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Vol. 52. Núm. 5.
Páginas 253-256 (Septiembre - Octubre 2017)
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Vol. 52. Núm. 5.
Páginas 253-256 (Septiembre - Octubre 2017)
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DOI: 10.1016/j.regg.2017.03.006
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Factores predictores de pérdida funcional al alta en ancianos hospitalizados por enfermedad aguda
Predictive factors of functional decline at hospital discharge in elderly patients hospitalised due to acute illness
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Patricia Ysabel Condorhuamán-Alvaradoa,
Autor para correspondencia
patricia.condorhuaman@salud.madrid.org

Autora para correspondencia.
, Rocío Menéndez-Colinoa,b, Coro Mauleón-Ladreroa, Jesús Díez-Sebastiánc, Teresa Alarcóna,b,d, Juan Ignacio González-Montalvoa,b,d
a Servicio de Geriatría, Hospital Universitario La Paz, Madrid, España
b Instituto de Investigación del Hospital Universitario La Paz (IdiPAZ), Madrid, España
c Unidad de Investigación, Hospital Universitario La Paz, Madrid, España
d Departamento de Medicina, Universidad Autónoma de Madrid, Madrid, España
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Tabla 1. Factores asociados con la pérdida funcional al ingreso y al alta en una muestra de 2.557 ancianos ingresados con enfermedad aguda
Tabla 2. Variables asociadas de forma independiente a la pérdida funcional al ingreso y al alta hospitalaria en el análisis multivariante en una muestra de 2.557 ancianos ingresados con enfermedad aguda
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Resumen
Objetivo

Comparar las características basales y las encontradas durante la hospitalización como predictores de pérdida funcional al alta (PFa) en ancianos hospitalizados por enfermedad aguda.

Material y métodos

Se revisaron los registros informatizados de los pacientes ingresados en una Unidad de Agudos de Geriatría de un hospital terciario durante 10 años. Se incluyeron variables demográficas, clínicas, funcionales y asistenciales. Se definió la PFa mediante la diferencia entre el índice de Barthel basal (IBp) y al alta (IBa). Se calculó el porcentaje de PFa (%PFa=(IBpIBa/IBp)x100). Las variables asociadas a mayor %PFa en el análisis bivariante se incluyeron en modelos multivariantes de regresión logística. La capacidad predictiva de cada modelo se evaluó mediante el área bajo la curva ROC.

Resultados

Los factores asociados a mayor %PFa fueron la edad avanzada, el sexo femenino, provenir de residencia, un mayor deterioro cognitivo previo y al ingreso, una mejor situación funcional previa, una peor situación funcional al ingreso, un mayor número de diagnósticos y una estancia prolongada. El área bajo la curva para los modelos predictivos de %PFa fue 0,638 (IC 95%: 0,615-0,662) en el basado en la situación previa; 0,756 (IC 95%: 0,736-0,776) en el basado en la situación durante el ingreso; y 0,952 (IC 95%: 0,944-0,959) en el basado en una combinación de ambas.

Conclusiones

La valoración global de las características del paciente tanto basales como durante el ingreso tiene mayor valor en la predicción de PFa que el análisis de los factores por separado en ancianos hospitalizados por enfermedad aguda.

Palabras clave:
Pérdida funcional
Anciano
Hospitalización
Valoración geriátrica
Abstract
Objective

To compare baseline characteristics and those found during hospitalisation as predictors of functional decline at discharge (FDd) in elderly patients hospitalised due to acute illness.

Material and method

A review was made of the computerized records of patients admitted to a Geriatric Acute Unit of a tertiary hospital over a 10 year period. A record was made of demographic, clinical, functional and health-care variables. Functional decline at discharge (FDd) was defined by the difference between the previous Barthel Index (pBI) and the discharge Barthel Index (dBI). The percentage of FDd (%FDd=(pBIdBI/pBI)×100) was calculated. The variables associated with greater %FDd in the bivariate analysis were included in multivariate logistic regression models. The predictive capacity of each model was assessed using the area under the ROC curve.

Results

The factors associated with greater %FDd were advanced age, female gender, to live in a nursing home, cognitive impairment, better baseline functional status and worse functional status at admission, number of diagnoses, and prolonged stay. The area under the ROC curve for the predictive models of %FDd was 0.638 (95% CI: 0.615-0.662) based on the previous situation, 0.756 (95% CI: 0.736-0.776) based on the situation during admission, and 0.952 (95% CI: 0.944-0.959) based on a combination of these factors.

Conclusions

The overall assessment of patient characteristics, both during admission and baseline, may have greater value in prediction of FDd than analysis of factors separately in elderly patients hospitalised due to acute illness.

Keywords:
Functional decline
Elderly
Hospitalisation
Geriatric assessment
Texto completo
Introducción

La pérdida funcional (PF), entendida como la pérdida de autonomía en al menos una actividad básica de la vida diaria1,2, es una de las principales complicaciones de la enfermedad aguda y la hospitalización en el anciano1,3–8. Su frecuencia es variable, entre el 35% y el 88%2–5,7–11 de los pacientes ancianos presenta PF en el momento del alta hospitalaria.

Se trata de un proceso multifactorial en el que influyen, incluso más que la enfermedad principal, otros factores relacionados con la menor reserva funcional y con la propia hospitalización1–6,10. La PF se produce incluso a pesar del adecuado manejo geriátrico y el correcto tratamiento de la enfermedad aguda que condiciona el ingreso1,5,10,11.

El interés de poder detectar a los pacientes que van a desarrollar una mayor PF es grande, porque sus consecuencias son muy importantes e incluyen un aumento de la dependencia y de la mortalidad a corto y largo plazo, mayor tasa de institucionalización y mayor consumo de recursos sanitarios1,5,6,9,11,12. Parece ser que la PF en el momento del alta (PFa) puede tener un mayor valor predictivo, al menos de mortalidad posterior, que la PF en el momento del ingreso (PFi)13. La mayoría de los trabajos intentan predecir la PFa en función de la situación basal de los pacientes, pero ha sido poco demostrado si la situación durante el ingreso puede aportar una mayor capacidad de predicción.

Existen estudios de gran calidad publicados sobre la PFa en ancianos hospitalizados en servicios de geriatría españoles pero la mayoría no analizan la influencia de la situación en el ingreso o aportan series de pacientes poco numerosas5,8,9,11. El objetivo de este estudio fue conocer mejor los factores asociados a la PFa incluyendo como posibles predictores la situación basal y durante la hospitalización en una serie amplia de ancianos ingresados en una unidad geriátrica de agudos.

Material y métodos

Se llevó a cabo un estudio retrospectivo en una cohorte de pacientes. Se revisaron los registros informatizados de todos los ancianos que ingresaron de forma consecutiva en la Unidad de Agudos del Servicio de Geriatría de un hospital universitario terciario desde el 1 de marzo del 2006 al 31 de marzo del 2016. Las variables que se recogieron fueron:

  • 1)

    Clínicas/demográficas: la edad y el sexo de los pacientes, la procedencia (domicilio o residencia de ancianos), la comorbilidad (el número de diagnósticos al alta), el diagnóstico principal, la estancia hospitalaria, la derivación al alta de los pacientes (retorno al domicilio previo, ingreso en una residencia, Unidad de Recuperación Funcional de Geriatría, Unidad de Larga estancia, otros servicios) y la mortalidad.

  • 2)

    Valoración Funcional: se utilizó la versión española del índice de Barthel (IB) previo al ingreso (IBp), en el momento del ingreso (IBi) y al alta (IBa). Se calculó la presencia de PFi mediante la diferencia entre el IBp y el IBi, y la PFa mediante la diferencia entre el IBp y el IBa. Asimismo, se calculó el porcentaje de PF tanto al ingreso (%PFi=(IBpIBi/IBp)×100) como al alta (%PFa=(IBpIBa/IBp)×100). Siguiendo a Baztán et al., se definió la PF como una pérdida de al menos 5 puntos en el IB8. Se excluyó a los pacientes con IBp10 por considerar que no era valorable la presencia de PF en ellos.

  • 3)

    Valoración cognitiva: se utilizó la Escala Mental de la Cruz Roja (CRM) previa y al ingreso; y se aplicó la versión española del cuestionario de Pfeiffer al ingreso.

Los datos se procesaron mediante una base de datos en Microsoft Excel, importada para su análisis en el programa SPSS versión 20. Se consideraron estadísticamente significativos los valores de p<0,05. Para la descripción de variables cuantitativas continuas se utilizó la media (±desviación estándar), mediana y rango intercuartílico; y las variables cualitativas se describieron mediante frecuencias expresadas en porcentaje. Las variables de %PF (%PFi, %PFa) se dicotomizaron por la mediana para clasificar a los pacientes en 2 grupos iguales con menor y mayor PF. La comparación entre variables cuantitativas continuas se realizó mediante T de Student o ANOVA, o alternativamente, pruebas no paramétricas Kruskal-Wallis o U de Mann-Whitney cuando fue necesario. El análisis de frecuencias entre variables cualitativas se realizó mediante la prueba de chi cuadrado o el test exacto de Fisher. Se realizaron 2 modelos multivariantes mediante regresión logística por pasos (forward stepwise) con el fin de verificar si los factores de riesgo asociados a la PF actuaban como factores independientes. Se incluyeron en el modelo todas aquellas variables que resultaron con efecto estadísticamente significativo en el análisis bivariante. Las variables dependientes fueron %PFi y %PFa. La capacidad predictiva global de cada modelo se evaluó mediante el área bajo la curva ROC.

Resultados

Durante el periodo de estudio ingresaron 3.058 pacientes en la Unidad de Agudos. Se excluyeron 501 (16,4%) pacientes por tener un IBp10. Se incluyeron en el estudio 2.557 pacientes, de los cuales 1.558 (61%) fueron mujeres. La edad media fue de 86,1±6,3 años. Provenían de residencia 434 (17%) pacientes. La estancia hospitalaria fue de 9,5±7,3 días y la media de diagnósticos al alta fue de 10,9±4,4. Los diagnósticos más frecuentes fueron infección respiratoria (n=547; 21,4%), insuficiencia cardiaca descompensada (n=415; 16,2%) y patología digestiva (n=250; 9,7%).

El IBp medio fue de 70,7±25,5. Eran previamente independientes (IBp 90-100) 883 (34,5%) pacientes, tenían un grado de dependencia leve (IBp 60-85) 857 (33,5%), moderada (IBp 40-55) 398 (15,6%) y severa (IBp 15-35) 355 (13,9%). El IBi medio fue de 31,8±28,6, y el IBa (excluyendo los fallecidos) de 49,9±26,8.

Al alta 285 (11,1%) pacientes fallecieron, 1.974 (77,2%) retornaron a su domicilio habitual, 83 (3,3%) fueron trasladados a Unidad de Recuperación Funcional de Geriatría, 81 (3,2%) a otros servicios, 39 (1,5%) a Unidad de Larga estancia, 23 (0,9%) a una Unidad de Cuidados Paliativos y 72 (2,8%) ingresaron en una residencia nueva.

Presentaron PFi 2.434 (95,2%) pacientes. La mediana del %PFi fue del 60% (rango intercuartílico: 32-90).

Al alta, excluidos los fallecidos, presentaron PFa 2.163 (84,6%) pacientes. La mediana del %PFa fue del 26% (rango intercuartílico: 10-47).

En la tabla 1 se muestran las variables que resultaron estadísticamente significativas para mayor %PFi y %PFa en el análisis bivariante. Las variables asociadas a un mayor %PFi fueron la edad, el proceder de residencia, un mayor valor en la escala CRM basal y al ingreso, un mayor puntaje en el cuestionario de Pfeiffer y una peor situación funcional previa. Las variables asociadas a un mayor %PFa fueron la edad, un mayor valor en la escala CRM basal y al ingreso, un mayor puntaje en el cuestionario de Pfeiffer, una peor situación funcional previa y al ingreso, un mayor número de diagnósticos, una mayor estancia hospitalaria y la derivación al alta a un destino distinto del domicilio.

Tabla 1.

Factores asociados con la pérdida funcional al ingreso y al alta en una muestra de 2.557 ancianos ingresados con enfermedad aguda

  % Pérdida funcional al ingreso% Pérdida funcional al alta
  PFi60  PFi<60  PFa26  PFa<26 
Edad  86,9±6,2  85,2±6,3  <0,001  86,6±6,3  85,2±6,2  <0,001 
Mujer (%)  62,7  59,1  0,076  64,3  58,5  0,005 
Procedencia (%)
Domicilio  79,8  86,6  <0,001  82,1  84,7  0,097 
Residencia  20,2  13,4    17,9  15,3   
CRM previa  1,4±1,2  0,7±0,9  <0,001  1,2±1,1  0,8±1,1  <0,001 
CRM ingreso  2,4±1,4  1,1±1,0  <0,001  2±1,4  1,2±1,2  <0,001 
Cuestionario de Pfeiffer  5,9±3,4  3,2±2,9  <0,001  5,3±3,4  3,4±3,1  <0,001 
Cuestionario Pfeiffer4 (%)  71  36,5  <0,001  63,5  38,4  <0,001 
IB previo  62,9±25,8  78,6±22,6  <0,001  69,8±25  73,4±25,3  0,001 
IB previo por categorías (%)
15-35  20,2  8,3    14,8  12,0   
40-55  21,6  10,1  <0,001  15,7  15,2  0,001 
60-85  35,5  33,4    37,0  31,6   
90-100  22,7  48,2    32,5  41,2   
IB ingreso        22,2±21,6  46,8±29,4  <0,001 
Número de diagnósticos        11,5±4,4  10,2±3,9  <0,001 
Estancia (días)        10,7±8,1  8,5±5,7  <0,001 
Derivación al alta (%)
Domicilio        63,9  79,6   
URF        6,4  0,6   
ULE        2,8  0,5   
UCP        1,6  0,4  <0,001 
Otros servicios        3,8   
Residencia nueva        4,4  1,8   
Residencia previa        17,2  15,2   

CRM: Escala Mental de la Cruz Roja; IB: índice de Barthel; PFa: pérdida funcional al alta; PFi: pérdida funcional al ingreso; UCP: Unidad de Cuidados Paliativos; ULE: Unidad de Larga Estancia; URF: Unidad de Recuperación Funcional.

En la tabla 2 se presentan los resultados del análisis de regresión logística utilizando como variables dependientes el mayor %PFi y el mayor %PFa. El área bajo la curva para los modelos predictivos de %PFa fue de 0,638 (IC 95%: 0,615-0,662) en el basado en la situación previa, de 0,756 (IC 95%: 0,736-0,776) en el basado en la situación durante el ingreso y de 0,952 (IC 95%: 0,944-0,959) en el basado en una combinación de los factores basales y durante el ingreso.

Tabla 2.

Variables asociadas de forma independiente a la pérdida funcional al ingreso y al alta hospitalaria en el análisis multivariante en una muestra de 2.557 ancianos ingresados con enfermedad aguda

Variable dependiente  Variables independientes  OR ajustado  IC 95%  Área bajo la curva ROC 
%PFiEdad  1,027  1,013-1,041  <0,001  0,703
(IC 95%: 0,682-0,723)
p<0,001
CRM previa  1,456  1,325-1,600  <0,001 
IB previo  0,984  0,980-0,988  <0,001 
Variables basales asociadas a %PFaEdad  1,033  1,019-1,048  <0,001  0,638
(IC 95%: 0,615-0,662)
p<0,001
Sexo femenino  1,212  1,014-1,447  0,035 
CRM previa  1,513  1,371-1,671  <0,001 
IB previo  1,007  1,002-1,011  0,002 
Variables durante el ingreso asociadas a %PFaCRM ingreso  1,171  1,073-1,279  <0,001  0,756
(IC 95%: 0,736-0,776)
p<0,001
IB ingreso  0,971  0,967-0,975  <0,001 
Número de diagnósticos  1,047  1,022-1,072  <0,001 
Estancia  1,029  1,013-1,045  <0,001 
Variables basales y durante el ingreso asociadas a %PFaProceder de residencia  1,314  1,012-1,704  0,040  0,952
(IC 95%: 0,944-0,959)
p<0,001
CRM ingreso  1,183  1,083-1,292  <0,001 
IB ingreso  0,971  0,966-0,975  <0,001 
Número de diagnósticos  1,048  1,023-1,073  <0,001 
Estancia  1,027  1,012-1,043  0,001 

CRM: Escala Mental de la Cruz Roja; IB: índice de Barthel; IC: intervalo de confianza; OR: odds ratio; PFa: pérdida funcional al alta; PFi: pérdida funcional al ingreso.

Discusión

En este estudio se llevó a cabo un estudio retrospectivo en una cohorte de pacientes ancianos hospitalizados en una Unidad de Agudos del Servicio de Geriatría de un hospital universitario terciario durante un periodo de 10 años. Los resultados muestran que los pacientes con mayor %PFa son de mayor edad, en su mayoría mujeres, provienen de residencia en un mayor porcentaje, tienen una peor situación cognitiva previa y al ingreso, son menos dependientes basalmente y más dependientes en el momento del ingreso, tienen mayor número de diagnósticos al alta y tienen estancias más prolongadas. La capacidad predictiva para dicha PFa es mayor cuando se utiliza una combinación tanto de los factores basales como de los asociados durante el ingreso, que el análisis de los factores por separado.

La alta incidencia de PFi (95%) de esta serie es similar a la referida por Abizanda et al. (93%) y Baztán et al. (90%) y algo superior a la reportada por Gutiérrez Rodríguez et al. (71%) que utilizaron criterios similares en muestras de hospitales españoles5,8,11. A su vez, la incidencia encontrada de PFa (85%) también es similar a la presentada en el estudio de Abizanda et al. (84%) aunque superior al de Baztán et al. (50%)5,8.

La capacidad predictiva de un mayor %PFa basada en el modelo que incluye tanto las características basales de los pacientes como durante su ingreso se muestra superior en nuestro estudio, y su área bajo la curva ROC (0,95) también es superior a la encontrada en otros estudios (entre 0,65 y 0,78) basados en las características basales o en una combinación de las basales y al ingreso, incluso los que emplean la PFi como predictor, aunque esta variable en sentido estricto podría estar incluida y contaminar la PFa6,8,14,15.

Algunas limitaciones de este estudio son el no haber incluido posibles factores clínicos como las complicaciones o el estado nutricional, sociales como el aislamiento, o factores analíticos como la albúmina, todo ello debido a que se ha basado en un registro de casos administrativo. Por el contrario, aporta la fortaleza del tamaño de la muestra, mayor que el resto de los trabajos realizados en nuestro país y del uso de una sencilla valoración geriátrica integral como herramienta utilizada.

Como conclusión, los resultados encontrados indican que la valoración de una combinación de algunas variables de la situación basal y durante el ingreso, como son la procedencia, la situación funcional al ingreso, la situación mental al ingreso, el número de diagnósticos al alta y los días de estancia hospitalaria, puede tener mayor valor para predecir la PFa que el análisis de dichos factores por separado, en los pacientes mayores ingresados por enfermedad aguda. Esta línea de trabajo debería ser explorada en estudios posteriores.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.

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