Prevalencia de pacientes con alta complejidad y/o alta dependencia para la gestión de casos en atención primaria

Resumen

Objetivo

Identificar el porcentaje de personas adultas con alta complejidad y/o alta dependencia en población ≥ 18 años tributaria del modelo de gestión de casos.

Método

Estudio descriptivo, observacional, transversal. Ámbito comunitario. Muestreo aleatorio simple. Tamaño muestral: 551 individuos (tasa de reposición por pérdidas del 40%). Variables dependientes: Alta complejidad ≥ 4 criterios: edad, comorbilidad, polifarmacia, proceso terminal, ingresos hospitalarios, visitas a urgencias, caídas, dependencia funcional, deterioro cognitivo, vivir solo. Alta dependencia (Barthel ≤ 30 y/o Pfeiffer ≥ 8). Análisis: descriptivo, variables y factores asociados. IC 95%. Índice de Kappa para estudiar la correlación entre variables.

Resultados

Participaron 327. x¯ edad = 49 años (DE = 18) y 179 (54,7%) mujeres.

Presentaban alta complejidad 6 personas (1,8%, IC 95%: 0,38-3,29), 4 (67%) mujeres, 5; (83%) > 75 años, y 1 < 65 años. x¯ edad = 79,5 (DE = 12,6).

Presentaban alta dependencia 5 mujeres (1,5%, IC 95%: 0,49-3,53), 4 mujeres (80%) > 75 años y 1 < 65 años. x¯ edad = 82 años (DE 14,8).

Presentaban alta complejidad y/o alta dependencia 7 personas (2,14%, IC 95%: 0,86-4,3), 5 mujeres (71,4%); 6 > 75 años y 1 < 65 años. x¯ edad = 81,3 años (DE = 12,4). Prevalencia en > 65 años (8,3%) y en < 65 (0,6%) (p = 0,001). El índice de correlación de Kappa entre las variables de alta complejidad y alta dependencia fue del 0,723.

Discusión

El porcentaje de pacientes que presentan alta complejidad y/o alta dependencia sobre población general es relevante, aunque inferior al esperado. En la planificación de futuros programas de gestión de casos habrá que considerar, además de las personas con alta complejidad, las personas con alta dependencia y las menores de 65 años.

Abstract

Objective

To identify the percentage of the population over 18 years with high complexity or high dependency using the case management model.

Method

Observational, cross-sectional, descriptive study. Community level. Simple random sampling. Sample size calculation: 551 individuals were needed, with a rate of replacement for losing participation of 40%. Variables: High complexity ≥ 4 of following criteria: age, comorbidity, high drug consumption, terminal disease, hospital admissions, visits to Emergency Departments, falls, functional dependency, mental deterioration, to live alone or with family with capacity for limited support; High dependency (Barthel ≤ 30 and/or Pfeiffer ≥ 8; social-demographic variables; health services use; chronic diseases; specific treatments and caregiver data. Analysis: Descriptive for all variables and associated factors (95% CI). Correlation between variables was studied using the Kappa index.

Results

A total of 327 patients were studied, with a mean age of 49 years (SD = 18), of whom 179 (54.7%) were women.

Six individuals had high complexity (1.8%, 95% CI: 0.38%-3.29%), 4 women (67%), 5>75 years old (83%) and 1<65 years old, mean age = 79.5 years (SD = 12.6).

Five women presented high dependency (1.5%, 95% CI: 0.49-3.53), 4>75 years old (80%) and 1<65 years old, mean age = 82 years (SD = 14.8).

Seven individuals in total presented high complexity and/or high dependency criteria (2.14%, 95% CI: 0.86-4.3), 5 women (71.4%); 6>75 years old and 1<65 years old, mean age = 81.3 years (SD = 12.4). Prevalence > 65 years (8.3%) and < 65 (0.6%) (P = .001). Correlation Kappa Index between high complexity and high dependency variables was 0.723.

Discussion

The percentage of patients who had high complexity or high dependency compared to the general population is significant, although lower than expected. In the planning of future programs for case management those persons who have high dependency and aged less than 65 years should also be taken into account along with those who have high complexity.