Santo Domingo.- Un nuevo estudio afirma que un nuevo modelo de predicción, que identifica a los pacientes que ocupan los departamentos de emergencia (DE) más tiempo del necesario, podría reducir significativamente el hacinamiento.
Desarrollado por un investigador en los Hospitales Universitarios de North Midlands y la Universidad de Staffordshire, la herramienta predictiva de ocho variables calcula la probabilidad de que un paciente experimente un alta tardía ya desde el momento de la admisión.
Según información publicada en www.hospimedica.es los investigadores primero interrogaron datos administrativos y clínicos para identificar los factores del paciente relacionados con la transferencia demorada de la atención (DTOC) al momento del alta, y desarrollaron un modelo predictivo para identificar a dichos pacientes.
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El estudio fue publicado el 29 de septiembre de 2021 en la revista International Journal for Quality in Health Care.
“Basamos nuestro modelo en datos recopilados de forma rutinaria en todos los hospitales, lo que significa que tiene el potencial de ser adoptado en todo el NHS. Este problema no va a desaparecer y, a raíz de la COVID-19, es más importante que nunca encontrar soluciones”, dijo el autor principal, MD Asaduzzaman.
“Debemos desarrollar un modelo de ruta de atención al paciente bien diseñado para pacientes vulnerables, que incorpore a todas las partes interesadas, incluidos los hospitales de cuidados intensivos y los centros de atención social, junto con los gobiernos locales”., afirmó el cientifico.
Un DTOC ocurre cuando un paciente adulto hospitalizado está médicamente listo para irse a casa, pero todavía ocupa una cama de hospital.
Los retrasos en el alta pueden tener implicaciones graves como la mortalidad, infecciones, depresión y reducción de la movilidad de los pacientes y su capacidad para realizar las actividades diarias.
Además, existe un efecto secundario significativo en los pacientes que esperan ser ingresados desde los portales de emergencia a las salas, ya que estas “camas bloqueadas” provocan un efecto de cuello de botella, que se traduce en un aumento de la mortalidad, malos resultados de los pacientes y un consumo significativamente mayor de recursos hospitalarios.
