A administração clínica raramente anuncia os seus fracassos em voz alta. Na maioria dos consultórios de medicina geral e familiar em toda a Europa, a conversa sobre pressão financeira centra-se no que é visível: o aumento da procura por parte dos utentes, as consultas sobrecarregadas e as horas perdidas com trabalho administrativo após o fim do dia clínico. Mas existe um problema mais silencioso e cumulativo dentro de cada processo clínico. Quando uma doença crónica é documentada em texto livre, mas nunca lhe é atribuído um código clínico, esse utente desaparece da camada de dados estruturados do consultório. Recebe cuidados, mas não é contabilizado. As consequências financeiras, clínicas e regulamentares acumulam-se ao longo de toda a lista de utentes sem que ninguém necessariamente se aperceba.

O que é a subcodificação e porque acontece nos cuidados de saúde primários

A subcodificação ocorre quando um clínico documenta um diagnóstico ou uma condição em curso na narrativa de uma nota clínica (em texto livre), mas não anexa os correspondentes códigos clínicos estruturados, como um código SNOMED CT (Systematized Nomenclature of Medicine Clinical Terms) ou ICD-10/11 (International Classification of Diseases), ao processo do utente. A condição é conhecida pelo clínico assistente, mas é invisível para qualquer sistema que leia dados estruturados: registos de doenças, ferramentas de relatório, painéis de saúde populacional e cálculos de reembolso.

As causas estão bem documentadas e são em grande parte sistémicas. Um estudo qualitativo de 2024 publicado no British Journal of General Practice, que examinou a forma como o pessoal clínico e não clínico em consultórios de medicina geral no País de Gales aborda a codificação clínica, concluiu que todo o processo é "mal compreendido" e que os grupos de envolvimento de utentes e do público destacaram especificamente a necessidade de "aliviar" os clínicos da tarefa administrativa de codificação, dado o seu impacto negativo nas consultas clínicas. A codificação compete diretamente com o ato de cuidar do utente que está à frente do clínico. Nessa competição, a codificação perde frequentemente.

Os fatores estruturais incluem:

• Pressão de tempo durante as consultas: Numa consulta padrão de dez minutos, a exigência cognitiva da anamnese, do exame, do raciocínio clínico e da comunicação com o utente deixa pouco espaço para a introdução precisa de dados estruturados.

• Dependência de sistemas de processos clínicos mais antigos: Muitos consultórios operam com sistemas em que adicionar um código clínico requer navegar por múltiplos ecrãs ou alternar entre modos de entrada a meio da consulta.

• Carga cognitiva: O estudo qualitativo galês confirmou que a dupla tarefa de prestar cuidados clínicos e codificar simultaneamente coloca uma tensão cognitiva significativa nos clínicos, especialmente em consultas complexas ou emocionalmente exigentes.

• Ambiguidade na delegação: Em alguns consultórios, a codificação é parcialmente delegada ao pessoal administrativo, que pode não ter o conhecimento clínico necessário para codificar com precisão a partir de notas narrativas.

Nenhum destes fatores representa falhas de clínicos individuais. São resultados previsíveis de um sistema que sobrepôs requisitos de dados estruturados aos fluxos de trabalho clínicos sem redesenhar adequadamente esses fluxos.

Como as doenças crónicas são particularmente vulneráveis a lacunas de codificação

Nem todas as apresentações clínicas apresentam o mesmo risco de subcodificação. As condições agudas (uma fratura, uma infeção, uma nova queixa) tendem a gerar um evento clínico discreto com um estímulo claro para codificação. As doenças crónicas comportam-se de forma diferente. São contínuas, familiares e frequentemente discutidas em consultas sem serem formalmente re-documentadas.

Um utente com diabetes tipo 2, hipertensão, asma ou depressão pode ter a sua condição referenciada em dezenas de notas de consulta ao longo de vários anos. Mas se o código de diagnóstico original nunca foi introduzido, foi introduzido incorretamente ou caducou da lista de problemas ativos, o utente não aparecerá no registo de doenças relevante. A sua condição vive na narrativa das notas, legível para um clínico que as leia, mas invisível para qualquer sistema automatizado.

Um estudo de 2022 sobre a codificação diagnóstica de condições físicas crónicas na medicina geral irlandesa, publicado no Irish Journal of Medical Science, concluiu que o registo de diagnóstico ausente ou impreciso "poderia impactar significativamente a qualidade dos cuidados ao utente". O estudo observou que o programa de gestão de doenças crónicas da Irlanda, que reembolsa os médicos de família pelos cuidados estruturados de diabetes, asma, doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC) e doença cardiovascular, torna a codificação precisa diretamente ligada ao rendimento do consultório. Ligações financeiras semelhantes existem noutros sistemas de saúde, embora o estudo tenha observado que estes incentivos são aplicados de forma inconsistente.

A dimensão do problema é claramente ilustrada pela evidência sobre a doença renal crónica (DRC). Um estudo controlado no leste de Londres, publicado no British Journal of General Practice, concluiu que as taxas de codificação de DRC nos consultórios de cuidados de saúde primários eram tão baixas quanto 52 por cento antes da intervenção, o que significa que, em alguns consultórios, quase metade de todos os utentes com evidência bioquímica de DRC não estavam no registo de doenças. Após um programa direcionado de melhoria da qualidade, as taxas de codificação subiram para entre 81 e 90 por cento. A diferença entre esses dois valores representa anos de utentes não contabilizados.

O impacto financeiro direto no rendimento dos consultórios de medicina geral

Para os consultórios de medicina geral que operam dentro de estruturas de reembolso ligadas a registos de doenças (e em toda a Europa muitos operam), a subcodificação não é meramente uma falha administrativa. É uma redução direta no rendimento do consultório.

O Quality and Outcomes Framework (QOF) do Reino Unido fornece o exemplo mais precisamente documentado. Os pagamentos do QOF são calculados usando uma fórmula que incorpora a prevalência de doenças registada do consultório: Pontos Alcançados × valor do ponto QOF × Índice de Custo e Prevalência × Fator de Doença Ajustado da Prática (APDF). O APDF é derivado da prevalência de doenças crónicas registadas do consultório. Um consultório com um registo de doenças subcodificado, onde utentes com condições como hipertensão, diabetes ou fibrilhação auricular não estão formalmente registados, recebe um APDF mais baixo e, portanto, um rendimento mais baixo por ponto QOF alcançado, independentemente do trabalho clínico real que está a ser feito. O valor do ponto QOF muda a cada ano contratual. Consulte a documentação contratual atual do NHS England para o valor aplicável.

A análise da estrutura QOF 2025/26 torna isto explícito: "muitos consultórios estão a registar prevalência em queda ou estática enquanto a complexidade e comorbilidade dos utentes estão a aumentar", criando uma penalização financeira direta pela subcodificação. A estrutura 2025/26 concentra 198 milhões de libras em nove indicadores de doença cardiovascular, com limiares de realização a subir para 85 a 90 por cento, tornando os registos de doenças precisos mais críticos financeiramente do que em anos anteriores.

A Ardens, um fornecedor líder de sistemas clínicos do NHS, confirma que o rendimento do QOF é "ponderado pelo tamanho da lista e pela prevalência" e recomenda que os consultórios verifiquem a precisão do registo de doenças antes de 31 de março de cada ano. A orientação prática inclui executar pesquisas "Case Finder" para identificar utentes que cumprem critérios de diagnóstico, por exemplo, utentes com múltiplos resultados elevados de HbA1c, mas que não foram codificados como diabéticos.

A orientação detalhada sobre rendimento QOF para 2025/26 ilustra o efeito cumulativo: um consultório que subcodifica consistentemente a sua população de doenças crónicas não está simplesmente a perder o ajuste de rendimento de um ano. Está sistematicamente a sub-reportar a complexidade da sua lista de utentes, e esse sub-reporte acumula-se ano após ano à medida que o APDF é recalculado com base numa linha de prevalência artificialmente baixa.

Os custos indiretos que são mais difíceis de ver

Para além do reembolso direto, a subcodificação gera um conjunto de custos a jusante que são consideravelmente mais difíceis de quantificar, mas não menos reais. Estes acumulam-se silenciosamente ao longo da lista de utentes de um consultório e raramente surgem até que uma auditoria ou revisão externa os force a aparecer.

Distorção dos dados de saúde populacional: Quando as doenças crónicas são sistematicamente subcodificadas, os dados usados para planear e dotar de recursos os serviços de cuidados de saúde primários tornam-se pouco fiáveis. Os comissários e os conselhos de cuidados integrados que alocam financiamento com base na prevalência registada subestimarão o verdadeiro peso da doença numa população de consultório. Esta má alocação de recursos alimenta então o ambiente operacional do consultório.

Falhas nos alertas de reconvocação e cuidados preventivos: Os registos de doenças são o mecanismo pelo qual os consultórios geram listas de reconvocação para revisões anuais, monitorização de medicação e intervenções preventivas. Um utente que não está no registo de diabetes não será chamado para uma verificação de HbA1c. Um utente que não está no registo de hipertensão não será incluído num programa de revisão de pressão arterial. Um estudo transversal de DRC não codificada nos cuidados de saúde primários do Reino Unido, publicado no British Journal of General Practice, concluiu que a DRC não codificada estava associada a "pior qualidade de cuidados" e desigualdades na gestão do risco de doença cardiovascular, precisamente porque os utentes fora do registo de doenças recebiam monitorização menos sistemática.

Aumento do risco clínico: As consequências da codificação falhada não são apenas administrativas. Um estudo de 2025 publicado na PLOS One quantificou o impacto na mortalidade da DRC não codificada, concluindo que os utentes com evidência bioquímica de DRC mas sem código de diagnóstico no seu processo de cuidados primários estavam em risco significativamente aumentado de morte, lesão renal aguda e admissão hospitalar não planeada. Esta evidência é específica para a DRC, mas o mecanismo subjacente (utentes não codificados recebem gestão menos proativa) é aplicável a todas as doenças crónicas.

Custos de auditoria de codificação retrospetiva: Quando as lacunas de codificação são eventualmente identificadas através de auditorias internas, revisões de comissários ou verificações de conformidade contratual, o custo do trabalho de codificação retrospetiva recai sobre o consultório. O pessoal clínico e administrativo deve rever processos históricos, verificar diagnósticos e aplicar códigos em massa, trabalho que consome tempo e desvia capacidade dos cuidados atuais aos utentes.

Uma revisão sistemática de 2024 sobre o impacto da codificação médica precisa na qualidade e finanças dos cuidados de saúde confirmou que "erros de codificação (como omissões, sobrecodificação, codificação incorreta e uso de códigos desatualizados) podem ter implicações sérias tanto para utentes como para instituições", incluindo discrepâncias de reembolso e indicadores de qualidade distorcidos.

Como a subcodificação afeta referenciações, triagem e continuidade de cuidados

O impacto da subcodificação estende-se para além dos limites do consultório. Quando um utente é referenciado para cuidados secundários, a qualidade dessa referenciação depende substancialmente dos dados estruturados no processo do utente. Uma referenciação gerada a partir de um sistema com códigos clínicos precisos e completos incluirá uma lista de problemas codificados coerente. Uma referenciação gerada a partir de um processo onde as doenças crónicas existem apenas em texto livre apresentará um quadro clínico incompleto ao especialista recetor.

Isto importa de várias formas concretas. Um especialista que recebe uma referenciação para um utente com hipertensão não documentada ou diabetes não codificada pode não perceber a complexidade total do caso. As decisões de triagem, incluindo a urgência atribuída a uma referenciação, podem ser tomadas com base em informação incompleta. As decisões de medicação nos cuidados secundários podem não ter em conta condições que estão presentes mas não codificadas. Quando o utente regressa aos cuidados primários, a ausência de dados codificados no ciclo de referenciação pode perturbar a continuidade.

Uma análise federada em larga escala de 58 milhões de processos de cuidados primários, publicada no British Journal of General Practice, demonstrou ampla variação nas práticas de codificação clínica nos consultórios de medicina geral ingleses, variação que cria inconsistência sistemática nos dados que fluem entre os cuidados primários e secundários. Onde a codificação é inconsistente, a camada de informação estruturada que deveria apoiar transições de cuidados seguras e eficientes torna-se pouco fiável.

A dimensão regulamentar e de conformidade nos cuidados de saúde europeus

A subcodificação tem uma dimensão regulamentar que é cada vez mais relevante para os consultórios de medicina geral europeus. Ao abrigo do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) e das estruturas nacionais de dados de saúde, espera-se que os processos clínicos sejam precisos, completos e adequados ao fim a que se destinam. Um processo no qual uma doença crónica conhecida é documentada em texto livre, mas não formalmente codificada, pode ser tecnicamente conforme no sentido mais restrito, mas falha a expetativa mais ampla de dados de saúde estruturados e interoperáveis que sustentam a estratégia europeia de saúde digital.

Para os consultórios que participam em programas nacionais de dados, redes de investigação em saúde populacional ou parcerias de cuidados integrados, dados estruturados imprecisos criam exposição a auditorias. Onde a codificação clínica é usada para verificar a prescrição apropriada (por exemplo, confirmando que um utente com uma medicação específica tem a indicação codificada correspondente), as lacunas de codificação podem desencadear questões de conformidade. No Reino Unido, o NHS England usa dados codificados para avaliar a adesão às diretrizes de prescrição e requisitos de vias de cuidados. Obrigações de qualidade de dados semelhantes aplicam-se aos sistemas de saúde europeus, incluindo aqueles que operam sob programas nacionais de gestão de doenças crónicas.

O estudo irlandês de codificação observou que os incentivos financeiros para melhorar a codificação já existem em múltiplos sistemas de saúde europeus, mas a pressão regulamentar para manter a qualidade dos dados é uma obrigação paralela e crescente, independente do reembolso.

Porque o problema é provavelmente pior do que os dados do consultório sugerem

Uma das características definidoras da subcodificação como problema é que se oculta a si mesma. Se uma condição nunca foi codificada, não aparece no relatório do registo de doenças do consultório. Não gera exceção, nenhum alerta e nenhuma lacuna nos dados como o consultório os vê. O relatório interno do consultório reflete apenas o que foi codificado e, portanto, apresenta uma imagem que parece completa, mesmo quando não é.

Esta qualidade de auto-ocultação significa que os consultórios subestimam rotineiramente a dimensão das suas próprias lacunas de codificação. A evidência de auditorias de codificação e revisões externas revela consistentemente taxas mais elevadas de subcodificação do que os consultórios auto-reportam. O estudo de DRC do leste de Londres encontrou taxas de codificação tão baixas quanto 52 por cento em alguns consultórios, taxas que não teriam sido visíveis a partir do próprio relatório do consultório, uma vez que os utentes não codificados simplesmente não apareciam.

Investigação publicada na npj Digital Medicine, examinando o estado da codificação clínica automatizada, concluiu que os estudos reportam uma ampla gama de precisão de codificação manual (50 a 98 por cento), com uma mediana de cerca de 80 por cento, sugerindo taxas significativas de imprecisão ou incompletude em muitos contextos. A mesma análise observou que os atrasos de codificação podem estender-se por meses, criando períodos prolongados durante os quais os utentes são clinicamente geridos mas não formalmente contabilizados.

O contexto macro reforça a urgência. O Health at a Glance: Europe 2024 da OCDE reporta que os maiores de 65 anos estão projetados para aumentar de 21 por cento para 29 por cento da população da UE até 2050. O peso das doenças crónicas aumenta significativamente na idade mais avançada, o que significa que a população de utentes potencialmente subcodificados cresce em paralelo, e as consequências financeiras e clínicas dessa subcodificação escalam em conformidade.

Como a documentação clínica assistida por IA pode fechar a lacuna de codificação

A causa estrutural da subcodificação (o facto de a codificação competir com os cuidados clínicos pela atenção durante uma consulta com tempo limitado) aponta para o tipo de solução que pode abordá-la sem adicionar peso ao clínico. Os assistentes médicos de inteligência artificial (IA) e a tecnologia de voz ambiente (AVT), que capturam e processam conversas clínicas faladas em tempo real, são cada vez mais capazes de apresentar sugestões de codificação durante ou imediatamente após uma consulta, com base no conteúdo clínico da conversa.

Em vez de exigir que o clínico navegue até um campo de codificação e procure o termo correto enquanto gere uma interação com o utente, as ferramentas de documentação assistida por IA podem gerar conteúdo de nota estruturado, incluindo códigos clínicos sugeridos, a partir da conversa clínica ambiente. O clínico revê e confirma, em vez de iniciar e procurar. Isto transfere a tarefa cognitiva de recordação ativa sob pressão para a confirmação de uma sugestão, uma interação substancialmente menos exigente.

A revisão da npj Digital Medicine sobre codificação clínica automatizada identifica esta como uma aplicação potencial central da IA na documentação clínica: reduzir o peso manual da codificação enquanto melhora a precisão e a completude. A revisão observa que as abordagens de codificação automatizada demonstraram melhorias de precisão em relação à codificação manual em contextos controlados, embora reconheça que a implementação no mundo real nos cuidados primários permanece numa fase mais inicial do que em contextos de cuidados secundários, uma limitação que vale a pena notar para os consultórios que avaliam estas ferramentas.

As ferramentas de codificação assistida por IA não são uma solução completa isoladamente. A sua eficácia depende da integração com o sistema de processos clínicos do consultório, da qualidade dos modelos de linguagem subjacentes e da vontade dos clínicos de se envolverem com o fluxo de trabalho de confirmação. Os consultórios devem avaliar estas ferramentas criticamente, com atenção à evidência de validação especificamente em contextos de cuidados primários.

O que os consultórios de medicina geral devem fazer agora: um ponto de partida prático

Para os gestores de consultório e líderes clínicos, o primeiro passo mais importante é estabelecer uma linha de base precisa. Como a subcodificação se auto-oculta, o ponto de partida deve ser uma pesquisa ativa em vez de uma revisão de relatórios existentes.

Uma estrutura prática para abordar o problema inclui:

• Realizar uma auditoria de codificação de base sobre doenças crónicas de alta prevalência: Execute pesquisas dentro do sistema de processos clínicos, usando ferramentas como as funções de pesquisa EMIS ou SystmOne, ou ferramentas de terceiros como as oferecidas pela Ardens, para identificar utentes que cumprem os critérios bioquímicos ou clínicos para uma condição mas não estão no registo de doenças correspondente. Diabetes, hipertensão, DRC, asma, DPOC, fibrilhação auricular e depressão são os pontos de partida de maior prioridade, dada a sua prevalência e o seu papel nas estruturas de reembolso.

• Identificar os fluxos de trabalho do sistema de processos clínicos onde os códigos têm maior probabilidade de serem perdidos: Reveja como os códigos são adicionados durante as consultas, quem é responsável pela codificação e se existem tipos de consulta, como consultas telefónicas, remotas ou encontros complexos com múltiplos problemas, onde a codificação é mais frequentemente ignorada.

• Avaliar ferramentas de documentação clínica que integrem suporte de codificação no ponto de cuidados: Avalie se as ferramentas de documentação assistida por IA podem ser integradas nos fluxos de trabalho existentes do sistema de processos clínicos de forma a apresentar estímulos de codificação sem perturbar a consulta. Priorize ferramentas com evidência de precisão em contextos de cuidados primários e segurança de dados e conformidade com o RGPD apropriadas.

• Estabelecer um ciclo regular de revisão de codificação: Uma única auditoria aborda a lacuna histórica, mas não previne a subcodificação futura. Construir uma revisão de codificação trimestral ou anual na governação do consultório, particularmente antes dos prazos de relatório do QOF ou equivalente, cria uma verificação sistemática da qualidade contínua dos dados.

A orientação da Ardens sobre maximização do rendimento QOF recomenda completar revisões de registo de doenças antes do final de março de cada ano no contexto do Reino Unido, e fornece modelos de pesquisa de deteção de casos específicos para condições comuns. Os consultórios noutros sistemas europeus devem identificar o ciclo de relatório equivalente para a sua estrutura nacional de gestão de doenças crónicas ou reembolso e alinhar a sua revisão de codificação em conformidade.

A codificação precisa é uma responsabilidade clínica e financeira

A subcodificação não é uma falha burocrática. É uma questão de qualidade clínica com consequências financeiras mensuráveis e implicações demonstráveis de segurança do utente. A evidência em múltiplos sistemas de cuidados primários europeus, do País de Gales à Irlanda ao leste de Londres, mostra consistentemente que quando as doenças crónicas não são formalmente codificadas, os utentes recebem cuidados menos sistemáticos, os consultórios recebem financiamento menos apropriado e os dados usados para planear e dotar de recursos os cuidados de saúde tornam-se menos fiáveis.

A dimensão do problema é quase certamente maior do que a maioria dos consultórios reconhece, porque a subcodificação permanece invisível dentro do próprio relatório do consultório. Abordá-la requer uma decisão ativa de procurar o que está em falta e, em seguida, colocar em prática o fluxo de trabalho, a governação e as ferramentas para evitar que se repita.

Dados estruturados precisos protegem os utentes ao garantir que aparecem nos sistemas de reconvocação, recebem monitorização apropriada e são representados completamente em referenciações e transições de cuidados. Apoiam o reembolso justo ao garantir que o valor financeiro atribuído a um consultório reflete a verdadeira complexidade da sua população de utentes. Também dão aos consultórios os meios para demonstrar aos comissários e ao sistema de saúde mais amplo o verdadeiro peso da doença crónica que estão a gerir, um peso que, em toda a Europa, só vai crescer.

Perguntas frequentes

▶ O que é a subcodificação nos consultórios de medicina geral e porque acontece?

A subcodificação ocorre quando um clínico documenta um diagnóstico ou condição em curso na narrativa de uma nota clínica, mas não anexa o código clínico estruturado correspondente, como um código SNOMED CT ou ICD-10/11, ao processo do utente. A condição é conhecida pelo clínico assistente, mas invisível para qualquer sistema que leia dados estruturados. Um estudo qualitativo de 2024 publicado no British Journal of General Practice concluiu que o processo de codificação é "mal compreendido" e que a codificação compete diretamente com os cuidados ao utente durante as consultas. Os fatores contribuintes incluem pressão de tempo em consultas de dez minutos, carga cognitiva, dependência de sistemas de processos clínicos mais antigos e ambiguidade sobre se o pessoal clínico ou administrativo é responsável pela codificação.

▶ Quais as doenças crónicas que apresentam maior risco de lacunas de codificação?

As doenças crónicas são particularmente vulneráveis porque são contínuas e familiares, e os clínicos discutem-nas frequentemente em consultas sem as re-documentar formalmente. As condições incluindo diabetes tipo 2, hipertensão, asma, depressão, doença renal crónica (DRC), doença pulmonar obstrutiva crónica (DPOC) e fibrilhação auricular estão entre as de maior risco. Um estudo controlado no leste de Londres concluiu que as taxas de codificação de DRC em alguns consultórios de cuidados de saúde primários eram tão baixas quanto 52 por cento antes de um programa direcionado de melhoria da qualidade, o que significa que quase metade de todos os utentes com evidência bioquímica de DRC não estavam no registo de doenças.

▶ Como a subcodificação afeta o rendimento dos consultórios de medicina geral no âmbito do Quality and Outcomes Framework?

O Quality and Outcomes Framework (QOF) do Reino Unido calcula os pagamentos usando uma fórmula que incorpora a prevalência de doenças registada de um consultório. Um consultório com um registo de doenças subcodificado recebe um Fator de Doença Ajustado da Prática mais baixo e, portanto, rendimento mais baixo por ponto QOF alcançado, independentemente do trabalho clínico real que está a ser feito. A análise da estrutura QOF 2025/26 observa que muitos consultórios estão a registar prevalência em queda ou estática enquanto a complexidade dos utentes está a aumentar, criando uma penalização financeira direta. A estrutura 2025/26 concentra 198 milhões de libras em nove indicadores de doença cardiovascular, com limiares de realização a subir para 85 a 90 por cento, tornando os registos de doenças precisos mais críticos financeiramente do que em anos anteriores.

▶ Quais são as consequências de segurança do utente da subcodificação?

Os registos de doenças são o mecanismo pelo qual os consultórios geram listas de reconvocação para revisões anuais, monitorização de medicação e intervenções preventivas. Um utente que não está no registo de diabetes não será chamado para uma verificação de HbA1c. Um estudo transversal de DRC não codificada nos cuidados de saúde primários do Reino Unido concluiu que a DRC não codificada estava associada a pior qualidade de cuidados e desigualdades na gestão do risco de doença cardiovascular. Um estudo de 2025 publicado na PLOS One concluiu que os utentes com evidência bioquímica de DRC mas sem código de diagnóstico no seu processo de cuidados primários enfrentavam risco significativamente aumentado de morte, lesão renal aguda e admissão hospitalar não planeada.

▶ Como a subcodificação afeta as referenciações para cuidados secundários?

Quando um utente é referenciado para cuidados secundários, a qualidade dessa referenciação depende substancialmente dos dados estruturados no processo do utente. Uma referenciação gerada a partir de um processo onde as doenças crónicas existem apenas em texto livre apresenta um quadro clínico incompleto ao especialista recetor. As decisões de triagem, incluindo a urgência atribuída a uma referenciação, podem ser tomadas com base em informação incompleta. As decisões de medicação nos cuidados secundários podem não ter em conta condições que estão presentes mas não codificadas. Uma análise federada em larga escala de 58 milhões de processos de cuidados primários, publicada no British Journal of General Practice, demonstrou ampla variação nas práticas de codificação clínica nos consultórios de medicina geral ingleses, criando inconsistência sistemática nos dados que fluem entre os cuidados primários e secundários.

▶ Porque os consultórios tendem a subestimar a escala das suas próprias lacunas de codificação?

A subcodificação oculta-se a si mesma. Se uma condição nunca foi codificada, não aparece no relatório do registo de doenças do consultório, não gera alerta e não cria lacuna visível nos dados como o consultório os vê. O relatório interno do consultório reflete apenas o que foi codificado, apresentando uma imagem que parece completa mesmo quando não é. Investigação publicada na npj Digital Medicine concluiu que a precisão da codificação manual varia amplamente, com uma mediana de cerca de 80 por cento, o que significa que mesmo em contextos onde a codificação é ativamente realizada, cerca de um em cada cinco casos pode ser impreciso ou incompleto. Os atrasos de codificação também podem estender-se por meses, criando períodos prolongados durante os quais os utentes são clinicamente geridos mas não formalmente contabilizados.

▶ Quais são as implicações regulamentares da subcodificação para os consultórios de medicina geral europeus?

Ao abrigo do Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados (RGPD) e das estruturas nacionais de dados de saúde, espera-se que os processos clínicos sejam precisos, completos e adequados ao fim a que se destinam. Um processo onde uma doença crónica conhecida é documentada em texto livre, mas não formalmente codificada, pode falhar a expetativa mais ampla de dados de saúde estruturados e interoperáveis que sustentam a estratégia europeia de saúde digital. No Reino Unido, o NHS England usa dados codificados para avaliar a adesão às diretrizes de prescrição e requisitos de vias de cuidados. Onde a codificação clínica é usada para verificar a prescrição apropriada, as lacunas de codificação podem desencadear questões de conformidade. Obrigações de qualidade de dados semelhantes aplicam-se aos sistemas de saúde europeus, incluindo aqueles que operam sob programas nacionais de gestão de doenças crónicas.

▶ Os assistentes médicos de IA podem ajudar a reduzir a subcodificação nos cuidados primários?

Os assistentes médicos de inteligência artificial (IA) e a tecnologia de voz ambiente (AVT), que capturam e processam conversas clínicas faladas em tempo real, podem apresentar sugestões de codificação durante ou imediatamente após uma consulta com base no conteúdo clínico da conversa. Em vez de exigir que o clínico navegue até um campo de codificação e procure o termo correto a meio da consulta, estas ferramentas podem gerar conteúdo de nota estruturado, incluindo códigos clínicos sugeridos, a partir da conversa clínica ambiente. O clínico revê e confirma em vez de iniciar e procurar. Uma revisão publicada na npj Digital Medicine identifica esta como uma aplicação potencial central da IA na documentação clínica, embora observe que a implementação no mundo real nos cuidados primários permanece numa fase mais inicial do que em contextos de cuidados secundários.

▶ Que passos práticos podem os consultórios de medicina geral tomar para abordar as lacunas de codificação agora?

O primeiro passo mais importante é estabelecer uma linha de base precisa através de uma pesquisa ativa em vez de uma revisão de relatórios existentes. Os consultórios devem executar pesquisas dentro do seu sistema de processos clínicos para identificar utentes que cumprem os critérios bioquímicos ou clínicos para uma condição mas não estão no registo de doenças correspondente. Diabetes, hipertensão, DRC, asma, DPOC, fibrilhação auricular e depressão são os pontos de partida de maior prioridade. Os consultórios também devem rever quais tipos de consulta, como consultas telefónicas ou remotas, são mais propensos a codificação falhada, avaliar ferramentas de documentação assistida por IA que integrem suporte de codificação no ponto de cuidados e construir uma revisão de codificação trimestral ou anual na governação do consultório, particularmente antes dos prazos de relatório do QOF ou equivalente.