Objetivos: Existen escasos estudios sobre la rehabilitación del ictus en personas mayores. Hemos estudiado los perfiles clínicos y la predicción de la estancia hospitalaria (EH) en pacientes mayores.

Material y métodos: Estudio retrospectivo de cohorte en pacientes > 60 años ingresados en los primeros 6 meses tras el ictus, entre enero de 2015 y agosto de 2022. Identificamos los perfiles de rehabilitación mediante análisis de clústeres, incluyendo las escalas mRS, FIM y NIHS al ingreso. La efectividad-FIM se calculó como: (FIM_ingreso - FIM_alta)/(FIM_máximo - FIM_ingreso) × 100%. Usamos métodos de regresión lineal para identificar las variables sociodemográficas y clínicas predictivas de la EH.

Resultados: Se incluyeron 104 pacientes (68 hombres; edad media = 69,45 ± 6,5 años) que fueron agrupados en 3 clústeres: leve [NIHS = 7,70 ± 3,21, FIM-motor = 59,42 ± 12,24, FIM-cognitivo = 26,96 ± 4,69, mRS = 4 (4-4), afasia = 41,7%, disfagia grave = 4,2%, EH = 45 (33,25-59)]; moderado [NIHS = 10,40 ± 3,23, FIM-motor = 28,00 ± 7,74, FIM-cognitivo = 25,92 ± 6,55, mRS = 4 (4-5), afasia = 13%, disfagia grave = 6,4%, EH = 61 (45-92)] y grave [NIHS = 18,76 ± 4,19, FIM-motor = 16,12 ± 6,69, FIM-cognitivo = 10,58 ± 4,14, mRS = 5 (5-5), afasia = 60,6%, disfagia grave = 42,4%, EH = 71 (60,5-97,5)]. La efectividad FIM-motor y FIM-cognitivo mejoraron de forma significativa en el grupo leve (efectividad FIM-motor = 33,70% [12,16-53,54]; efectividad FIM-cognitivo = 33,3% [0-50,0]) y moderado (efectividad FIM-motor = 31,15% [10,34-46,55]; efectividad FIM-cognitivo = 33,3% [0-63,16]) vs. grave (efectividad FIM-motor = 5,77% [0-18,77]; efectividad FIM-cognitivo = 4,65% [0- 22,30]) (p = 0,001 y p = 0,025) mientras que la afasia y la disfagia mejoraron en todos los grupos (p > 0,1). La gravedad del ictus (B = 0,33, p < 0,001), mayor dependencia funcional (B = 0,24, p = 0,013), presentar disfagia (B = 0,30, p = 0,002), dolor neuropático (B = 0,22, p = 0,02), depresión (B = 0,29, p = 0,003) o infecciones intrahospitalarias (B = 0,23, p = 0,02) eran predictores de mayor estancia hospitalaria.

Conclusión: El análisis de clústeres de pacientes puede ser útil para identificar objetivos realistas de rehabilitación y optimizar la distribución de recursos y reducir los costes relacionados con la hospitalización.