Objective. The objective of this systematic review was to characterize adverse event detection methods in the ICU setting, including neonatal, pediatric, and adult ICUs, to summarize the evidence of their performance characteristics. Data sources. Ovid MEDLINE, Ovid Embase, CINAHL, the Cochrane Library, and Google Scholar. Study selection. Title and abstract screening, as well as full text review, were performed by two reviewers independently using Covidence software. Articles were included if they consisted of original research in a peer-reviewed journal with implementation of an adverse event detection method and reported the total number or category of adverse events, level of harm, or implementation of quality improvement (QI). Data extraction. Data were extracted by two reviewers with 20% in duplicate. Extracted data included the study type and period/date, the adverse event detection method, the setting (location and type of ICU), ICU bed base, and the data of interest outlined above in study selection. Data synthesis. Fifty-nine studies in neonatal, pediatric, and adult ICUs were included. Every category of adverse event detection was represented, including incident reporting (IR) (38 studies), trigger tool use (14 studies), trained observation (TO; 11 studies), and structured review (10 studies). TO identified the most adverse events per 100 patient days (57.3), and IR the least (6.4). Only 12 studies (20%) described QI initiatives. Conclusions. Detection methods likely need to be used in combination for comprehensive results. Definitions of adverse events and associated harms need to be standardized to facilitate future comparison and better understanding of the performance of individual methods of detection. In addition, more emphasis needs to be placed on the dissemination of practice changes in response to detection. These will be important steps to better characterize high rates of adverse events in the ICU, thereby fueling patient safety initiatives.
Commentaire du Dr Marius Laurent (PAQS)
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Les auteurs cherchent à caractériser les principaux outils utilisés pour détecter et dénombrer les événements indésirables (EI) dans le milieu particulier des services de soins intensifs. Ils se penchent ainsi sur le signalement spontané, sur l’utilisation de trigger tools, sur le recours à des observateurs qualifiés et sur les revues de dossier. De loin, le signalement des événements est la méthode la plus universellement adoptée, ses inconvénients sont connus. Le trigger tool vient ensuite. La plupart des types d’événements se retrouvent dans plusieurs, sinon dans toutes les méthodes. Certains échappent à cette règle : les chutes n’apparaissent que dans les signalements, les erreurs d’aiguillage à l’admission ou à la sortie aussi, mais elles apparaissent également dans les revues de dossier. En théorie, il faudrait combiner diverses manières de détecter et de signaler les EI. Même en « normalisant » les statistiques par cent journées d’hospitalisation, la revue n’autorise pas de comparaisons valables de l’efficacité ou de l’exhaustivité de ces méthodes : peu d’études se penchent sur des comparaisons directes. Cette revue permet tout au plus de dire que le signalement spontané est la méthode la plus utilisée, même si elle est la moins rentable si on s’en tient au critère de mesure retenu. Les auteurs soulignent que peu d’articles analysent le passage (souhaitable) de la simple détection à des protocoles d’amélioration de la qualité.
Gorman J, Rewa O, Kung J, et al.Methods of adverse event detection in intensive care:
A systematic review. Crit Care Explor. 2025;7(10):e1321.