%0 Journal Article
%A Villalobos Gámez, Juan Luis
%A González Pérez, Cristina
%A García-Almeida, José Manuel
%A Martínez Reina, Alfonso
%A Río Mata, José del
%A Márquez Fernández, Efrén
%A Rioja Vázquez, Rosalía
%A Barranco Pérez, Joaquín
%A Enguix Armada, Alfredo
%A Rodríguez García, Luis Miguel
%A Bernal Losada, Olga
%A Osorio Fernández, Diego
%A Mínguez Mañanes, Alfredo
%A Lara Ramos, Carlos
%A Dani, Laila
%A Vallejo Báez, Antonio
%A Martínez Martín, Jesús
%A Fernández Ovies, José Manuel
%A Tinahones, Francisco J
%A Fernández-Crehuet Navajas, Joaquín
%T Infornut® Process; improves accessibility to diagnosis and nutritional support for the malnourished hospitalized patient; impact on management indicators; two-year assessment.
%T Proceso Infornut®; mejora de la accesibilidad del paciente hospitalizado desnutrido a su diagnóstico y soporte nutricional; repercusión en indicadores de gestión; dos años de evaluación.
%D 2014
%@ 0212-1611
%U http://hdl.handle.net/10668/1841
%X Introducción: La alta prevalencia de desnutrición hospitalaria relacionada con la enfermedad justifica la necesidad de herramientas de cribado y detección precoz de los pacientes en riesgo de desnutrición, seguido de una valoración encaminada a su diagnóstico y tratamiento. Existe asimismo una manifiesta infracodificación de los diagnósticos de desnutrición y los procedimientos para revertirla. Objetivos: Describir el programa/proceso INFORNUT ® y su desarrollo como sistema de información. Cuantificar el rendimiento en sus diferentes fases. Citar otras herramientas utilizadas como fuente de codificación. Calcular las tasas de codificación de diagnósticos de desnutrición y procedimientos relacionados. Mostrar su relación con Estancia Media, Tasas de Mortalidad y Reingreso urgente; así como cuantificar su impacto en el Índice de Complejidad hospitalario y su efecto en justificación de Costes de Hospitalización. Material y métodos: El proceso INFORNUT® se basa en un programa de cribado automatizado de detección sistemática e identificación precoz de pacientes desnutridos al ingreso hospitalario, así como de su valoración, diagnóstico, documentación e informe. Sobre el total de ingresos con estancias mayores de tres días habidos en los años 2008 y 2010, se contabilizaron pacientes objeto de cribado analítico con alerta de riesgo medio o alto de desnutrición, así como el subgrupo de pacientes a los que se les pudo completar en su totalidad el proceso INFORNUT® llegando al informe por paciente. Se citan otras fuentes documentales de codificación. Del Conjunto Mínimo de la Ba se de Datos se analizaron los códigos definidos en consenso SENPE-SEDOM. Los datos se procesaron con el programa Alcor-GRD. Se calcularon las tasas en ‰ altas dadas para los años 2009 y 2010 de diagnósticos de desnutrición, procedimientos y diagnósticos asociados a procedimientos. Se compararon dichas tasas con las tasas medias de la comunidad andaluza. Se estimó la contribución de dichos códigos en el Índice de Complejidad y, a partir de los datos de contabilidad analítica, se estimó la fracción del coste de hospitalización que se ve justificada por esta actividad. Resultados: Resumimos aquí un resultado para ambos años estudiados. En cuanto al rendimiento del proceso, más de 3.600 pacientes por año (30% de los ingresos con estancia > 3 días) fueron objeto de cribado analítico. La mitad de ellos resultaron de riesgo medio o alto, de los cuales al 55 % se les completó una valoración nutricional mediante INFORNUT®, obteniéndose unos 1.000 informes/ año. Nuestras tasas de codificación superaron a las tasas medias de Andalucía, siendo 3,5 veces superior en diagnósticos (35 ‰); 2,5 veces en procedimientos (50 ‰) y quintuplicando la tasa de diagnósticos asociados a procedimientos en el mismo paciente (25 ‰). La Estancia Media de los pacientes codificados al alta de desnutrición fue de 31,7 días, frente a los 9,5 de global hospitalaria. La Tasa de Mortalidad para los mismos (21,8 %) fue casi cinco veces superior a la media y la de Reingresos “urgentes” (5,5 %) resultó 1,9 veces superior. El impacto de dicha codificación en el Índice de Complejidad hospitalario fue de cuatro centésimas (de 2,08 a 2,12 en 2009 y de 2,15 a 2,19 en 2010). Esto se traduce en una justificación de costes de hospitalización por 2.000.000 ; cinco a seis veces el coste de la nutrición artificial. Conclusiones: El proceso ha facilitado el acceso al diagnóstico de la desnutrición o al conocimiento del riesgo de padecerla, así como a la prescripción de los procedimientos y/o suplementos para remediarla. La coordinación interdisciplinar del equipo, lo participativo del proceso y las herramientas utilizadas mejoran las tasas de codificación hasta resultados muy por encima de la media andaluza. Estos resultados contribuyen a ajustar al alza el IC hospitalario, así como a la justificación de costes de hospitalización.
%X Introduction: The high prevalence of disease-related hospital malnutrition justifies the need for screening tools and early detection in patients at risk for malnutrition, followed by an assessment targeted towards diagnosis and treatment. At the same time there is clear undercoding of malnutrition diagnoses and the procedures to correct it Objectives: To describe the INFORNUT program/ process and its development as an information system. To quantify performance in its different phases. To cite other tools used as a coding source. To calculate the coding rates for malnutrition diagnoses and related procedures. To show the relationship to Mean Stay, Mortality Rate and Urgent Readmission; as well as to quantify its impact on the hospital Complexity Index and its effect on the justification of Hospitalization Costs. Material and methods: The INFORNUT® process is based on an automated screening program of systematic detection and early identification of malnourished patients on hospital admission, as well as their assessment, diagnoses, documentation and reporting. Of total readmissions with stays longer than three days incurred in 2008 and 2010, we recorded patients who underwent analytical screening with an alert for a medium or high risk of malnutrition, as well as the subgroup of patients in whom we were able to administer the complete INFORNUT® process, generating a report for each.
%K Disease-related malnutrition
%K Nutritional screening
%K Hospital costs
%K Diagnostic-related group
%K Mean Complexity
%K Complexity Index
%K Desnutrición relacionada con la enfermedad
%K Cribado nutricional
%K Costes hospitalarios
%K Grupo relacionado con el diagnóstico
%K Complejidad media
%K Índice de Complejidad
%K Desnutrición
%K Hospitalización
%K Evaluación nutricional
%K Fenómenos fisiológicos de la nutrición
%K Eficiencia organizacional
%K Indicadores de calidad de la atención de salud
%~