Modelo preditivo de óbito a partir de dados do Sistema de Informações Hospitalares / Mortality prediction model using data from the Hospital Information System

OBJETIVO: Desenvolver um modelo preditivo de óbito hospitalar com base nos dados do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. MÉTODOS: Estudo transversal com dados de 453.515 autorizações de internação de 332 hospitais do Rio Grande do Sul no ano de 2005. A partir da razão entre óbitos observados e óbitos esperados elaborou-se um ranking ajustado dos hospitais que foi comparado ao ranking bruto da taxa de mortalidade. Utilizou-se regressão logística para desenvolvimento do modelo preditivo de probabilidade para óbito hospitalar segundo sexo, idade, diagnóstico e uso de unidade de terapia intensiva. Foram obtidos os intervalos com 95 por cento de confiança para 206 hospitais com mais de 365 internações por ano. RESULTADOS: Obteve-se um índice de risco para mortalidade hospitalar. A ordenação dos hospitais utilizando apenas a taxa de mortalidade bruta diferiu da ordenação quando se utiliza o ranking ajustado pelo modelo preditivo de probabilidade. Dos 206 hospitais analisados, 40 hospitais apresentaram mortalidade observada significativamente superior à esperada e 58 hospitais com mortalidade significativamente inferior à esperada. Uso de unidade de terapia intensiva apresentou maior peso para a composição do índice de risco, seguida pela idade e diagnóstico. Quando os hospitais atendem pacientes com perfis muito diferentes, o ajuste de risco não resulta numa indicação definitiva sobre qual prestador é o melhor. Os hospitais de grande porte apresentaram, no conjunto, maior número de óbitos do que seria esperado de acordo com as características das internações. CONCLUSÕES: O índice de risco de óbito hospitalar mostrou-se preditor adequado para o cálculo dos óbitos esperados, podendo ser aplicado na avaliação do desempenho hospitalar. Recomenda-se que, ao comparar hospitais, seja utilizado o ajuste pelo modelo preditivo de probabilidade de risco, estratificando-se pelo porte do hospital.

Fatores associados à mortalidade hospitalar na rede SUS do Rio Grande do Sul, em 2005: aplicação de modelo multinível / Factors associated with hospital mortality in Rio Grande do Sul SUS network in 2005: application of a Multilevel Model

OBJETIVO: Avaliar a mortalidade hospitalar por meio de análise multinível utilizando dados disponíveis no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. MÉTODOS: Estudo transversal com dados de internações obtidas das Autorizações de Internação Hospitalar do Rio Grande do Sul no ano de 2005. A modelagem foi realizada por meio de regressão logística multinível, utilizando variáveis do nível individual (internações) e do nível contextual (hospitais). Analisou-se a variabilidade causada por variáreis individuais no nível hospitalar, bem como a participação do perfil dos hospitais na taxa de mortalidade hospitalar. RESULTADOS: A taxa bruta de mortalidade calculada para o conjunto de hospitais foi de 6,3 por cento. As variáveis uso de Unidade de Terapia Intensiva e idade foram os principais preditores para óbito hospitalar no nível individual. As variáveis de contexto que se relacionaram mais intensamente com o óbito hospitalar foram: porte do hospital, natureza jurídica e média de permanência. A chance de óbito em hospital de grande porte é 1,85 vezes a chance do hospital de pequeno porte e no hospital de médio porte é 1,69 vezes a chance do hospital de pequeno porte. Os hospitais públicos apresentam 67 por cento mais chances de óbito hospitalar do que os privados. CONCLUSÕES: O perfil hospitalar tem papel importante na mortalidade hospitalar do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. A análise multinível deve ser empregada para a estimação da contribuição do perfil dos hospitais na mortalidade hospitalar.

OBJECTIVE: To use a multilevel analysis methodology to evaluate hospital mortality from the data available in the Hospital Information System of the National Unified Health System. METHODS: Cross-sectional study with data obtained from Authorization Forms for Hospital Admissions in Rio Grande do Sul, Brazil in 2005. The modeling was performed using multilevel logistic regression, with variables from the individual level (hospital admissions) and the context level (hospital profile). The variability originated from individual variables was analyzed as well as the participation of the profile of hospitals in the rate of hospital mortality. RESULTS: The crude death rate calculated for all hospitals was 6.3 percent. The variables "Use of Intensive Care Unit" followed by "Patient Age" were the main predictors for hospital death at the individual level. The context variables that were related most closely to hospital death (outcome) were: size of hospital, legal nature, and average length of stay. The OR for deaths at large hospitals was 1.85 times the odds for small hospitals and the OR for medium hospitals was 1.69 times the odds for small ones. The chance of deaths in public hospitals was 67 percent higher than in private ones. CONCLUSIONS: The hospital profile has an important role in hospital mortality in the Hospital Information System of the National Unified Health System. Multilevel analysis should be used to estimate the contribution of the profile of mortality in hospitals.

Relationship between oral clinical conditions and daily performances

The aim of this study was to assess the impact of oral status on the daily performances of civil servants from the Public Works and Waste Management Department of the city of Porto Alegre, located in Southern Brazil. A cross-sectional study was conducted on a representative sample composed of 276 civil servants with ages ranging from 35 to 44 years. The Oral Impacts on Daily Performances index developed wasemployed to measure impacts caused by oral clinical conditions. Oral examinations were performed after the interviews. Multinomial Logistic Regression Analysis was used. After adjusting for sex and educational level, the results showed that the subjects with high DMFT scores were 5.8 times (95% CI = 2.1-16.1) more likely to have high impacts on their everyday life than those with low DMFT scores. Subjects that presented some coronal caries were 4.3 times (95% CI = 1.9-9.8) more likely to have high impacts on their everyday life than those with no coronal caries. Dental status assessed through the DMFT index and coronal caries are important indicators of impacts on the everyday life of the studied population.

O impacto odontológico no desempenho diário dos trabalhadores do departamento municipal de limpeza urbana de Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil / The impact of oral health on daily performance of municipal waste disposal workers in Porto Alegre, Rio Grande do Sul State, Brazil

O objetivo deste estudo foi investigar a prevalência do impacto bucal no desempenho diário em adultos brasileiros. Uma amostra representativa, composta por 276 funcionários do Departamento Municipal de Limpeza Urbana de Porto Alegre, Rio Grande do Sul, Brasil, entre 35 e 44 anos, responderam a entrevista e permitiram a realização do exame clínico. O Oral Impacts on Daily Performances (OIDP) foi utilizado para avaliar o impacto bucal no desempenho diário. Do total de participantes, 73,6 por cento tiveram pelo menos um desempenho diário afetado por problemas odontológicos nos últimos seis meses. O mais afetado foi comer e apreciar a comida (48,6 por cento). O desconforto (40,6 por cento) e a insatisfação com a aparência (31,5 por cento) foram os sintomas mais prevalentes. A falta de dentes (21,7 por cento) e a dor de dente (20,7 por cento) foram as principais causas percebidas de impacto no desempenho diário. O OIDP mostrou-se útil para avaliar os impactos odontológicos nas dimensões físicas, psicológicas e sociais do desempenho diário.

This study aimed to investigate the prevalence of oral health impact on daily performance in Brazilian adults. 276 civil servants 35 to 44 years of age from the Public Works and Waste Disposal Department of Porto Alegre, in southern Brazil, were interviewed and clinically examined. Oral Impacts on Daily Performance (OIDP) was used to evaluate the impact of oral health status on daily performance. 73.6 percent of all subjects had at least one daily performance affected by an oral impact in the previous six months. The most commonly affected performance was eating (48.6 percent), while the most common symptoms were discomfort (40.6 percent) and dissatisfaction with one's appearance (31.5 percent). Missing teeth (21.7 percent) and toothache (20.7 percent) were recognized as the main causes of oral impacts on daily performance. OIDP was useful for measuring (physically, psychologically, and socially) the oral impacts on daily performance.