Aplicación de The Community Assessment Risk Screen en centros de atención primaria del Sistema Sanitario Valenciano

ResumenObjetivoAplicar la herramienta The Community Assessment Risk Screen (CARS) para detectar pacientes mayores con riesgo de reingreso hospitalario y estudiar la viabilidad de su inclusión en los sistemas de información sanitaria.DiseñoEstudio de cohortes retrospectivo.EmplazamientoDepartamentos de salud 6, 10 y 11 de la Comunidad Valenciana.ParticipantesPacientes de 65 años o más atendidos en diciembre de 2008 en 6 centros de salud. La muestra fue de 500 pacientes (error muestral = ± 4,37%, fracción de muestreo = 1/307).MedicionesInstrumento CARS formado por 3 ítems: diagnósticos (enfermedades cardiacas, diabetes, infarto de miocardio, ictus, EPOC, cáncer), número de fármacos prescritos e ingresos hospitalarios o visitas a urgencias en los 6 meses previos. Los datos procedían de SIA-Abucasis, GAIA y CMBD, y fueron contrastados con profesionales de atención primaria. La variable de resultado fue el ingreso durante 2009.ResultadosLos niveles de riesgo del CARS están relacionados con el futuro reingreso (p < 0,001). El valor de la sensibilidad y la especificidad es de 0,64, el instrumento identifica mejor a los pacientes con baja probabilidad de ser hospitalizados en el futuro (valor predictivo negativo = 0,91; eficacia diagnóstica = 0,67), pero tiene un valor predictivo positivo del 0,24.ConclusionesEl CARS original no identifica adecuadamente a la población con alto riesgo de reingreso hospitalario. No obstante, si fuese revisado y mejora su valor predictivo positivo, podría ser incorporado en los sistemas informáticos de atención primaria, siendo útil en el cribado y la segmentación inicial de la población de pacientes crónicos con riesgo de rehospitalización.

ObjectiveApplication of The Community Assessment Risk Screen (CARS) tool for detection of chronic elderly patients at risk of hospital readmission and the viability study for its inclusion in health information systems.DesignRetrospective cohort study.LocationHealth Departments 6, 10, and 11 from the Valencia Community.ParticipantsPatients of 65 and over seen in 6 Primary Care centres in December 2008. The sample consisted of 500 patients (sampling error = ± 4.37%, sampling fraction = 1/307).VariablesThe CARS tools includes 3 items: Diagnostics (heart diseases, diabetes, myocardial infarction, stroke, COPD, cancer), number of prescribed drugs and hospital admissions or emergency room visits in the previous 6 months. The data came from SIA-Abucasis, GAIA and MDS, and were compared by Primary Care professionals. The end-point was hospital admission in 2009.ResultsCARS risk levels are related to future readmission (P < .001). The value of sensitivity and specificity is 0.64; the tool accurately identifies patients with low probability of being hospitalized in the future (negative predictive value = 0.91, diagnostic efficacy = 0.67), but has a positive predictive value of 0.24.ConclusionsCARS does not properly identify the population at high risk of hospital readmission. However, if it could be revised and the positive predictive value improved, it could be incorporated into the Primary Care computer systems and be useful in the initial screening and grouping of chronic patients at risk of hospital readmission.