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Fundamento: El infarto agudo de miocardio representa una importante carga de morbimortalidad en los países desarrollados. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de ajuste por el riesgo para evaluar los resultados del manejo de esta patología y comparar su desempeño con otros modelos. Métodos: Se desarrolla un modelo de ajuste de riesgo para el infarto agudo de miocardio mediante regresión logística con la información de una base de datos administrativa de hospitales españoles, considerando la mortalidad intrahospitalaria como variable respuesta y variables propias del paciente como predictoras. Se compara su capacidad predictiva con la del modelo de Charlson y el modelo ICES. Los modelos se aplican para evaluar la mortalidad intrahospitalaria. Resultados: La edad (OR: 1,07); la localización anterolateral (OR: 2,32) e inferoposterior (OR:1,91); el shock cardiogénico (OR:39,99), las arritmias (OR: 94,43), la enfermedad cerebrovascular (OR:2,15) y la insuficiencia renal (OR:1,87) aparecen asociados con un mayor riesgo de mortalidad. El modelo desarrollado ofrece mejor capacidad predictiva (-2LL: 2240) que el modelo de Charlson (-2LL: 3073) y el modelo ICES (-2LL: 2366). No hay diferencias significativas en la mortalidad ajustada por el riesgo de los 23 hospitales estudiados, ni diferencias entre centros públicos y privados, ni por volumen de atención o nivel tecnológico. La coronariografía (RMAR: 0,66) y las intervenciones coronarias percutáneas (RMAR: 0,69) son procedimientos con efecto protector. Conclusiones: El modelo desarrollado puede constituir una herramienta útil para evaluar la práctica asistencial del infarto en centros hospitalarios. Background: Acute myocardial infarction has a major bearing on morbimortality in developed countries. This study is aimed at developing a risk adjustment model for assessing the results of managing this disease and comparing how this management is carried out with other models. Methods: A risk adjustment model is developed for acute myocardial infarction by means of logistic regression with the information from an administrative database including various Spanish hospitals, taking the intrahospital mortality rate as the response variable and variables inherent to the patient proper as predictive variables. The predictability thereof is compared to the Charlson Model and the ICES model. These models are applied for assessing the intrahospital mortality rate. Results: The age (OR: 1.07), the anterolateral location (OR: 2.32) and inferoposterior location (OR:1.91), cardiogenic shock (OR:39.99), arrhythmia (OR: 94.43), cerebrovascular disease (OR:2.15) and kidney failure (OR:1.87) are shown to be related to a higher risk of death. The model developed provides a better predictability (-2LL: 2240) than the Charlson model (-2LL: 3073) and the ICES model (-2LL: 2366). There are no significant differences in the risk-adjusted death rate for the 23 hospitals studied, nor any differences between public and private hospitals nor the care volume or technological level. Coronariography (RMAR: 0.66) and percutaneous coronary interventions (RMAR: 0.69) are procedures having a protective effect. Conclusions: The model developed may be a useful tool for assessing the hospital care provided for myocardial infarction. |
