Modelos predictivos de reingreso hospitalario en personas mayores: conocer perfiles para planificar mejor

07 Octubre 2019

Reducir el volumen de reingresos hospitalarios implica saber identificar correctamente a aquellos pacientes que tienen mayor riesgo de reingresar. Para ello, es fundamental el desarrollo de modelos predictivos que sean sencillos y accesibles a los clínicos.

En este reciente estudio publicado en JAGS, se analizaron un total de 43.407 pacientes mayores de 65 años beneficiarios de Medicare que, durante el año 2012, habían presentado un ingreso hospitalario en agudos. La tasa de reingreso en los primeros 30 días tras el alta fue del 14,7% (6380 pacientes). Se estudiaron 53 variables que pudiesen predecir los reingresos a través de una visita médica al domicilio de los pacientes en los primeros 5 días tras el alta hospitalaria. Las 7 variables más significativas conformaron el modelo predictivo final y fueron: mayor índice de comorbilidad, mayor estancia hospitalaria, la presencia de heridas quirúrgicas (protector) y úlceras por presión, haber tenido 2 o más hospitalizaciones en el último año, ser portador de sonda vesical y tener un estado de salud frágil (riesgo de complicaciones y de mortalidad) o sufrir enfermedades avanzadas (riesgo de muerte en el próximo año).

Conocer el perfil de los pacientes que tienen mayor riesgo de reingresar optimizaría la utilización de recursos y podría mejorar el plan de cuidados al alta. Sin embargo, hacen falta más estudios que tengan en cuenta otras variables importantes como el soporte social.

Lucía Lozano Vicario, geriatra. Hospital Santa Clotilde, Santander

 

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