articolo scientifico
Epidemiol Prev 2016; 40 (5): 355-359
DOI: https://doi.org/10.19191/EP16.5.P355.110

Analisi dei fattori associati ai ricoveri ripetuti

Analysis of factors predicting early unplanned readmissions

  • Gabriella Di Domenico1

  • Ivan Tersigni1

  • Bruno Federico2

  • Cinzia Leuter3

  1. Direzione sistema informativo aziendale, ASL Frosinone
  2. Dipartimento di scienze umane, sociali e della salute, Università di Cassino e del Lazio Meridionale, Cassino (FR)
  3. Dipartimento di medicina clinica, sanità pubblica, scienze della vita e dell’ambiente (MESVA), Università degli Studi dell’Aquila
Cinzia Leuter -

Cosa si sapeva già

  • La dimissione dei pazienti dalla struttura ospedaliera rappresenta una fase complessa del processo di assistenza che si può risolvere in un nuovo ricovero in tempi brevi.
  • Le riammissioni dopo 30 giorni vengono proposte come un indicatore di qualità dell’assistenza perché possibili conseguenze di cattiva gestione della degenza e messe in relazione con l’aumento dei costi per l’assistenza ospedaliera.

Cosa si aggiunge di nuovo

  • I risultati dello studio mettono in evidenza fattori che aumentano la probabilità di una riospedalizzazione precoce: il vivere da solo, la condizione di pensionato o casalinga e una degenza più lunga.
  • Alcune diagnosi aumentano il rischio di riospedalizzazione: malattie dell’apparato respiratorio, del sistema nervoso e dell’apparato urinario.
  • L’utilizzo di variabili predittive può rappresentare la base metodologica per interventi preventivi individualizzati che accompagnino il paziente a rischio nella fase di transizione dall’ospedale all’esterno della struttura, privilegiando strategie di intervento di documentata efficacia ed efficienza.

Riassunto:

OBIETTIVI: determinare i fattori associati ai ricoveri ripetuti per identificare i pazienti a rischio di riospedalizzazione entro i 30 giorni dalla dimissione.
DISEGNO: analisi retrospettiva delle dimissioni nell’anno 2013 attraverso le schede di dimissione ospedaliera (SDO).
SETTING E PARTECIPANTI: 3.900 pazienti ricoverati presso il presidio ospedaliero “Fabrizio Spaziani” di Frosinone.
PRINCIPALI MISURE DI OUTCOME: analisi bivariata per l’analisi dell’associazione tra variabili. La regressione logistica è stata utilizzata per identificare i fattori di rischio associati al ricovero ripetuto.
RISULTATI: tra i 3.900 pazienti considerati, il 12,8% ha avuto una riammissione non programmata entro un mese dalla dimissione precedente per le stesse categorie diagnostiche principali (MCD). Sono state rilevate differenze statisticamente significative tra i pazienti con e senza ricovero ripetuto per età, durata della degenza, titolo di studio, condizione occupazionale e diagnosi. I fattori che aumentano la probabilità di una riospedalizzazione sono il vivere da solo, la condizione di pensionato o casalinga, una degenza più lunga e alcune diagnosi, fra cui malattie dell’apparato respiratorio, del sistema nervoso e dell’apparato urinario.
CONCLUSIONE: alcune caratteristiche sociodemografiche e la diagnosi dei pazienti ospedalizzati sono associate al rischio di riospedalizzazione entro 30 giorni dalla dimissione. I dati disponibili nell’archivio delle SDO possono essere utilizzati per un’identificazione dei pazienti a rischio sui quali definire specifici piani di dimissione.

Parole chiave: ricoveri ripetuti, fattori di rischio, piano di dimissione

Abstract:

OBJECTIVES: to determine factors associated with preventable readmissions for identification of patients at risk of rehospitalization within 30 days of discharge.
DESIGN: retrospective analysis using administrative data related to Frosinone (Lazio Region, Central Italy) hospital discharges records (SDO) during 2013.
SETTING AND PARTICIPANTS: 3,900 people recovered in Hospital “F. Spaziani” in Frosinone.
MAIN OUTCOME MEASURES: a multivariate analysis was performed using a logistic multivariable regression model to identify risk factors associated with early unplanned readmissions.
RESULTS: 3,900 patients were included in the analysis, 12.8% of whom had a readmission within one month after a previous discharge for the same major diagnostic category (MDC). Significant difference were found among patients readmitted and patients not readmitted according to age, length of stay, education, occupation, and diagnosis. Living alone, being a housewife or retiree, and a longer stay in hospital have been found to be positively associated with the likelihood of readmission. Patients with neurological, respiratory, and kidney disease show a significant increase in the likelihood of readmission.
CONCLUSION: several demographic characteristics and diagnosis in hospitalised patients are associated with the risk of rehospitalisation within 30 days of discharge. Data available in the archive of the SDO can be used for identification of patients at risk on which specific plans discharge should be defined.

Keywords: readmissions, risk factors, discharge planning


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