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José Regalado de los Cobos
, Garbiñe Ruiz de Gordoa Campo, Magdalena Fernández Martínez de Mandojana, Arántzazu Ugarte Madinagoitia, Argiñe Landa Fuentes, Edurne Laviñeta Romano
Introducción: La HaD evita la estancia en el hospital de pacientes proporcionándoles en su domicilio el mismo tratamiento y cuidados que se le prestarían en el hospital. En algunos casos esto no se consigue y las/os pacientes requieren el traslado a hospitalización conven-cional (THC). El objetivo del trabajo es analizar con qué frecuencia ocurre el THC, sus motivos y proponer un modelo de predicción basado en características de los pacientes que influencian el THC.Método: Estudio retrospectivo, multicéntrico, que aprovecha las características registradas en los pacientes atendidos en mayo de 2021 en 9 Servicios de HaD de Osakidetza-Servicio Vasco de Salud, completados con datos del alta (fecha y destino). Se comparó el porcentaje de THC no programado en pacientes con /sin diferentes variables binarias. Con las significativas se realizó una regresión logística binaria y a partir de sus resultados se construyó un modelo predictivo simplificado.Resultados: Se analizaron 1129 episodios de HaD de las modalidades de acortamiento o evi-tación de ingreso. 139 (12,3%) requirieron THC, que en 105 (9,3%) fue no programado (THCNP). 32 de estos fallecieron en el hospital y 44 retor-naron a HaD. En función de la modalidad asis-tencial, el grupo de patología y la puntuación en test de Barthel, los pacientes se clasificaron en 3 grupos cuya frecuencia de THCNP fue de 3.4, 11.5 y 20.5 % respectivamente.Conclusiones: El THCNP de pacientes de H a D ocurre con frecuencia diferente en función de ciertas características de los pacientes y se puede predecir a partir de ellas
Introduction: The Hospital at Home (HaH) modality of care avoids hospital stay for some patients by providing them with the same treat-ment and care at home as they would receive in the hospital. In some cases this is not achieved and patients require transfer to conventional hospitalization (THC). The aim of this work is to analyze how often THC occurs, the reasons for it and to propose a predictive model based on patient characteristics that influence THC.Method: Retrospective, multicentre study using the characteristics recorded in patients seen in May 2021 in 9 HaH Services of Osakidetza-Basque Health Service, completed with dis-charge data (date and destination). The per-centage of unscheduled THC in patients with/without different binary variables was compared. A binary logistic regression was performed with those that were significant and a simplified pre-dictive model was constructed from the results.Results: A total of 1129 HaH episodes of ad-mission shortening or avoidance modalities were analysed. 139 (12.3%) required THC, which in 105 (9.3%) was unscheduled (THCNP). Of these, 32 died in hospital and 44 returned to HaH. According to the modality of care, pa-thology group and Barthel test score, patients could be classified into 3 groups with a THCNP frequency of 3.4, 11.5 and 20.5 % respectively.Conclusions: THCNP of patients seen in H to D occurs with different frequency depending on certain patient characteristics and can be pre-dicted from them
