Revista Brasileira de Epidemiologia (Sep 2010)
Fatores associados à mortalidade hospitalar na rede SUS do Rio Grande do Sul, em 2005: aplicação de modelo multinível Factors associated with hospital mortality in Rio Grande do Sul SUS network in 2005: application of a Multilevel Model
Abstract
OBJETIVO: Avaliar a mortalidade hospitalar por meio de análise multinível utilizando dados disponíveis no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. MÉTODOS: Estudo transversal com dados de internações obtidas das Autorizações de Internação Hospitalar do Rio Grande do Sul no ano de 2005. A modelagem foi realizada por meio de regressão logística multinível, utilizando variáveis do nível individual (internações) e do nível contextual (hospitais). Analisou-se a variabilidade causada por variáreis individuais no nível hospitalar, bem como a participação do perfil dos hospitais na taxa de mortalidade hospitalar. RESULTADOS: A taxa bruta de mortalidade calculada para o conjunto de hospitais foi de 6,3%. As variáveis uso de Unidade de Terapia Intensiva e idade foram os principais preditores para óbito hospitalar no nível individual. As variáveis de contexto que se relacionaram mais intensamente com o óbito hospitalar foram: porte do hospital, natureza jurídica e média de permanência. A chance de óbito em hospital de grande porte é 1,85 vezes a chance do hospital de pequeno porte e no hospital de médio porte é 1,69 vezes a chance do hospital de pequeno porte. Os hospitais públicos apresentam 67% mais chances de óbito hospitalar do que os privados. CONCLUSÕES: O perfil hospitalar tem papel importante na mortalidade hospitalar do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde. A análise multinível deve ser empregada para a estimação da contribuição do perfil dos hospitais na mortalidade hospitalar.OBJECTIVE: To use a multilevel analysis methodology to evaluate hospital mortality from the data available in the Hospital Information System of the National Unified Health System. METHODS: Cross-sectional study with data obtained from Authorization Forms for Hospital Admissions in Rio Grande do Sul, Brazil in 2005. The modeling was performed using multilevel logistic regression, with variables from the individual level (hospital admissions) and the context level (hospital profile). The variability originated from individual variables was analyzed as well as the participation of the profile of hospitals in the rate of hospital mortality. RESULTS: The crude death rate calculated for all hospitals was 6.3%. The variables "Use of Intensive Care Unit" followed by "Patient Age" were the main predictors for hospital death at the individual level. The context variables that were related most closely to hospital death (outcome) were: size of hospital, legal nature, and average length of stay. The OR for deaths at large hospitals was 1.85 times the odds for small hospitals and the OR for medium hospitals was 1.69 times the odds for small ones. The chance of deaths in public hospitals was 67% higher than in private ones. CONCLUSIONS: The hospital profile has an important role in hospital mortality in the Hospital Information System of the National Unified Health System. Multilevel analysis should be used to estimate the contribution of the profile of mortality in hospitals.
Keywords
