In Fehlermeldesystemen („CIRS“) können Mitarbeiter des Gesundheitswesens (in aller Regel und idealerweise anonym) Ereignisse mit dem Potential einer Patientenschädigung melden. Damit können medizinische Einrichtungen wie Klinikverbünde, Holdings, aber auch einzelne Krankenhäuser oder andere Gesundheitseinrichtungen, Ärzte und Pflegepersonen aus den „Fehlern“ anderer lernen, meist ohne dass tatsächlicher Patientenschaden eingetreten ist („Beinahe-Fehler“ oder „near-miss“).

Auch diese Meldesysteme stammen ursprünglich aus der Luftfahrt, die sehr früh verstanden hat, dass gerade aus „Beinahe-Fehlern“ großer Nutzen zu ziehen ist: macht man ein „near-miss“ allgemein bekannt und arbeitet es strukturiert auf (F „root cause analysis“), gelingt es nahezu immer, die zugrunde liegenden Ursachen zu beheben. Damit gehen in weiterer Folge Fehlervermeidung und Erhöhung der Sicherheit einher. Die Einführung derartiger Systeme war mit Grund dafür, die Sicherheit in der kommerziellen Luftfahrt auf das heutige extrem hohe Niveau zu heben.

Aviation CIRS

In der Medizin ist die Möglichkeit, aus eigenen Fehlern zu lernen, ebenfalls schon lange ein Thema: Lucian Leape und Mitarbeiter publizierten 1991 im New England Journal of Medicine die erste Studie welche belegen konnte, dass viele unerwünschte Ereignisse in New Yorker Kliniken vermeidbar gewesen wären (Incidence of Adverse Events and Negligence in Hospitalized Patients. Results of the Harvard Medical Practice Study I). 1997 erfolgte die Erstbeschreibung eines CIRS für die Anästhesie durch den Schweizer Anästhesisten Sven Staender [1] und 1999 die bahnbrechende Arbeit „To err is human“ des American Institute of Medicine über Fehler in der Medizin.

Im Internet findet sich heute eine Vielzahl derartiger Beispiele für Meldesysteme in der Medizin:
www.pasis.de,
www.cirs-healthcare.de,
www.cirsmedical.at,
www.cirs-notfallmedizin.de,
www.cirs.ch



[1]Staender S, Davies J, Helmreich B, Sexton B, Kaufmann M. (1997) The anaesthesia critical incident reporting system. An experience based database. International Journal of Medical Informatics 47; 87-90