El tema es conocido. Un evento agudo es inesperado y representa algo nuevo que el paciente tiene que conocer, procesar y aceptar. Infartarse, tener un ataque de asma, contraer una enfermedad infecciosa… son patologías imprevistas, y después de los 2 a 3 días de hospitalizado, son muchas las dudas con las que se le da el alta al paciente. El desenlace, es que muchos pacientes se re-hospitalizan porque no siguieron las pautas de tratamiento o porque no pudieron identificar los síntomas de alarma.
El problema es conocido, pero la solución no lo era, hasta ahora. No es posible seguir al 100% de los pacientes a los que se le da el alta médica, y además, una gran mayoría no lo requiere. Entonces, cómo diferenciar quién se beneficiaría de quién no.
Enfermeras de la Universidad de Pennsilvania, tuvieron una idea. Estudiar qué variables son las que pueden predecir qué paciente requiere y se beneficiaría de un seguimiento post-alta y quiénes no.
¿Cómo funciona?
El algoritmo analiza las siguientes variables
- Riesgo de caída
- Score de Braden (úlceras por presión)
- Número de enfermedades co-existentes
- Auto-evaluación de cómo se siente el paciente (excelente, bien, más o menos, no contesta)
- Depresión
- Hospitalizaciones anteriores
- Diagnóstico principal
- ¿Se irá de alta con opioides?
Y predice si necesita, o no, seguimiento post-alta, y envía un mail al equipo de alta, para que, antes de darla, se tenga presente qué tipo de alta requiere y programe el seguimiento.
https://www.jamda.com/article/S1525-8610(18)30490-0/fulltext