Los cambios sociodemográficos del pasado siglo han hecho que la población anciana haya aumentado progresivamente hasta alcanzar cifras, absolutas y relativas, que hace unos años eran impensables. En España, en el año 2009, las personas de 65 y más años representaban el 16,7% de la población, mientras que con 75 y más años había un 8,4%1. Este envejecimiento poblacional tiene consecuencias en los patrones de enfermedad y en las políticas de atención y apoyo a los ancianos.

Los reingresos hospitalarios, especialmente los no programados, se consideran como una medida de la calidad asistencial en la que están implicados factores clínicos y otros derivados del hospital o del propio paciente. Como algunos de estos factores podrían ser modificables2, se han publicado muchos estudios desde los años 80 encaminados a identificarlos y describir distintos modelos predictivos de ingresos y reingresos hospitalarios, algunos de ellos realizados en población anciana. Las fuentes de información utilizadas han sido hospitalarias, principalmente, mixtas (hospitalarias más de Atención Primaria u otras) o los propios pacientes3,4.

Un estudio realizado en Cataluña4 sobre una muestra de 174.000 adultos encontró que los factores predictivos de reingreso hospitalario a los 180 días del ingreso índice fueron el sexo (ser varón), la edad (mayor riesgo en el grupo de 65 y más años), tener un diagnóstico clínico de diabetes insulino-dependiente, insuficiencia cardiaca, enfisema o EPOC; utilizar más de cuatro medicamentos y haber tenido ingresos hospitalarios previos. El poder predictivo del modelo desarrollado fue alto (área bajo la curva ROC de 0,93).

En este marco, el trabajo de Martín MA et al5 que comentamos en este editorial y realizado en una población mayor de 74 años muestra que casi uno de cada cuatro pacientes tuvo un reingreso a los seis meses del ingreso índice. El reingreso fue más frecuente en función de una mayor estancia hospitalaria, polimedicación, hipertensión, cardiopatía isquémica o insuficiencia cardíaca. El estudio también encuentra un efecto protector de la presión asistencial de enfermería.

Las fuentes de información (FI) utilizadas han sido dos: el Conjunto Mínimo Básico de Datos (base de datos administrativa hospitalaria) y OMI-AP (base de datos clínica de Atención Primaria). Y se ha trabajado con tres modelos estadísticos de acuerdo a la información que ofrecen por separado o en conjunto las dos FI. Es precisamente en este enfoque donde radica gran parte del interés de este trabajo, ya que transforma datos en información útil para tomar decisiones en salud.

La utilización de sistemas de información sanitaria (SIS) disponibles y el hecho de que sean fuentes complementarias, una administrativa y otra clínica, aportan importantes ventajas:

• 1.

  En época de crisis e incertidumbre del sistema, aprovechar para investigar las FI existentes aumenta la eficiencia. En comparación con estudios que recogen datos individuales (estudios de cohortes o experimentales), los datos secundarios permiten identificar personas en riesgo de consumir recursos sanitarios y sociales con menos coste y complejidad.

• 2.

  El utilizar información clínico asistencial de AP ayuda a identificar otros factores no tenidos en cuenta hasta ahora, como por ejemplo el mayor número de visitas al médico de familia, como ocurre en el trabajo de Martín MA et al.

• 3.

  En el trabajo que nos ocupa, el mejor modelo es el que combina la información de las dos FI utilizadas, lo que refuerza la idea de que el uso de SIS integrados, donde la información que generan los clínicos puede ser recuperada y analizada, tiende puentes entre la asistencia y la investigación, así como entre niveles asistenciales.

El hecho de trabajar con bases de datos tiene también sus limitaciones relacionadas con el contenido y la calidad de la información. La falta de información del propio paciente no permite recoger otros factores de riesgo individual que están relacionados con los reingresos: apoyo y red social, salud percibida, calidad de vida relacionada con la salud, etc.

En este momento nos enfrentamos a una importante dificultad para trabajar con bases de datos sanitarios mínimamente estandarizadas para que sean útiles en investigación y, en concreto, para analizar el tema del estudio que se comenta en este editorial. Por un lado, en AP son diferentes los programas informáticos de gestión de la historia clínica que se utilizan en las distintas CC.AA., dificultando compartir datos entre administraciones6. Por otro lado, la iniciativa del proyecto de creación de historia clínica del Sistema Nacional de Salud, aunque es un elemento de cohesión, introduce incertidumbre en algunas administraciones. También los profesionales temen la pérdida de información relevante y que no se cumplan sus necesidades específicas y diferentes, en algunos aspectos, entre ámbitos asistenciales.

No obstante, el uso de un SIS integrado ayudaría a no perder información de los pacientes, inevitable cuando se cruzan bases de datos de diferentes ámbitos y objetivos; a disponer de información sobre más factores clínicos y asistenciales para incluir en los modelos predictivos y aumentar su validez y utilidad, al tiempo que mejoraría la relación entre niveles asistenciales.

Los resultados del estudio de Martín MA et al tienen aplicaciones muy útiles para la práctica clínica y la planificación sanitaria y generan nuevas líneas de investigación hacia estudios de intervención y de coste efectividad.