Objetivos: Descrever a avaliação de RES em uma clínica genética, para sistematizar e melhorar o serviço, aperfeiçoar a recuperação de informações, satisfazer as necessidades de pesquisas científicas, atender às expectativas dos usuários e da qualidade organizacional, e controlar e classificar os defeitos para não comprometer o atendimento da assistência à saúde. Métodos: Os usuários responderam a um questionário avaliando funcionalidade, usabilidade, confiabilidade e qualidade do serviço prestado, além da computação em Taxa de Defeitos (DR) e KSLOC, a cada seis meses, de abril de 2015 a outubro de 2017. No mesmo período foi introduzido o método Análise de Modo e do Efeito de Falhas (FMEA) para priorizar a correção dos defeitos usando matriz de risco (crítico, elevado, moderado, leve). Resultados: DR (8,5 - 0,25 defeitos / usuário) e KSLOC (2,6 - 0,08 defeitos / 1.000 linhas de código) caíram de forma consistente. Serviço, funcionalidade e usabilidade classificados positivamente para 80% - 90%, 81% - 94% e 81% - 93% dos entrevistados, respectivamente. A positividade da confiabilidade foi menor (21% - 72%), mas aumentou ao longo do período de avaliação. O FMEA possibilitou a correção dos defeitos em ordem de risco, priorizando os mais urgentes. Conclusões: O RES apresentou poucos defeitos, recebendo avaliações positivas de serviço, funcionalidade e usabilidade. As avaliações de confiabilidade permaneceram baixas, mas aumentaram com o tempo. A Unidade Genética de Pediatria incorporou o RES nos cuidados de rotina, onde ainda está em uso, apresentando baixas e melhorando as taxas gerais de defeitos. O uso do FMEA para controle e priorização dos defeitos se mostrou eficaz

Objectives: Describe an EHR evaluation in a genetic clinic, to systematize and improve service, optimize information retrieving, satisfy scientific research needs and meet users and organizational quality expectations and control and classify defects so as not to compromise health care delivery. Methods: Users answered a questionnaire assessing functionality, usability, reliability and quality of provided service, besides Defect Rate (DR) and KSLOC computation, every six months from April-2015 to October-2017. In the same period, the Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) method was introduced to prioritize the correction of defects used risk matrix (critical, high, moderate, mild). Results: DR (8.5 - 0.25 defects/user) and KSLOC (2.6 - 0.08 defects/1,000 code lines) dropped consistently. Service, functionality and usability rated positively to 80% - 90%, 81% - 94% and 81% - 93% of respondents respectively. Reliability positivity were lower (21% - 72%), but increased throughout the evaluation period. The FMEA enabled the correction of defects in order of risk, prioritizing the most urgent. Conclusions: EHR presented few defects, receiving positive evaluations for service, functionality and usability. Reliability evaluations remained low, but increased with time. Pediatrics Genetic Unit incorporated the EHR in routine care, where it is still in use, presenting low and improving overall defect rates. The use of FMEA for defect control and prioritization proved effective