Identificación de errores determinantes del retorno de pacientes dados de alta en urgenciasrepercusión en la calidad asistencial
- Núñez Díaz, S.
- Arturo Alvarez Calero Zuzendaria
- R. Martínez Sanz Zuzendaria
Defentsa unibertsitatea: Universidad de La Laguna
Fecha de defensa: 2004(e)ko abendua-(a)k 20
- Manuel Gómez Fleitas Presidentea
- Fernando Isidro Montón Álvarez Kidea
- Carlos Vaquero Puerta Kidea
- Ramiro Javier de la Llana Ducrós Kidea
Mota: Tesia
Laburpena
La hipótesis planteada en este estudio fue que el retorno de pacientes a urgencias se debe a los errores de diagnóstico, tratamiento, pronóstico, de información y del sistema extrahospitalario. En concordancia con ello, los objetivos de este estudio consistieron en identificar los errores más importantes que motivan el retorno de los pacientes, explorar la asociación entre estos errores y las características de los mismos, para conocer perfiles empíricos de riesgo de retornar a urgencias y, por último, formular estrategias tendentes a la disminución de los errores que provocan dicho retorno. Para la consecución de los objetivos planteados se diseñó un estudio prospectivo de casos y controles. Se consideró caso al paciente que, después de ser dado de alta en el Servicio de Urgencias, retorna antes de las 72 horas por el mismo problema de salud y control al paciente atendido inmediatamente después del caso en su primera visita. El tamaño muestral se calculó teniendo en cuenta diversos parámetros de forma que el número necesarios de sujetos por grupo fue de 250, lo que confirió al estudio una potencia del 95%. El periodo elegido fue del 1 de enero hasta abril de 2002. Las variables causales principales fueron: el error diagnóstico, el error pronóstico, el error de tratamiento, el error de información y el error del sistema extrahospitalario. Las variables secundarias fueron 37 que aportaron datos clínicos, epidemiológicos y demográficos. El análisis de los datos consistió en primer lugar en una prueba de consistencia de los mismos para explorar si se reproducían asociaciones conocidas. Después se procedió a un análisis bivariado para comprobar diferencias para todas las variables entre los casos y controles. Luego se realizó un análisis multivariante con ajuste de modelos de regresión logística binaria y linela múltiple. Por último se estimó la probailidad del retorno y sus intervalos de confianza al 95