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Juan Goicoechea Salazar, María-Adoración Nieto-García, Antonio Laguna Téllez, Daniel Larrocha Mata, Vicente David Canto Casasola, Francisco Murillo Cabeza
Fundamentos: La implantación de Diraya-Urgencias en los hospitales del Servicio Andaluz de Salud (SAS) y el desarrollo de un codificador automático propio ha permitido instaurar el Conjunto Mínimo Básico de Datos de Urgencias (CMBD-U). El objetivo de este artículo es describir la casuística de los servicios de urgencias hospitalarios utilizando las distintas dimensiones contenidas en el CMBD-U. Métodos: Utilizando el CMBD-U, se clasificaron 3.235.600 registros de urgencias hospitalarias de 2012 en categorías clínicas mediante el código CIE-9-MC proporcionado por el codificador automático. Se definieron reglas de validez para la explotación de los tiempos. Se realizó un análisis descriptivo obteniendo indicadores demográficos, cronológicos, tasas de hospitalización, retorno y exitus y tiempos asistenciales y de permanencia en urgencias. Resultados: Las mujeres generaron el 54,26% de las urgencias. Su edad media (39,98 años) superó a la de los hombres (37,61). El 21,49% fueron urgencias pediátricas. La máxima afluencia horaria fue de 10:00 a 13:00 y de 16:00 a 17:00. Los pacientes que no pasaron por observación (92,67%) permanecieron en urgencias 153 minutos de media. Más del 50% de las urgencias fueron generadas por lesiones e intoxicaciones, enfermedades respiratorias, osteomusculares y síntomas y signos. Entre los procesos asistenciales integrados se identificaron 79.191 casos de dolor torácico, 28.741 de insuficiencia cardiaca y 27.989 infecciones graves. Conclusiones: El CMBD-U permite analizar sistemáticamente las urgencias hospitalarias identificando la actividad desarrollada, la casuística atendida, los tiempos de respuesta asistencial y permanencia en urgencias y la calidad asistencial.
Background: The implementation of digital health records in emergency departments (ED) in hospitals in the Andalusian Health Service and the development of an automatic encoder for this area have allowed us to establish a Minimum Data Set for Emergencies (MDS-ED). The aim of this article is to describe the case mix of hospital EDs using various dimensions contained in the MDS-ED. Methods: 3.235.600 hospital emergency records in 2012 were classified in clinical categories from the ICD-9-CM codes generated by the automatic encoder. Operating rules to obtain response time and length of stay were defined. A descriptive analysis was carried out to obtain demographic and chronological indicators as well as hospitalization, return and death rates and response time and length of stay in the Eds. Results: Women generated 54,26% of all occurrences and their average age (39,98 years) was higher than men's (37,61). Paediatric emergencies accounted for 21,49% of the total. The peak hours were from 10:00 to 13:00 and from 16:00 to 17:00. Patients who did not undergo observation (92,67%) remained in the ED an average of 153 minutes. Injuries and poisoning, respiratory diseases, musculoskeletal diseases and symptoms and signs generated over 50% of all visits. 79.191 cases of chest pain, 28.741 episodes of heart failure and 27.989 episodes of serious infections were identified among the most relevant disorders. Conclusions: The MDS-ED makes it possible to address systematically the analysis of hospital emergencies by identifying the activity developed, the case-mix attended, the response times, the time spent in ED and the quality of the care.
