Causas de los retornos durante las 72 horas siguientes al alta de urgencias / Causes of 72-hour return visits to hospital emergency departments

Objetivo: La tasa de retornos a urgencias (RU) se ha propuesto como indicador de calidad asistencial en servicios de urgencias hospitalarios (SUH). Nuestro objetivo fue conocer las causas de los RU y la proporción de RU relacionados con problemas de calidad asistencial en la urgencia previa. Método: Estudio observacional transversal con auditoría de historias clínicas sobre una muestra aleatoria de RU durante las 72 horas siguientes al alta de un SUH de tres hospitales que prestan atención a casi un millón de habitantes de la provincia de Málaga. Revisión independiente por pares y asignación de la causa del RU según una clasificación estandarizada. Resultados: Se analizó una muestra de 1.075 RU, de los que 895 cumplían los criterios de inclusión. Las causas de RU más frecuentes fueron la persistencia o progresión de la enfermedad (48,8%), la aparición de un nuevo problema no relacionado (9,3%) y la derivación a otro hospital por no disponer del especialista necesario (8,6%). Las causas se agruparon en 14,5% atribuibles al paciente, 15,2% a los profesionales sanitarios, 9,2% a la organización del sistema y 61,1% a la enfermedad. Conclusiones: La mayor parte de los RU se debe a la evolución de la enfermedad que motivó la urgencia inicial y solo una pequeña proporción se relaciona con errores en el diagnóstico o tratamiento de la urgencia previa (AU)

Background and objective: The return-visit rate has been suggested as a measure of emergency department quality of care. We aimed to identify the reasons for emergency revisits and the percentage of returns related to problems with quality of care in the previous visit. Methods: Cross-sectional observational study of clinical records for a random sample of unscheduled returns within 72 hours of discharge from the emergency departments of 3 hospitals attending a population of nearly 3 million in the Spanish province of Malaga. The records were reviewed by 2 data collectors, who assigned a reason for revisits according to a standardized classification. Results: A sample of 1075 emergency revisits were reviewed; 895 met the inclusion criteria. The most common reasons for revisits were the persistence or progression of disease (48.8%), an unrelated new problem (9.3%), and referral from a hospital that did not have the required specialized service (8.6%). Reasons attributable to the patient accounted for 14.5% of the revisits; 15.2% were attributable to health care staff errors, 9.2% to system organization, and 61.1% to the disease process. Conclusions: Most emergency department revisits are related to the progression of the disease that led to the first visit. Only a small percentage can be linked to diagnostic or treatment errors in the previous visit (AU)

Proceso INFORNUT®; mejora de la accesibilidad del paciente hospitalizado desnutrido a su diagnóstico y soporte nutricional; repercusión en indicadores de gestión; dos años de evaluación / Infornut® process; improves accessibility to diagnosis and nutritional support for the malnourished hospitalized patient; impact on management indicators; two-year assessment

Introducción: La alta prevalencia de desnutrición hospitalaria relacionada con la enfermedad justifica la necesidad de herramientas de cribado y detección precoz de los pacientes en riesgo de desnutrición, seguido de una valoración encaminada a su diagnóstico y tratamiento. Existe asimismo una manifiesta infracodificación de los diagnósticos de desnutrición y los procedimientos para revertirla. Objetivos: Describir el programa/proceso INFORNUT® y su desarrollo como sistema de información. Cuantificar el rendimiento en sus diferentes fases. Citar otras herramientas utilizadas como fuente de codificación. Calcular las tasas de codificación de diagnósticos de desnutrición y procedimientos relacionados. Mostrar su relación con Estancia Media, Tasas de Mortalidad y Reingreso urgente; así como cuantificar su impacto en el Índice de Complejidad hospitalario y su efecto en justificación de Costes de Hospitalización. Material y métodos: El proceso INFORNUT® se basa en un programa de cribado automatizado de detección sistemática e identificación precoz de pacientes desnutridos al ingreso hospitalario, así como de su valoración, diagnóstico, documentación e informe. Sobre el total de ingresos con estancias mayores de tres días habidos en los años 2008 y 2010, se contabilizaron pacientes objeto de cribado analítico con alerta de riesgo medio o alto de desnutrición, así como el subgrupo de pacientes a los que se les pudo completar en su totalidad el proceso INFORNUT® llegando al informe por paciente. Se citan otras fuentes documentales de codificación. Del Conjunto Mínimo de la Base de Datos se analizaron los códigos definidos en consenso SENPE-SEDOM. Los datos se procesaron con el programa Alcor-GRD. Se calcularon las tasas en % altas dadas para los años 2009 y 2010 de diagnósticos de desnutrición, procedimientos y diagnósticos asociados a procedimientos. Se compararon dichas tasas con las tasas medias de la comunidad andaluza. Se estimó la contribución de dichos códigos en el Índice de Complejidad y, a partir de los datos de contabilidad analítica, se estimó la fracción del coste de hospitalización que se ve justificada por esta actividad. Resultados: Resumimos aquí un resultado para ambos años estudiados. En cuanto al rendimiento del proceso, más de 3.600 pacientes por año (30% de los ingresos con estancia > 3 días) fueron objeto de cribado analítico. La mitad de ellos resultaron de riesgo medio o alto, de los cuales al 55 % se les completó una valoración nutricional mediante INFORNUT®, obteniéndose unos 1.000 informes/año. Nuestras tasas de codificación superaron a las tasas medias de Andalucía, siendo 3,5 veces superior en diagnósticos (35 %); 2,5 veces en procedimientos (50 %) y quintuplicando la tasa de diagnósticos asociados a procedimientos en el mismo paciente (25 %). La Estancia Media de los pacientes codificados al alta de desnutrición fue de 31,7 días, frente a los 9,5 de global hospitalaria. La Tasa de Mortalidad para los mismos (21,8 %) fue casi cinco veces superior a la media y la de Reingresos «urgentes» (5,5 %) resultó 1,9 veces superior. El impacto de dicha codificación en el Índice de Complejidad hospitalario fue de cuatro centésimas (de 2,08 a 2,12 en 2009 y de 2,15 a 2,19 en 2010). Esto se traduce en una justificación de costes de hospitalización por 2.000.000 euros; cinco a seis veces el coste de la nutrición artificial. Conclusiones: El proceso ha facilitado el acceso al diagnóstico de la desnutrición o al conocimiento del riesgo de padecerla, así como a la prescripción de los procedimientos y/o suplementos para remediarla. La coordinación interdisciplinar del equipo, lo participativo del proceso y las herramientas utilizadas mejoran las tasas de codificación hasta resultados muy por encima de la media andaluza. Estos resultados contribuyen a ajustar al alza el IC hospitalario, así como a la justificación de costes de hospitalización (AU)

Introduction: The high prevalence of disease-related hospital malnutrition justifies the need for screening tools and early detection in patients at risk for malnutrition, followed by an assessment targeted towards diagnosis and treatment. At the same time there is clear undercoding of malnutrition diagnoses and the procedures to correct it. Objectives: To describe the INFORNUT program/ process and its development as an information system. To quantify performance in its different phases. To cite other tools used as a coding source. To calculate the coding rates for malnutrition diagnoses and related procedures. To show the relationship to Mean Stay, Mortality Rate and Urgent Readmission; as well as to quantify its impact on the hospital Complexity Index and its effect on the justification of Hospitalization Costs. Material and methods: The INFORNUT® process is based on an automated screening program of systematic detection and early identification of malnourished patients on hospital admission, as well as their assessment, diagnoses, documentation and reporting. Of total readmissions with stays longer than three days incurred in 2008 and 2010, we recorded patients who underwent analytical screening with an alert for a medium or high risk of malnutrition, as well as the subgroup of patients in whom we were able to administer the complete INFORNUT® process, generating a report for each. Other documentary coding sources are cited. From the Minimum Basic Data Set, codes defined in the SEDOM-SENPE consensus were analyzed. The data were processed with the Alcor-DRG program. Rates in % of discharges for 2009 and 2010 of diagnoses of malnutrition, procedure and procedures-related diagnoses were calculated. These rates were compared with the mean rates in Andalusia. The contribution of these codes to the Complexity Index was estimated and, from the cost accounting data, the fraction of the hospitalization cost seen as justified by this activity was estimated. Results: Results are summarized for both study years. With respect to process performance, more than 3,600 patients per year (30% of admissions with a stay > 3 days) underwent analytical screening. Half of these patients were at medium or high risk and a nutritional assessment using INFORNUT® was completed for 55% of them, generating approximately 1,000 reports/year. Our coding rates exceeded the mean rates in Andalusia, being 3.5 times higher for diagnoses (35%); 2.5 times higher for procedures (50%) and five times the rate of procedure-related diagnoses in the same patient (25%). The Mean Stay of patients coded with malnutrition at discharge was 31.7 days, compared to 9.5 for the overall hospital stay. The Mortality Rate for the same patients (21.8%) was almost five times higher than the mean and Urgent Readmissions (5.5%) were 1.9 times higher. The impact of this coding on the hospital Complexity Index was four hundredths (from 2.08 to 2.12 in 2009 and 2.15 to 2.19 in 2010). This translates into a hospitalization cost justification of 2,000,000 euros; five to six times the cost of artificial nutrition. Conclusions: The process facilitated access to the diagnosis of malnutrition and to understanding the risk of developing it, as well as to the prescription of procedures and/or supplements to correct it. The interdisciplinary team coordination, the participatory process and the tools used improved coding rates to give results far above the Andalusian mean. These results help to upwardly adjust the hospital Complexity Index or Case Mix-, as well as to explain hospitalization costs (AU)