Rao A, Suliman A, Vuik S, Darzi A y Aylin P
Introducción: El deterioro funcional se evalúa habitualmente mediante encuestas basadas en cuestionarios; sin embargo, los datos administrativos pueden proporcionar una alternativa para evaluar el deterioro funcional. El objetivo de este estudio fue determinar si los datos administrativos pueden utilizarse para predecir el deterioro funcional mediante la realización de una revisión sistemática de la literatura.
Métodos: La metodología de la revisión sistemática se basó en las guías PRISMA y el proceso PICOS. Los estudios incluidos fueron analizados para identificar diferentes métodos basados en la administración para predecir el deterioro funcional.
Resultados: Se desarrollaron tres modelos predictivos a partir de medidas de resultados basadas en datos administrativos. En primer lugar, se utilizó un modelo basado en reingresos hospitalarios para predecir un deterioro funcional. Se compararon los resultados del modelo y de la encuesta para predecir los días de actividad restringida durante 4 años de duración. El modelo basado en reingresos hospitalarios tuvo una precisión predictiva (AUC 0,69) como las encuestas autoinformadas (AUC 0,71 p 0,14). En segundo lugar, se utilizaron códigos basados en reclamaciones de procedimientos para construir un modelo que identificara los procedimientos y servicios hospitalarios asociados con el deterioro funcional. El modelo se comparó con la información autoinformada sobre las actividades de la vida diaria. Mostró una sensibilidad de 0,79 y una especificidad de 0,92. En tercer lugar, se revisaron los códigos de imágenes posoperatorias y reoperaciones como indicadores predictivos, pero se encontró que no tenían una asociación significativa con el deterioro funcional.
Conclusión: Los modelos basados en reingresos hospitalarios tienen el potencial de ser ampliamente utilizados porque tienen una correlación significativa con la salud funcional y son una medida de resultados que se registra comúnmente en los datos administrativos del hospital. Su precisión predictiva es similar a la salud funcional autoinformada.