Un análisis de los reingresos hospitalarios para la neumonía adquirida en la comunidad (CAP) en Francia encontró que pocos reingresos eran evitables, lo que respalda las críticas de que la medida podría conducir a sanciones injustas en los esquemas de pago por rendimiento.
Pocos readmisiones son evitables después de la hospitalización por neumonía adquirida en la comunidad, según un nuevo estudio en Francia, lo que sugiere que este indicador puede no ser una medida adecuada para los programas de pago por desempeño hospitalario.
El estudio de cohorte observacional retrospectivo publicado en JAMA Network Open incluyó 1150 pacientes con neumonía adquirida en la comunidad que fueron hospitalizadas en el Hospital de la Universidad de Grenoble y el Hospital General de Annecy en Francia en 2014.
Bastien Boussat, MD, del Departamento de Epidemiología del Hospital Universitario Grenoble en Grenoble, Francia, dijo a Contagion: "Solo un pequeño porcentaje de reingresos después de la hospitalización por neumonía se puede prevenir (menos de uno en 10 lecturas)".
El estudio incluyó 651 (56.6%) hombres con una mediana de edad de 77.8 años, 98 pacientes (8.5%) murieron en el hospital, 184 pacientes fueron readmitidos dentro de los 30 días y 108 (9.4%) fueron readmitidos inesperadamente.
Los datos recopilados incluyeron comorbilidades, clase de riesgo de índice de gravedad de neumonía, examen físico y hallazgos de laboratorio, resultados de rayos X o tomografía computarizada y hallazgos microbiológicos, así como tratamiento y complicaciones.
El estudio incluyó una revisión de los registros clínicos de expertos médicos que evaluaron la naturaleza no planificada, la naturaleza evitable y las razones de los reingresos. El caso de cada caso fue revisado por 4 especialistas de un panel de 9 médicos certificados por la junta, incluidos 3 especialistas de enfermedades infecciosas, 3 pulmonólogos y 3 epidemiólogos clínicos. considerado evitable.
Quince de los 108 reingresos no planificados tuvieron un puntaje de probabilidad posterior superior al 50% (13.9% de 108 reingresos no planificados; IC del 95%, 8.0% -21.9%). Los pacientes que evitaban el reingreso durante 4 días tuvieron un tiempo significativamente más corto entre el alta y el lectura en comparación con 12 días (P = .02).
Boussat dijo que estaba sorprendido por la dificultad que los expertos tenían al acordar si los reingresos eran prevenibles y la baja tasa de reingresos prevenibles.
De los 108 reingresos no planificados, solo 51 (47.2%) estaban en pleno acuerdo entre los cuatro revisores independientes, incluido un paciente clasificado como evitable.
"El uso de reingresos de 30 días después de una hospitalización de CAP para determinar los pagos acelerados y los informes públicos puede penalizar injustamente los hospitales", dijo Boussat, enfatizando que "cuando los criterios de juicio involucran subjetividad del revisor, revisión independiente múltiple. Estas revisiones independientes múltiples pueden analizarse fácilmente utilizando modelos de análisis de categoría latente".
Los Centros de Servicios de Medicaid y Medicare lanzaron un programa de pago por desempeño en 2008, vinculando el reembolso de Medicare con métricas de calidad del hospital. Se incluyeron los reingresos de las pneumonia dentro de los 30 días en el Programa de Reducción del Readmisión del Hospital (HRRP) en 2012, según el concepto de que los reingresos son generalmente evitables. Los esquemas, dicen los autores, señalando que han sido criticados por no tener en cuenta adecuadamente las complejidades médicas y la inevitabilidad de algunos reingresos.
"Los formuladores de políticas pueden construir sistemas nacionales de informes sobre el enfoque general utilizado en este estudio, revisión de expertos basada en el consenso de reingresos", dijo Boussat. "El despliegue de los registros de salud digitales a nivel hospitalario y el desarrollo de algoritmos de inteligencia artificial de los algoritmos de inteligencia aplicados a los registros médicos electrónicos pueden abrir en el futuro cercano la forma de los modelos predictivos automatizados de modelos que representan mejor las lecturas de la medicina simple que los datos de medicina simple, los datos administrativos administrativos".
Tiempo de publicación: abril-21-2022