Villalobos Gámez, Juan LuisGonzález Pérez, CristinaGarcía-Almeida, José ManuelMartínez Reina, AlfonsoRío Mata, José delMárquez Fernández, EfrénRioja Vázquez, RosalíaBarranco Pérez, JoaquínEnguix Armada, AlfredoRodríguez García, Luis MiguelBernal Losada, OlgaOsorio Fernández, DiegoMínguez Mañanes, AlfredoLara Ramos, CarlosDani, LailaVallejo Báez, AntonioMartínez Martín, JesúsFernández Ovies, José ManuelTinahones, Francisco JFernández-Crehuet Navajas, Joaquín2015-03-112015-03-112014Villalobos Gámez JL, González Pérez C, García-Almeida JM, Martínez Reina A, Del Río Mata J, Márquez Fernández E, et al. Infornut® Process; improves accessibility to diagnosis and nutritional support for the malnourished hospitalized patient; impact on management indicators; two-year assessment. Nutrición Hospitalaria. 2014; 29(6):1210-230212-1611http://hdl.handle.net/10668/1841Introducción: 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.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.enDisease-related malnutritionNutritional screeningHospital costsDiagnostic-related groupMean ComplexityComplexity IndexDesnutrición relacionada con la enfermedadCribado nutricionalCostes hospitalariosGrupo relacionado con el diagnósticoComplejidad mediaÍndice de ComplejidadDesnutriciónHospitalizaciónEvaluación nutricionalFenómenos fisiológicos de la nutriciónEficiencia organizacionalIndicadores de calidad de la atención de saludMedical Subject Headings::Diseases::Nutritional and Metabolic Diseases::Nutrition Disorders::MalnutritionMedical Subject Headings::Health Care::Health Care Facilities, Manpower, and Services::Health Services::Patient Care::HospitalizationMedical Subject Headings::Health Care::Population Characteristics::Demography::Vital Statistics::Mortality::Hospital MortalityMedical Subject Headings::Health Care::Health Care Quality, Access, and Evaluation::Quality of Health Care::Health Care Evaluation Mechanisms::Data Collection::Nutrition AssessmentMedical Subject Headings::Phenomena and Processes::Physiological Phenomena::Nutritional Physiological PhenomenaMedical Subject Headings::Phenomena and Processes::Physiological Phenomena::Nutritional Physiological Phenomena::Nutritional StatusMedical Subject Headings::Analytical, Diagnostic and Therapeutic Techniques and Equipment::Therapeutics::Nutrition Therapy::Nutritional SupportMedical Subject Headings::Organisms::Eukaryota::Animals::Chordata::Vertebrates::Mammals::Primates::Haplorhini::Catarrhini::Hominidae::HumansMedical Subject Headings::Geographicals::Geographic Locations::Europe::SpainMedical Subject Headings::Health Care::Health Services Administration::Organization and Administration::Efficiency, OrganizationalMedical Subject Headings::Health Care::Health Services Administration::Quality of Health Care::Quality Indicators, Health Careresearch article24972458open access10.3305/nh.2014.29.6.74861699-5198