¿El uso de luces de advertencia y sirenas está asociado con un mayor riesgo de accidentes de ambulancia? Un análisis contemporáneo utilizando datos del Sistema Nacional de Información del SEM (National EMS Information System, NEMSIS por sus siglas en inglés).

Autores: Watanabe BL, Patterson GS, Kempema JM, Magallanes O, Brown LH.

Publicado en: Ann Emerg Med, 2018 14 de noviembre.

El uso de luces y sirenas ha sido un tema de debate en nuestro campo durante algún tiempo. Históricamente, se han utilizado como una herramienta para ayudarnos a llegar a la escena rápidamente. Los estudios han demostrado que hay algunas llamadas de baja frecuencia y alta agudeza y condiciones críticas del paciente en las que las luces y las sirenas pueden tener un impacto positivo en los resultados del paciente.

Sin embargo, varios estudios han demostrado también, que el uso de luces y sirenas no reduce sustancialmente los tiempos de respuesta ni de transporte. Además, la literatura sugiere que el uso de luces y sirenas aumenta el riesgo de accidentes de ambulancia, los riesgos de lesiones y muerte cuando se estrella una ambulancia. Desafortunadamente, la mayoría de la literatura disponible sobre este tema no es reciente, y hasta ahora no se han realizado estudios en los Estados Unidos

Por tanto, ciertamente hubo una necesidad para el estudio de este mes, cuyo objetivo era «proporcionar una comparación contemporánea, en los Estados Unidos, de las tasas de accidentes informadas para ambulancias a nivel nacional que respondan o transporten pacientes de una escena de emergencia del 9-1-1 con o sin luces y sirenas”. Los datos para este estudio se obtuvieron del conjunto de datos de investigación de lanzamiento público del Sistema Nacional de Información del SEM (NEMSIS) 2016. Este es un recurso maravilloso que aquellos que realizan investigaciones en el SEM deben considerar como una fuente de datos para responder sus preguntas.

El conjunto de datos de 2016 incluyó casi 30 millones de llamadas al SEM enviadas por aproximadamente 10,000 agencias de 49 estados y territorios. Para su estudio, los autores incluyeron «todos los despachos de un vehículo del SEM por tierra con capacidad de transporte a una escena de emergencia 9-1-1». Debido a que no todas las llamadas dieron como resultado un transporte de pacientes, las respuestas y los transportes de las escenas se evaluaron por separado. Sólo se evaluaron las llamadas a la ambulancia por tierra del 9-1-1; se excluyeron todos los demás tipos.

El modo de respuesta del elemento NEMSIS a la escena fue la principal variable independiente de interés. Para el análisis, los autores dividieron este elemento en tres categorías: luces completas y sirenas, sirenas sin luces, algunas luces y sirenas. La categoría de algunas luces y sirenas combinó luces y sirenas, luces y sirenas iniciales, cambio a sin luces ni sirenas, sin luces y sirenas de manera inicial, y cambio a uso de luces y sirenas.  La variable de resultado de interés fue un accidente de ambulancia. NEMSIS no recopiló directamente información sobre el accidente de la ambulancia en el conjunto de datos de 2016; sin embargo, hubo dos elementos NEMSIS que permitieron la notificación de retrasos en la respuesta o el transporte, y ambos incluyeron una opción de respuesta para indicar un retraso debido a una falla. Estos elementos fueron utilizados como un proxy. Para las llamadas en las que tanto la respuesta como el retraso en el transporte se atribuyeron a un choque de ambulancia, los autores consideraron esto como solo un retraso en la respuesta porque «supusieron que un choque en la fase de respuesta tuvo un efecto de arrastre que también resultó en un retraso en el transporte».

Los autores realizaron análisis descriptivos y calcularon la tasa de demoras relacionadas con accidentes por 100,000 respuestas o transportes. También construyeron un modelo de regresión logística multivariable. Fue realizado un modelo de regresión para identificar los predictores de retrasos relacionados con el choque. Si bien el uso de luces y sirenas fue la principal variable independiente de interés, para ajustar los efectos de otras variables importantes, el modelo de regresión logística incluyó la hora de la llamada al 9-1-1 (día, tarde o noche), el tamaño de la comunidad en el que tuvo lugar el evento, el nivel de servicio, el tipo de organización y si la organización fue voluntaria, no voluntaria o mixta.

Resultados

El conjunto de datos de liberación pública de NEMSIS 2016 incluyó 20,465,856 despachos de ambulancias de transporte terrestre del 9-1-1. Los autores reportaron 2,539 retrasos relacionados con accidentes. Eso representa una tasa general de accidentes de 12.4 por cada 100,000 salidas de ambulancia. Al evaluar las respuestas y los transportes por separado, la tasa de choques fue de 5.3 por 100,000 respuestas y de 9.3 por 100,000 transportes.

Al evaluar la fase de respuesta, después del ajuste, en comparación con sirenas sin luces, las probabilidades de un retraso relacionado con el accidentes fueron mayores en el grupo de algunas luces y sirenas (proporción de probabilidades 1.50; 95% Intervalo de confianza, 1.19–1.90) y el grupo de luces completas y sirenas (proporción de probabilidades 1.53; Intervalo de confianza 95%, 1.21–1.94). Los resultados fueron similares pero más dramáticos al evaluar la fase de transporte (después del ajuste: algunas luces y sirenas, proporción de probabilidades 2.90; 95% Intervalo de confianza, 2.18–3.87; luces y sirenas completas, proporción de probabilidades 2.84; 95% Intervalo de confianza, 2.12–3.80).

Como con todos los estudios, hubo algunas limitaciones. Los autores notaron que los choques menores que no causaron un retraso serían pasados ​​por alto por su análisis. Además, es posible que el uso de luces y sirenas haya ocurrido después de un choque. Los autores tampoco pudieron tener en cuenta todas las variables potencialmente importantes, como el clima, el tráfico, las condiciones de iluminación, las distancias de viaje y otras; sin embargo, utilizaron un método llamado agrupación en clústeres cuando construían su modelo de regresión logística para ayudar a explicar esto.

Este es un estudio interesante que se suma sustancialmente a la literatura sobre el uso de luces y sirenas por los SEM. Si bien, las tasas generales fueron relativamente bajas, las asociaciones que se encuentran con un mayor riesgo de accidentes de ambulancia son importantes. Espero que puedan leer este manuscrito en su totalidad; Hay muchos análisis interesantes, así como tablas y figuras para ayudar a interpretar los resultados.

Antonio R. Fernández, PhD, NRP, FAHA, es Director de investigación en el EMS Performance Improvement Center y profesor asistente en el Departamento de Medicina de Emergencias de la Universidad de North Carolina – Chapel Hill. Él está en la junta de asesores del Foro de Investigación de Atención Prehospitalaria en UCLA.