Jornal da Ciência do Envelhecimento

Abstrato

Revisão sistemática do uso de dados administrativos hospitalares para avaliar o declínio funcional

Rao A, Suliman A, Vuik S, Darzi A e Aylin P

Introdução: O declínio funcional é comumente avaliado por pesquisas baseadas em questionários; no entanto, dados administrativos podem fornecer uma alternativa para avaliar o declínio funcional. O objetivo deste estudo foi descobrir se dados administrativos podem ser usados ​​para prever o declínio funcional conduzindo uma revisão sistemática da literatura.

Métodos: A metodologia da revisão sistemática foi baseada nas diretrizes PRISMA e no processo PICOS. Os estudos incluídos foram analisados ​​para identificar diferentes métodos baseados em administrativos para prever um declínio funcional.

Resultados: Três modelos preditivos foram desenvolvidos a partir de medidas de resultados baseadas em dados administrativos. Primeiro, um modelo baseado em readmissões hospitalares foi usado para prever um declínio funcional. Os resultados do modelo e da pesquisa foram comparados para prever dias de atividade restrita ao longo de 4 anos de duração. O modelo baseado em readmissão hospitalar teve uma precisão preditiva (AUC 0,69) como pesquisas autorrelatadas (AUC 0,71 p 0,14). Segundo, códigos baseados em reivindicações processuais foram usados ​​para construir um modelo que identificou procedimentos e serviços hospitalares associados ao declínio funcional. O modelo foi comparado a informações autorrelatadas sobre atividades da vida diária. Ele mostrou uma sensibilidade de 0,79 e especificidade de 0,92. Terceiro, os códigos de imagem pós-operatória e reoperação foram revisados ​​como indicadores preditivos, mas não foram encontrados para ter associação significativa com o declínio funcional.

Conclusão: Modelos baseados em readmissões hospitalares têm o potencial de serem amplamente utilizados porque têm uma correlação significativa com a saúde funcional e são uma medida de resultado comumente registrada em dados administrativos hospitalares. Sua precisão preditiva é como a saúde funcional autorrelatada.