ABSTRACT
La estancia hospitalaria prolongada constituye una preocupación mundial, ya que genera efectos negativos en el sistema de salud como, por ejemplo: aumento en los costos, deficiente accesibilidad a los servicios de hospitalización, saturación de las urgencias y riesgos de eventos adversos. El presente trabajo presenta una investigación que enumera las causas más comunes encontradas en la prolongación de la estancia y las metodologías de logística hospitalaria más aplicadas para su estudio y mejoramiento. Resultados: los factores causales de estancias prolongadas más encontrados en la literatura son: demora en la realización de procedimientos quirúrgicos y diagnósticos, necesidad de atención en otro nivel de complejidad, situación sociofamiliar y edad del paciente. Se concluye que para analizar el problema de la estancia hospitalaria es conveniente realizar un "ajuste por riesgo", utilizando el método de grupo relacionado de diagnóstico (GRD) y que una metodología adecuada es la simulación, para la identificación de cuellos de botella.
Prolonged hospitalization constitutes a grave concern worldwide because it generates negative effects on the health system such as, for example: increase in costs, deficient accessibility to hospitalization services, overload of emergency services, and the risk of adverse effects. This work presents a research that lists the most common causes found in the extension of the hospitalizations and the most applied hospital logistic methodologies for its study and improvement. Results: The causal agents of extended hospitalizations found with higher frequency in literature are: delay in the performance of surgical and diagnostic procedures; need for attention in another complexity level; social-family situation, and the age of the patient. We conclude that to analyze the problem of hospitalizations it is convenient to perform an "adjustment for risk", using the method of the related diagnosis group (GRD), and simulations are an appropriate methodology to identify bottlenecks.
A estancia hospitalar prolongada constitui uma preocupacao mundial pois gera efeitos negativos no sistema de saúde como, por exemplo: aumento nos custos, deficiente acessibilidade aos servicos de hospitalizacao, saturacao das urgencias e risco de eventos adversos. O presente trabalho apresenta pesquisa que enumera as causas mais comuns encontradas na prolongacao da estancia e as metodologias de logística hospitalar mais aplicadas para o seu estudo e melhoramento. Resultados: os fatores causais de estancias prolongadas mais encontrados na literatura sao: demora na realizacao de procedimentos cirúrgicos e diagnósticos, necessidade de atendimento em outros níveis de complexidade, situacao sociofamiliar e idade do paciente. Conclui-se que para analisar o problema da estancia hospitalar é conveniente realizar um "ajuste por risco", utilizando o método de grupos de diagnósticos relacionados (drg) e que uma metodologia adequada é a simulacao, para a identificacao de engarrafamentos.
ABSTRACT
Introducción: la estadía hospitalaria, es el indicador por excelencia de la eficiencia de los servicios prestados,cualquier valoración sobre el desempeño hospitalario que se realice a partir de este indicador debe contemplar de alguna manera las características de los pacientes que se utilizaron para estimar su valor. Objetivo: evaluar dos procedimientos de ajuste por riesgo para la estadía hospitalaria como indicador de desempeño. Métodos: se realizó un estudio retrospectivo en el servicio de medicina interna del hospital "Hermanos Ameijeiras" entre mayo y octubre de 2006. La muestra de 606 historias clínicas, se dividió aleatoriamente en dos partes: 304 historias clínicas para la estimación de la estadía esperada a partir de la función de regresión lineal múltiple y de la clasificación de pacientes por Grupos de Diagnósticos Relacionados, y otro de 302 historias clínicas para la validación de los dos métodos de ajuste por riesgo. En la fase de validación, se evaluó la capacidad de cada procedimiento para detectar ineficiencias de la atención en otro grupo de historias clínicas, por medio del análisis de varianza y la construcción de una curva ROC. Resultados: influyeron en la estadía hospitalaria, la edad, el índice de gravedad, el diagnóstico principal al egreso y sus interacciones, y el sexo. El área bajo la curva ROC con la regresión lineal múltiple fue de 0,747 (p< 0,001) (IC de 95 por ciento 0,690-0,805) y con los Grupos de Diagnósticos Relacionados, fue de 0,738 (p< 0,001) (IC de 95 por ciento 0,680-0,796). Conclusiones: ambos procedimientos de ajuste son igualmente eficaces en la detección de problemas de eficiencia, pero el modelo de regresión lineal múltiple, para estimar la estadía esperada, resulta mejor que el de los Grupos de Diagnósticos Relacionados por razones principalmente económicas. Este hecho avala su utilización en países o instituciones de recursos limitados como los propios de países no desarrollados
Introduction: the length of stay at hospital is the indicator of the rendered service efficiency par excellence, so any assessment of the hospital performance based on this indicator should take into account in one way or another the characteristics of the patients considered for the value estimation. Objective: to evaluate two risk adjustment methods for the length of stay as indicator of the hospital performance. Methods: a retrospective study was conducted at the internal medicine service of "Hermanos Ameijeiras" hospital from May to October, 2006. The sample of 606 medical histories was randomly divided into two parts, that is, one group comprised 304 medical histories for the predicted length of stay estimation from the multiple linear regression function and from the patient classification by related diagnosis groups, and the other included 302 medical histories for the validation of these two risk adjustment methods. In the validation phase, the capacity of each procedure to detect care deficiencies in another group of medical histories through the variance analysis and the ROC curve construction was evaluated. Results: age, severity index, main diagnosis on discharge and its interactions, and sex influenced the length of stay. The area under the ROC curve with the multiple linear regression was 0.747 (p< 0,001) (95 percent CI, 0.690-0.805) whereas the same are with the related diagnosis groups was 0,738 (p< 0,001) (95 percent CI, 0.680-0.796). Conclusions: both risk adjustment methods are equally effective in detecting efficiency problems, but the multiple linear regression model is better than the related diagnosis groups in estimating the predicted length of stay due to economic reasons. This aspect supports its use in poor-resource countries or institutions as is the case of underdeveloped countries