Herramienta de predicción de cargas de trabajo en Hospitalización a Domicilio

Abstract

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 trabajo y la asignación de los recursos. Se propone como herramienta para optimizar los recursos en HaD.