Modelo de predição do risco de quedas em pacientes adultos hospitalizados : derivação e validação de um escore

• Main Author: Severo, Isis Marques
• Other Authors: Almeida, Miriam de Abreu
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2015
• Subjects: Acidentes por quedas : Paciente adulto; Segurança do paciente; Hospitalização; Accidental falls; Risk factors; Hospitalization; Case-control studies; Patient safety; Accidentes por caídas; Factores de riesgo; Hospitalización; Estudios de casos y controles; Seguridad del paciente
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/129918

A magnitude das quedas em pacientes hospitalizados é mundial, tanto que profissionais da saúde e gestores de diferentes países têm buscado alternativas para redução dos incidentes de segurança até o mínimo aceitável. Entre essas alternativas estão as políticas públicas e os protocolos de prevenção que orientam a avaliação do risco de quedas por meio de modelos de predição. Este trabalho teve o objetivo de construir e validar um modelo de predição do risco de quedas em pacientes adultos hospitalizados, além de comparar a sensibilidade, a especificidade e a discriminação do modelo construído com a Morse Fall Scale traduzida e adaptada transculturalmente para o português do Brasil e descrever a concordância entre eles. A primeira etapa do estudo foi uma revisão integrativa da literatura que identificou os fatores de risco para quedas, os quais foram investigados na segunda etapa, por meio de um delineamento de caso e controle com pareamento (um controle por caso). O local da investigação foi unidades clínicas e cirúrgicas de um hospital geral, público e universitário do Sul do Brasil. Foram incluídos pacientes com idade igual ou maior de 18 anos e controles com a mesma data de admissão dos casos ou dia(s) subsequentes(s) e excluídos pacientes sem condições clínicas e/ou neurológicas de participar e sem familiar/responsável no momento da coleta; pacientes em cuidados paliativos; quedas ocorridas em unidades que não as pesquisadas; e a segunda queda (ou mais), isto é, se o paciente sofreu mais de um episódio no período de coleta, foi considerado somente o primeiro evento. O modelo foi desenvolvido na amostra de derivação (n=358) e testado na amostra de validação (n=178), definidas por aleatoriedade e em pares, sendo dois terços para primeira e um terço para segunda. A coleta foi de abril de 2013 a setembro de 2014. Os dados foram obtidos junto aos pacientes, a partir do prontuário eletrônico, da ficha de notificação de quedas da instituição e da Morse Fall Scale. Foi realizada dupla digitação independente do banco de dados que foram analisados por meio dos programas Excel, SPSS versão 18.0 com regressão logística condicional e PEPI-for-Windows; valores de p<0,05 foram estatisticamente significativos. Os resultados permitiram construir e validar dois modelos de predição do risco de quedas, denominados SAK (Severo-Almeida-Kuchenbecker) 1 e SAK 2, com seis variáveis comuns aos dois: desorientação/confusão (SAK 1 e SAK 2 p<001); micções frequentes (SAK 1 e SAK 2 p=0,001); limitação para deambular (SAK 1 e SAK 2 p<001); ausência de acompanhante (SAK 1 e SAK 2 p<0,001); pós-operatório (SAK 1 p=0,03; SAK 2 p=0,05); número de medicamentos administrados em até 72 horas antes do desfecho (SAK 1 p=0,01; SAK 2 p=0,02) e queda prévia (SAK 2 p=0,28), presente somente em um modelo. O modelo SAK 2 apresentou melhores valores de acurácia e calibragem em relação aos demais. O teste Kappa não mostrou concordância entre os três modelos. As implicações para a prática vão desde sua aplicação fácil à beira do leito, ao suporte à decisão clínica individual, especialmente do enfermeiro, reforçando a importância do diagnóstico de enfermagem e contribuindo para busca das melhores intervenções preventivas e para segurança do paciente. === The importance on falling of patients in hospital is worldwide spread so that professionals from health area and also managers of different countries have been searching for alternatives to reduce the security incidents to a minimum acceptable. Among these alternatives there are the public politics and the prevention protocols that guide the evaluation of the risk from falling through models of prediction. This research aims at create and validate a model of prediction from falling of adult patients in hospital. Besides that, it aims at comparing sensitivity, particularity and the description created from the Morse Fall Scale translated and adapted culturally to portuguese from Brazil and describe the agreement among them. The first stage of the study was an integrative review that identified the risk factors for falls, which were investigated in the second stage through an outlining of case and pairing control ( one control per case). The places of investigation were the clinical and surgical units of a general university and public hospital in the South of Brazil. There were included patients aged 18 or above and controls with the same date of entrance of cases or the following days and there were excluded the patients with no clinical and/ or neurological conditions to participate and also the ones without family/ or someone responsible at the moment of the collect; patients under palliative care; falls that happened in units not under research; second fall (or more), wich means, if a patient fell more than once during the period of collect, it was considered only his first event. The model was developed in the derivation sample (n= 358) and tested in the validation sample ( n= 178), defined at random and in pairs, being two thirds for the first and one third for the second. The collect happened from April 2013 to September 2014. The data was obtained with the patients from the electronic record, from the institution handbook of falls and from the Morse Scale. It was done a double typing independently from the database that were analyzed through Excel, SPSS version 18.0 with conditional logistics regression and PEPI-for-Windows; values of p<0,05 were statistically significant. The results allowed creating and validating two models of prediction from the risk of falls, named SAK (Severo-Almeida-Kuchenbecker) 1 and SAK 2,with six variants common at both: desorientation/ confusion (SAK 1 e SAK 2 p<001); frequent urination (SAK 1 e SAK 2 p=0,001); limitation of moving (SAK 1 e SAK 2 p<001); lack of attendant (SAK 1 e SAK 2 p<0,001); postoperative (SAK 1 p=0,03; SAK 2 p=0,05); number of drugs administrated into 72 hours before the fall (SAK 1 p=0,01; SAK 2 p=0,02) and previous fall (SAK 2 p=0,28) present only in one model. The model SAK 2 presented the best accuracy values and calibration related to the others. The Kappa test hasn’t shown agreement among the three models. The implications to practice go from its easy application on the bedside, to the support on the individual clinical decision, especially from the nurse, reinforcing the importance of the Nursing Diagnosis and contributing to the search of the best preventive interventions and for the patient security. === La magnitud de las caídas en pacientes hospitalizados es global, por lo que los profesionales de salud y gestores de diferentes países han buscado alternativas para reducir los incidentes de seguridad a un mínimo. Estas alternativas incluyen las políticas públicas y los protocolos de prevención que guían la evaluación del riesgo de caídas por medio de modelos de predicción. Este estudio tuvo como objetivo el desarrollo y validación de un modelo de predicción del riesgo de caídas en pacientes adultos hospitalizados, además se hizo la comparación de la sensibilidad, especificidad y discriminación del modelo construido con la Morse Fall Scale traducida y culturalmente adaptada para el portugués de Brasil, y la descripción de la concordancia entre ellos. La primera etapa del estudio fue una revisión integradora, en que se identificó factores de riesgo para las caídas, los cuales fueron investigados en la segunda etapa con un estudio de caso y control con apareamiento (un control por caso). La investigación fue desarrollada en unidades clínicas y quirúrgicas de un hospital general, público y universitario del sur de Brasil. Se incluyeron pacientes de edad mayor o igual a 18 años y controles con la misma fecha de admisión de los casos o día(s) siguiente(s) y se excluyó a los pacientes sin condición clínica y/o neurológica de participar y sin familia/persona responsable en el momento de recolección de datos; pacientes en cuidados paliativos; caídas que sucedieron en otras unidades que no la investigada; y la segunda caída (o más), es decir, si el paciente experimentó más de un episodio en el período de recolección, se consideró solamente el primer evento. El modelo fue desarrollado en la muestra de derivación (n=358) y puesto a prueba en la muestra de validación (n=178), definidas de forma aleatoria y en pares, dos tercios en la primera y un tercio en la segunda. La recolección fue realizada desde abril de 2013 hasta septiembre de 2014. Los datos se obtuvieron junto a los pacientes, a partir de la historia clínica electrónica, del informe de caídas de la institución y de la Escala Morse. Se realizó la doble digitación de la base de datos que fueron analizados a través de los programas Excel, SPSS versión 18.0 con regresión logística condicional y PEPI-for-Windows; valores de p<0,05 fueron estadísticamente significativos. Los resultados permitieron construir y validar dos modelos de predicción del riesgo de caídas, llamados SAK (Severo-Almeida-Kuchenbecker) 1 y SAK 2, con seis variables comunes a ambos: la desorientación/confusión (SAK 1 y SAK 2 p<0,001); micción frecuente (SAK 1 y SAK 2 p=0,001); limitaciones para deambular (SAK 1 y SAK 2 p<0,001); ausencia de acompañamiento (SAK 1 y SAK 2 p<0,001); postoperatorio (SAK 1 p=0,03; SAK 2 p=0,05); número de medicamentos administrados dentro de las 72 horas anteriores al incidente (SAK 1 p=0,01; SAK 2 p=0,02) e historia anterior de caídas (SAK 2 p=0,28), presente en un solo modelo. El segundo modelo SAK 2 presentó mejores valores de precisión y calibración con respecto a los demás. La prueba de Kappa no presentó ningún acuerdo entre los tres modelos. Las implicaciones para la práctica van desde la fácil aplicación junto a la cama del paciente hasta el apoyo en la toma de decisiones clínicas, especialmente del enfermero, lo que refuerza la importancia del diagnóstico de enfermería y contribuye a la búsqueda de las mejores intervenciones preventivas y a la seguridad del paciente.