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    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

    Emergencias 2022;34(3): 165-173

    medes_medicina en español

    LEEY-ECHAVARRÍA C, ZORRILLA-RIVEIRO J, ARNAU A, FERNÀNDEZ-PUIGBÓ M, SALA-BARCONS E, GENÉ E

    Emergencias 2022;34(3): 165-173

    Tipo artículo: Artículo

    Resumen del Autor: 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. Método. 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).

    Notas:

     

    Palabras clave: España, Estudios de cohortes, Estudios de validación, Estudios observacionales, Estudios prospectivos, Hospitalización, Medicina de emergencia, Modelos de predicción, Servicio hospitalario de urgencias, Servicios médicos de urgencias, Triaje, Urgencias médicas

    ID MEDES: 170184



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