.png){kind=logo}
Utilice los datos de admisión de pacientes para predecir la duración de la estancia en el hospital.
Anualmente, los hospitales estadounidenses reciben más de 35,7 millones de estadías, con un costo de más de 415 mil millones de dólares (1). Con una estancia promedio de 4,6 días, existe una gran oportunidad para reducir los costos de atención médica y mejorar los resultados de los pacientes al acortar la duración de la estadía de manera segura. La hospitalización prolongada aumenta el riesgo de padecer enfermedades adquiridas en el hospital, agota los recursos sanitarios y afecta a la capacidad del hospital para admitir nuevos pacientes. Gestionar y reducir de manera eficiente las estadías prolongadas innecesarias es crucial para mejorar la eficiencia operativa y la atención a los pacientes en los entornos de atención médica. Las demoras en el alta suelen provocar una pérdida prolongada de los pacientes y suponen una carga clínica y operativa para los proveedores. Mientras los pacientes sigan ocupando las camas mientras esperan el alta, el personal clínico debe atenderlos, lo que reduce el tiempo que pueden pasar con otros pacientes que puedan necesitar cuidados más intensivos. Esto provoca una mayor escasez de camas y retrasa los procesos operativos, como la desinfección de las habitaciones y el equipo médico antes de su posterior uso.
Además, la prolongación de los LOS puede aumentar el riesgo de padecer HAC en los pacientes más vulnerables y también puede provocar un «bloqueo de acceso», una situación en la que los pacientes que requieren ingreso se ven obligados a esperar más de ocho horas en el servicio de urgencias debido a la falta de camas disponibles para pacientes hospitalizados (2). El bloqueo del acceso se produce en aproximadamente el 8% de los pacientes y perpetúa la prolongación de los niveles de acceso; se asocia con un aumento promedio de casi un día. El impacto de una pérdida prolongada de los niveles de sueño en los resultados de salud es especialmente pronunciado en las unidades de cuidados intensivos y se asocia con una mayor incidencia de efectos adversos en los pacientes vulnerables, como los adultos mayores. Los pacientes ancianos de la UCI generalmente requieren un tratamiento que requiere más recursos, y aproximadamente el 55% de los pacientes con una pérdida prolongada de la sangre muere a los seis meses de ser dados de alta (3). Estos pacientes también tienen que pagar aproximadamente siete veces más que los pacientes que no sufren una pérdida de sueño prolongada (3).
Se ha desarrollado un modelo predictivo que utiliza datos sintéticos, el «StayOptim AI», para evaluar los LOS de los pacientes basándose en una multitud de datos clínicos y demográficos. Esto predice los LOS con mayor precisión, lo que mejora la capacidad de los centros de salud para optimizar la coordinación de la atención y mejorar la gestión de los recursos.
El conjunto de datos sintéticos que simula los ingresos de pacientes se creó utilizando información de estudios médicos y análisis de la atención médica. Recursos como el informe estadístico de Freeman y otros (1) ofrecen una visión general de las variaciones en la estancia hospitalaria, mientras que Bashkin y otros (2) examinan los factores organizativos que afectan a la LOS, y Abd-Elrazek y otros (3) aportan predicciones basadas en las características generales de los ingresos. Esto permitió la selección de las variables del modelo y garantizó una capacidad de predicción realista.
