Traslado a hospitalización convencional de pacientes atendidos en Hospitalización a Domicilio

  1. Regalado de los Cobos, José 1
  2. Ruiz de Gordoa Campo, Garbiñe 2
  3. Fernández Martínez de Mondojana, Magdalena 3
  4. Ugarte Madinagoitia, Arántzazu 4
  5. Landa Fuentes, Argiñe 5
  6. Laviñeta Romano, Edurne 6
  1. 1 Servicio de Hospitalización a Domicilio, OSI Araba. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Vitoria-Gasteiz. España. Universidad del País Vasco – Euskal Herriko Unibersitatea Departamento de Medicina. Campus de Alava. Vitoria-Gasteiz. España. Instituto de Investigación Sanitaria Bioaraba. Vitoria-Gasteiz. España.
  2. 2 Servicio de Hospitalización a Domicilio, OSI Araba. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Vitoria-Gasteiz. España
  3. 3 Servicio de Hospitalización a Domicilio. Hospital de Mendaro. OSI Debabarrena. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Gipuzkoa. España
  4. 4 Servicio de Hospitalización a Domicilio, Hospital de Arrasate-Mondragón. OSI Debagoiena. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Gipuzkoa. España
  5. 5 Servicio de Hospitalización a Domicilio. Hospital de Urduliz. OSI Uribe. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Bizkaia. España
  6. 6 Servicio de Hospitalización a Domicilio, Hospital de Zumárraga. OSI Goierri-Alto Urola. Osakidetza-Servicio Vasco de Salud. Gipuzkoa. España
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Revista:
Hospital a Domicilio

ISSN: 2530-5115

Año de publicación: 2024

Volumen: 8

Número: 1

Páginas: 5-17

Tipo: Artículo

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Resumen

Introduction: The Hospital at Home (HaH) modality of care avoids hospital stay for some patients by providing them with the same treat-ment and care at home as they would receive in the hospital. In some cases this is not achieved and patients require transfer to conventional hospitalization (THC). The aim of this work is to analyze how often THC occurs, the reasons for it and to propose a predictive model based on patient characteristics that influence THC.Method: Retrospective, multicentre study using the characteristics recorded in patients seen in May 2021 in 9 HaH Services of Osakidetza-Basque Health Service, completed with dis-charge data (date and destination). The per-centage of unscheduled THC in patients with/without different binary variables was compared. A binary logistic regression was performed with those that were significant and a simplified pre-dictive model was constructed from the results.Results: A total of 1129 HaH episodes of ad-mission shortening or avoidance modalities were analysed. 139 (12.3%) required THC, which in 105 (9.3%) was unscheduled (THCNP). Of these, 32 died in hospital and 44 returned to HaH. According to the modality of care, pa-thology group and Barthel test score, patients could be classified into 3 groups with a THCNP frequency of 3.4, 11.5 and 20.5 % respectively.Conclusions: THCNP of patients seen in H to D occurs with different frequency depending on certain patient characteristics and can be pre-dicted from them

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Fuente de los datos: Dialnet