Objective: To identify factors associated with hospital readmissions in the elderly.
Design: Observational descriptive study.
Setting: Health area 3 of Madrid.
Participants: Patients 74 years-old and over with a hospital admission to Hospital Universitario Príncipe de Asturias in 2006. Those with a hospital admission in the previous 6 months were excluded. A total of 1051 patients were identified.
Main measures: Hospital Discharge Minimum Basic Data Set and primary care information system were used to develop logistical regression models. The dependent variable was the hospital readmission in a 6 month period. Independent variables were socio-demographics, health status and health care activity.
Results: There were 22.6% readmissions in the first 6 months. Variables associated with higher risk of readmission were, hospital stay (hospital stay greater than 15 days had an OR: 1.73 (95% CI:1.17-2.54), the total number of medicines prescribed to the patient (OR: 1.05; 95% CI:1.01-1.09), having hypertension (OR:1.56; 95% CI:1.11-2.18), heart failure (OR: 1.56; 95% CI:1.00-2.44) or ischemic heart disease (OR: 1.51; 95% CI:1.00-2.26), and the primary care nursing mean attendance pressure (OR: 0.93; 95% CI:0.87-0.98). The model that integrates information from both systems explains a higher number of factors associated with readmission.
Conclusions: Hospital readmissions have been associated to patient medical condition and to factors related to the health care received. Integrating information from hospital and primary care administrative data bases improves the capacity to identify factors associated with a higher readmission risk.
Objetivo: Identificar factores asociados a reingreso hospitalario en personas de edad avanzada.
Diseño: Estudio observacional descriptivo.
Emplazamiento: Área sanitaria 3 de Madrid.
Participantes: Pacientes mayores de 74 años que han ingresado en el Hospital Universitario Príncipe de Asturias en 2006. Se han excluido aquellos con ingreso en los 6 meses previos. Participaron 1.051 pacientes.
Mediciones principales: Se utilizaron el conjunto mínimo básico de datos al alta hospitalaria y el sistema de información de atención primaria para desarrollar modelos de regresión logística. La variable dependiente fue reingreso en seis meses y las variables independientes fueron sociodemográficas, de estado de salud del paciente, y de la actividad asistencial.
Resultados: El 22,6% reingresaron en los seis primeros meses. Las variables que se asocian con mayor fuerza al reingreso fueron la estancia hospitalaria (estancias superiores a 15 días presentan un OR: 1,73; IC del 95%: 1,17 – 2,54), el total de fármacos prescritos al paciente (OR: 1,05; IC del 95%: 1,01 – 1,09), padecer hipertensión (OR:1,56; IC del 95%: 1,11 – 2,18), insuficiencia cardiaca (OR: 1,56; IC del 95%: 1,00 – 2,44) o cardiopatía isquémica (OR: 1,51; IC del 95%: 1,00 – 2,26), y la presión asistencial media de enfermería (OR: 0,93; IC del 95%: 0,87 – 0,98). El modelo que identifica mayor número de factores asociados al reingreso es el que integra información de ambos sistemas.
Conclusiones: Los reingresos hospitalarios se han asociado a condiciones propias del paciente y a factores derivados de la asistencia sanitaria recibida. Integrar información de bases de datos clínico-administrativas de atención primaria y hospitalaria mejora la capacidad para identificar factores asociados con un mayor riesgo de reingreso que podrían servir para plantear estrategias.
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