Modelo preditivo do risco de readmissão hospitalar no contexto brasileiro (2022)
- Authors:
- Autor USP: DIAS, BRUNA MORENO - EERP
- Unidade: EERP
- Sigla do Departamento: ERG
- DOI: 10.11606/T.22.2022.tde-08032023-154901
- Subjects: ATENÇÃO À SAÚDE; ASSISTÊNCIA À SAÚDE; HOSPITALIZAÇÃO; READMISSÃO DO PACIENTE
- Keywords: Avaliação de resultados em cuidados de saúde; Delivery of health care; Health care; Health systems; Hospitalization; Outcome assessment; Patient readmission; Sistemas de saúde
- Language: Português
- Abstract: A readmissão hospitalar tem sido utilizada como indicador de resultado assistencial. Tendo em vista que, as readmissões são consideradas evitáveis, expõem os pacientes a riscos desnecessários e representam custos excessivos, torna-se relevante a identificação de pacientes com risco elevado de readmissão. Nesta perspectiva, diversos modelos preditivos foram desenvolvidos, dentre os quais destaca-se o índice LACE (L - length of stay; A - acuity of the admission; C - Charlson comorbidity index score; e E - emergency department use), instrumento de fácil aplicação, estruturado em dados frequentemente disponíveis nos serviços de saúde e com resultado clinicamente relevante. Objetivo: analisar a capacidade de predição de readmissão hospitalar por meio de escore de identificação de risco de readmissão no contexto brasileiro. Métodos: estudo observacional analítico retrospectivo realizado em hospital geral com importante inserção na rede de atenção à saúde. Foram consideradas elegíveis todas as internações hospitalares cujas altas ocorreram no período de janeiro a dezembro de 2019. Foram analisadas as variáveis: idade, faixa etária, sexo, diagnóstico principal e secundários, procedência, tempo de permanência, caráter da internação, Índice de Comorbidade de Charlson, visitas à emergência e índice LACE. Análise realizada segundo linhas de cuidado, condições de interesse e grupos etários. Os dados demográficos e a caracterização da internação foram analisados de acordo com o desfecho (readmitidos ou não readmitidos), por meio do teste não paramétrico de Mann-Whitney e do teste do qui-quadrado. A análise da capacidade preditiva do escore foi realizada por meio da medida de discriminação com cálculo da área sob a curva de características operacionais do receptor. Resultados: 22.687 pacientes foram incluídos, dos quais13,44% apresentaram readmissão em até 30 dias. A mediana do índice LACE foi de 5 (IIQ: 3,00; 8,00) e foi superior para pacientes readmitidos 6,00 (IIQ: 4,00; 9,00), p<0,001. 12,86% dos pacientes foram classificados como de risco elevado de readmissão e a discriminação do índice foi de 0,561 (IC: 0,549; 0,572). Na análise do índice LACE nas linhas de cuidado, condições de interesse e faixas etárias, observou-se diferença entre readmitidos e não readmitidos para as doenças cardiovasculares (p=0,002), câncer (p=0,003), menores de 5 anos (p<0,001), crianças e adolescentes (p<0,001), adultos (p<0,001), idosos (p<0,001). A discriminação por grupo de análise foi de 0,524 (p=0,209) para as Internações por Condições Sensíveis à Atenção Primária, 0,542 (p=0,374) para Diabetes Mellitus, 0,416 (p=0,244) para Hipertensão Arterial Sistêmica, 0,548 (p=0,004) para Doenças cardiovasculares, 0,644 (p=0,096) para Acidente Vascular Cerebral, 0,525 (p=0,546) para Doenças respiratórias crônicas, 0,539 (p=0,003) para Câncer, 0,591 (p<0,001) para menores de cinco anos, 0,593 (p<0,001) para crianças e adolescentes, 0,543 (p<0,001) para adultos e 0,539 (p<0,001) para idosos. Conclusões: as diferenças observadas entre os grupos de pacientes readmitidos e não readmitidos sinalizam que o índice LACE auxilia na identificação de risco de readmissão, ainda que a sua baixa capacidade preditiva impeça sua utilização de maneira isolada. Considerando a facilidade de aplicação, o índice tem potencial para utilização como ferramenta de triagem, utilizado de forma conjunta com outros indicadores e dados relativos à rede de atenção e aos determinantes de saúde. O fato de o índice não ter se mostrado como ferramenta adequada para as condições analisadas não dispensa a necessidade da adoção de estratégias de monitoramento e intervenção,uma vez que esses grupos representam considerável volume de internações e de taxas de readmissão hospitalar
- Imprenta:
- Publisher place: Ribeirão Preto
- Date published: 2022
- Data da defesa: 09.12.2022
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- Cor do Acesso Aberto: gold
- Licença: cc-by-nc-sa
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ABNT
DIAS, Bruna Moreno. Modelo preditivo do risco de readmissão hospitalar no contexto brasileiro. 2022. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto, 2022. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22132/tde-08032023-154901/. Acesso em: 10 out. 2024. -
APA
Dias, B. M. (2022). Modelo preditivo do risco de readmissão hospitalar no contexto brasileiro (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, Ribeirão Preto. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22132/tde-08032023-154901/ -
NLM
Dias BM. Modelo preditivo do risco de readmissão hospitalar no contexto brasileiro [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22132/tde-08032023-154901/ -
Vancouver
Dias BM. Modelo preditivo do risco de readmissão hospitalar no contexto brasileiro [Internet]. 2022 ;[citado 2024 out. 10 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/22/22132/tde-08032023-154901/ - Readmissão hospitalar como indicador de qualidade
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Informações sobre o DOI: 10.11606/T.22.2022.tde-08032023-154901 (Fonte: oaDOI API)
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