Área de Investigación en Medicina Interna y Central de Emergencias de Adultos

Hospital Italiano de Buenos Aires

Factores asociados a ausentismo en

consultas ambulatorias programadas

de clínica médica en un hospital

universitario de alta complejidad

INTRODUCCION

• La estrategia para prevenir la ausencia a los turnos

es la utilización de métodos recordatorio como

mensajes de texto o llamados telefónicos para

recordarles su cita

• Identificar los pacientes que tienen mayor chance de no presentarse a la consulta podría permitir implementar alguna estrategia para disminuir el ausentismo.

• Identificar características de los turnos programados y pacientes que se asocian con mayor probabilidad de ausentismo.

• Generar un modelo predictivo de ausencia en los turnos de pacientes ambulatorios.

OBJETIVOS

SELECCIÓN DE TURNOS

329868 consultas

de adultos totales

227113 Turnos de

atención

programada

102755 (31%)

excluidas por no

ser turnos de

atención

programada

85% Demanda Espontánea

9,3% Prácticas

2,8% Preingresos

0,7% Otros

170574 Turnos

finales

56539 (24,9%)

Sobreturnos

espontáneos y

con nota

77,8% Sobreturno espontaneo

22,15% Sobreturno con nota

Turnos Excluidos

Turnos Analizados

Turnos de pacientes

adultos entre enero

de 2010 y julio 2011

ASOCIACIÓN ENTRE VARIABLES Y AUSENTISMO

OR PARA AUSENTISMO

Edad; 0,994

Problemas;

0,994

Plan de Salud;

0,633

Sexo

Masculino;

0,983

Internacion

previa; 1,090

Internacion

actual; 2,518

Tiempo al

turno; 1,000

Primera

consulta; 1,637

Sobreturno;

0,969

0,1 1 10

Odds Ratio

OR Edad 0,994 ( IC95% 0,993 - 0,994) p<0,001

OR Problemas 0,994 ( IC95% 0,993 - 0,995) p <0,001

OR Plan de Salud 0,633 ( IC95% 0,615 - 0,651) p <0,001

OR Primera consulta 1,637 ( IC95% 1,581 - 1,696) p <0,001

OR Sexo Masculino 0,983 ( IC95% 0,96 - 1,006) p 0,154

OR Sobreturno 0,969 ( IC95% 0,82 - 1,145) p 0,712

OR Internacion previa 1,09 ( IC95% 1,064 - 1,116) p <0,001

OR Internacion actual 2,518 ( IC95% 2,319 - 2,734) p <0,001

OR Tiempo al turno 1 ( IC95% 0,999 - 1,001) p 0,544

MODELO PREDICTIVO

• Se generó un modelo predictivo para predecir el ausentismo utilizando las siguientes variables:

– Edad – Sexo – Primera consulta – Pertenecer al PS – Lugar de atención (Central, San Justo, Otros) – Tipo de Reserva (web, HCE, telefonica,

Personal) – Tipo de Turno (Sobreturno o programado) – Cantidad de problemas – Internacion previa – Internacion Actual – Día de la semana

• Se estimó un área bajo la curva ROC de 0,622 (IC95% 0,618 – 0,621), p<0,001

RESULTADOS

• El ausentismo en una consulta programada se asocio con: edad, cantidad de problemas en la HCE, cantidad de turnos solicitados y porcentaje de faltas en el último año, internación previa, estar internado al momento del turno, si consulta por primera vez y con la temperatura y precipitaciones el día de la consulta

DISCUSION

• Se identificaron algunas variables asociadas a ausentismo, aunque aún queda mejorar el modelo predictivo. Con las variables identificadas podrían dirigirse las estrategias para intentar disminuir las tasas de ausentismo en aquellos pacientes con mayor chance de faltar a la consulta.

• Las fortalezas de nuestro estudio se pueden citar la cantidad de turnos incluidos en el estudio y el análisis de un significativo número de variables. Como limitaciones del presente nos queda pendiente aún analizar las variables por paciente para poder identificar aquellos con más chance de ausentarse a las consultas.

PENDIENTES PARA MEJORAR • RE-VALIDAR LA BASE

• DEFINIR PRIMER VEZ QUE CONSULTA

• ANALIZAR POR PACIENTE Y NO POR TURNO

• REALIZAR ANÁLISIS DE DISTANCIA AL DOMICILIO

• MEJORAR SENSIBILIDAD DE MODELO PREDICTIVO (incluir otras

variables?)

• PROPONER ESTRATEGIAS PARA EVITAR AUSENTISMO

• TESTEAR EFICACIA DICHAS ESTRATEGIAS

PLANTEO DE ESTRATEGIA

• EN BASE A LOS RESULTADOS QUE NOS PERMITIRÍAN

IDENTIFICAR A AQUELLOS PACIENTES CON MÁS

PROBABILIDAD DE AUSENTARSE A LA CONSULTA,

REDISEÑAR UN ESTUDIO PARA APLICAR UNA UNA

INTERVENCIÓN Y OBSERVAR LOS RESULTADOS SOBRE LA

TASA DE AUSENTISMO.

• LA INTERVENCIÓN ACTUAL ES LLAMAR

TELEFÓNICAMENTE AL AZAR, LA PROPUESTA SERÍA

LLAMAR A QUIENES TIENEN MÁS CHANCE DE

AUSENTARSE.

DISEÑO DEL ESTUDIO

• Ensayo clínico aleatorizado, controlado y ciego de

pacientes que solicitan turnos programados a los

consultorios de medicina interna.

• POBLACIÓN: Pacientes mayores de 18 años

empadronados que solicitan turno programado para

medicina interna en los próximos (xxxx días,

meses?) y se randomizará la intervención. El grupo

control recibirá la intervención standard.

DISEÑO DEL ESTUDIO

• INTERVENCIÓN: la intervención standard es el llamado

telefónico en forma aleatoria para recordar el turno (grupo

control). La nueva intervención en el grupo 2 consistirá en

llamar a aquellos que se los identifique con más chances

de ausentarse a la consulta en base al modelo predictivo

descripto previamente.

Se cegará a quien se encargue de realizar las llamadas

telefónicas.

Se comparará el porcentaje de ausentismo en cada grupo..

DISEÑO DEL ESTUDIO

• Variables evaluadas:

Variable explicativa: intervención

telefónica

Variable resultado: tasa de ausentismo

Mismas variables que en trabajo previo

(asociadas a ausentismo)

ANÁLISIS ESTADÍSTICO • Se describirán las variables numéricas como mediana o medias, las

categóricas como porcentajes con su Intervalos de confianza de 95%

(IC95).

• Se compararán las variables numéricas con t test o test de Mann

Whitney, según distribución y las variables categóricas con test de

Chi cuadrado.

• Se utilizará un modelo de regresión logística multivariado y árboles

de clasificación para la generación de modelos predictivos de

ausentismo. Se evaluará en ambos casos la performance

diagnóstica del modelo utilizando curvas ROC para los valores

predichos por el modelo.

• Se realizará regresión logística para ajustar para potenciales

confundidores

•Se considerará significativa una p<0,05.

•Se utilizará el software SPSS versión 19.0.

Bibliografía

1. Griffiths, J., Missed appointments rise by 60%. GP 2001,

2001.

2. Husain-Gambles, M., et al., Missed appointments in

primary care: questionnaire and focus group study of health

professionals. Br J Gen Pract, 2004. 54(499): p. 108-13.

3. George, A. and G. Rubin, Non-attendance in general

practice: a systematic review and its implications for access to

primary health care. Fam Pract, 2003. 20(2): p. 178-84.

4. Waller, J. and P. Hodgkin, Defaulters in general practice:

who are they and what can be done about them? Fam Pract,

2000. 17(3): p. 252-3.

5. Neal, R.D., et al., Missed appointments in general practice:

retrospective data analysis from four practices. Br J Gen Pract,

2001. 51(471): p. 830-2.