Uso del sistema de información hospitalaria para predecir tempranamente ingresos hospitalarios de pacientes en el servicio de urgencias de un hospital terciario

Resumen

Objetivo: Desarrollar y evaluar la capacidad predictiva de una escala de riesgo de ingreso hospitalario desde el servicio de urgencias, empleando variables del sistema de información hospitalario (HCIS) y del Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD), en un hospital terciario.

Métodos: Se realizó un estudio observacional retrospectivo de cohorte en un hospital terciario, incluyendo a todos los pacientes atendidos en urgencias entre enero y diciembre de 2022. Se recopilaron 214 variables clínicas y administrativas de 96.284 episodios, que se dividieron en un conjunto de entrenamiento (75%) y otro de prueba (25%). Tras una selección inicial empleando Bosques Aleatorios, se implementó un modelo de regresión logística con variables categorizadas, generando una escala de riesgo interpretable. Se evaluó el rendimiento mediante curva ROC y curva de calibración.

Resultados: El modelo final incluyó 64 variables con 117 regresores. La escala mostró una elevada capacidad discriminativa (AUC=0,913) y un bajo Brier score (0,057). La calibración fue globalmente adecuada, aunque se observó sobrestimación del riesgo en el rango alto (0,8–0,95). Se definieron tres regiones de riesgo (bajo, intermedio y alto) con puntos de corte [28;72] en la escala, asociados a probabilidades de ingreso < 0,1 y > 0,9, respectivamente.

Conclusiones: La escala de riesgo propuesta ofrece una herramienta interpretable, precisa y aplicable en la predicción temprana de ingresos hospitalarios desde urgencias. Si bien aún requiere de una validación externa, su implementación en cualquier sistema de información clínica como el HCIS, HC3, Selene, etc. es directa al contar con variables integradas en dichos sistemas.