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José Regalado de los Cobos
, Kalliopi Vrotsou, Miren Josune Onaindía Ezenarro, Magdalena Fernández Martínez de Mandojana, Andima Basterretxea Ozamiz, Manuel Millet Sampedro
Introducción: Los indicadores actualmente utilizados en el ámbito de Hospitalización a Domicilio (HaD) no reflejan adecuadamente la carga asistencial. Este trabajo pretende ayudar a mejorar la previsión y asignación de los recursos sanitarios de HaD. Métodos: Estudio prospectivo realizado durante mayo 2021 en Osakidetza (Servicio Vasco de Salud). El resultado de interés fue la intensidad, indicador referido a la carga asistencial diaria de cada paciente. Se calculó la intensidad para los equipos de Medicina Enfermería y Enfermería en los días laborables (IMEL e IEL, respectivamente). Se aplicaron modelos mixtos de regresión lineal, comprobando el efecto de 10 características de las/los pacientes y 32 procedimientos. Resultados: De los 1171 episodios registrados, se analizaron 1129 de acortamiento o evitación de ingreso. Se excluyeron 39 por ser de hospital de día o consulta y 3 por falta de información. La edad media de la muestra fue 69.5 años, el 45% mujeres, la mayoría hospitalizaciones de acortamiento. La distancia al domicilio, el tipo de paciente, la modalidad del episodio, el uso de acceso subcutáneo y la situación de últimos días (agonía) resultaron ser las variables más relevantes para IMEL. Las tres primeras variables se mantuvieron también en el modelo de IEL, junto con seis procedimientos relacionados con heridas, bombas de infusión, tratamiento intravenoso, obtención de muestras y transfusión de hematíes.Conclusión: Con el indicador intensidad se puede mejorar la predicción de la carga de tra-bajo y la asignación de los recursos. Se propone como herramienta para optimizar los recursos en HaD
Introduction: The work indicators currently used in the Hospital at Home (HaH) setting do not adequately reflect the professional workload. This study aims to help improve the forecasting and allocation of HaH healthcare resources. Methods: Prospective study carried out during May 2021 in Osakidetza (Basque Health Service). The result of interest was the indicator of “intensity”, referring to the daily professional workcare load of each patient. It was calculated separately for Medical Nursing and Nursing only teams (IMEL and IEL, respectively), during working days. Mixed linear regression models were applied, assessing the effect of 10 patient characteristics and 32 healthcare procedures. Results: Of the 1171 recorded episodes, 1129 were analyzed. Thirty-nine were excluded for being day hospital cases or consultations and 3 due to lack of information. The average age of the sample was 69.5 years, 45% women. The distance from home, the patient type, the episode type, subcutaneous access use, and the situation of the last patient ́s days (agony), turned out to be the most relevant variables in predicting IMEL. The first three variables also turned out as relevant in the IEL model, along with six procedures related to wounds, infusion pumps, intravenous treatment, blood sample collections, and red blood cell transfusion.Conclusion: The “intensity” indicator can improve workload predictions and resources allocation. Therefore, it is proposed as a tool to help optimize the use of healthcare resources in HaH.
