1059 - IDENTIFICACIÓN DE PACIENTES CON IC MEDIANTE ALGORITMOS BASADOS EN HCE. IMPACTO EN LAS TASAS DE SEGUIMIENTO EN UMIPIC
1Medicina Interna, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España. 2Análisis de Información y Control de Gestión, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España. 3Medicina Interna. Enfermería de UMIPIC, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid, España. 4Medicina Interna, Hospital Universitario Clínico San Carlos, Madrid, España.
Objetivos: Las herramientas informáticas basadas en información de historia clínica electrónica (HCE) han demostrado ser una ayuda para identificar pacientes en tiempo real frente a herramientas no digitales. Se busca determinar si el uso de un algoritmo basado en HCE para identificar pacientes con reingresos repetidos por insuficiencia cardiaca (IC) permite aumentar el grado de seguimiento de este perfil.
Métodos: Previo a enero de 2023 los pacientes que serán seguidos en UMIPIC se identifican por los clínicos que los atienden, que avisan a la UMIPIC. Se desarrollan distintas medidas para concienciar de perfiles concretos de riesgo (sesiones, checklist, carteleria...). A partir de dicha fecha se implanta un algoritmo basado en HCE que detecta los pacientes pacientes con al menos 2 ingresos por IC en 12 meses de manera automatizada. Se compara la detección y seguimiento de pacientes en los años previo y posterior a la implantación de dicha herramienta mediante Chi cuadrado.
Resultados: Durante 2023 ingresan 1.117 pacientes por insuficiencia cardiaca, de los cuales 243 (21,8%) son reingresadores. De ellos, el localizador detecta 136 pacientes (sensibilidad 56%, especificidad 98,9%), 65 de los cuales (48%) no habían sido comunicados a la UMIPIC. Tras la puesta en marcha del algoritmo se llega al 67% de seguimiento, que previamente no había superado el 58% (p = 0,002).
Discusión: La coordinación al alta depende de una correcta identificación durante la hospitalización de los pacientes que se benefician de seguimiento posterior. A pesar del desarrollo de protocolos y vías clínicas, siguen existiendo múltiples barreras que dificultan la coordinación (alta presión asistencial, rotación de personal, etc.). De manera tradicional esta situación se tratar de resolver con distintas medidas que buscan aumentar el grado de detección por parte de los clínicos; en nuestro caso: sesiones periódicas, discusión de casos, checklist, protocolos de bolsillo y cartelería. Otra alternativa es la revisión diaria de todos los ingresos por parte del equipo UMIPIC, alternativa que puede ser muy costosa en tiempo dedicado. El uso de herramientas electrónicas automatizadas ha demostrado en otras patologías ser una alternativa eficiente. En nuestro caso, mostramos que incluso una herramienta de sensibilidad moderada es superior al resto de estrategias referidas, sin necesidad de revisar una cantidad elevada de casos dada su alta especificidad.
Conclusiones: La detección de candidatos a seguimiento en UMIPIC mediante herramientas informáticas basadas en HCE permite una identificación de pacientes más eficiente que otro tipo de medidas no informatizadas.
