OBJETIVO: Avaliar o uso de medidas de comorbidade para predizer o risco de óbito em pacientes brasileiros. MÉTODOS: Foram utilizados dados de internações obtidos do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde, que permite o registro de somente um diagnóstico secundário. Foram selecionadas 1.607.697 internações ocorridas no Brasil em 2003 e 2004, cujos diagnósticos principais foram doença isquêmica do coração, insuficiência cardíaca congestiva, doenças cérebro-vasculares e pneumonia. O Índice de Charlson e as comorbidades de Elixhauser foram as medidas de comorbidade utilizadas; o simples registro de algum diagnóstico secundário foi também empregado. A regressão logística foi aplicada para avaliar o impacto das medidas de comorbidade na estimava da chance de óbito. O modelo de base incluiu as seguintes variáveis: idade, sexo e diagnóstico principal. Os modelos de predição de óbitos foram avaliados com base na estatística C e no teste de Hosmer-Lemeshow. RESULTADOS: A taxa de mortalidade hospitalar foi 10,4% e o tempo médio de permanência foi 5,7 dias. A maioria (52%) das internações ocorreu em homens e a idade média foi 62,6 anos. Do total de internações, 5,4% apresentava um diagnóstico secundário registrado, mas o odds ratio entre óbito e presença de comorbidade foi de 1,93. O modelo de base apresentou uma capacidade de discriminação (estatística C) de 0,685. A melhoria nos modelos atribuída à introdução dos índices de comorbidade foi fraca - equivaleu a zero quando se considerou a estatística C com somente dois dígitos. CONCLUSÕES: Embora a introdução das três medidas de comorbidade nos distintos modelos de predição de óbito tenha melhorado a capacidade preditiva do modelo de base, os valores obtidos ainda são considerados insuficientes. A precisão desse tipo de medida é influenciada pela completitude da fonte de informação. Nesse sentido, o alto sub-registro de diagnóstico secundário, aliado à conhecida insuficiência de espaço para anotação desse tipo de informação no Sistema de Informações Hospitalares, são os principais elementos explicativos dos resultados encontrados.
OBJECTIVE: To assess the use of comorbidity measures to predict the risk of death in Brazilian in-patients. METHODS: Data from the Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde (Unified Health System Hospital Information System) were used, which enables only one secondary diagnosis to be recorded. A total of 1,607,697 hospitalizations were selected, all of which occurred in Brazil, between 2003 and 2004, and whose main diagnoses were: ischemic heart disease, congestive cardiac failure, stroke and pneumonia. Charlson Index and Elixhauser comorbidities were the comorbidity measures used. In addition, the simple record of a certain secondary diagnosis was also used. Logistic regression was applied to assess the impact of comorbidity measures on the estimate of risk of death. The baseline model included the following variables: age, sex and main diagnosis. Models to predict death were assessed, based on C-statistic and Hosmer-Lemeshow test. RESULTS: Hospital mortality rate was 10.4% and mean length of stay was 5.7 days. The majority (52%) of hospitalizations occurred among men and mean age was 62.6 years. Of all hospitalizations, 5.4% included a recorded secondary diagnosis, although the odds ratio between death and presence of comorbidity was 1.93. The baseline model showed a discriminatory capacity (C-statistic) of 0.685. The improvement in the models, attributed to the introduction of comorbidity indices, was poor, equivalent to zero when C-statistic with only two digits was considered. CONCLUSIONS: Although the introduction of three comorbidity measures in distinct models to predict death improved the predictive capacity of the baseline model, the values obtained are still considered insufficient. The accuracy of this type of measure is influenced by the completeness of the source of information. In this sense, high underreporting of secondary diagnosis, in addition to the well-known lack of space to note down this type of information in the Sistema de Informações Hospitalares, are the main explanatory factors for the results found.
OBJETIVO: Evaluar el uso de medidas de comorbilidad para predecir el riesgo de óbito en pacientes brasileros. MÉTODOS: Fueron utilizados datos de internaciones obtenidos del Sistema de Informaciones Hospitalarias del Sistema Único de Salud, que permite el registro de solamente un diagnóstico secundario. Fueron seleccionadas 1.607.697 internaciones ocurridas en Brasil en 2003 y 2004, cuyos diagnósticos principales fueron enfermedad isquémica del corazón, insuficiencia cardiaca congestiva, enfermedades cerebro-vasculares y neumonía. El Índice de Charlson y las comorbilidades de Elixhauser fueron las medidas de comorbilidad utilizadas; el simple registro de algún diagnóstico secundario fue también empleado. La regresión logística fue aplicada para evaluar el impacto de las medidas de comorbilidad en la estimativa de la probabilidad de óbito. El modelo de base incluyó las siguientes variables: edad, sexo y diagnóstico principal. Los modelos de predicción de óbitos fueron evaluados con base en la estadística C y en la prueba de Hosmer-Lemeshow. RESULTADOS: La tasa de mortalidad hospitalaria fue 10,4% y el tiempo promedio de permanencia fue 5,7 días. La mayoría (52%) de las internaciones ocurrió en hombres y la edad promedio fue 62,6 años. Del total de internaciones, 5,4% presentaba un diagnóstico secundario registrado, pero el odds ratio entre óbito y presencia de comorbilidad fue de 1,93. El modelo de base presentó una capacidad de discriminación (estadística C) de 0,685. La mejoría en los modelos atribuida a la introducción de los índices de comorbilidad fue débil - equivalió a cero cuando se consideró la estadística C con solamente dos dígitos. CONCLUSIONES: A pesar de la introducción de las tres medidas de comorbilidad en los distintos modelos de predicción de óbito haya mejorado la capacidad predictiva del modelo de base, los valores obtenidos aún son considerados insuficientes. La precisión de este tipo de medida es influenciada por la completitud de la fuente de información. En ese sentido, el alto sub-registro de diagnóstico secundario, aliado a la conocida insuficiencia de espacio para anotación de este tipo de información en el Sistema de Informaciones Hospitalarias, son los principales elementos explicativos de los resultados encontrados.
