RÉSUMÉ
Resumo Fundamento: A análise de indicadores como taxa de readmissão hospitalar é crucial para aprimorar a qualidade dos serviços e gestão em processos hospitalares. Objetivo: Identificar as variáveis correlacionadas a readmissão hospitalar até 30 dias após cirurgia de revascularização miocárdica (CRM). Métodos: Estudo de coorte transversal no banco de dados Registro Paulista de Cirurgia Cardiovascular II (REPLICCAR II)(N=3.392), de junho de 2017 a junho de 2019. Avaliaram-se retrospectivamente 150 pacientes para identificar os fatores correlacionados a readmissão hospitalar até 30 dias após-CRM via regressão logística univariada e multivariada. As análises foram realizadas no software R, com significância de 0,05 e intervalos de confiança de 95%. Resultados: Cento e cinquenta pacientes foram readmitidos até 30 dias após a alta hospitalar de CRM (150/3.392, 4,42%) principalmente por infecções (mediastinite, ferida operatória e sepse) totalizando 52 casos (52/150, 34,66%), outras causas foram: complicações cirúrgicas (14/150, 9,33%) e pneumonia (13/150, 8,66%). Os preditores de readmissão identificados foram: O modelo de regressão multivariada apontou intercepto (OR: 1,098, p<0,00001), apneia do sono (OR: 1,117, p=0,0165), arritmia cardíaca (OR: 1,040, p=0,0712) e uso de balão intra-aórtico (OR: 1,068, p=0,0021) como preditores do desfecho, com uma AUC de 0,70. Conclusão: 4,42% dos pacientes foram readmitidos pós-CRM, principalmente por infecções. Fatores como apneia do sono (OR: 1,117, p=0,0165), arritmia cardíaca (OR: 1,040, p=0,0712) e uso de balão intra-aórtico (OR: 1,068, p=0,0021) foram preditores de readmissão, com uma discriminação de risco moderada (AUC: 0,70).
Abstract Background: The analysis of indicators such as hospital readmission rates is crucial for improving the quality of services and management of hospital processes. Objectives: To identify the variables correlated with hospital readmission up to 30 days following coronary artery bypass grafting (CABG). Methods: Cross-sectional cohort study by REPLICCAR II database (N=3,392) from June 2017 to June 2019. Retrospectively, 150 patients were analyzed to identify factors associated with hospital readmission within 30 days post-CABG using univariate and multivariate logistic regression. Analysis was conducted using software R, with a significance level of 0.05 and 95% confidence intervals. Results: Out of 3,392 patients, 150 (4,42%0 were readmitted within 30 days post-discharge from CABG primarily due to infections (mediastinitis, surgical wounds, and sepsis) accounting for 52 cases (34.66%). Other causes included surgical complications (14/150, 9.33%) and pneumonia (13/150, 8.66%). The multivariate regression model identified an intercept (OR: 1.098, p<0.00001), sleep apnea (OR: 1.117, p=0.0165), cardiac arrhythmia (OR: 1.040, p=0.0712), and intra-aortic balloon pump use (OR: 1.068, p=0.0021) as predictors of the outcome, with an AUC of 0.70. Conclusion: 4.42% of patients were readmitted post-CABG, mainly due to infections. Factors such as sleep apnea (OR: 1.117, p=0.0165), cardiac arrhythmia (OR: 1.040, p=0.0712), and intra-aortic balloon pump use (OR: 1.068, p=0.0021) were predictors of readmission, with moderate risk discrimination (AUC: 0.70).