Mortalidad y estancia hospitalaria ajustada por gravedad como indicadores de efectividad y eficiencia de la atención de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos

Domínguez, Luis; Enríquez, Pedro; Álvarez, Pablo; Frutos, M. De; Sagredo, Víctor; Domínguez, A.; Collado, Joan Antoni Pastor; Taboada, Francisco; García-Labattut, Á.; Bobillo, Felipe; Valledor, M.; Blanco, Jesús

doi:10.1016/s0210-5691(08)70897-0

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“…A partir de los ingresos consecutivos en UCI (enero-diciembre 2009) y teniendo en cuenta distintos factores (por ejemplo, el índice de mortalidad: 15-22% (Domínguez et al, 2008 ), la voluntariedad, etc.) así como los criterios de exclusión descritos, en el estudio se incluyeron un total de 40 pacientes críticos, tal como queda refl ejado en la fi gura 1.…”

Section: Participantesunclassified

Afectación emocional de los pacientes ingresados en una unidad de cuidados intensivos [Psychological distress in patients admitted in an Intensive Care Unit]

Gil

Ballester

Gómez

et al. 2014

RPPC

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Section: Participantesunclassified

Afectación emocional de los pacientes ingresados en una unidad de cuidados intensivos [Psychological distress in patients admitted in an Intensive Care Unit]

Gil

Ballester

Gómez

et al. 2014

RPPC

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“…ICU LOS would seem to be an exemplary quality measure, for reflecting resource use [ 3 ] and has been used with outcome measures, such as the standardised mortality rate (SMR), in “efficiency plots” [ 2 ] in a number of jurisdictions [ 39 , 55 – 57 ]. Empirical studies have also demonstrated independence of indices of ICU LOS and the SMR [ 9 , 31 , 58 ].…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

Modelling of intensive care unit (ICU) length of stay as a quality measure: a problematic exercise

Moran,

Duke,

Santamaria

et al. 2023

BMC Med Res Methodol

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Background Intensive care unit (ICU) length of stay (LOS) and the risk adjusted equivalent (RALOS) have been used as quality metrics. The latter measures entail either ratio or difference formulations or ICU random effects (RE), which have not been previously compared. Methods From calendar year 2016 data of an adult ICU registry-database (Australia & New Zealand Intensive Care Society (ANZICS) CORE), LOS predictive models were established using linear (LMM) and generalised linear (GLMM) mixed models. Model fixed effects quality-metric formulations were estimated as RALOSR for LMM (geometric mean derived from log(ICU LOS)) and GLMM (day) and observed minus expected ICU LOS (OMELOS from GLMM). Metric confidence intervals (95%CI) were estimated by bootstrapping; random effects (RE) were predicted for LMM and GLMM. Forest-plot displays of ranked quality-metric point-estimates (95%CI) were generated for ICU hospital classifications (metropolitan, private, rural/regional, and tertiary). Robust rank confidence sets (point estimate and 95%CI), both marginal (pertaining to a singular ICU) and simultaneous (pertaining to all ICU differences), were established. Results The ICU cohort was of 94,361 patients from 125 ICUs (metropolitan 16.9%, private 32.8%, rural/regional 6.4%, tertiary 43.8%). Age (mean, SD) was 61.7 (17.5) years; 58.3% were male; APACHE III severity-of-illness score 54.6 (25.7); ICU annual patient volume 1192 (702) and ICU LOS 3.2 (4.9). There was no concordance of ICU ranked model predictions, GLMM versus LMM, nor for the quality metrics used, RALOSR, OMELOS and site-specific RE for each of the ICU hospital classifications. Furthermore, there was no concordance between ICU ranking confidence sets, marginal and simultaneous for models or quality metrics. Conclusions Inference regarding adjusted ICU LOS was dependent upon the statistical estimator and the quality index used to quantify any LOS differences across ICUs. That is, there was no “one best model”; thus, ICU “performance” is determined by model choice and any rankings thereupon should be circumspect.

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“…Una explicación detallada del modelo de regresión logística y sus aplicaciones puede encontrarse en diversas publicaciones 43,44 y ha sido muy utilizado para calcular indicadores ajustados por riesgo. [45][46][47] Con la regresión logística se estiman las "tasas esperadas" de determinado resultado bajo ciertas condiciones (dadas por los valores de las X i ) y esas tasas se podrán comparar con las observadas. De esta manera se están controlando los factores de confusión identificados en la comparación.…”

Section: Métodos Multivariados: Modelos De Regresiónunclassified

El ajuste por riesgo en la evaluación del desempeño hospitalario

Barbeito¹,

Paneque²

2009

Rev. cub. salud pública

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RESUMENLos indicadores de resultados constituyen parte esencial de la evaluación de la calidad de la atención hospitalaria. Son también atractivos pues permiten estimar el beneficio que representa el hospital para la comunidad, pero no son útiles para comparaciones en el espacio y el tiempo si no se ajustan por las características de los pacientes que fueron incluidos en el cálculo de los indicadores. La primera noción de esta necesidad proviene del siglo XIX y ya a mediados del siglo XX el ajuste por riesgo era una realidad en la comparación de desempeño hospitalario de países desarrollados. En Cuba aún no se realizan comparaciones de resultados en tiempo y espacio, dentro y entre hospitales o servicios hospitalarios, ajustadas por riesgo. Con el presente trabajo se pretende introducir el tema a los interesados y también abrir el debate en torno a la mejor forma de comenzar a realizar el ajuste por riesgo, imprescindible en las evaluaciones del desempeño hospitalario.Palabras clave: Ajuste por riesgo, desempeño hospitalario, calidad. ABSTRACTOutcome indicators are an essential part of the hospital care quality assessment. They are also attractive elements that allow estimating the benefits that hospital brings to the community, but they are not useful in spatial and time comparisons if

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Mortalidad y estancia hospitalaria ajustada por gravedad como indicadores de efectividad y eficiencia de la atención de pacientes en Unidades de Cuidados Intensivos

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Afectación emocional de los pacientes ingresados en una unidad de cuidados intensivos [Psychological distress in patients admitted in an Intensive Care Unit]

Afectación emocional de los pacientes ingresados en una unidad de cuidados intensivos [Psychological distress in patients admitted in an Intensive Care Unit]

Modelling of intensive care unit (ICU) length of stay as a quality measure: a problematic exercise

El ajuste por riesgo en la evaluación del desempeño hospitalario

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