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Oltre 1 mln di ricoveri fantasma per ‘degenze’ in pronto soccorso

Sorgente: Oltre 1 mln di ricoveri fantasma per ‘degenze’ in pronto soccorso

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Solving the high rates of hospital readmissions – Una bella analisi del problema dei ricoveri ripetuti

Solving the high rates of hospital readmissions @kevinmd @Medici_manager @pash22 | Carlo Favaretti.

 

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Long-Term Acute Care Hospitals Have Low Impact on Medicare Readmissions to Short-Term Acute Care Hospitals

Long-Term Acute Care Hospitals Have Low Impact on Medicare Readmissions to Short-Term Acute Care Hospitals.

 

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Hospital readmission performance and patterns of readmission: retrospective cohort study of Medicare admissions |ricoveri ripetuti

Hospital readmission performance and patterns of readmission: retrospective cohort study of Medicare admissions | BMJ.

 

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Uno score per predire le ri-ospedalizzazioni dei pazienti complessi –

Medicina Interna 33.

ancora ricoveri ripetuti

Uno score per predire le ri-ospedalizzazioni dei pazienti complessi

Una delle problematiche oggi emergenti in ambito sanitario riguarda le modalità nell’affrontare casistiche di pazienti sempre più complessi inseriti in un sistema organizzativo che da un lato obbliga ad un rapido turnover dei soggetti ricoverati e dall’altro richiede di evitare quanto più possibile le riammissioni dei pazienti appena dimessi. Il fenomeno della ri-ospedalizzazione a breve termine è purtroppo assai frequente e fonte di costi sanitari elevati: nella realtà degli Stati Uniti si stima che il tasso di ri-ospedalizzazione a 30 giorni raggiunga il 18% dei pazienti beneficiari di Medicare, con un costo complessivo annuale pari a 17 miliardi di dollari. Un recente lavoro collaborativo elvetico-americano ha affrontato questo spinoso tema con lo scopo di individuare alcuni elementi oggettivi che fossero in grado in qualche modo di predire le riammissioni e quindi mettere in atto strategie diversificate per prevenirle. Sono state prese in considerazione tutte le dimissioni di pazienti dall’area medica di 3 Ospedali di Boston – tra il 1 luglio 2009 ed il 30 giugno 2010 – identificando le riammissioni a 30 giorni potenzialmente evitabili attraverso un algoritmo informatizzato basato su dati amministrativi (SQLape); questo algoritmo ha permesso di elaborare uno score (vedi tabella 1 acclusa) basato sulla raccolta di parametri facilmente ricavabili dall’anamnesi e dagli elementi clinico-laboratoristici identificativi di ciascun paziente: valore dell’emoglobina e della sodiemia al momento della dimissione, tipologia delle procedure attuate durante il ricovero, dimissione da una area oncologica, ricovero avvenuto non in elezione, numero dei ricoveri avvenuti negli anni precedenti, durata del ricovero stesso. Sulla scorta del punteggio ottenuto il paziente è stato collocato in una classe ben codificata di rischio di precoce riammissione: basso rischio (da 0 a 4 punti), rischio intermedio (5-6 punti), alto rischio (> 7 punti), con percentuali di riammissione proporzionalmente più elevate, variabili dal 5% al 18% (vedi tabella 2 acclusa). Sulle oltre 10.700 dimissioni prese in considerazione, ben 2.398 (pari al 22.3%) sono state quelle di pazienti successivamente ri-ricoverati nei 30 giorni successivi; di questi pazienti l’8.5% (879) erano quelli con riammissione potenzialmente evitabile. Questo score permette di individuare facilmente quei pazienti che al momento della dimissione necessitano di un programma di interventi adeguati per assicurare una valida continuità assistenziale nel passaggio dal setting ospedaliero a quello del territorio. 

Donze J, Aujesky D, Williams D, et al. Potentially Avoidable 30-Day Hospital Readmissions in Medical Patients: Derivation and Validation of a Prediction Model. JAMA Intern Med 2013; 25:1-7 doi: 10.1001/jamainternmed.2013.3023 

 

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Readmissions and mortality Carlo Favaretti

Readmissions and mortality @Medici_Manager @IncidentalEcon | Carlo Favaretti.

ancora ricoveri ripetuti, uno dei piu’ potenti indicatori di processo della attivita’ ospedlaiera

 

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