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Model to predict risk for hospital admission and indicate the safety of reverse triage in a hospital emergency department: a prospective validation study. / Validación prospectiva de un modelo predictivo de ingreso y orientar la seguridad de la derivación inversa desde el triaje de los servicios de urgencias hospitalarios.
Leey-Echavarría, Connie; Zorrilla-Riveiro, José; Arnau, Anna; Fernàndez-Puigbó, Mireia; Sala-Barcons, Ester; Gené, Emili.
Afiliação
  • Leey-Echavarría C; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España. Programa de Doctorado en Ciencias de la Salud, Universidad Internacional de Catalunya, Barcelona, España.
  • Zorrilla-Riveiro J; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España. Departamento de Medicina, Universitat Internacional de Catalunya, Sant Cugat del Vallès, España.
  • Arnau A; Grupo de Investigación en Cronicidad de la Cataluña Central (C3RG), Unitat de Recerca i Innovació, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España. Centre d'Estudis Sanitaris i Socials (CESS), Universitat de Vic-Universitat Central de Catalunya (UVIC-UCC), Vic, España.
  • Fernàndez-Puigbó M; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España.
  • Sala-Barcons E; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària de Manresa, Manresa, España.
  • Gené E; Departamento de Medicina, Universitat Internacional de Catalunya, Sant Cugat del Vallès, España. Servicio de Urgencias, Hospital Universitari Parc Taulí, Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí I3PT, Universitat Autònoma de Barcelona, Sabadell, España.
Emergencias ; 34(3): 165-173, 2022 06.
Article em En, Es | MEDLINE | ID: mdl-35736520
RESUMEN
OBJETIVO: Validar prospectivamente un modelo predictivo de ingreso hospitalario para los pacientes atendidos en el servicio de urgencias hospitalario (SUH) con baja prioridad de visita y determinar la capacidad predictiva del modelo para realizar con seguridad la derivación inversa. METODO: Estudio observacional unicéntrico de una cohorte prospectiva de validación de un modelo predictivo basado en variables demográficas, de proceso y las constantes vitales (modelo 3). Se incluyeron los episodios de pacientes >15 años con prioridades IV y V MAT-SET atendidos entre octubre 2018 y junio 2019. Se evaluó la discriminación mediante el área bajo la curva de la característica operativa del receptor (ABC). Para determinar la capacidad de discriminación se crearon 3 categorías de riesgo: bajo, intermedio y alto. RESULTADOS: Se incluyeron 2.110 episodios, de los cuales 109 (5,2%) ingresaron. La mediana de edad fue de 43,5 años (RIC 31-60,3) con un 55,5% de mujeres. El ABC fue de 0,71 (IC 95%: 0,64-0,75). Según el modelo predictivo, 357 episodios (16,9%) puntuaron de bajo riesgo de ingreso y 240 (11,4%) de alto riesgo. El porcentaje de ingreso observado de los pacientes clasificados de alto riesgo fue de 15,8% mientras que el de los pacientes de bajo riego fue de 2,8%. CONCLUSIONES: El modelo predictivo validado permite estratificar el riesgo de ingreso de los pacientes con baja prioridad de visita. Los pacientes con alto riesgo de ingreso se les podría ofrecer una atención preferente dentro del mismo nivel de prioridad, mientras que los de bajo riesgo podrían ser redirigidos al recurso asistencial más adecuado (derivación inversa).
Assuntos
Palavras-chave
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Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Triagem / Serviço Hospitalar de Emergência Tipo de estudo: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adolescent / Adult / Female / Humans / Male Idioma: En / Es Revista: Emergencias Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article
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Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Triagem / Serviço Hospitalar de Emergência Tipo de estudo: Etiology_studies / Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Adolescent / Adult / Female / Humans / Male Idioma: En / Es Revista: Emergencias Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article