Revista Cubana de Medicina (Jun 2009)
Estadía hospitalaria ajustada para evaluar la eficiencia en un servicio de medicina interna Hospital stay adjusted to assessment of efficiency in an Internal Medicine Service
Abstract
Introducción: La evaluación del desempeño hospitalario ha emergido como necesidad en cualquier sistema de salud. El promedio de estadía es el indicador más utilizado. Objetivos: Identificar los factores que influyen en la estadía hospitalaria y evaluar la capacidad del indicador estadía observada menos esperada en la detección de ineficiencias. Métodos: Se realizó un estudio descriptivo retrospectivo. En el análisis estadístico se emplearon la mediana, la media y la desviación estándar para resumir las variables cuantitativas y para las cualitativas, los porcentajes; el análisis de varianza de clasificación simple, la regresión lineal múltiple y la curva ROC. Resultados: Las variables que influyeron sobre la estadía hospitalaria fueron edad, índice de gravedad, diagnóstico principal al egreso reresentada por las enfermedades digestivas y las interacciones de enfermedades cardiovasculares y digestivas con el índice de gravedad. Al evaluar la capacidad del indicador "estadía observada menos esperada" para predecir problemas de eficiencia de la atención hospitalaria, se encontró un área bajo la curva ROC de 0.747. Conclusiones: La diferencia "estadía observada menos esperada" tiene buena capacidad para detectar ineficiencias en la atención hospitalaria y brinda valiosa información para la toma de decisiones en el servicio de Medicina Interna.Introduction: Assessment of hospital performance has emerged like a need in any health system. Average stay is the more used indicator. Objectives: To identify factors influencing in hospital stay and to assess the ability of the less expected stay in ineffectiveness detection. Methods: We made a retrospective and descriptive study. In statistical analysis we used average, mean, and standard deviation (SD) to sum up both the quantitative and the qualitative variables; percentages; variance analysis of simple classification, multiple linear regression analysis, and ROC (?) curve. Results: Variables influenced on hospital stay were: age, severity rate, main diagnosis at discharge represented by digestive diseases, and cardiovascular and digestive diseases interactions with the severity rate. In assessment of the "less expected observed stay" indicator to predict problems related to efficiency of hospital care, we found an area of 0.747 under ROC curve. Conclusions: The "less expected observed stay" difference is able to detect ineffectiveness in hospital care, and give valuable information for make a decision in Internal Medicine Service.
