Comparación de la severidad y extensión de la enfermedad coronaria multivaso por Syntax Score en una poblaciòn de las Antillas Holandesas vs controles nacionales

En la Enfermedad Coronaria (EC) existen factores genéticos, socioculturales, medioambientales y raciales adicionales a los factores de riesgo cardiovascular mayores que podrían influir en su presentación. Se desconoce el impacto de la raza en la severidad de la enfermedad coronaria en los pacientes extranjeros que son enviados a nuestro Servicio. Objetivos: Comparar la severidad de la EC multivaso en una población de pacientes de las Antillas y Nacionales, pareados por la escala Framingham. Metodología: Realizamos un estudio de corte transversal, comparando pacientes colombianos contra pacientes provenientes de las Antillas holandesas con similares factores de riesgo según escala de Framingham, catalogándolos por grupos de riesgo bajo, intermedio, alto y muy alto. Todos con EC severa multivaso documentada por angiografía coronaria desde enero del 2009 hasta Junio de 2011. Se excluyeron pacientes con antecedentes de intervención percutánea o quirúrgica previa. Resultados: Ingresaron 115 pacientes internacionales y 115 pacientes nacionales. La relación hombres/mujeres 3:1. La proporción de grupos de riesgo fue de bajo riesgo 2.5%, intermedio 15%, alto 19.3%, y muy alto 63.4%. El Syntax Score en pacientes nacionales fue 14.3+/-7.4 y en internacionales 22.2+/-10.5 p: 0.002. Conclusiones: En pacientes provenientes de las Antillas Holandesas, valorados en nuestra institución, se observó una mayor severidad de la enfermedad coronaria comparada con una población nacional con factores de riesgo similares. Estos hallazgos sugieren la influencia de la raza y factores genéticos en la severidad y extensión de la EC

Análisis predictivo de los eventos adversos relacionados con los indicadores de eficiencia hospitalaria de una IPS de Bogotá

En este estudio se realizó un análisis predictivo de la aparición de eventos adversos de los pacientes de una IPS de Bogotá, Mederi Hospital Universitario de Barrios Unidos (HUBU) durante el año 2013; relacionados con los indicadores de eficiencia hospitalaria (Porcentaje de ocupación hospitalaria, número de egresos hospitalarios, promedio de estancia hospitalaria, número de egresos de urgencias, promedio de estancia en urgencias). Los datos fueron exportados a una matriz de análisis de las variables cualitativas; fueron presentadas con frecuencias absolutas y relativas, las variables cuantitativas (edad, tiempos de estancia) fueron presentadas con media, desviaciones estándar. Se agruparon los datos de eventos adversos y de eficiencia hospitalaria en una nueva matriz que permitiera el análisis predictivo la nueva matriz fue exportada al software de modelación estadístico Eviews 6.5; se especificaron modelos predictivos multivariados para la variable número de eventos adversos, respecto de los indicadores de eficiencia hospitalaria y se estimaron las probabilidades de ocurrencia, análisis de correlación y multicolinealidad; los resultados se presentaron en tablas de estimación para cada modelo, se restringieron los eventos adversos prevenibles y no prevenibles información obtenida a través de un sistema de información que registra los factores relacionados con la ocurrencia de eventos adversos en salud, a través del sistema de reporte de eventos en salud, reporte en las historias clínicas, reporte individual, reporte por servicio, análisis de datos y estudios de caso, de la misma forma fueron extraídos los datos de eficiencia hospitalaria para el mismo periodo. El análisis y gestión de eventos adversos pretende establecer estrategias de mejoramiento continuo y análisis de resultados frente a los indicadores de eficiencia que permitan intervención de los factores de riesgo operativo de los servicios del Hospital Universitario de Barrios Unidos (HUBU), relacionados con eventos adversos en la atención de los pacientes en especial se debe enfocar en la gestión de los egresos de pacientes de acuerdo a los resultados obtenidos con el fin de alinearse y fortalecer las políticas de seguridad del paciente para brindar una atención integral con calidad y eficiencia, disminuyendo las quejas en la atención, las glosas, los riesgos jurídicos, de acuerdo al modelo predictivo estudiado.