Introducción. Los consultantes crónicos (CC) aumentan el sobrecupo y sobreuso en los servicios de emergencias (SE), y no existen reglas estándar para identificarlos. Nosotros identificamos factores de riesgo (FR) y construimos un puntaje para discriminar CC en los SE (Puntaje FACCE).
Metodología. Con un diseño de Casos[≥10_atenciones/año] y Controles[hospitalarios] seleccionados aleatoriamente de una base de datos con más de 100.000 atenciones/año, se recogieron datos sociodemográficos y clínicos de pacientes atendidos en tres SE de una clínica privada de Bucaramanga-Santander. Se aplicó un modelo de regresión logística (MRL) para identificar FR asociados a CC (ORa;IC95%). Con los z-score de cada FR[MRL] se construyó el puntaje FACCE.
Resultados. Fueron seleccionados 200 casos[CC] y 207 controles, los CC tenían mayor edad (42 años; OR:1.02[1.01-1.03]) y predominantemente, estaban casados o en unión libre [C/UL], tenían planes de atención domiciliaria y fueron hospitalizados (valorP:<0.05). Los FR asociados a CC fueron estado civil C/UL[2.06;1.37-3.11], comorbilidad[2.40;1.52-3.79], enfermedad general no traumática[4.10;2.18-7.71], antecedente de tabaquismo[4.17;1.14-15.1] y las enfermedades primarias: neoplasia[4.32;1.41-13.1], epilepsia[10.6;1.28-87.7], enfermedad mental[3.23;1.46-7.16] y renal crónica[8.18;1.02-65.7]. La mediana[p25-p75] del puntaje FACCE [13.4;9.6-16.8] fue mayor en Casos[16.0;13.0-17.6] Vs Controles[12.6;9.14-13.9] (∆ 3.79[IC95%, 3.26-4.29]) (AUC: 0.78; OR: 1.23;1.14-1.32; valorP:<0.001).
Discusión. Identificamos FR sociodemográficos y clínicos asociados a CC, que conjuntamente [puntaje_FACCE] demostraron utilidad para discriminarlos en los SE. Nuevas investigaciones permitirán una validación externa del FACCE, así como una mejoría en las capacidades operativas y calibración para discriminar CC de los SE.Introduction. Frequent ED users (FU) are responsible for the overcrowding and overuse of the services in the emergency room. There are currently no standard rules to identify them. We identify risk factors (RF) and construct a score to discriminate this FUs (FACCE Score).
Methods. With a design of Cases [≥10_ERvisits / year] and Controls [hospital] randomly selected from a database with more than 100,000 visits / year, sociodemographic and clinical data of patients treated in three SE of a private clinic in Bucaramanga. Santander were collected. A logistic regression model (LRM) was applied to identify RF associated with CC (ORa; 95%CI). With the z-scores of each FR [MRL] the FACCE score was constructed.
Results. 200 cases [CC] and 207 controls were selected, the CC were older than 42 years of age (OR: 1.02[1.01-1.03]) and predominantly, married or in common-law union [C/UL], had home care plans and were hospitalized (P-value <0.05). The RF associated with CC were marital status C/UL [2.06; 1.37-3.11], comorbidity [2.40; 1.52-3.79], general non-traumatic disease [4.10; 2.18-7.71], history of smoking [4.17; 1.14-15.1] and the primary diseases: neoplasia [4.32; 1.41-13.1], epilepsy [10.6; 1.28-87.7], mental illness [3.23; 1.46-7.16] and chronic kidney [8.18; 1.02-65.7]. The median [p25-p75] of the FACCE score [13.4; 9.6-16.8] was higher in Cases [16.0; 13.0-17.6] Vs Controls [12.6; 9.14-13.9] (∆ 3.79 [95%CI, 3.26-4.29]) (AUC: 0.78; OR: 1.23; 1.14-1.32; P-value <0.001).
Discussion. We identified sociodemographic and clinical RF associated with FU, which together [score_FACCE] demonstrated usefulness to discriminate them in the ED. New investigations will allow an external validation of the FACCE, as well as an improvement in the operational capacities and calibration to discriminate FU in the ED