Desarrollan una nueva herramienta para predecir el riesgo de hospitalización de los enfermos crónicos

Enfermeras con un paciente en una habitación de hospital
EUROPA PRESS/HOSPITAL SAN JUAN DE DIOS
Publicado 22/06/2017 11:37:48CET

VALENCIA, 22 Jun. (EUROPA PRESS) -

El Instituto de investigación Polibienestar de la Universitat de València han desarrollado un modelo estadístico para predecir el riesgo de hospitalización en personas que sufren enfermedades crónicas, según ha informado la institución académica en un comunicado.

En el artículo, publicado en la revista 'European Journal of Interdisciplinary Studies', los investigadores que han desarrollado esta herramienta, Ascensión Doñate, Francisco Ródenas y Jorge Garcés, explican que podría dar lugar a una nueva organización de los cuidados en centros de salud valencianos.

El trabajo propone que para garantizar que están cubiertas las necesidades clínicas de los pacientes son necesarios equipos multidisciplinarios. Así, "son igualmente necesarios tanto los enfermeros como las trabajadoras sociales" afirman. De este modo, la presencia de estos equipos más amplios en centros de salud implicaría un cuidado "más individualizado" de los pacientes, lo que se traduciría en "una mejora de la calidad de vida de estas personas, y una reducción del coste económico del tratamiento".

El cuidado y administración de enfermedades crónicas, aquellas con una duración larga y generalmente de progresión lenta, son dos de los grandes retos de los actuales sistemas sanitarios. En España, las enfermedades crónicas representan alrededor del 70% de los costes totales del sistema sanitario. En este contexto, la atención de estos pacientes en los centros de atención primaria representa un primer paso para conocer y tratar a los pacientes. El análisis planteado en el artículo pretende organizar de una forma más individualizada y eficiente el sistema, según las mismas fuentes.

Doñate, Ródenas y Garcés también destacan que la administración pública tendría que proporcionar servicios sociales no sólo para los enfermos crónicos, sino también para los círculos sociales cercanos a ellos como por ejemplo familiares o amigos.

SEGUIMIENTO REGULAR

Así, con esta red social de apoyo, junto con una educación dirigida a la autoadministración de los cuidados, los pacientes serían "más conscientes" de la importancia de controlar sus afecciones y la situación implicaría una disminución de hospitalizaciones. "Además, para favorecer esta disminución, sería necesario un cuidado continuado y un seguimiento regular de la evolución de los pacientes", han apuntado los investigadores.

El modelo estadístico planteado por los expertos incorpora diferentes variables asociadas a predecir el riesgo de hospitalización de este tipo de enfermos: el aspecto sociodemográfico, los datos clínicos, el uso previo de fuentes sanitarias y la presencia de curas paliativas.

Esta última herramienta es "especialmente relevante" para los técnicos de Polibienestar, puesto que tiene una relación "muy directa" con el número de muertos en los hospitales y no se encuentra presente hasta el momento en ningún modelo de predicción elaborado desde la literatura científica en la materia.

El modelo predictivo basado en el análisis del funcionamiento del centro de salud de Burjassot y realizado en tres fases, clasifica en dos grupos 450 pacientes crónicos con enfermedades de corazón, respiratorias y diabetes.

Por un lado el grupo con alto riesgo de ingreso en hospitales, que representa el 84% de las personas analizadas, y por otro lado el grupo con bajo riesgo de hospitalización, el cual supone el 16%. Este hecho reconoce, según los expertos, la necesidad de implementar un nuevo modelo para predecir el riesgo de ingreso, dado que gran parte de los usuarios crónicos de este centro de salud necesitaban hospitalización.

Para hacer esta clasificación, el modelo proporciona a cada paciente una puntuación comprendida entre 0 y 1, asumiendo que existe un riesgo elevado de hospitalización a partir de un valor mayor al 0,5. El proyecto fue desarrollado entre mayo de 2014 y noviembre de 2015 y el grupo de personas tenía una media de edad de 77 años.

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