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Rev. saúde pública (Online) ; 52: 69, 2018. tab, graf
Article in English | LILACS | ID: biblio-962267

ABSTRACT

ABSTRACT OBJECTIVE To evaluate factors associated with hospital death in older inpatients for specific diseases of the circulatory system in the Brazilian Unified Health System considering the risk-adjusted hospital mortality as an indicator of effectiveness. METHODS The data were extracted from the Brazilian Hospital Information System. A total of 385,784 hospitalizations of older were selected for hypertensive diseases, ischemic heart disease, congestive heart failure, and stroke in the Brazilian Southeast region between 2011 and 2012. Age, sex, emergency admission, principal diagnosis, and two comorbidity indexes were included in the logistic regression for the risk adjustment of hospital death. The analyses were developed at two levels: hospitalization and hospital. RESULTS A greater chance of death was observed with increasing age, emergency hospitalizations, stroke, presence of comorbidities, especially pneumonia and weight loss, hospitalizations for clinical care, and use of intensive care units. The risk-adjusted hospital mortality rate was 11.1% in for-profit private hospitals, 12.3% in non-profit private hospitals, and 14.4% in public hospitals, but there was great variability among the hospitals. The hospital standardized mortality ratio (ratio between observed and predicted deaths) ranged from 103.3% in non-profit private hospitals to 118.2% in for-profit private hospitals. CONCLUSIONS Although the information source has its shortcomings, the ability for discrimination of the risk adjustment model was reasonable. The variability in the risk-adjusted hospital mortality was great and comparatively higher in for-profit private hospitals. Despite the limits, the results favor the use of the risk-adjusted hospital mortality in the monitoring of the quality of hospital care provided to the older adult.


RESUMO OBJETIVO Avaliar fatores associados ao óbito hospitalar em idosos internados por doenças do aparelho circulatório específicas no Sistema Único de Saúde, considerando a mortalidade hospitalar ajustada como indicador de efetividade. MÉTODOS As informações foram extraídas do Sistema de Informações Hospitalares. Foram selecionadas 385.784 internações de idosos por doenças hipertensivas, doença isquêmica do coração, insuficiência cardíaca congestiva e doenças cerebrovasculares, na região Sudeste entre 2011 e 2012. Idade, sexo, admissão de emergência, diagnóstico principal e dois índices de comorbidade foram incluídos na regressão logística para o ajuste do risco de óbito. As análises foram desenvolvidas em dois níveis: internação e hospital. RESULTADOS Observou-se maior chance de morrer nas idades mais avançadas, nas internações de urgência, por doenças cerebrovasculares, com registro de comorbidade, especialmente pneumonia e perda de peso, nas internações para cuidado clínico e com uso de unidades de terapia intensiva. A taxa de mortalidade hospitalar ajustada foi 11,1% nos hospitais privados, 12,3% nos filantrópicos e 14,4% nos públicos, mas houve grande variabilidade entre hospitais. A razão de mortalidade hospitalar ajustada (razão entre óbitos observados e preditos) variou entre 103,3% nos hospitais filantrópicos e 118,2% nos hospitais privados. CONCLUSÕES Embora haja insuficiências na fonte de informação, a capacidade de discriminação do modelo de ajuste de risco mostrou-se razoável. A variabilidade na mortalidade hospitalar ajustada foi ampla e comparativamente maior nos hospitais privados. Apesar dos limites, os resultados favorecem o uso da mortalidade hospitalar ajustada por risco no monitoramento da qualidade do cuidado hospitalar prestado ao idoso.


Subject(s)
Humans , Male , Female , Aged , Aged, 80 and over , Cardiovascular Diseases/mortality , Hospital Mortality , Hospitals, Public/statistics & numerical data , Quality of Health Care , Severity of Illness Index , Brazil/epidemiology , Logistic Models , Cross-Sectional Studies , Risk Factors , Cause of Death , Hospitals, Private/statistics & numerical data , Age Factors , Sex Distribution , Age Distribution , Risk Adjustment , Hospitalization/statistics & numerical data , Middle Aged
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