1. ID167 Determinantes para alto-custo de pacientes em UTIs no Brasil
- Author
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Daniel Tavares Malheiro, Kaue Capellato Junqueira Parreira, Isabella Lott Bezerra, Antonio Paulo Nassar Junior, Adriano Jose Pereira, and Vanessa Damazio Teich
- Subjects
Pharmacy and materia medica ,RS1-441 ,Pharmaceutical industry ,HD9665-9675 - Abstract
Introdução Os pacientes de alto-custo são definidos como aqueles poucos responsáveis pela maior parte dos custos hospitalares. Entender seus determinantes é um desafio devido à complexidade das características e condições dos pacientes, mostrando- -se de suma importância para a busca por abordagens mais eficientes de alocação econômica de custos e melhor qualidade de vida. Este trabalho visa entender os determinantes e predizer os pacientes de alto-custo. Esta pesquisa foi financiada pelo Programa de Apoio ao Desenvolvimento Institucional do Sistema Único de Saúde (PROADI-SUS), do Ministério da Saúde do Brasil, como parte do projeto “IMPACTO MR - Custos” (DOU NUP 25000.049837/2018-15, novembro de 2018). Métodos Foram analisados 12.296 pacientes admitidos em 5 UTIs com custos obtidos de forma contínua e 5 de forma quadrimestral entre 2019-2022. A Plataforma Impacto MR (2019), é coordenada por 5 hospitais de excelência (entre eles o Hospital Israelita Albert Einstein), em parceria com o Ministério da Saúde e Anvisa, com objetivo de geração de dados e estudos clínicos sobre a multirresistência no país. Variáveis admissionais como a idade (< ou >=60 anos), sexo, natureza do hospital (universitário), índice de Charlson (< ou >=3), fragilidade do paciente (escore MFI), pontuação de gravidade (escore SAPS < ou >=55), razões de admissão baseadas na CID-10, tipo clínico ou cirúrgico, utilização de recursos (SRU), tempo prévio de internação (< ou >=7dias) e região foram incluídas na análise. Os custos foram corrigidos pelo IPCA. Foi criada uma variável resposta que assume 1 se o paciente é alto-custo para os percentis P80, P90, P95 e P99. Para cada, foram feitas comparações de grupo (acima ou abaixo) com o teste do qui-quadrado. Ofensores do alto-custo foram determinados pelo odds ratio do modelo de regressão logística, que também foi utilizado para a predição desses pacientes, com dados divididos em treino (coleta mensal) e teste (coleta quadrimestral), sendo avaliados em métricas como VPP e AUC. Resultados “De N = 12.296, 20% dos pacientes foram responsáveis por 60,31% do custo total, 10% por 41,01%, 5% por 26,14% e 1% por 7,42%; os custos foram de R$12.962 no P80, R$21.430 no P90, R$31.332 no P95 e R$55,057 no P99. Foram observadas diferenças nos grupos baixo-alto custo no índice SAPS, índice Charlson, razões de admissão, utilização de recursos, tempo de internação, tipo de admissão e idade. O modelo de regressão logística identificou que homens, alto índice SAPS e tempo de internação prévio, hospitais universitários e sua região estão associados com o alto-custo (p
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- 2024
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