Sistema de puntuación HOSPITAL como predictor del reingreso en pacientes con insuficiencia cardiaca
DOI:
https://doi.org/10.36829/63CTS.v4i2.512Abstract
El sistema de puntuación HOSPITAL es una herramienta que determina la probabilidad de reingreso a 30 días posteriores a su egreso. El objetivo fue establecer la capacidad discriminatoria de este sistema para predecir el reingreso de pacientes mayores de 18 años con diagnóstico de insuficiencia cardiaca con fracción de eyección ventricular izquierda menor o igual a 40% en los 30 días posteriores a su egreso, ingresados de enero a noviembre del 2016 en los hospitales San Juan de Dios y Pedro Bethancourt. Se realizó un estudio de pruebas diagnósticas con 56 expedientes clínicos, elaborando una curva ROC (Receiver Operating Characteristic), donde se estableció el área bajo la curva que calculó la capacidad discriminatoria y mediante el índice de Youden se estableció el punto de corte con mayor sensibilidad y especificidad. Se estimó el valor predictivo positivo, negativo y la razón de verosimilitud positiva y negativa para dicho punto de corte. Se encontró un área bajo la curva de .874 IC 95% [.784 – .964], con un punto de corte de mayor sensibilidad (92%) y especificidad (78%) de 6 puntos. Con valores predictivos negativo y positivos de 97% y 52% respectivamente y razón de verosimilitud positiva de 4.18 y negativa de 0.10. Este sistema posee capacidad discriminatoria para predecir el reingreso de pacientes con insuficiencia cardiaca dentro de los primeros 30 días posteriores a su egreso, clasificando a un paciente con baja probabilidad de reingreso si obtiene un puntaje menor a 6 y como alta probabilidad con un puntaje mayor a seis.Downloads
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Published
2017-12-26
How to Cite
Salazar, D. F., Zelada, K. D., Choche, E. L., Soto, H. F., & Soto, H. M. (2017). Sistema de puntuación HOSPITAL como predictor del reingreso en pacientes con insuficiencia cardiaca. Ciencia, Tecnología Y Salud, 4(2), 278. https://doi.org/10.36829/63CTS.v4i2.512
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Resúmenes de congreso
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Copyright (c) 2017 Diego F. Salazar, Kevin D. Zelada,, Edgar L. Choche, Harry F. Soto, Hany M. Soto
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