt – Trong đơn vị chăm sóc đặc biệt người lớn (ICU), tổng quan hệ thống về các nghiên cứu khám nghiệm tử thi từ năm 1966 đến 2011 cho thấy tỷ lệ lỗi chẩn đoán là 28%, với ước tính 8% các sự kiện lỗi chẩn đoán này dẫn trực tiếp đến tử vong của bệnh nhân [19]. Tỷ lệ lỗi cao hơn trong số bệnh nhân nguy kịch này có thể liên quan đến bệnh nhân có mức độ cấp tính cao hơn với dự trữ hạn chế hơn, nhiều nhà cung cấp, ảnh hưởng của sự bất ổn của bệnh nhân đến quá trình chẩn đoán và thiên kiến chọn lọc của khám nghiệm tử thi. Một nghiên cứu nhóm hồi cứu theo dõi một năm tiếp theo của các nhập viện ICU không phẫu thuật theo kế hoạch tại một địa điểm duy nhất đã xác định lỗi chẩn đoán trong 7% các trường hợp, tất cả đều gây ra tổn hại và một phần ba gây tổn hại nghiêm trọng [20].
• Phòng cấp cứu – Hầu hết các nghiên cứu về lỗi chẩn đoán trong phòng cấp cứu tập trung vào một chẩn đoán duy nhất và được thông báo nhiều bởi các nghiên cứu về trách nhiệm nghề nghiệp. Một tổng quan hệ thống về lỗi chẩn đoán trong phòng cấp cứu cho thấy tỷ lệ lỗi ước tính là 5,7% trong tất cả các lần đến phòng cấp cứu, tỷ lệ tổn hại là 2%, tổn hại nghiêm trọng 0,3% và tử vong 0,2%. Trong số các tình trạng lâm sàng hàng đầu liên quan đến tổn thương nghiêm trọng do chẩn đoán sai bao gồm đột quỵ, nhồi máu cơ tim, phình động mạch chủ và bóc tách, chèn ép và tổn thương tủy sống, thuyên tắc tĩnh mạch, viêm màng não/viêm não và nhiễm trùng huyết [21].
• Sản khoa – Trong sản khoa, tỷ lệ tử vong bà mẹ được ước tính là 17,3 trên 100.000 ca sinh sống vào năm 2017 tại Hoa Kỳ [22]. Trong một đánh giá hồi cứu về 207 trường hợp tử vong liên quan đến thai kỳ ở California, 41% có khả năng phòng ngừa từ tốt đến mạnh. Năm nguyên nhân gây tử vong có thể phòng ngừa hàng đầu (n = 143) là bệnh tim mạch, tiền sản giật/sản giật, xuất huyết sản khoa, thuyên tắc tĩnh mạch và thuyên tắc ối.

• Nhi khoa – Một tổng quan hệ thống về các nghiên cứu quan sát được xác nhận bằng khám nghiệm tử thi về lỗi chẩn đoán trong đơn vị chăm sóc đặc biệt nhi khoa (PICU) và/hoặc đơn vị chăm sóc đặc biệt sơ sinh (NICU) đã xác định lỗi chẩn đoán chính trong 19,6% trường hợp, gần một phần tư trong số những trường hợp có thể ảnh hưởng đến khả năng sống sót [25]. Một tổng quan hệ thống tiếp theo tập trung vào các nghiên cứu về lỗi chẩn đoán trong dân số PICU nhận thấy tỷ lệ lỗi chẩn đoán từ 8 đến 12% [26]. Lỗi chẩn đoán trong môi trường ngoại trú và cấp tính chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng trong các quần thể trẻ em.

• Các tình trạng có tỷ lệ lỗi chẩn đoán cao – Lỗi chẩn đoán bao gồm một loạt chẩn đoán rộng. Ví dụ, trong một nghiên cứu ngoại trú về lỗi chẩn đoán, có tới 68 chẩn đoán duy nhất được xác định [27]. Tuy nhiên, có bằng chứng ngày càng tăng cho thấy lỗi chẩn đoán dẫn đến tổn hại có nhiều khả năng liên quan đến ba loại bệnh: ung thư, các sự kiện mạch máu và nhiễm trùng.

Trong một đánh giá hồi cứu về các khiếu nại trách nhiệm nghề nghiệp ngoại trú đã đóng cửa với lỗi chẩn đoán, ung thư được đại diện nhiều nhất (59%, cụ thể là ung thư vú và đại trực tràng) tiếp theo là chẩn đoán mạch máu (12%) [4]. Một đánh giá tiếp theo về 11.592 trường hợp trách nhiệm nghề nghiệp trên các môi trường chăm sóc từ cơ sở dữ liệu Hệ thống Tiêu chuẩn So sánh của Công ty Bảo hiểm Rủi ro Kiểm soát (CRICO) (2006 đến 2015) cho thấy 7.379 trường hợp có tổn hại nghiêm trọng, trong đó 74% là ung thư (38%), các sự kiện mạch máu (23%) hoặc nhiễm trùng (14%) [6]. Ung thư được đại diện nhiều hơn trong môi trường ngoại trú và mạch máu/nhiễm trùng trong phòng cấp cứu và môi trường nội trú. Trong các trường hợp trách nhiệm nghề nghiệp nhi khoa, nhiễm trùng là loại chẩn đoán sai sót đáng kể nhất [25,28]. Điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu trách nhiệm nghề nghiệp phản ánh một quần thể rất chọn lọc và có thể không đại diện cho lỗi chẩn đoán nói chung. Tuy nhiên, trong một cuộc khảo sát 310 lỗi được báo cáo bởi bác sĩ, nguyên nhân mạch máu và ung thư vẫn là những chẩn đoán bỏ sót được báo cáo phổ biến nhất cùng với phản ứng thuốc [29].

• Bất bình đẳng về chủng tộc, dân tộc và giới – Bất bình đẳng về chủng tộc, dân tộc và giới tồn tại đối với nhiều chẩn đoán phổ biến, bao gồm sa sút trí tuệ, tâm thần phân liệt và nhồi máu cơ tim cấp [30-32]. Điều này có thể đại diện cho sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố cấu trúc trong chăm sóc sức khỏe và thành kiến ngầm của các nhà cung cấp. Đánh giá và hiểu thêm về lỗi chẩn đoán là điều cần thiết cho sự bình đẳng và cải thiện.

Tóm lại, lỗi chẩn đoán là một vấn đề phổ biến và nghiêm trọng có thể gây ra nhiều hậu quả tiêu cực cho bệnh nhân, bao gồm tử vong, bệnh tật và tổn thương. Tỷ lệ mắc bệnh chẩn đoán được ước tính cao, đặc biệt là đối với các tình trạng nguy kịch như ung thư, các sự kiện mạch máu và nhiễm trùng. Lỗi chẩn đoán cũng phổ biến hơn ở các nhóm dân tộc thiểu số và phụ nữ.

ĐO LƯỜNG LỖI CHẨN ĐOÁN

Mục tiêu của việc đo lường lỗi chẩn đoán là cải thiện độ chính xác và kịp thời của chẩn đoán bằng cách xác định những thất bại của hệ thống làm tăng nguy cơ lỗi chẩn đoán cho các tình trạng thường gặp. Trong khi lỗi của bác sĩ cá nhân có thể góp phần gây ra lỗi chẩn đoán, việc đo lường không nên được sử dụng cho mục đích trừng phạt. Cùng với đó, mục tiêu cải thiện chẩn đoán phải được cân bằng với nhu cầu cung cấp dịch vụ chăm sóc có giá trị cao và tiết kiệm tài nguyên hệ thống chăm sóc sức khỏe.

Khung khổ khái niệm để đo lường chất lượng chăm sóc sức khỏe được phát triển bởi Avis Donabedian, người đã định nghĩa ba loại đo lường [33]:

• Cấu trúc (cách chăm sóc được tổ chức) – Ví dụ, các hệ thống nào được sử dụng để theo dõi kết quả xét nghiệm quan trọng?
• Quá trình (loại hình chăm sóc nào được cung cấp cho bệnh nhân?) – Ví dụ, liệu có tuân theo các thuật toán chẩn đoán dựa trên bằng chứng (ví dụ, cho thuyên tắc phổi) hay không?
• Kết quả (cuối cùng bệnh nhân ra sao?) – Ví dụ, lỗi chẩn đoán có được xác định trong khám nghiệm tử thi hay không?

Khung khổ này có thể được sử dụng để đo lường an toàn chẩn đoán trong các tổ chức chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, mỗi loại có những hạn chế nhất định. Có bằng chứng hạn chế cho thấy các yếu tố cấu trúc tác động đáng tin cậy đến độ chính xác chẩn đoán, các thuật toán chẩn đoán không tồn tại cho nhiều bệnh, và việc đo lường kết quả của bệnh nhân tốn nhiều công sức và chỉ có thể xảy ra sau sự kiện.

Các tổ chức nên tìm cách đánh giá chất lượng của từng phần của quá trình chẩn đoán:

• Giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ
• Thực hiện và giải thích các xét nghiệm chẩn đoán
• Theo dõi thông tin theo thời gian (bao gồm theo dõi kết quả xét nghiệm)
• Giới thiệu/Hội chẩn (Tham vấn)

Các tổ chức sẽ cần sử dụng nhiều phương pháp để xác định lỗi chẩn đoán, vì không có nguồn dữ liệu đơn lẻ nào cung cấp dữ liệu về các giai đoạn khác nhau của quá trình chẩn đoán [34,35]. Dữ liệu an toàn được thu thập thường xuyên (chẳng hạn như báo cáo sự cố, hội nghị bệnh tật và tử vong, hoặc dữ liệu trách nhiệm nghề nghiệp) có thể cung cấp các ví dụ chi tiết về lỗi có ý nghĩa lâm sàng, nhưng về bản chất là hồi cứu và có thể bỏ qua các sự kiện ít nguy hại hoặc “suýt xảy ra” [36]. Dữ liệu được khai thác (từ bệnh nhân hoặc bác sĩ) có thể ghi lại một loạt các lỗi chẩn đoán bổ sung [37]. Cả hai nguồn này đều có thể giúp xác định các vấn đề cụ thể và mục tiêu cải thiện, nhưng chúng không thể cung cấp ước tính về tần suất hoặc phạm vi tổng thể của lỗi chẩn đoán trong một tổ chức (hoặc so sánh với các tổ chức khác). Đã có nhiều nghiên cứu xung quanh việc phát triển các công cụ kích hoạt để sàng lọc hồ sơ y tế hoặc dữ liệu hành chính cho lỗi chẩn đoán. Ví dụ, trong môi trường ngoại trú, các bộ kích hoạt điện tử đã được phát triển để xác định bệnh nhân có kết quả xét nghiệm bất thường (chẳng hạn như thiếu máu do thiếu sắt) mà chưa được thực hiện xét nghiệm theo dõi được khuyến nghị (nội soi đại tràng) trong một khoảng thời gian hợp lý [12]. Điều này có thể cho thấy sự cố trong quá trình chẩn đoán. Phân tích cặp triệu chứng-bệnh cho lỗi chẩn đoán (SPADE) đã được đề xuất như một phương tiện để sàng lọc các bộ dữ liệu hành chính lớn để định lượng và theo dõi lỗi chẩn đoán theo thời gian đối với các tình trạng cấp tính có nguy cơ mắc bệnh hoặc tử vong cao, sử dụng các phương pháp hướng tới tương lai hoặc hồi cứu để xác định các trường hợp xảy ra lỗi chẩn đoán mặc dù có các triệu chứng cảnh báo [38].

Mặc dù các biện pháp ứng viên về an toàn chẩn đoán đã được đề xuất, nhưng hiện tại, rất ít tổ chức thường xuyên đo lường an toàn chẩn đoán, một phần là do các thước đo an toàn chẩn đoán không nằm trong số những yêu cầu của bên chi trả hoặc cơ quan kiểm định chất lượng.

NGUYÊN NHÂN GÂY LỖI CHẨN ĐOÁN

• Các yếu tố của quá trình chẩn đoán – Các sự kiện bất lợi về chẩn đoán, giống như các sự kiện bất lợi về an toàn bệnh nhân khác, thường liên quan đến nhiều nguyên nhân cơ bản phụ thuộc lẫn nhau bao gồm các yếu tố của bệnh nhân, nhà cung cấp và hệ thống. Rất hiếm khi một lỗi cá nhân trực tiếp dẫn đến một sự kiện bất lợi về chẩn đoán. Thay vào đó, các lỗi chẩn đoán gây hại cho bệnh nhân là kết quả của những thiếu sót của hệ thống chăm sóc sức khỏe cho phép các lỗi do cá nhân mắc phải đến với bệnh nhân. Do tính phức tạp này, việc đánh giá chẩn đoán có thể được hưởng lợi từ việc đánh giá sự phân cụm của lỗi hoặc mô hình lỗi thay vì lỗi của một nhà cung cấp hoặc hệ thống khi xem xét chẩn đoán.

Quá trình chẩn đoán có thể được sử dụng như một khung để xem xét các nguyên nhân cơ bản của lỗi [1,29,34]. Quá trình này bao gồm các miền sau:

• Giao tiếp giữa bệnh nhân và bác sĩ (truy cập, tiền sử, bệnh sử và khám thực thể)
• Thực hiện và giải thích các xét nghiệm chẩn đoán
• Chăm sóc dựa trên nhóm (bao gồm tham vấn (hội chẩn) và giới thiệu)
• Theo dõi bệnh nhân theo thời gian

Các ví dụ về lỗi trong từng miền này được bao gồm trong bảng (bảng 1).

• Quyết định của nhà cung cấp – Đánh giá và ra quyết định lâm sàng của nhà cung cấp có thể bị ảnh hưởng bởi thiên kiến nhận thức, kinh nghiệm, thiên kiến ngầm, trạng thái cảm xúc và tải trọng nhận thức.

Thiên kiến nhận thức, hoặc lối tắt nhận thức có hệ thống, đã nhận được nhiều sự chú ý nhất [39,40]. Chúng thường bao gồm hiệu ứng khung, neo/đóng cửa sớm, thiên kiến sẵn có, bỏ qua tỷ lệ cơ bản và thiên kiến xác nhận. Các ví dụ được cung cấp trong bảng (bảng 2).

Có sự nhận thức ngày càng tăng rằng thiên kiến ngầm của các nhà cung cấp đóng một vai trò trong lỗi chẩn đoán, chịu ảnh hưởng của sự tồn tại của phân biệt chủng tộc, phân biệt giới, thành kiến ​​đối với người LGBTQ+, lão hóa và nhiều khía cạnh phân biệt đối xử khác của xã hội [30,41].

CÁC BIỆN PHÁP GIẢM THIỂU LỖI CHẨN ĐOÁN

Không có giải pháp đơn giản để giải quyết vấn đề lỗi chẩn đoán. Tuy nhiên, có một số biện pháp có thể giúp giảm thiểu rủi ro.

• Tăng cường an toàn hệ thống

Các hệ thống chăm sóc sức khỏe có thể được thiết kế để giảm thiểu rủi ro lỗi chẩn đoán. Điều này có thể bao gồm việc thực hiện các thực hành tốt nhất, đào tạo nhân viên, sử dụng công nghệ và cải thiện giao tiếp.

• Nâng cao nhận thức về thiên kiến nhận thức

Nhân viên chăm sóc sức khỏe cần được đào tạo về các thiên kiến nhận thức và cách chúng có thể ảnh hưởng đến ra quyết định lâm sàng. Điều này có thể giúp họ nhận thức được những thiên kiến của mình và thực hiện các bước để giảm thiểu tác động của chúng.

• Tăng cường sự tham gia của bệnh nhân

Bệnh nhân có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc ngăn ngừa lỗi chẩn đoán. Điều này có thể bao gồm cung cấp thông tin đầy đủ cho bác sĩ, đặt câu hỏi và theo dõi kết quả xét nghiệm.

Việc nghiên cứu và phát triển các biện pháp can thiệp để giảm thiểu lỗi chẩn đoán đang tiếp tục. Bằng cách làm việc cùng nhau, các nhà cung cấp chăm sóc sức khỏe, bệnh nhân và các tổ chức có thể giúp giảm thiểu rủi ro lỗi chẩn đoán và cải thiện kết quả chăm sóc cho bệnh nhân.

CAN THIỆP CẢI THIỆN CHẨN ĐOÁN

Các can thiệp cải thiện chẩn đoán nên bao gồm cả hệ thống và các phương pháp tiếp cận của từng bác sĩ. Những thách thức về đo lường đã hạn chế khả năng nghiên cứu chất lượng cao, không thiên vị về các can thiệp chẩn đoán trong cả hai lĩnh vực này, thường hạn chế phân tích cho các kết quả quá trình thay thế thay vì các kết quả hướng đến bệnh nhân như bệnh tật và tử vong. Phần lớn các tài liệu nghiên cứu tập trung vào các quá trình chẩn đoán nhận thức (điện tâm đồ, chụp X quang, giải phẫu bệnh) trái ngược với các quá trình chẩn đoán lâm sàng khác, một phần do việc đo lường tiêu chuẩn vàng dễ dàng hơn.

Trong phần này, chúng tôi sẽ tập trung vào quá trình chẩn đoán lâm sàng tổng thể, tất nhiên, điều này tích hợp các lĩnh vực chẩn đoán nhận thức này [42-47]. Chúng tôi cũng sẽ tập trung vào các can thiệp cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe tổng hợp thay vì các can thiệp dành riêng cho từng bệnh lý. Trong cộng đồng chẩn đoán, có tranh cãi về việc áp dụng cách tiếp theo hướng bệnh lý hoặc không theo hướng bệnh lý để cải thiện; trạng thái lý tưởng có thể là sự cân bằng của cả hai với việc đo lường các kết quả chẩn đoán cụ thể cũng như những thay đổi hệ thống rộng lớn hơn tác động đến quy trình chẩn đoán toàn cầu [48].

Hành động của hệ thống – Các hành động của hệ thống nên được thông báo bởi các nguyên nhân gốc rễ cơ bản của lỗi trong quá trình chẩn đoán (NASEM).

● Gặp gỡ bệnh nhân và bác sĩ – Những nỗ lực có thể bao gồm tăng cường tiếp cận với chăm sóc kịp thời, nâng cao tính minh bạch của hồ sơ sức khỏe điện tử (EHR), đảm bảo dòng thông tin giữa bệnh nhân và chuyên gia y tế, tối ưu hóa các chiến lược giao tiếp cho trình độ hiểu biết sức khỏe của bệnh nhân và sử dụng các công cụ chẩn đoán tiêu chuẩn hóa [49,50].

• Trong một thử nghiệm của bệnh nhân đến phòng cấp cứu với các triệu chứng không đặc hiệu có thể liên quan đến bệnh tâm lý tiềm ẩn, việc sử dụng một cuộc phỏng vấn tâm thần tự quản lý được xác nhận (Đánh giá Rối loạn Tâm thần Cấp tính [PRIME-MD]) đã cải thiện chẩn đoán bệnh tâm thần so với việc bác sĩ đánh giá đơn thuần (42 so với 5 phần trăm) [50].

● Thực hiện và giải thích các xét nghiệm chẩn đoán – Những nỗ lực có thể bao gồm xây dựng các lộ trình để cho phép tiếp cận các chẩn đoán tiên tiến thích hợp, thử nghiệm các khả năng chẩn đoán mới, đảm bảo quy trình truyền đạt kết quả đáng tin cậy, sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao chẩn đoán, phát triển hỗ trợ ra quyết định lâm sàng hoặc thuật toán, hoặc cải thiện kịp thời tiếp cận với chuyên gia giải thích xét nghiệm [51-53].

• Trong một thử nghiệm đa trung tâm của 1502 bệnh nhân đến phòng cấp cứu với các chấn thương cơ xương khớp do chấn thương, báo cáo ngay lập tức về cách giải thích hình ảnh của bác sĩ nội trú được đào tạo so với báo cáo chậm trễ. Báo cáo ngay lập tức đã giảm lỗi giải thích của nhà cung cấp phòng cấp cứu và việc ghi nhớ của bệnh nhân [53].

● Chăm sóc theo nhóm (tham vấn, giới thiệu, giao tiếp) – Những nỗ lực có thể bao gồm tăng cường hợp tác nội và liên ngành trong quá trình chẩn đoán, củng cố các chương trình lấy ý kiến ​​thứ hai chính thức, theo dõi việc hoàn thành giới thiệu, thiết lập các bàn giao có cấu trúc cao và theo dõi y tá từ xa [54-56]. 

• Một nghiên cứu theo dõi y tá từ xa theo thời gian thực của EHR đối với bệnh nhân có nguy cơ cao suy giảm lâm sàng, với kết quả theo dõi được truyền đạt cho các nhóm phản ứng nhanh chóng tại các bệnh viện, đã chứng tỏ tỷ lệ tử vong thấp hơn trong vòng 30 ngày ở nhóm can thiệp so với nhóm so sánh [56]. Can thiệp cũng liên quan đến thời gian nằm viện ngắn hơn và tỷ lệ nhập khoa hồi sức cấp cứu (ICU) thấp hơn.

Những gì bác sĩ có thể làm để giảm lỗi chẩn đoán – Bằng chứng hiện có về việc cải thiện suy luận của bác sĩ nói chung dựa trên các nghiên cứu mô phỏng chủ yếu ở người học, và bằng chứng về tác động đến lỗi chẩn đoán hoặc sự cố bất lợi còn hạn chế. Tuy nhiên, cơ sở bằng chứng hiện có kết hợp với lý thuyết học tập người lớn và khuyến nghị của các chuyên gia xác định một số chiến lược hứa hẹn mà các bác sĩ cá nhân có thể sử dụng để giảm thiểu nguy cơ lỗi chẩn đoán trong thực hành của họ [60]. Một bài báo năm 2022 đã phác thảo năm chiến lược mà các bác sĩ có thể sử dụng để cải thiện kỹ năng chẩn đoán của mình, một số trong số này được thiết kế để áp dụng theo thời gian thực tại giường bệnh [41].

Trước khi áp dụng các chiến lược này, bác sĩ nên xác định các tình huống lâm sàng có thể có nguy cơ cao mắc lỗi chẩn đoán trong môi trường thực hành của họ, dựa trên diễn tiến lâm sàng hoặc các yếu tố khởi phát. Dấu hiệu của lỗi chẩn đoán có thể bao gồm đường đi lâm sàng bất thường (ví dụ, viêm phổi cộng đồng được cho là không cải thiện với liệu pháp kháng sinh thích hợp, có thể cho thấy chẩn đoán không nhiễm trùng như độc tính phổi do thuốc) hoặc các tương tác chăm sóc sức khỏe thường xuyên (ví dụ, xuất hiện lặp lại tại phòng cấp cứu vì đau cổ, có thể cho thấy áp xe tủy sống). Về các yếu tố khởi phát, người ta có thể xem xét bệnh nhân, nhà cung cấp và quy trình. Các yếu tố bệnh nhân có thể làm tăng nhận thức của nhà cung cấp về thiên vị hoặc lỗi bao gồm bệnh nhân thuộc nhóm dân số bị phân biệt đối xử hoặc bị kỳ thị trong lịch sử (giới tính, chủng tộc, bất ổn nhà ở, sử dụng chất) hoặc có nhiều bệnh đồng mắc hoặc rào cản giao tiếp (encephalopathy, sức khỏe tâm thần, mất niềm tin). Các yếu tố nhà cung cấp có thể làm tăng nguy cơ lỗi bao gồm thiếu kinh nghiệm với khiếu nại/chẩn đoán nhất định hoặc mức độ không chắc chắn cao. Các yếu tố hệ thống có thể bao gồm dân số đông hoặc bàn giao thường xuyên.

Một khi bác sĩ nhận ra nguy cơ mắc lỗi chẩn đoán, một hoặc nhiều chiến lược sau có thể giúp ngăn chặn lỗi [41]:

• Thúc đẩy tư duy phản biện – Các bác sĩ nên tích cực sử dụng các chiến lược như thời gian chẩn đoán để suy ngẫm về quá trình chẩn đoán của chính họ và nhận dạng chẩn đoán thay thế một cách có ý thức. Thời gian chẩn đoán nói chung sẽ bao gồm việc sử dụng các câu hỏi loại bỏ thiên vị (“Điều gì không phù hợp? Tại sao điều này không thể là điều gì khác? Chẩn đoán không được bỏ qua là gì? Tôi cần thêm thông tin gì nữa?”), Các công cụ hỗ trợ chẩn đoán phân biệt (danh sách kiểm tra hoặc trình tạo chẩn đoán phân biệt dựa trên web) và các thuật toán/quy trình chẩn đoán (ví dụ, lộ trình đau ngực nguy cơ thấp) [61]. Tư duy phản biện cũng sẽ đòi hỏi giảm tải nhận thức, vì quá trình chẩn đoán bị ảnh hưởng nhiều bởi khối lượng bệnh nhân, mức độ nghiêm trọng của bệnh nhân và các gián đoạn.
• Làm cho chẩn đoán trở thành một môn thể thao đồng đội – Các bác sĩ nên tìm kiếm ý kiến ​​từ đồng nghiệp, bao gồm cả nhóm đa ngành tham gia vào việc chăm sóc bệnh nhân, để tối đa hóa khả năng chẩn đoán chính xác. Điều này có thể có nghĩa là theo đuổi ý kiến ​​của đồng nghiệp (đã được chứng minh là có lợi trong các lĩnh vực chẩn đoán như X quang, giải phẫu bệnh), tham vấn chuyên khoa hơn nữa hoặc tham gia các nhóm phản ứng có cấu trúc (ví dụ: nhóm chấn thương, nhóm phản ứng nhanh chóng) [55,56]. Điều quan trọng cần nhớ vai trò của bệnh nhân và gia đình trong đội này cũng vậy.
• Xem xét thành kiến – Do thiên kiến nhận thức và thành kiến ​​ngầm là những yếu tố góp phần đáng kể vào lỗi chẩn đoán, các bác sĩ nên nhận thức được những thành kiến ​​này và các tình huống trong đó chúng xảy ra, cũng như tìm kiếm dữ liệu về sự phân biệt trong chẩn đoán. Mặc dù các bước này rất quan trọng, nhưng các can thiệp loại bỏ thiên vị chỉ được áp dụng và có tác dụng hạn chế. Một nghiên cứu sử dụng can thiệp định hướng kiến ​​thức đã tìm thấy việc giảm thiểu thiên kiến.

GIAO TIẾP LỖI CHẤN ĐOÁN VỚI BỆNH NHÂN VÀ NHÀ CUNG CẤP DỊCH VỤ KHÁC

Tiết lộ lỗi chẩn đoán có những bước song song với các thực hành tiết lộ khác: tiết lộ lỗi y tế, giải thích lý do xảy ra lỗi, kế hoạch giảm thiểu tác động của lỗi đối với bệnh nhân và nỗ lực hệ thống để ngăn ngừa tái phát [67].

Một khía cạnh phức tạp của việc tiết lộ có thể phù hợp hơn với lỗi chẩn đoán là sự rộng lớn của các nhóm và bối cảnh có thể tham gia vào quá trình chẩn đoán. Do việc bàn giao, mô hình tham vấn và chuyển nhượng, một nhà cung cấp có thể thấy mình đang tiết lộ thứ giống như lỗi của nhà cung cấp hoặc hệ thống khác. Bước đầu tiên trong trường hợp này là liên lạc với nhà cung cấp liên quan cũng như bộ phận quản lý rủi ro của từng cá nhân/nơi để phân tích và thực hiện tiết lộ chung nếu xác nhận có sự kiện có thể ngăn ngừa được [68]. Lưu ý, điều này nên diễn ra khi có mức độ chắc chắn cao rằng lỗi dẫn đến việc chẩn đoán chậm hoặc sai.

TÓM TẮT VÀ KHUYẾN NGHỊ

● Định nghĩa – Lỗi chẩn đoán là “bỏ lỡ cơ hội đưa ra chẩn đoán kịp thời hoặc chính xác, hoặc thực hiện bước hành động chẩn đoán tiếp theo, dựa trên bằng chứng có sẵn tại thời điểm đó” do lỗi của nhà cung cấp hoặc hệ thống.

● Sự phổ biến – Lỗi chẩn đoán phổ biến và có thể dẫn đến hàng nghìn trường hợp có thể phòng ngừa được bệnh tật và tử vong mỗi năm. Những lỗi này thường tồn tại và/hoặc lan truyền xuyên suốt nhiều lần tham gia chăm sóc sức khỏe, các bối cảnh hệ thống và các nhà cung cấp liên ngành.

• Một số bệnh có xu hướng mắc lỗi cao hơn.

● Nguyên nhân – Lỗi chẩn đoán thường liên quan đến nhiều nguyên nhân cơ bản phụ thuộc lẫn nhau, bao gồm các yếu tố về bệnh nhân, nhà cung cấp và hệ thống, và các lĩnh vực của quá trình chẩn đoán (bảng 1).

• Đánh giá của nhà cung cấp và quá trình ra quyết định lâm sàng có thể bị ảnh hưởng bởi thiên kiến nhận thức, kinh nghiệm, thiên kiến ngầm, trạng thái cảm xúc và tải trọng nhận thức (bảng 2).

● Can thiệp – Công việc cải thiện hiệu quả nhất sẽ kết hợp cả can thiệp của từng bác sĩ và can thiệp cấp hệ thống.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Improving Diagnosis in Health Care, Committee on Diagnostic Error in Health Care, Board on Health Care Services, Institute of Medicine (Eds), National Academies Press (US), 2015.
2. Singh H, Sittig DF. Advancing the science of measurement of diagnostic errors in healthcare: the Safer Dx framework. BMJ Qual Saf 2015; 24:103.
3. Zwaan L, de Bruijne M, Wagner C, et al. Patient record review of the incidence, consequences, and causes of diagnostic adverse events. Arch Intern Med 2010; 170:1015.
4. Gandhi TK, Kachalia A, Thomas EJ, et al. Missed and delayed diagnoses in the ambulatory setting: a study of closed malpractice claims. Ann Intern Med 2006; 145:488.
5. Saber Tehrani AS, Lee H, Mathews SC, et al. 25-Year summary of US malpractice claims for diagnostic errors 1986-2010: an analysis from the National Practitioner Data Bank. BMJ Qual Saf 2013; 22:672.
6. Newman-Toker DE, Schaffer AC, Yu-Moe CW, et al. Serious misdiagnosis-related harms in malpractice claims: The “Big Three” – vascular events, infections, and cancers. Diagnosis (Berl) 2019; 6:227.
7. Cook DA, Sherbino J, Durning SJ. Management Reasoning: Beyond the Diagnosis. JAMA 2018; 319:2267.
8. Newman-Toker DE, Nassery N, Schaffer AC, et al. Burden of serious harms from diagnostic error in the USA. BMJ Qual Saf 2023.
9. Leape LL, Brennan TA, Laird N, et al. The nature of adverse events in hospitalized patients. Results of the Harvard Medical Practice Study II. N Engl J Med 1991; 324:377.
10. Graber ML. The incidence of diagnostic error in medicine. BMJ Qual Saf 2013; 22 Suppl 2:ii21.
11. Singh H, Meyer AN, Thomas EJ. The frequency of diagnostic errors in outpatient care: estimations from three large observational studies involving US adult populations. BMJ Qual Saf 2014; 23:727.
12. Murphy DR, Laxmisan A, Reis BA, et al. Electronic health record-based triggers to detect potential delays in cancer diagnosis. BMJ Qual Saf 2014; 23:8.
13. Singh H, Hirani K, Kadiyala H, et al. Characteristics and predictors of missed opportunities in lung cancer diagnosis: an electronic health record-based study. J Clin Oncol 2010; 28:3307.
14. Singh H, Giardina TD, Forjuoh SN, et al. Electronic health record-based surveillance of diagnostic errors in primary care. BMJ Qual Saf 2012; 21:93.
15. Brennan TA, Leape LL, Laird NM, et al. Incidence of adverse events and negligence in hospitalized patients. Results of the Harvard Medical Practice Study I. N Engl J Med 1991; 324:370.
16. Rafter N, Hickey A, Conroy RM, et al. The Irish National Adverse Events Study (INAES): the frequency and nature of adverse events in Irish hospitals-a retrospective record review study. BMJ Qual Saf 2017; 26:111.
17. Shojania KG, Burton EC, McDonald KM, Goldman L. Changes in rates of autopsy-detected diagnostic errors over time: a systematic review. JAMA 2003; 289:2849.
18. Auerbach AD, Astik GJ, O’Leary KJ, et al. Prevalence and Causes of Diagnostic Errors in Hospitalized Patients Under Investigation for COVID-19. J Gen Intern Med 2023; 38:1902.
19. Winters B, Custer J, Galvagno SM Jr, et al. Diagnostic errors in the intensive care unit: a systematic review of autopsy studies. BMJ Qual Saf 2012; 21:894.
20. Bergl PA, Taneja A, El-Kareh R, et al. Frequency, Risk Factors, Causes, and Consequences of Diagnostic Errors in Critically Ill Medical Patients: A Retrospective Cohort Study. Crit Care Med 2019; 47:e902.
21. Newman-Toker DE, Peterson SM, Badihian S, et al. Diagnostic Errors in the Emergency Department: A Systematic Review, Agency for Healthcare Research and Quality, 2022.
22. Centers for Disease Control and Prevention. Pregnancy Mortality Surveillance System: Maternal and infant health. 2020. Available at: https://www.cdc.gov/reproductivehealth/maternal-mortality/pregnancy-mortality-surveillance-system.htm (Accessed on March 07, 2022).
23. Main EK, McCain CL, Morton CH, et al. Pregnancy-related mortality in California: causes, characteristics, and improvement opportunities. Obstet Gynecol 2015; 125:938.
24. Agency for Healthcare Research and Quality. The contribution of diagnostic errors to maternal morbidity and mortality during and immediately after childbirth: State of the science. Available at: https://www.ahrq.gov/patient-safety/reports/issue-briefs/maternal-mortality.html (Accessed on March 07, 2022).
25. Custer JW, Winters BD, Goode V, et al. Diagnostic errors in the pediatric and neonatal ICU: a systematic review. Pediatr Crit Care Med 2015; 16:29.
26. Cifra CL, Custer JW, Singh H, Fackler JC. Diagnostic Errors in Pediatric Critical Care: A Systematic Review. Pediatr Crit Care Med 2021; 22:701.
27. Singh H, Giardina TD, Meyer AN, et al. Types and origins of diagnostic errors in primary care settings. JAMA Intern Med 2013; 173:418.
28. McAbee GN, Donn SM, Mendelson RA, et al. Medical diagnoses commonly associated with pediatric malpractice lawsuits in the United States. Pediatrics 2008; 122:e1282.
29. Schiff GD, Hasan O, Kim S, et al. Diagnostic error in medicine: analysis of 583 physician-reported errors. Arch Intern Med 2009; 169:1881.
30. Tsoy E, Kiekhofer RE, Guterman EL, et al. Assessment of Racial/Ethnic Disparities in Timeliness and Comprehensiveness of Dementia Diagnosis in California. JAMA Neurol 2021; 78:657.
31. Pope JH, Aufderheide TP, Ruthazer R, et al. Missed diagnoses of acute cardiac ischemia in the emergency department. N Engl J Med 2000; 342:1163.
32. Schwartz RC, Blankenship DM. Racial disparities in psychotic disorder diagnosis: A review of empirical literature. World J Psychiatry 2014; 4:133.
33. Donabedian A. Evaluating the quality of medical care. 1966. Milbank Q 2005; 83:691.
34. Singh H, Bradford A, Goeschel C. Operational measurement of diagnostic safety: state of the science. Diagnosis (Berl) 2021; 8:51.
35. Singh H, Upadhyay DK, Torretti D. Developing Health Care Organizations That Pursue Learning and Exploration of Diagnostic Excellence: An Action Plan. Acad Med 2020; 95:1172.
36. Huddleston JM, Diedrich DA, Kinsey GC, et al. Learning from every death. J Patient Saf 2014; 10:6.
37. Giardina TD, Korukonda S, Shahid U, et al. Use of patient complaints to identify diagnosis-related safety concerns: a mixed-method evaluation. BMJ Qual Saf 2021; 30:996.
38. Liberman AL, Newman-Toker DE. Symptom-Disease Pair Analysis of Diagnostic Error (SPADE): a conceptual framework and methodological approach for unearthing misdiagnosis-related harms using big data. BMJ Qual Saf 2018; 27:557.
39. Croskerry P. The importance of cognitive errors in diagnosis and strategies to minimize them. Acad Med 2003; 78:775.
40. Croskerry P, Abbass A, Wu AW. Emotional influences in patient safety. J Patient Saf 2010; 6:199.
41. Singh H, Connor DM, Dhaliwal G. Five strategies for clinicians to advance diagnostic excellence. BMJ 2022; 376:e068044.
42. Singh H, Naik AD, Rao R, Petersen LA. Reducing diagnostic errors through effective communication: harnessing the power of information technology. J Gen Intern Med 2008; 23:489.
43. Graber ML, Rencic J, Rusz D, et al. Improving diagnosis by improving education: a policy brief on education in healthcare professions. Diagnosis (Berl) 2018; 5:107.
44. Dave N, Bui S, Morgan C, et al. Interventions targeted at reducing diagnostic error: systematic review. BMJ Qual Saf 2022; 31:297.
45. Abimanyi-Ochom J, Bohingamu Mudiyanselage S, Catchpool M, et al. Strategies to reduce diagnostic errors: a systematic review. BMC Med Inform Decis Mak 2019; 19:174.
46. McDonald KM, Matesic B, Contopoulos-Ioannidis DG, et al. Patient safety strategies targeted at diagnostic errors: a systematic review. Ann Intern Med 2013; 158:381.
47. Singh H, Graber ML, Kissam SM, et al. System-related interventions to reduce diagnostic errors: a narrative review. BMJ Qual Saf 2012; 21:160.
48. Zwaan L, Singh H. Diagnostic error in hospitals: finding forests not just the big trees. BMJ Qual Saf 2020; 29:961.
49. McPhee SJ, Bird JA, Jenkins CN, Fordham D. Promoting cancer screening. A randomized, controlled trial of three interventions. Arch Intern Med 1989; 149:1866.
50. Schriger DL, Gibbons PS, Langone CA, et al. Enabling the diagnosis of occult psychiatric illness in the emergency department: a randomized, controlled trial of the computerized, self-administered PRIME-MD diagnostic system. Ann Emerg Med 2001; 37:132.
51. Pare JR, Liu R, Moore CL, et al. Emergency physician focused cardiac ultrasound improves diagnosis of ascending aortic dissection. Am J Emerg Med 2016; 34:486.
52. Kuperman GJ, Teich JM, Tanasijevic MJ, et al. Improving response to critical laboratory results with automation: results of a randomized controlled trial. J Am Med Inform Assoc 1999; 6:512.
53. Hardy M, Snaith B, Scally A. The impact of immediate reporting on interpretive discrepancies and patient referral pathways within the emergency department: a randomised controlled trial. Br J Radiol 2013; 86:20120112.
54. Li J, Xu Y, Chen Y, et al. A multidisciplinary clinic approach to improve physician-related diagnostic delay for patients with axial spondyloarthritis: a retrospective study. J Int Med Res 2019; 47:2483.
55. Perno JF, Schunk JE, Hansen KW, Furnival RA. Significant reduction in delayed diagnosis of injury with implementation of a pediatric trauma service. Pediatr Emerg Care 2005; 21:367.
56. Escobar GJ, Liu VX, Schuler A, et al. Automated Identification of Adults at Risk for In-Hospital Clinical Deterioration. N Engl J Med 2020; 383:1951.
57. Murphy DR, Wu L, Thomas EJ, et al. Electronic Trigger-Based Intervention to Reduce Delays in Diagnostic Evaluation for Cancer: A Cluster Randomized Controlled Trial. J Clin Oncol 2015; 33:3560.
58. El-Kareh R, Hasan O, Schiff GD. Use of health information technology to reduce diagnostic errors. BMJ Qual Saf 2013; 22 Suppl 2:ii40.
59. Cassel C, Fulmer T. Achieving Diagnostic Excellence for Older Patients. JAMA 2022; 327:919.
60. Graber ML, Kissam S, Payne VL, et al. Cognitive interventions to reduce diagnostic error: a narrative review. BMJ Qual Saf 2012; 21:535.
61. Huang GC, Kriegel G, Wheaton C, et al. Implementation of diagnostic pauses in the ambulatory setting. BMJ Qual Saf 2018; 27:492.
62. Mamede S, van Gog T, van den Berge K, et al. Effect of availability bias and reflective reasoning on diagnostic accuracy among internal medicine residents. JAMA 2010; 304:1198.
63. Murthy VK, O’Brien B, Dhaliwal G. An Inquiry Into the Early Careers of Master Clinicians. J Grad Med Educ 2018; 10:500.
64. Fernandez Branson C, Williams M, Chan TM, et al. Improving diagnostic performance through feedback: the Diagnosis Learning Cycle. BMJ Qual Saf 2021; 30:1002.
65. Dhaliwal G, Shojania KG. The data of diagnostic error: big, large and small. BMJ Qual Saf 2018; 27:499.
66. Sacristán JA, Dilla T. No big data without small data: learning health care systems begin and end with the individual patient. J Eval Clin Pract 2015; 21:1014.
67. Agency for Healthcare Research and Quality. Communication and Optimal Resolution (CANDOR). Available at: https://www.ahrq.gov/patient-safety/capacity/candor/index.html (Accessed on March 07, 2022).
68. Gallagher TH, Mello MM, Levinson W, et al. Talking with patients about other clinicians’ errors. N Engl J Med 2013; 369:1752.