Alocação de recursos escassos em tempo real para reduzir as reinternações por insuficiência cardíaca: um estudo prospectivo controlado
Objetivo: Testar uma abordagem multidisciplinar para reduzir as reinternações por insuficiência cardíaca (IC) que adapta a intensidade das intervenções nas transições do cuidado segundo o risco do paciente, utilizando um conjunto de programas baseados em prontuários eletrônicos (PEs).
Métodos: Estudo prospectivo controlado do tipo pré/pós-intervenção em pacientes adultos internados por IC ou por duas doenças usadas como controle (infarto agudo do miocárdio [IAM] e pneumonia [PNE]). O estudo foi realizado entre 1 de dezembro de 2008 e 1 de dezembro de 2010 num grande hospital universitário urbano. Um programa baseado em PEs estratificou diariamente todos os pacientes internados por IC segundo seu risco de reinternação em 30 dias, utilizando um modelo preditivo eletrônico publicado anteriormente. Os pacientes sob maior risco receberam um conjunto intensivo de intervenções baseadas em evidência destinado a reduzir as reinternações, utilizando os recursos existentes. A principal medida de resultado foi a reinternação por qualquer causa e em qualquer hospital até 30 dias após a alta.
Resultados: Ocorreram 834 internações por IC no período pré-intervenção e 913 no período pós-intervenção. A taxa não ajustada de reinternação caiu de 26,2% no período pré-intervenção para 21,2% no período pós-intervenção (p=0,01), um decréscimo que persistiu nas análises ajustadas (OR ajustado [ORA]=0,73; IC 95%, 0,58 a 0,93, p=0,01). Por outro lado, não houve mudanças significativas nas taxas ajustadas e não ajustadas de reinternação por PNE e IAM no mesmo período. Ocorreram 45 reinternações a menos dentre 913 pacientes internados, e 228 receberam a intervenção,[p1] resultando num número necessário para tratar (NNT) igual a 20.
Conclusões: Uma estratégia baseada em PEs que direcionou os escassos recursos disponíveis para as transições de cuidado aos pacientes com IC de alto risco reduziu significativamente a probabilidade de reinternação ajustada pelo risco.
Palavras-Chave: Apoio à decisão clínica, pesquisa em serviços de saúde, melhoria da qualidade no cuidado de saúde, tecnologia da informação
Objective: To test a multidisciplinary approach to reduce heart failure (HF) readmissions that tailors the intensity of care transition intervention to the risk of the patient using a suite of electronic medical record (EMR)-enabled programmes.
Methods: A prospective controlled before and after study of adult inpatients admitted with HF and two concurrent control conditions (acute myocardial infarction (AMI) and pneumonia (PNA)) was performed between 1 December 2008 and 1 December 2010 at a large urban public teaching hospital. An EMR-based software platform stratified all patients admitted with HF on a daily basis by their 30-day readmission risk using a published electronic predictive model. Patients at highest risk received an intensive set of evidence-based interventions designed to reduce readmission using existing resources. The main outcome measure was readmission for any cause and to any hospital within 30?days of discharge.
Results: There were 834 HF admissions in the pre-intervention period and 913 in the post-intervention period. The unadjusted readmission rate declined from 26.2% in the pre-intervention period to 21.2% in the post-intervention period (p=0.01), a decline that persisted in adjusted analyses (adjusted OR (AOR)=0.73; 95% CI 0.58 to 0.93, p=0.01). In contrast, there was no significant change in the unadjusted and adjusted readmission rates for PNA and AMI over the same period. There were 45 fewer readmissions with 913 patients enrolled and 228 patients receiving intervention, resulting in a number needed to treat (NNT) ratio of 20.
Conclusions: An EMR-enabled strategy that targeted scarce care transition resources to high-risk HF patients significantly reduced the risk-adjusted odds of readmission.
Keywords: Decision support, clinical, Health services research, Healthcare quality improvement, Information technology
