Demora média dos doentes com enfarte agudo do miocárdio: fatores preditivos

Abstract

RESUMO - Introdução: As doenças cardiovasculares são uma das principais causas de morte a nível mundial, constituindo-se como uma problemática para a saúde pública. O enfarte agudo do miocárdio é uma das principais manifestações destas doenças e a sua incidência tende a ser utilizada como proxy para estimar a carga de doença coronária. A análise dos indicadores de desempenho das instituições de saúde é fundamental para a administração hospitalar, pois fornece dados essenciais ao planeamento, tomada de decisão e controlo. A demora média é um indicador de desempenho que mede a eficiência hospitalar. Numa época de crescente pressão financeira impera a necessidade de melhorar a sustentabilidade dos sistemas de saúde. Metodologia: Realizado estudo observacional, analítico e transversal, que procura estudar a demora média dos doentes com enfarte agudo do miocárdio, nos hospitais públicos portugueses, no ano de 2018, e as variáveis que a influenciam. Para tal foram selecionados 9617 episódios da Base de Dados de Morbilidade Hospitalar, calculada a demora média e foi analisada a associação entre várias variáveis independentes e os dias de internamento. De seguida, recorreu-se à regressão linear multivariada para criar um modelo que conseguisse prever a duração do internamento. Resultados: A demora média foi de 7,80 dias. As variáveis que demonstraram capacidade de prever os dias de internamento foram a idade, sexo, destino após alta, diagnósticos adicionais, severidade, Grupo de Diagnósticos Homogéneos e volume de produção. O modelo de regressão linear apresentado é estatisticamente significativo e apresenta uma capacidade de previsão de 25% (𝑅2=0,25; p<0,000). Dos 40 hospitais analisados, apenas 7 obtiveram uma demora média esperada superior à observada. Ao analisar o conjunto dos hospitais verifica-se que a diferença da demora média observada e esperada é de 1,57 dias. Conclusão: O conhecimento das variáveis que influenciam a demora média e a sua previsão visam facilitar a coordenação dos cuidados e a gestão dos recursos humanos, materiais e de camas hospitalares, com o intuito de melhorar a eficiência. A análise deste indicador de desempenho poderá ainda disponibilizar informação para a tomada de decisão ao nível da gestão estratégica e políticas de saúde.

ABSTRACT - Introduction: Cardiovascular diseases are one of the main causes of death worldwide, constituting a problem for public health. Acute myocardial infarction is one of the main manifestations of these diseases and it’s incidence tends to be used as a proxy to estimate the burden of coronary disease. The analysis of health institutions performance indicators is fundamental for hospital administration, as it provides essential data for planning, decision-making and control. The length of stay is one performance indicators that measure hospital efficiency. In times of increasing financial pressure, there is a need to improve the sustainability of health systems. Methodology: An observational, analytic and cross-sectional study was carried out, which sought to study the length of stay of patients with acute myocardial infarction, in Portuguese public hospitals, in 2018, and the variables that influence it. For this purpose, 9617 episodes were selected from the Hospital Morbility Database, the length of stay was calculated and the association between several independent variables and hospitalization days was analyzed. Next, multivariate linear regression was used to create a model that could predict length of stay. Results: The length of stay was 7.80 days. The variables that showed the ability to predict the days of hospitalization were age, sex, discharge destination, additional diagnoses, severity, Homogeneous Diagnosis Groups and production volume. The presented linear regression model is statistically significant and has a predictive capacity of 25% (𝑅2=0.250; p<0.000). Of the 40 hospitals analyzed, only 7 had an average of expected hospitalization days greater than that observed. When analyzing the set of hospitals, it can be seen that the difference between the average days of hospitalization observed and expected is 1.57 days. Conclusion: Knowledge of the variables that influence the length of stay and their prediction, aim to facilitate the coordination of care and the management of human resources, materials and hospital beds, in order to improve efficiency. The analysis of this performance indicator may also provide information for decision-making at the level of strategic management and health policies.