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Predicting hospital admission of patients with emergencies considered low priority according to assigned triage level. / Predicción de ingreso hospitalario en los pacientes con bajo nivel de prioridad de triaje atendidos en un servicio de urgencias.
Leey-Echavarría, Connie; Zorrilla-Riveiro, José; Arnau, Anna; Jaén-Martínez, Lorena; Lladó-Ortiz, Daniel; Gené, Emili.
Afiliación
  • Leey-Echavarría C; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, 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, Manresa, España. Departamento de Medicina, Universitat Internacional de Catalunya, Sant Cugat del Vallès, Barcelona, España.
  • Arnau A; Grupo de Investigación en Cronicidad de la Cataluña Central (C3RG), Unitat de Recerca i Innovació, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, Manresa, España. Centre d'Estudis Sanitaris i Socials (CESS), Universitat de Vic-Universitat Central de Catalunya (UVIC-UCC), Vic, España.
  • Jaén-Martínez L; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, Manresa, España.
  • Lladó-Ortiz D; Servicio de Urgencias y Emergencias, Althaia Xarxa Assistencial Universitària, Manresa, España.
  • Gené E; Departamento de Medicina, Universitat Internacional de Catalunya, Sant Cugat del Vallès, Barcelona, España. Servicio de Urgencias, Hospital Universitari Parc Taulí, Institut d'Investigació i Innovació Parc Taulí I3PT, Sabadell, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, España.
Emergencias ; 32(6): 395-402, 2020 11.
Article en En, Es | MEDLINE | ID: mdl-33275359
RESUMEN
OBJETIVO: Desarrollar un modelo predictivo de ingreso hospitalario desde triaje de los pacientes atendidos en el servicio de urgencias hospitalario (SUH) con el nivel poco urgente-no urgente de prioridad de visita. METODO: Estudio observacional de cohortes retrospectivo unicéntrico. Se incluyeron los episodios de pacientes > 15 años con niveles IV-V MAT-SET atendidos en un SUH durante 2015. Se evaluaron 14 variables demográficas, datos de proceso y constantes vitales. La variable dependiente fue el ingreso hospitalario. Se utilizaron modelos de regresión basados en ecuaciones de estimación generalizadas. RESULTADOS: Se incluyeron 53.860 episodios, 3.430 (6,4%) ingresaron. La mediana de edad fue de 44,5 años (RIC 31,1-63,9), 54,1% mujeres. Un 19,3% de los episodios tenían registrados las constantes vitales (CV). El modelo con mayor capacidad predictiva incluía las siguientes variables: edad $ 85 años (ORa = 6,72; IC 95%: 5,26-8,60), sexo masculino (ORa = 1,46; IC 95% 1,28-1,66), procedencia de atención primaria (ORa = 1,94; IC 95% 1,64-2,29), de otro hospital de agudos (ORa = 11,22; IC 95% 4,42-28,51), llegada en ambulancia (ORa = 3,72; IC 95%:3,16-4,40), consulta previa a urgencias las 72 horas previas (ORa = 2,15; IC 95% 1,60-2,87), presión arterial sistólica $ 150 mmHg (ORa = 0,83; IC 95%:0,71-0,97), presión arterial diastólica 60 mmHg (ORa = 1,57; IC 95% 1,25-1,98), temperatura axilar > 37ºC (ORa = 2,29; IC 95% 1,91-2,74), frecuencia cardiaca > 100 latidos/minuto (ORa 1,65; IC 95% 1,40-1,96) y saturación basal de oxígeno 93% (ORa = 2,66; IC 95% 1,86-3,81) y 93-95% (ORa = 1,70; IC 95% 1,42-2,05). El área bajo la curva COR fue de 0,82 (IC 95% 0,80-0,83). CONCLUSIONES: Este modelo predictivo permitiría identificar desde el triaje a aquellos pacientes que, siendo poco urgentes o no urgentes, tienen mayor probabilidad de ingreso y darles una atención diferencial dentro del mismo nivel de prioridad.
Asunto(s)
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Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Triaje / Urgencias Médicas Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En / Es Revista: Emergencias Año: 2020 Tipo del documento: Article
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Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Triaje / Urgencias Médicas Tipo de estudio: Observational_studies / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Idioma: En / Es Revista: Emergencias Año: 2020 Tipo del documento: Article