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    Development of a Clinical Prediction Rule for Adverse Events in Multimorbid Patients in Emergency and Hospitalisation

    • Autor
      Morales-Puerto, Marta; Ruíz-Díaz, María; Morales-Asencio, José MiguelAutoridad Universidad de Málaga; Alcalá-Gutiérrez, Purificación; Rodríguez Montalvo, José Antonio; León-Campos, ÁlvaroAutoridad Universidad de Málaga; García-Mayor, SilviaAutoridad Universidad de Málaga; Canca-Sánchez, José CarlosAutoridad Universidad de Málaga
    • Fecha
      2022-07-14
    • Editorial/Editor
      MDPI
    • Palabras clave
      Ancianos-Asistencia sanitaria
    • Resumen
      Antecedentes: Actualmente existe un consenso global de que la calidad de la atención integral a las personas mayores hospitalizadas por urgencias debe incluir el abordaje de la funcionalidad y la movilidad, el estado cognitivo, la prevención de úlceras por presión, incontinencia urinaria, caídas y delirio, así como el control del dolor y los problemas relacionados con la medicación. El objetivo de este estudio es desarrollar y validar una regla de predicción clínica para pacientes multimórbidos ingresados ​​en una unidad hospitalaria de cuidados agudos para cualquiera de los cinco eventos adversos incluidos en nuestra péntada de vulnerabilidad: caídas, úlceras por presión, incontinencia urinaria, dolor y delirio. Métodos: Estudio clinimétrico analítico longitudinal, con dos cohortes. La población de estudio estará formada por pacientes multimórbidos hospitalizados por urgencias, derivados desde Urgencias. Se propondrá una regla de predicción clínica, incorporando factores predictivos de estos cinco resultados adversos descritos. Este estudio ha recibido financiación, concedida en noviembre de 2020 (PI-0107-2020), y fue aprobado en octubre de 2019 por el Comité de Ética de Investigación ″Costa del Sol″. Conclusiones: La prevención de eventos adversos en pacientes hospitalizados es particularmente importante en aquellos con multimorbilidad. Aplicando una regla de predicción clínica para detectar riesgos específicos, se puede obtener una estimación de su probabilidad de ocurrencia.
    • URI
      https://hdl.handle.net/10630/35912
    • DOI
      https://dx.doi.org/10.3390/ijerph19148581
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    2022 Development of a clinical prediction. Int Journal Environment Research.pdf (524.0Kb)
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    REPOSITORIO INSTITUCIONAL UNIVERSIDAD DE MÁLAGA
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