Hay consenso en que lo utilización de los recursos hospitalarios es en ocasiones inodecuodo e innecesario, lo que supone un encarecimiento de lo atención y lo pérdido de recursos que podríon distribuirse de monero más eficiente. Poro voloror este hecho se hon desarrollado métodos de medido de lo odecuoción de los estoncios hospitalarios. El Approprioteness Evoluotion Protocol (AEP)1 es el más conocido, ounque hoy otros, como el Intensity-Severity-Dischorge Criterio Set, el Deloy Tool o el Oxford Bed Study Instrument.

El AEP no evolúo lo pertinencia de lo atención médico que recibe el paciente2, sino el nivel osistenciol donde ésto se presto, de modo que pretende informar sobre el uso innecesario de recursos3. En Espoño, donde se ho reolizodo más de un centenor de estudios de revisión de su utilizoción, se ho estimodo que los ingresos hospitalarios inodecuodos se situoríon en torno o un 10-30%, y los estoncios innecesarios en torno o un 15-40%4,5.

Entre los trobojos reolizodos en nuestro poís, son pocos los que onolizon los cousos relocionodos con lo inadecuación hospitalario6,7, o lo visto de lo cuol parece oportuno reolizor estudios específicos que evolúen los diferentes factores asociados a este uso inadecuado. El objetivo del presente trabajo es conocer cuáles son los factores asociados a la aparición de estancias inadecuadas, y ponderar su relevancia.

Se desarrolló un estudio observacional analítico retrospectivo en el Hospital Clínico Universitario de Valladolid (HCUV). El período de estudio comprendió desde el 1 de enero de 2004 hasta el 31 de diciembre de 2004, en el que se registraron 23.183 ingresos hospitalarios.

Se realizó un muestreo aleatorio estratificado con una asignación proporcional al número de ingresos que se produjeron en cada servicio. Asumiendo un error a de 0,05, un poder estadístico del 80% y un 30% de estancias inadecuadas esperadas en el grupo de no expuestos, se obtuvo un tamaño necesario de 13.470 estancias para detectar riesgos superiores a 1,08; tras considerar un 15% de posibles pérdidas se estimó un tamaño muestral de 15.490 estancias.

La definición de caso (estancia inadecuada) y el modelo de recogida de datos se ajustaron al protocolo de estancias del AEP. Este protocolo consta de 26 criterios objetivos e independientes del diagnóstico, referidos a la prestación de servicios médicos, de enfermería y a la situación clínica del paciente. Con ellos se pretende la identificación de estancias inapropiadas aplicables en pacientes adultos ingresados en servicios médicos y quirúrgicos, a excepción de los servicios de obstetricia, rehabilitación, psiquiatría y unidad de quemados. La recogida de datos se llevó a cabo por 6 investigadores, entre los que se obtuvo un índice de concordancia kappa medio de 0,71 con un nivel de acuerdo máximo (desviación estándar) de 0,76 (0,23) y un nivel de acuerdo mínimo de 0,67 (0,15).

Se consideraron como variables explicativas la edad, el sexo, el tipo de ingreso (urgente o programado), el tipo de servicio (médico o quirúrgico) y el registro de la evolución del paciente en la historia clínica. Se calculó el tiempo de riesgo para cada individuo y las estancias inadecuadas en cada uno de ellos. A partir de estos datos se obtuvieron las tasas de inadecuación, que fue la variable resultado de interés.

Se realizó un análisis crudo en el que se contrastó la hipótesis nula de ausencia de asociación entre las distintas variables explicativas y la tasa de inadecuación, con un nivel de confianza α = 0,05. Por último, se realizó un análisis multivariante mediante un modelo lineal generalizado, asumiendo una distribución binomial negativa, y se obtuvieron estimadores ajustados del riesgo relativo (RR) para cada una de las variables. El análisis de los datos se realizó con los programas Epidat 3.0 y SAS 9.0®.

Durante un período de un año se analizaron 1.630 historias clínicas, que correspondieron a 16.183 días de estancia hospitalaria. En la tabla 1 se puede observar la distribución de las variables utilizadas en el análisis. Las categorías con mayor frecuencia de hospitalización fueron los varones y los pacientes de mayor edad; los ingresos en servicios médicos fueron más frecuentes, y la mayor parte de los ingresos no tuvieron documentada la evolución del paciente. La tasa de inadecuación global del HCUV para el período de estudio fue de 34,17 estancias inadecuadas por 100 pacientes-día (intervalo de confianza [IC] del 95%, 33,28-35,08).

En el análisis crudo, se observaron tasas de inadecuación más elevadas en las mujeres, los pacientes de mayor edad, en los ingresos programados, en los servicios médicos y cuando no se documentó la evolución del paciente. Las diferencias fueron estadísticamente significativas para todas las variables, excepto para el tipo de ingreso (urgente o programado), que se situó en el límite de la significación (p = 0,063). El factor que determina un mayor incremento en el riesgo de sufrir una estancia inadecuada fue la ausencia de una evolución documentada del paciente, que incrementó el riesgo 1,27 veces (IC del 95%, 1,19-1,35). Las estancias que tuvieron lugar en servicios médicos registraron un incremento de riesgo de 1,24 veces (IC del 95%, 1,18-1,31) respecto a los quirúrgicos (tabla 2).

El análisis previo de los datos al desarrollo del análisis multivariante indica la presencia de una sobredispersión. La distribución de estancias inadecuadas presenta una media de 3,4 y una varianza de 33,1, con lo cual el coeficiente de dispersión es claramente superior a 1. En el análisis multivariante se mantuvieron como factores de riesgo las mismas variables que en análisis crudo. La ausencia de documentación de la evolución del paciente fue el factor que más incrementó el riesgo de inadecuación (RR = 1,36; IC del 95%, 1,191,55). Los ingresos en servicios médicos y la edad superior a 65 años también incrementaron el riesgo de forma significativa, un 24 y un 27%, respectivamente (tabla 3).

Los resultados de este estudio muestran una elevada sobreutilización de los recursos hospitalarios, de modo que un tercio de los días que los pacientes permanecen ingresados lo están de forma inadecuada. Esta cifra es similar a la que se ha encontrado en otros trabajos que analizan la inadecuación de las estancias de forma global en un hospital4,5. No obstante, el porcentaje de estancias inadecuadas es variable entre centros y servicios, un síntoma de que el problema es sensible a prácticas y organizaciones, así como a la actitud conservadora de los médicos para realizar las altas4.

A pesar de que hay numerosos estudios que han calculado las cifras de utilización inadecuada, no son tantos los que han estudiado los factores asociados a este uso inapropiado en nuestro país6,7. Nuestro trabajo aporta información sobre la repercusión que tiene el registro de la evolución del paciente sobre la probabilidad de que la estancia sea inadecuada. Así, se obtiene que la ausencia de un registro continuado de la evolución del paciente incrementa un 36% el riesgo de sufrir una estancia inapropiada. Este hecho, ya puesto de manifiesto anteriormente pero sin encontrar un incremento significativo del riesgo8, refleja que un seguimiento adecuado y documentado de los pacientes repercute en la adecuación de las decisiones, y constituye una clara oportunidad de mejora.

Este incremento del riesgo es independiente del sexo, la edad, el tipo de servicio y la procedencia del ingreso, si bien puede haber otros factores, como la estacionalidad, la enfermedad en cuestión o las condiciones familiares y sociales, que no se han incluido en el análisis y pueden estar actuando como factores de confusión. El estudio también presenta las limitaciones propias del AEP, de modo que no se pueden evaluar las cuestiones que no hayan sido recogidas previamente en la historia clínica, por lo que este documento es la fuente exclusiva de información.

En cuanto al análisis, una alternativa podría haber sido la utilización de una regresión de Poisson. Sin embargo, no se puede asegurar la independencia en el riesgo de inadecuación entre las observaciones, y puede haber un «modelo de contagio», lo que desaconseja su uso. En este sentido, el análisis previo al desarrollo del modelo multivariante mostró un coeficiente de dispersión superior a 1, lo que indica presencia de sobredispersión. La introducción de un término de sobredispersión en el modelo de Poisson podría corregir parcialmente este problema9, consiguiendo IC más reales. No obstante, la utilización de la binomial negativa soluciona también este problema, y constituye una alternativa válida y sencilla para el análisis de este tipo de fenómenos10.

En conclusión, este estudio presenta un análisis novedoso en este campo, e introduce entre las variables evaluadas la documentación de la evolución del paciente, aspecto poco estudiado en relación con las estancias inadecuadas. Además, se debe tener en cuenta que el seguimiento correcto y detallado del paciente es un factor modificable, al contrario que otras variables, como la edad, el sexo o el tipo de servicio, por lo que resulta una oportunidad sobre la que establecer mejoras, con el objetivo de reducir la utilización inadecuada de recursos.