Aunque la efectividad asistencial en las unidades de cuidados intensivos (UCI) es evaluada habitualmente utilizando la mortalidad hospitalaria ajustada a la gravedad clínica1–4, debería ser también expresada en términos de eficiencia, lo que resulta mucho más difícil de analizar. Algunos autores han intentado analizar simultáneamente costes en la UCI5,6, pero no existe un consenso general sobre la metodología óptima para la evaluación de la calidad asistencial en las UCI7–11.

Por este motivo nuestro principal objetivo era desarrollar una estrategia y sistemática de valoración de eficiencia asistencial en las UCI.

Utilizamos el tiempo de estancia en días como expresión del equivalente interhospitalario de eficiencia asistencial en las UCI. La importancia de la estancia como parámetro de estimación de eficiencia en las UCI es comprensible dada la directa vinculación de la estancia con el índice de complicaciones (infecciones de catéter, neumonía asociada a ventilación, yatrogenia en UCI, etc). Por lo tanto, intentamos desarrollar un modelo de cálculo de estancia esperada o calculada (EC) y definimos el cociente de estancia estandarizado (EE) como la razón o cociente entre la estancia observada (EO) y la EC. En la actualidad, la mayoría de modelos de predicción de estancia en UCI se basan en la dicotomización de la misma12, aunque dicha dicotomización no permite cuantificar cual puede ser la estancia esperada y compararla con la observada. Otra consideración a realizar era la posible relación de la estancia con la gravedad o con la mortalidad, existiendo 2 posibles escenarios: los pacientes más graves fallecen más temprano, con estancias más cortas, pero si no lo hacen, y sobre viven tienen estancias más prolongadas, o simplemente, los pacientes más graves están más tiempo y por tanto los índices de mortalidad (o algunos de ellos) tienen una relación directa con la estancia. Dado que los índices de mortalidad utilizados hasta el momento no reflejan la estancia esperada (el mayor coeficiente de correlación publicado entre gravedad-mortalidad y estancia es el aportado por el APACHE III13, de 0,235), nuestro propósito era desarrollar un nuevo índice más específico de predicción de estancia intra-UCI a partir de una cohorte multicéntrica y validar tanto las ratios estandarizadas de mortalidad y de estancia en una de las UCI participantes (n.° 15). Esta validación, es efectuada en nuevas cohortes en 4 intervalos de tiempo separados en la UCI n° 15 (1992, 1995, 1999-2001, 2007-2009). Los resultados de validación obtenidos en estas cohortes recogidas a estos intervalos se intentarán vincular a los cambios organizativos producidos durante estos periodos en nuestra unidad y en el hospital correspondiente a la UCI n.° 15.

La tabla 1 muestra las características generales de cada UCI que participó en la cohorte A del estudio. De los 1.956 pacientes evaluados, 1.864 fueron incluidos en el análisis de dicha cohorte A. 92 pacientes fueron excluidos del análisis debido a la existencia de datos incompletos («missings»). Los motivos de ingreso principales de los pacientes de la cohorte A se muestran en la tabla 2. La causa más frecuente de ingreso en UCI fue la enfermedad coronaria aguda, seguido de neumonía, complicaciones cardiovasculares tras cirugía y craneotomía por neoplasia. De los 1.864 pacientes incluidos en el análisis final de la cohorte A, 1.164 fueron de causa médica, 449 eran de causa quirúrgica urgente y 251 eran de cirugía programada. 266 pacientes tenían una infección confirmada tras el ingreso en la UCI. 792 pacientes precisaron intubación endotraqueal y ventilación mecánica al ingreso, de los que solo 748 permanecían en ventilación mecánica a las 24h del ingreso. Cuatrocientos ochenta y seis pacientes precisaron administración contínua de fármacos vasoactivos debido a inestabilidad hemodinámica. Los valores medios de APACHE II y SAPS de la cohorte A fueron 13,65 y 10,42 respectivamente. La probabilidad calculada de muerte intrahospitalaria basada en el MPM al ingreso fue de 15,3% y a las 24h de 14,7%. En la cohorte A, se registraron 379 fallecimientos (20,3%). De los 5 scores pronósticos incluidos en el análisis, solo el índice de disfunción multiorgánica mostró una correlación significativa con la estancia. Este índice tenía un rango de 0 a 6 y fue introducido como variable contínua en el modelo de correlación múltiple ilustrado en la tabla 3. El modelo final incluía la disfunción multiorgánica, la necesidad de reanimación cardiopulmonar, la presencia de neoplasia el ingreso, la presencia de infección probable al ingreso, el tiempo de protrombina prolongado, la existencia de una arritmia cardíaca, el antecedente de diabetes mellitus insulino-dependiente, la presencia de un síndrome de inmunodeficiencia adquirida (SIDA) y 12 diagnósticos principales posibles como causa de ingreso. Este modelo mostró una correlación significativa con la estancia real (r2=0,61; es decir que en aproximadamente un 61% de los pacientes la estancia calculada y la estancia observada coincidieron). La estancia estandarizada y la mortalidad estandarizada de la UCI número 15 en la cohorte A (la misma UCI objeto de estudio en las cohortes B, C y D) fueron de 1,9 y 1,7, respectivamente. En la tabla 4 se presentan los resultados de razones de mortalidad estandarizada y de tiempo de estancia observado de las 17 UCI (cohorte A) clasificados por grupos patológicos principales. El índice que explicaba mejor la mortalidad fue el MPM II24 (Mortality Prediction Model II a las 24h).

Los motivos de ingreso de la cohorte B se muestran en la tabla 5. En esta tabla se incluyeron 453 pacientes para la validación y adaptación de los modelos desarrollados en la cohorte A. La edad media de los pacientes de la cohorte A fue 57±17 años (rango 18-90 años). La estancia media de la muestra fue de 4,4±7,2 días (rango 0,5-45 d.). 95 pacientes fueron ingresados tras una resucitación cardiopulmonar (RCP) aunque solo 40 de ellos tenían una parada cardiorrespiratoria como causa de ingreso.

La estancia media observada de la cohorte B fue 7,5 días, mientras que su mortalidad media fue de 22,5%. El índice de mortalidad que permitía predecir con mayor precisión la mortalidad observada en las cohortes B, C y D fue el MPM II24 y fue este el que finalmente se utilizó para la valoración de mortalidad estandarizada en estas cohortes. Los cocientes de estancia observada estandarizada y mortalidad estandarizada en la cohorte B fueron de 1,8 y 1,2, respectivamente. La única diferencia clínica entre 1992 y 1995 (cohortes A y B) en relación a la UCI n.° 15 fue que se produjo una ampliación de la UCI de 12 a 20 camas, sin que el «case mix» sufriera ninguna variación significativa. En las tablas 6 y 7 se muestran, respectivamente los motivos principales de ingreso de las cohortes C y D. Se observan cambios en los porcentajes de contingentes correspondientes a las incorporaciones progresivas de especialidades, áreas y unidades en estos períodos, tal como se ha comentado.

Una posible forma de evaluar la calidad asistencial, y fue la que se utilizó en nuestro trabajo, era la valoración cruzada de los cocientes de mortalidad y estancia estandarizados de las 17 UCI participantes en la cohorte A y que se ilustra en la figura 1. En esta figura se observa que las UCI de mayor tamaño (3, 4, 9, 15 y 16; correspondientes a los hospitales de Bellvitge, Vall d’Hebro, GTiP de Badalona y de la Santa Creu i Sant Pau), pertenecientes a hospitales universitarios presentan cocientes estandarizados de mortalidad y estancia claramente superiores.

Figura 1.

Representación de valores cruzados de mortalidad estandarizada (mortalidad observada/esperada) y estancia estandarizada para cada una de las 17 UCI participantes en la cohorte A. La UCI n.° 15 será objeto de estudio en las cohortes B, C y D.

(0.05MB).

En la tabla 8 se ilustran los resultados de estancias y mortalidad esperadas (calculadas) y observadas correspondientes a la UCI n.° 15 en las cohortes A, B, C, y D (en las que dicha UCI contribuyó con 75, 453, 2.567 y 711 pacientes, respectivamente) y que sirvieron para calcular las razones (cocientes) estandarizadas de estancia y mortalidad. Se aprecia que una vez adaptado el modelo, el cálculo de estancia esperada ajustaba mejor a la observada, fruto de la mayor complejidad del case mix en los centros como el correspondiente a la UCI n.° 15.

En las cohortes B, C y D se calcularon de nuevo estos cocientes estandarizados de mortalidad y estancia para la UCI n.° 15, y fueron, respectivamente: 1,8 y 1,2 (Cohorte B), 0,97 y 1,07 (Cohorte C), y 0,63 y 1,07 (Cohorte D). La valoración cruzada de las mismas se ilustra en la figura 2.

Figura 2.

Representación de valores cruzados de mortalidad estandarizada (mortalidad observada/esperada) y estancia estandarizada para la UCI n.° 15 en las cohortes A (1992), B (1995), C (1999-2001) y D (2007-2008), coincidiendo con cambios estructurales y organizativos realizados en el servicio durante estos períodos.

(0.04MB).

En este estudio sobre factores predictivos de estancia en UCI y mortalidad, se seleccionaron 17 UCI diferentes con diversos tipos de organización y patologías (médicas, quirúrgicas, coronarias, respiratorias o combinadas) y diferentes patrones de financiación (públicas y privadas). Los tiempos de estancia variaron ampliamente entre las diferentes UCI participantes, en donde se observa en general que las UCI de mayor tamaño, pertenecientes a hospitales universitarios son significativamente superiores (mortalidad y estancia observadas superiores a las calculadas) a los de UCI más reducidas, pertenecientes a centros privados, hospitales comarcales, o UCI que en general ingresan pacientes de menor estancia con una alta proporción de pacientes coronarios (UCI mixtas UCI/Coronarias). Sin embargo, ello debería ser corregido por el propio modelo al haber sido adaptado por patologías y nuestros resultados muestran que el modelo general para el cálculo de la estancia es fiable y reproducible en centros específicos. Por lo tanto, la estancia y mortalidad estandarizadas pueden constituir un instrumento útil en la auditoria de la calidad asistencial y evaluar posibles cambios estructurales, organizativos y funcionales introducidos a lo largo del tiempo en cada UCI19.

Una forma de aproximación al problema global del análisis de efectividad-eficiencia sería el producto de la estancia media (en días), el número de ingresos anuales en una determinada UCI y el coste de cada cama y día20,21. Por este motivo, consideramos que el desarrollo de un instrumento que calcule la estancia esperada, basado en factores que reflejen de forma principal la gravedad de la enfermedad y el diagnóstico principal, nos permite un acceso más preciso a la eficiencia de la asistencia en medicina intensiva. Este modelo puede constituir también un instrumento útil para la identificación de grupos de pacientes en riesgo de largos períodos de estancia en UCI, con el consiguiente mayor riesgo de complicaciones, en particular infecciosas, y en especial las producidas por microorganismos resistentes.

En el caso de la UCI n.° 15 se comprueba que a lo largo de los periodos analizados se han producido correcciones significativas de las ratios estandarizadas de mortalidad y estancia, de modo que existe una mejoría asistencial progresiva, entre otras razones (organizativas, de disponibilidad de camas, de incorporación de residentes, etc.) a nuestro juicio especialmente desde la absorción del SEM primario por parte del servicio de urgencias del hospital y posteriormente por la propia UCI, con lo que la asistencia actualmente en los casos atendidos por este servicio de emergencias extrahospitalarias es realizado por los propios médicos del servicio de medicina intensiva. Ello redunda sin duda en una mejoría de resultados en la propia UCI.

Hay que resaltar que una organización subóptima de la UCI podría conllevar a períodos de estancia más prolongados producidos por un retraso de alta del paciente, debido a falta de camas de hospitalización convencional, o mayor incidencia de pacientes pertenecientes a subgrupos diagnósticos que no hayan sido representados adecuadamente en nuestras muestras (como p. ej. hemorragia intracraneal, traumatismo craneoencefálico, etc.). Las unidades que se ocupan especialmente de este tipo de pacientes podrían tener estancias más prolongadas y tasas de mortalidad superiores. A la inversa, si determinados subgrupos diagnósticos como los pacientes coronarios o postoperados estables constituyen la principal fuente de ingresos en UCI, ello explicaría resultados más favorables.

En comparación con el sistema APACHE, que no permite explicar las estancias en mucho más de un 50%, el modelo que presentamos permite predecir más del 60% de las mismas, lo que consigue sin incrementar excesivamente la información a recoger al ingreso del enfermo22.

Finalmente, una limitación del modelo presentado en este trabajo es probablemente que se ha desarrollado en un entorno particular como es Cataluña, o incluso en determinadas UCI extranjeras en las que predominen diagnósticos equiparables o que funcionan de forma similar. Los criterios de ingreso sin duda pueden definir patrones particulares de mortalidad y estancia como se ha demostrado recientemente en el estudio ELDICUS23, aunque en nuestro país existe cierta homogeneidad que probablemente corrige estas desviaciones. Es posible que cada UCI debiera desarrollar su propio modelo para el cálculo de la mortalidad y estancia esperadas. La aplicación potencial de este modelo es para facilitar el análisis de efectividad-eficiencia-efectividad en el futuro.

Aunque la metodología debe perfeccionarse, debiendo incluir un mayor número de pacientes, para desarrollar modelos más precisos, el que presentamos podría ser utilizado en cada UCI como punto de partida a fin de calcular las estancias esperadas, y, en una evaluación anual ayudar a los gerentes para disponer de mayor información y realizar las correcciones pertinentes.

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.