Resumen

Predicción de ingreso hospitalario en los pacientes con bajo nivel de prioridad de triaje atendidos en un servicio de urgencias

Leey Echavarría C, Zorrilla-Riveiro J, Arnau A, Jaén-Martínez L, Lladó-Ortiz D, Gené E

Filiación de los autores

Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, Manresa, España. Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud, Universidad Internacional de Catalunya, Barcelona, España. Departamento de Medicina, Universitat Internacional de Catalunya, Sant Cugat del Vallès, Barcelona. España. Grupo de Investigación en Cronicidad de la Cataluña Central (C3RG), Unitat de Recerca i Innovació, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, Manresa, España. Centre d’Estudis Sanitaris i Socials (CESS), Universitat de Vic–Universitat Central de Catalunya (UVIC-UCC), Vic, España. Servicio de Urgencias, Hospital Universitari Parc Taulí, Institut d’Investigació i Innovació Parc Taulí I3PT, Sabadell, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, España.

DOI

Cita

Leey Echavarría C, Zorrilla-Riveiro J, Arnau A, Jaén-Martínez L, Lladó-Ortiz D, Gené E. Predicción de ingreso hospitalario en los pacientes con bajo nivel de prioridad de triaje atendidos en un servicio de urgencias. Emergencias. 2020;32:395-402

Resumen

Objetivos.

Derivar un modelo predictivo de ingreso hospitalario en los pacientes con nivel poco urgente o no urgente de prioridad de triaje atendidos en un servicio de urgencias hospitalario (SUH).

Método.

Estudio observacional de cohortes retrospectivo unicéntrico. Se incluyeron los episodios de pacientes > 15 años con niveles IV-V MAT-SET atendidos en un SUH durante 2015. Se evaluaron 14 variables demográficas, datos de proceso y constantes vitales. La variable dependiente fue el ingreso hospitalario. Se utilizaron modelos de regresión basados en ecuaciones de estimación generalizadas.

Resultados.

Se incluyeron 53.860 episodios, 3.430 (6,4%) ingresaron. La mediana de edad fue de 44,5 años (RIC 31,1-63,9), 54,1% mujeres. Un 19,3% de los episodios tenían registrados las constantes vitales (CV). El modelo con mayor capacidad predictiva incluía las siguientes variables: edad $ 85 años (ORa = 6,72; IC 95%: 5,26-8,60), sexo masculino (ORa = 1,46; IC 95% 1,28-1,66), procedencia de atención primaria (ORa = 1,94; IC 95% 1,64-2,29), de otro hospital de agudos (ORa = 11,22; IC 95% 4,42-28,51), llegada en ambulancia (ORa = 3,72; IC 95%:3,16-4,40), consulta previa a urgencias las 72 horas previas (ORa = 2,15; IC 95% 1,60-2,87), presión arterial sistólica $ 150 mmHg (ORa = 0,83; IC 95%:0,71-0,97), presión arterial diastólica < 60 mmHg (ORa = 1,57; IC 95% 1,25-1,98), temperatura axilar > 37ºC (ORa = 2,29; IC 95% 1,91-2,74), frecuencia cardiaca > 100 latidos/minuto (ORa 1,65; IC 95% 1,40-1,96) y saturación basal de oxígeno < 93% (ORa = 2,66; IC 95% 1,86-3,81) y 93-95% (ORa = 1,70; IC 95% 1,42-2,05). El área bajo la curva COR fue de 0,82 (IC 95% 0,80-0,83).

Conclusiones.

Este modelo predictivo permitiría identificar desde el triaje a aquellos pacientes que, siendo poco urgentes o no urgentes, tienen mayor probabilidad de ingreso y darles una atención diferencial dentro del mismo nivel de prioridad.

 

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