Cómo detectar errores de etiquetado en el laboratorio

En los laboratorios científicos y las instalaciones de atención médica, los errores de identificación, como las muestras mal etiquetadas, a menudo ocurren lo suficiente como para plantear riesgos graves tanto para la seguridad del paciente como para la integridad de la investigación. Aunque los contenedores con un error de etiquetado no siempre son evidentes, es crucial entender cómo identificarlos para evaluar cualquier debilidad potencial en la identificación de muestras y corregirlos lo más rápido posible.

Uno de los pasos más importantes para establecer un sistema de identificación eficiente es garantizar que todos los metadatos necesarios se capturen con precisión. Este paso proporciona a los usuarios una base de datos para cada contenedor, incluida su ubicación de almacenamiento, para que pueda verificarse al escanear. La creación de una base de datos completa también es fundamental cuando se produce un error de etiquetado; sin dicho sistema, es casi imposible volver a rastrear una muestra que se haya identificado erróneamente o que no se haya identificado en absoluto.

Idealmente, cuando se ha cometido un error, los usuarios pueden comprobar la identidad de todas las demás muestras obtenidas a lo largo del flujo de trabajo. Al utilizar un nuevo código de barras para cada paso del proceso, se pueden rastrear y cotejar con la base de datos que contiene todos los metadatos. Esto confirma qué muestras se identificaron con precisión y ayuda a determinar dónde se cometió el error. Tenga en cuenta que este proceso solo funciona de manera eficiente si se identifican muestras para cada paso del flujo de trabajo. Las medidas secundarias, como el uso de tubos de diferentes colores y/o formas, también pueden ayudar a rastrear las muestras en cada paso; desafortunadamente, sin el código de barras apropiado o las etiquetas RFID, no se pueden cotejar con una base de datos.

En lugar de verificar los datos de muestra utilizando la base de datos, los errores a menudo se pueden rastrear utilizando dos métodos independientes de identificación:

• Códigos de barras + RFID: Uno de los mejores sistemas de dos métodos es combinar RFID y códigos de barras. RFID representa uno de los mejores sistemas de identificación, ya que se pueden escanear varias muestras simultáneamente con un solo escáner sin necesidad de una línea de visión directa. RFID se está volviendo más común a medida que se ha desarrollado recientemente una tecnología que permite equipar casi cualquier tipo de etiqueta con una incrustación para un chip RFID. Los códigos de barras se pueden imprimir en el frente de la etiqueta y también se pueden codificar con impresoras RFID especializadas, lo que genera un enfoque doble para rastrear muestras. Si una muestra es ilegible o parece haber un error con respecto a su identidad, se puede volver a rastrear utilizando su código de barras para la verificación.

• Múltiples identificadores: Ciertas agencias reguladoras requieren dos identificadores únicos para todas las muestras de pacientes. Estos pueden incluir cualquier cosa, desde el nombre del paciente hasta su fecha de nacimiento, dirección o número de identificación médica. En este caso, los identificadores se utilizan antes de realizar cualquier procedimiento médico, donde los errores deben identificarse y corregirse lo antes posible.

La mejor manera de evitar errores es buscarlos activamente a través de SOP dedicados que verifiquen dos veces cada muestra. Si bien las estrategias enumeradas anteriormente ayudan a identificar y rastrear muestras mal etiquetadas, el laboratorio debe depender del desarrollo de SOP proactivos, con capacitación adicional brindada a todo el personal para garantizar que los errores se tengan en cuenta y no continúen acumulándose. El modelo de queso suizo es un ejemplo de un sistema amplio que integra varias capas de prevención de errores, por lo que si se comete un error, el siguiente POE, o capa, identificará el error de etiquetado antes de que pueda representar una amenaza. Este modelo asume que es probable que los humanos se equivoquen; por lo tanto, al integrar múltiples enfoques, como RFID, códigos de barras y sistemas de gestión de laboratorio, los errores se identifican mucho antes y se corrigen de inmediato.