A las 19:08, una enfermera está por administrar un antibiótico.
Algo no cuadra: la dosis se ve alta. Revisa. Confirma con farmacia. Se corrige “en el último momento”. Nadie resultó dañado. Nadie “se enteró”. La guardia siguió.
En un hospital tradicional, eso muere como anécdota: “menos mal que lo cachamos”. En un hospital digital, eso es oro: un near miss es un ensayo general de una tragedia… que te dio permiso de corregir el sistema sin pagar con daño real.
Primero, definamos el near miss sin romanticismo
AHRQ (a través de sus Common Formats para reporte de eventos de seguridad) define los near misses (o close calls) como eventos de seguridad que no alcanzaron al paciente. (PSO)
PSNet (AHRQ) lo aterriza aún más: un near miss es un evento que pudo causar daño, pero no lo produjo porque no llegó al paciente (por captura/intervención) o por intervención oportuna. (PSNet)
Traducción: no pasó “nada”… pero el sistema sí falló. Solo que alguien lo rescató a tiempo.
La tesis: los hospitales tradicionales analizan tragedias; los hospitales digitales analizan “sustos”
La industria lleva décadas entrenada para reaccionar fuerte cuando hay daño grave. Por ejemplo, The Joint Commission define un sentinel event como un evento de seguridad que resulta en muerte, daño permanente o daño temporal severo. (Joint Commission)
Eso es crítico… pero llega tarde.
Un near miss te ofrece algo que un evento grave no te da: capacidad de mejora sin costo humano.
La OMS lo dice directo al hablar de sistemas de reporte y aprendizaje: reportar near misses es una gran oportunidad para trabajar soluciones sin que el daño llegue al paciente. (Organización Mundial de la Salud)
Traducción: si solo investigas cuando hay sangre en el piso, tu modelo es reactivo por diseño.
Por qué los near misses importan: te enseñan dónde el sistema “se rompe” con más frecuencia
En seguridad (dentro y fuera de salud) existe un concepto ampliamente discutido: los eventos severos suelen estar precedidos por muchos eventos menores y casi-incidentes. El “triángulo de seguridad” asociado a Heinrich (y debatido en su aplicación literal) se usa como marco para recordar que hay muchos más
precursores que tragedias visibles. (PMC)
En salud, el punto práctico no es pelearse por la proporción exacta. El punto es este:
Si capturas near misses, encuentras patrones. Si no los capturas, repites el riesgo.
Y cuando hablamos de medicamentos, los near misses son especialmente valiosos porque suelen ser errores interceptados (no alcanzan al paciente). En un análisis de errores de ordenamiento usando la categorización de AHRQ, los near misses se definen precisamente como errores interceptados que no llegan
al paciente. (PMC)
La “autopsia digital”: cómo se analiza un near miss cuando tienes datos (no solo historias)
Una autopsia digital no es una junta eterna con “sensaciones”. Es un flujo:
1) Captura estructurada del evento
- Qué ocurrió (tipo: medicación, laboratorio, identificación, etc.)
- Dónde ocurrió (servicio, turno, unidad)
- En qué punto se interceptó (antes de llegar al paciente / en administración / etc.)
AHRQ Common Formats justamente existen para estandarizar definiciones y elementos reportables. (PSO)
2) Trazabilidad del proceso
- Quién generó la orden / validó / dispensó / administró
- Qué se corrigió y cuándo (la “corrección de último minuto”)
3) Análisis de patrón
- ¿Se repite el mismo medicamento?
- ¿La misma dosis?
- ¿El mismo turno?
- ¿El mismo flujo (urgencias, hospitalización, pediatría)?
4) Acción de sistema
- Cambiar protocolos (dosis por defecto, alertas, validaciones cruzadas)
- Entrenamiento focalizado
- Ajuste de flujos (doble verificación, límites por peso/edad, etc.)
Blueprint: de “buen susto” a prevención institucional (sin depender de héroes)
Si quieres que el hospital aprenda de near misses como una organización digital, necesitas 5 bloques:
- Reporting simple y sin castigo
(si reportar es difícil, se oculta; si es seguro, se aprende). La OMS enfatiza fortalezas/limitaciones de los sistemas de reporte y el valor de los datos cuando se interpretan con cuidado. (Organización Mundial de la Salud) - Clasificación estándar (para comparar manzanas con manzanas)
Common Formats te da el lenguaje común. (PSO) - Datos de flujo, no solo narrativa
Para detectar “dónde se atora” el proceso. - Analítica orientada a patrones
El near miss individual es interesante; la tendencia es accionable. - Cierre del ciclo (feedback al staff)
Si la gente reporta y nunca pasa nada, el sistema muere.
Dónde entra HarmoniMD: del near miss anecdótico al near miss medible
Aquí es donde la diferencia entre “hospital digital” y “hospital de papel” se vuelve tangible:
HarmoniMD: reportes automáticos y trazabilidad
Con un HIS que deja huella de órdenes, modificaciones y validaciones, puedes ir más allá del “alguien lo cachó” y responder preguntas como:
- ¿Qué medicamentos están siendo corregidos sistemáticamente al final?
- ¿Qué combinaciones dosis/peso/edad generan ajustes repetidos?
- ¿Qué servicio/turno concentra near misses similares?
Ese tipo de analítica permite intervenir antes de que el primer evento con daño ocurra.
CLARA: acelerar la detección y el aprendizaje
Un copiloto clínico puede ayudar a convertir señales dispersas en hallazgos accionables: resumir patrones, destacar inconsistencias y facilitar el análisis para comités clínicos sin perder semanas en extracción manual.
Traducción: pasas de “seguridad por héroes” a seguridad por sistema.
Conclusión: un near miss no es suerte; es una advertencia con descuento
Los eventos graves merecen investigación total. Pero si tu hospital solo aprende cuando hay daño severo, está operando en modo reactivo.
La OMS deja claro el valor de los sistemas de reporte y aprendizaje, y subraya que los near misses permiten implementar soluciones antes de que el daño llegue al paciente. (Organización Mundial de la Salud)
Y AHRQ estandariza el concepto: near miss = evento que no alcanzó al paciente, pero revela una falla del sistema. (PSO)
Un hospital digital hace autopsias donde más importa: en los sustos.
Agenda una demo y convierte tus “casi errores” en prevención real
Si quieres ver cómo HarmoniMD + CLARA pueden ayudarte a detectar patrones de near miss, automatizar reportes y transformar “buenos sustos” en cambios de protocolo antes de que ocurra un evento grave, agenda una demo.
