Reducing Hospital Readmissions through Personal Communication

1. Impact of daily personal communication on hospital readmissions: A case-control studyLipski-Pozitzki, Liat et al.The American Journal of Medicine, Volume 139, Issue 1, 84 – 91.e7

Las hospitalizaciones recurrentes suponen una carga financiera considerable y riesgos para la salud. La mala comunicación y la falta de atención personalizada contribuyen en gran medida a los reingresos prevenibles. Este estudio examinó si las conversaciones breves y personales entre médicos y pacientes hospitalizados podrían reducir los reingresos una semana y 30 días después del alta, y mejorar la satisfacción.

Métodos

Este estudio prospectivo de casos y controles incluyó a 459 pacientes hospitalizados en las salas de Medicina Interna de un hospital general de Israel. Se incluyeron pacientes de entre 18 y 100 años, excluyendo a aquellos con demencia, capacidad de comunicación limitada o alta hospitalaria en las primeras 24 horas. El grupo de intervención mantuvo breves conversaciones personales con los médicos. Los pacientes del grupo de comparación estuvieron hospitalizados simultáneamente en otras salas y recibieron la atención habitual. Once médicos recibieron una hora y media de formación y mantuvieron conversaciones personales de 3 a 5 minutos con los pacientes diariamente, complementando la atención habitual. Se midieron los reingresos entre 7 y 30 días después del alta, así como la satisfacción del paciente.

Resultados

Los grupos de intervención ( n = 249) y de comparación ( n = 210) presentaron características basales similares, salvo que el grupo de intervención era mayor (66,7 frente a 62,7 años; p = 0,008). La regresión logística multivariable mostró una reducción significativa de la probabilidad de reingreso en el grupo de intervención tanto a la semana (OR: 0,33; IC del 95 %: 0,16-0,66; p = 0,002) como a los 30 días (OR: 0,54; IC del 95 %: 0,34-0,88; p = 0,012), tras ajustar por covariables como la edad, la gravedad del diagnóstico, la satisfacción y los factores sociodemográficos.

Conclusiones

Las tasas de reingreso disminuyeron tras conversaciones breves y personales entre médico y paciente. Estos hallazgos respaldan la integración de estrategias de comunicación personalizadas en la atención estándar para mejorar los resultados. Investigaciones futuras deberían confirmar estos hallazgos en muestras más amplias y explorar la frecuencia y duración óptimas de dichas interacciones.

Importancia clínica

•Las conversaciones breves y diarias entre médico y paciente dieron como resultado menos reingresos a los 7 y 30 días, lo que demuestra una intervención simple pero efectiva.

•Las interacciones personalizadas mejoraron la confianza, llevaron a una mejor adherencia del paciente y a menos reingresos evitables.•Las estrategias de comunicación estructuradas pueden mejorar la eficiencia de la atención sanitaria al reducir las brechas en la atención y, de esta manera, respaldar una implementación más amplia en los entornos hospitalarios.

•Esta intervención de bajos recursos mejoró los resultados clínicos sin tecnología ni personal adicional, lo que la convierte en un modelo altamente escalable para la mejora de la calidad.

Introducción

Las hospitalizaciones recurrentes, generalmente definidas como aquellas que ocurren dentro de los 30 días posteriores a la hospitalización inicial, ¹ se han reconocido como un problema importante que representa riesgos considerables para la salud de los pacientes y una carga financiera para los sistemas de salud.² , ³ Se estima que una cuarta parte de los reingresos son prevenibles.⁴ El problema es complejo, ya que no todas las hospitalizaciones, especialmente en casos de empeoramiento natural de la enfermedad o en residentes de residencias de ancianos, pueden prevenirse debido a la complejidad clínica y las capacidades de las instalaciones. Sin embargo, se ha sugerido la disminución de los reingresos prevenibles como una medida de la calidad de la atención.⁵ Entre las prácticas beneficiosas se incluyen el aumento de la dotación de personal de enfermería,⁶ la inversión en programas de gestión de casos para coordinar y gestionar las transiciones de los pacientes,⁷ y el uso de la telesalud y la mejora de los registros electrónicos.⁸ Además, la mejora de la comunicación y la atención a los pacientes constituyen algunas de las estrategias más eficaces para reducir la carga de las hospitalizaciones recurrentes. ⁴ A pesar de una mayor concienciación y la difusión de programas que incentivan la disminución de las tasas de reingreso,⁹ solo se ha observado una pequeña reducción en las tasas.³La literatura sugiere que la mala comunicación y la falta de atención personalizada aumentan las tasas de reingresos evitables. Un estudio de Bradley et al. indica que, entre otras estrategias, brindar educación al paciente sobre los motivos de la hospitalización, la medicación prescrita y el autocuidado se asoció con tasas de reingreso reducidas a los 30 días. Los pacientes que recibieron explicaciones detalladas sobre sus afecciones y planes de atención tuvieron menos probabilidades de ser readmitidos en un plazo de 30 días. 10 De manera similar, los estudios han demostrado que la educación, el empoderamiento y la atención personalizada del paciente, incluidas las conversaciones individuales sobre el manejo de la enfermedad y las instrucciones de atención, redujeron significativamente la tasa de reingresos hospitalarios. 11 , 12 Otro estudio encontró que una sola frase tranquilizadora proporcionada por un médico durante una prueba de alergia redujo significativamente la gravedad de los síntomas autoevaluada por los pacientes. 13 La confianza de los pacientes en el cuidado y la atención personal de sus médicos contribuye a su cumplimiento con el tratamiento, lo que a su vez puede conducir a una mejor recuperación. 14 , 15 Un metaanálisis sobre la comunicación médica y la adherencia del paciente al tratamiento encontró que las probabilidades de adherencia son 1,62 veces mayores en aquellos tratados por médicos que recibieron capacitación en comunicación. 15 La comunicación de apoyo, especialmente si se basa en apoyo emocional e informativo, 16 fomenta la confianza y alienta la participación y activación del paciente, en diversas afecciones médicas. 16–18 Como tal, fomentar una comunicación exitosa entre los médicos tratantes y sus pacientes surge como una de las estrategias más importantes para reducir la carga de hospitalizaciones recurrentes. Reconocer al paciente como una persona, además de centrarse únicamente en los datos clínicos, se ha asociado con una reducción de los reingresos. Los estudios que evaluaron la planificación del alta encontraron que la educación individualizada, la comunicación centrada en el paciente y la coordinación de la atención redujeron las tasas de reingreso a los 30 días entre los pacientes con insuficiencia cardíaca. 19 , 20Considerando estos hallazgos, este estudio tuvo como objetivo investigar los efectos de la comunicación personal diaria entre médicos y pacientes durante las hospitalizaciones sobre las tasas de reingresos y la satisfacción del paciente. Se planteó la hipótesis de que las interacciones breves y personales reducirían las tasas de reingresos y visitas a urgencias en los 30 días posteriores al alta y mejorarían los niveles de satisfacción poshospitalaria, gracias a su supuesto efecto en la seguridad y la confianza del paciente en el personal hospitalario, así como en la sensación de ser considerado importante, lo que a su vez conduciría a una mejor comprensión y mayor adherencia al tratamiento prescrito al alta. Además, se espera que el establecimiento de una relación de confianza entre los pacientes y los médicos durante la hospitalización no solo impacte en la decisión de seguir las recomendaciones médicas, sino que también influya en la percepción que los pacientes tienen sobre la calidad de la atención que reciben, promoviendo una experiencia más positiva y, en consecuencia, mayores niveles de bienestar emocional.

Métodos

Registro de prueba e identificación

El estudio fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional del Centro Médico Meir (Protocolo n.° 0126-18; 9 de octubre de 2018, prorrogado hasta 2021). De acuerdo con el caso práctico 13a de ensayos clínicos de los NIH, no está sujeto a los requisitos de registro de ClinicalTrials.gov. Todos los participantes dieron su consentimiento informado por escrito.La intervención y la recolección de datos tuvieron lugar entre septiembre de 2019 y diciembre de 2021, con una pausa de enero a diciembre de 2020, debido al brote de COVID-19 y la consiguiente reorganización del hospital.

Población de estudio y proceso de reclutamiento

El estudio fue un ensayo prospectivo e intervencionista que incluyó a 459 pacientes hospitalizados en las salas de medicina interna para adultos del Centro Médico Meir, Clalit Health Services, un gran hospital general ubicado en el centro de Israel.El cálculo del tamaño muestral necesario para alcanzar una potencia estadística del 80 % con un nivel de significancia del 5 % arrojó un tamaño muestral mínimo de 195 pacientes en cada grupo. El cálculo se basó en la supuesta reducción de la frecuencia de reingresos del 30 % al 18 % en el grupo de intervención, siguiendo las tasas previamente reportadas. ²¹El estudio buscó reclutar pacientes hospitalarios de 18 a 100 años ingresados ​​en cuatro salas de Medicina Interna para Adultos del hospital. Los pacientes de la sala A constituyeron el grupo de intervención. Los pacientes fueron asignados a los departamentos según los procedimientos estándar de admisión hospitalaria, sin aleatorización. El departamento A era una sala de medicina interna como las demás, sin diferencias significativas en los diagnósticos ni en la composición del equipo. Los datos de los pacientes del grupo de comparación se recopilaron de las salas adyacentes para evitar el sesgo de sala única. Se excluyó del reclutamiento a quienes padecían demencia que limitaba la comunicación, a quienes no podían comunicarse por otras razones clínicas y a los pacientes dados de alta dentro de las 24 horas posteriores al ingreso.Los pacientes hospitalizados en la Sala A que cumplieron los criterios del estudio se incorporaron al grupo de intervención y participaron en las conversaciones breves con los médicos, además de la atención estándar. Los pacientes de las otras tres salas de Medicina Interna recibieron únicamente atención estándar y constituyeron el grupo de comparación.El estudio no recopiló información sobre la etnia ni la religión de los participantes. Los pacientes atendidos en el hospital son casi exclusivamente ciudadanos israelíes, la mayoría judíos, con una importante minoría árabe. Todos los residentes de Israel tienen derecho a la misma atención sanitaria según la Ley del Seguro Nacional de Salud.Para estimar la gravedad de la enfermedad, clasificamos los diagnósticos primarios en tres niveles (gravedad baja, moderada y alta) según el riesgo clínico esperado a corto plazo. Dos médicos internistas certificados revisaron y clasificaron de forma independiente cada diagnóstico primario de la CIE-10. En los casos en que se incluyeron varios diagnósticos, la clasificación se basó en la afección clínicamente más significativa.

Intervención

Todos los médicos asignados a la sala participaron en una breve sesión de capacitación impartida por el iniciador del estudio y el investigador principal (LL), que presentó el estudio y se centró en cómo se llevaría a cabo la intervención. La sesión inicial de capacitación tuvo lugar el 2 de septiembre de 2019 en la Sala A. La sesión tuvo una duración de 90 minutos y consistió en una breve presentación y un debate abierto. La guía de conversación está disponible en el Archivo Suplementario 1.En total, 11 médicos llevaron a cabo la intervención, incluyendo 8 hombres y 3 mujeres. Antes de reiniciar la intervención tras la pandemia de COVID-19, todos los médicos participantes se sometieron a una sesión de actualización en noviembre de 2020 para garantizar la coherencia en la implementación del protocolo. Los médicos eran residentes de medicina interna de segundo o tercer año en un programa de 4 años, con experiencia clínica similar. Los médicos que implementaron la intervención fueron asignados específicamente a los departamentos designados y no trabajaban en las salas de control. Esto fue garantizado por la administración del hospital. No se observaron diferencias en la formación ni en la antigüedad entre los departamentos. Además, las intervenciones se llevaron a cabo durante el mismo período, lo que minimizó la posibilidad de sesgo relacionado con la etapa de la residencia.La intervención consistió en una conversación personal diaria realizada por los médicos con los pacientes de la Sala A que cumplieron los criterios de inclusión durante el período de reclutamiento. Las conversaciones, iniciadas por el médico, tenían una duración de 3 a 5 minutos y no estaban relacionadas con la atención estándar ni con las comunicaciones rutinarias con el paciente durante la hospitalización (p. ej., rondas diarias). Los objetivos de las interacciones, definidos durante la sesión de capacitación, fueron acortar la distancia entre el paciente y el médico, fomentar la confianza y la sensación de importancia, y contribuir a la seguridad del paciente con la atención recibida. Cada interacción debía comenzar con la presentación del médico y extenderse a una conversación personal, con los siguientes temas sugeridos: lugar de residencia, familia y empleo del paciente, visitas, preocupaciones, problemas o necesidades actuales, así como aficiones y rutinas. Se indicó a los médicos que finalizaran cada conversación diciéndole al paciente que era un placer conocerlo, usando su nombre, y que esperaban volver a visitarlo si el paciente estaba interesado y permanecía hospitalizado. Los médicos completaron un formulario breve que detallaba los temas generales de las conversaciones posteriores a cada conversación personal (adjunto como Archivo Suplementario 2), y estos fueron recopilados y almacenados por el investigador principal (LL).

Medidas de resultados del estudio

Las variables dependientes fueron los reingresos en los 7 y 30 días posteriores al alta, las visitas a Urgencias y el nivel de satisfacción del paciente, medido mediante una pregunta de un solo ítem sobre la satisfacción general con la estancia hospitalaria (escala del 1 al 10). ²² Las variables independientes incluyeron la edad, el sexo, la educación, el estado civil, el lugar de residencia, la gravedad de la enfermedad y la duración de la hospitalización, con los datos estratificados según corresponda. Estas variables se extrajeron de la HCE. Los participantes recibieron llamadas telefónicas tras el alta y se les pidió que completaran una breve encuesta de satisfacción.

Análisis estadístico

Para identificar predictores de readmisión hospitalaria muy temprana (≤ 1 semana) y de 30 días, ajustamos dos modelos de regresión logística multivariable separados. Las variables dependientes fueron indicadores binarios de readmisión dentro de 1 semana y dentro de 1 mes, respectivamente. Las covariables a priori seleccionadas fueron asignación al grupo de estudio (intervención versus control), duración de la admisión índice (días), satisfacción reportada por el paciente con la estadía hospitalaria (escala continua de 0 a 10), gravedad del diagnóstico primario (baja / moderada / alta), edad (años), sexo (masculino o femenino), estado civil (casado versus soltero / divorciado / viudo), nivel educativo (primario / secundario / superior a secundario) y estatus socioeconómico del lugar de residencia (superior al promedio, promedio, inferior al promedio). Las variables categóricas se ingresaron con codificación de indicador (dummy); las categorías de referencia se muestran en la Tabla 2 . Dado que el 7,4 % de los registros presentaba un único valor faltante para satisfacción, educación o estado civil, reemplazamos dichas entradas faltantes con la mediana de la muestra (satisfacción) o la categoría modal (educación, estado civil) antes de la modelización. Todos los predictores se introdujeron simultáneamente (método ENTER) en SPSS Statistics v29. La discriminación del modelo se evaluó mediante la prueba de razón de verosimilitud χ² y la R² de Nagelkerke, y la calibración mediante la prueba de bondad de ajuste de Hosmer-Lemeshow. El estadístico de Wald proporcionó valores p bilaterales para cada covariable, con una significación estadística de p < 0,05.

Resultados

Características básicas de los participantes del estudio

En total, 249 pacientes completaron la intervención, que consistió en mantener al menos una breve conversación con un médico. Se compararon con 210 pacientes hospitalizados simultáneamente en otras salas de Medicina Interna. 

La Tabla 1 presenta las características básicas de los grupos de estudio. No hubo diferencias significativas en cuanto a género, estado civil, educación, nivel socioeconómico del lugar de residencia ni duración de la estancia hospitalaria en días. Sin embargo, los participantes del grupo de intervención eran mayores que los del grupo de comparación (66,7 y 62,7 años, respectivamente, 

p = 0,008). En ambos grupos, la mayoría de los participantes eran hombres casados ​​y provenían de municipios clasificados como de nivel socioeconómico superior al promedio por la Oficina Central de Estadísticas de Israel. La duración promedio de la estancia hospitalaria fue de 4 días en ambos grupos.

Variable *	Grupo de intervención n = 249⁎⁎	Grupo de comparación n = 210	Valor P⁎⁎⁎
Edad	66,73 (16,97)	62,65 (14,82)	.008
Sexo
Masculino	121 (53,3 %)	116 (55,2 %)	.685
Femenino	106 (46,7 %)	94 (44,8 %)
Estado civil
Casado	134 (59,0 %)	133 (63,3 %)	.357
Soltero, divorciado o viudo	93 (41,0 %)	77 (36,7 %)
Educación
Primario	23 (15,4 %)	17 (10,3 %)	.102
Secundario	65 (43,6 %)	91 (55,2 %)
Por encima de secundaria	61 (40,9 %)	57 (34,5 %)
Nivel socioeconómico de residencia
Por encima del promedio	172 (76,8 %)	159 (75,7 %)	.391
Promedio	29 (12,9 %)	35 (16,7 %)
Por debajo del promedio	23 (10,3 %)	16 (7,6 %)
Satisfacción con la experiencia de hospitalizacióna	7.59 (3.3)	8.00 (2.4)	.146
Duración de la estancia hospitalaria, días	3,86 (4,0)	3,99 (2,7)	.684
Readmisión en el plazo de 1 semana	20 (8,0 %)	31 (14,8 %)	.037
Readmisión en el plazo de 1 mes	54 (21,7 %)	63 (30,0 %)	.042
Cita con el proveedor primario dentro de 1 semana	120 (48,2 %)	87 (41,4 %)	.175
Gravedad del diagnóstico primarioa
Bajo	68 (27,3 %)	64 (30,5 %)
Moderado	133 (53,4 %)	119 (56,7 %)
Alto	47 (18,9 %)	18 (8,6 %)	.011

Tabla 1Características básicas de los grupos de estudio.⁎Los datos se presentan como n (%) o media (DE).⁎⁎Los datos demográficos estaban completos para 227 de los 249 participantes del grupo de intervención.aLa satisfacción se midió en una escala Likert de 1 a 10, donde 10 indica la mayor satisfacción y 1 la menor.

Se observó una amplia gama de diagnósticos primarios al ingreso. El diagnóstico primario más frecuente en ambos grupos fue el dolor torácico. La lista completa de diagnósticos primarios de los participantes del estudio se presenta en el Archivo Suplementario 3. La variable de gravedad, guiada por el médico, sugirió algunas diferencias numéricas entre los grupos; dado su carácter exploratorio, estas cifras deben interpretarse con cautela y no se utilizaron para realizar comparaciones predefinidas (véase el Archivo Suplementario 4 para más detalles).

La conversación médico-paciente y la satisfacción posterior con la estancia hospitalaria

Los temas tratados por los médicos en sus breves conversaciones con los pacientes se presentan en 

la Fig. 1. La mayoría de las conversaciones trataron sobre la hospitalización actual (180), la familia del paciente (102), el estado de ánimo (102) o asuntos personales (95). La mayoría de los participantes (173, 69%) tuvieron una sola conversación con un médico, 58 tuvieron 2 conversaciones (23%) y 18 tuvieron 3 o más conversaciones (7%). Participar en una sola conversación no se asoció significativamente con los reingresos en comparación con los que participaron en dos o más conversaciones ( 

P = .25). La satisfacción con la estancia hospitalaria fue similar entre los participantes que participaron en una sola conversación en comparación con dos o más conversaciones (7.6 frente a 7.6, 

P = .43).

En contraste con la hipótesis secundaria, que asumía que la satisfacción general con la experiencia de hospitalización sería mayor en el grupo de intervención, observamos una satisfacción similar en ambos grupos de estudio (7,59 versus 8,00, 

P = ,146).

Readmisiones

Como se presenta en la Tabla 2 , después del ajuste simultáneo para todas las covariables, pertenecer al grupo de intervención siguió siendo el predictor más fuerte de readmisión muy temprana, 1 semana o menos después del alta (β = –1,11, OR 0,33, IC del 95% 0,16-0,66, P = .002). La mayor satisfacción informada por el paciente fue igualmente protectora (β = –0,17, OR 0,84, 0,76-0,93, P < .001). Los pacientes con una gravedad de diagnóstico moderada mostraron probabilidades significativamente menores que aquellos con baja gravedad (β = –0,68, OR 0,51, 0,26-1,01, P = .053; prueba de Wald general para la variable de tres niveles P = 0,13). La duración de la estancia, la edad, el sexo, el estado civil, la educación y el nivel socioeconómico no se asociaron con la readmisión (todos P > 0,30).

	Readmisión hospitalaria
	Dentro de 1 semana			Dentro de 1 mes
Factor	Coeficiente (EE)	OR (IC del 95 %)	Valor P	Coeficiente (EE)		OR (IC del 95 %)	Valor P
Intercepción (Log-odds)	–0,010 (1,03)			–1,22 (0,78)
Grupo de intervención	–1,11 (0,36)	0,33 (0,16-0,66)	.002	–0,61 (0,24)		0,54 (0,34-0,88)	.012
Duración de la hospitalización	0,03 (0,03)	1,03 (0,96-1,10)	.419	0,06 (0,03)		1.06 (1.00-1.13)	. 052
Satisfacción con la hospitalización	–0,17 (0,05)	0,84 (0,76-0,93)	<.001	–0,07 (0,04)		0,93 (0,86-1,01)	.071
Gravedad del diagnóstico primario			.126‡				.080 †
Moderado versus Bajo  Alto versus Bajo	–0,68 (0,35) –0,02 (0,53)	0,51 (0,26-1,01) 0,98 (0,35-2,76)	.053 .975	–0,58 (0,26) –0,35 (0,41)		0,56 (0,34-0,93) 0,71 (0,32-1,58)	.025 .396
Edad (años)	0,01 (0,01)	1.01 (0.99-1.03)	.328	0,02 (0,01)		1.02 (1.01-1.04)	. 005
Sexo	–0,04 (0,34)	0,96 (0,49-1,87)	.907	–0,25 (0,25)		0,78 (0,48-1,26)	.301
Educación  Secundaria vs. Primaria  Superior Secundaria vs. Primaria	–0,05 (0,54) –0,56 (0,62)	0,95 (0,33-2,76) 0,57 (0,17-1,91)	.416‡ .923 .363	–0,13 (0,41) –0,10 (0,44)		0,88 (0,40-1,94) 0,91 (0,38-2,16)	.95† .748 .823
Estado civil	–0,32 (0,36)	0,72 (0,36-1,46)	.369	0,28 (0,25)		1,32 (0,80-2,16)	.272
Nivel socioeconómico  Promedio vs. Superior al promedio  Inferior al promedio vs. Superior al promedio	–0,55 (0,56) –0,36 (0,65)	0,58 (0,19-1,72) 0,70 (0,20-2,48)	.596‡ .323 .582	–0,35 (0,44) –0,45 (0,51)		0,71 (0,30-1,66) 0,64 (0,23-1,73)	.659† .424 .375
Resumen del ajuste del modelo	χ² (12) = 24,9, P = 0,015 R² = 0,114				χ² (12) = 25,5, P = 0,013 R² = 0,086

Tabla 2Modelos de regresión logística para la predicción del reingreso hospitalario.‡Prueba general de Wald para el predictor multinivel.

El efecto de la intervención persistió para el reingreso dentro de 1 mes (OR 0,54, 0,34-0,88, P = 0,012). La edad avanzada se asoció de forma independiente con un mayor riesgo (β = 0,02, OR 1,02 por año, 1,01-1,04, P = 0,005). La hospitalización inicial más prolongada mostró una tendencia limítrofe (β = 0,06, OR 1,06, 1,00-1,13, P = 0,052). La gravedad moderada fue un factor protector significativo (OR 0,56, 0,34-0,93, P = 0,025). No se observaron asociaciones para el sexo, la educación, el estado civil o el nivel socioeconómico. En ambos modelos, la intervención pareció reducir las probabilidades de reingreso, mientras que la satisfacción del paciente confirió sistemáticamente protección adicional. Otros factores demográficos y socioeconómicos no influyeron materialmente en los resultados después del ajuste multivariable.La duración de la estancia aumentó de forma monótona desde los diagnósticos de baja a alta gravedad (3,3 → 4,0 → 4,5 días), pero el ANOVA global no alcanzó la significación estadística (F(2,445) = 2,58, 

P = 0,077; η² = 0,011). También analizamos el seguimiento de atención primaria dentro de los 7 días posteriores al alta. La captación fue del 42 % en el nivel de baja gravedad, del 45 % en el de moderada y del 58 % en el de alta gravedad (χ²=3,86, 

P = 0,145), lo que sugiere una tendencia no significativa hacia un seguimiento menos temprano para los pacientes menos graves. Finalmente, cuando se agrupa por brazo de estudio, el 48,2 % (120/249) del grupo de intervención frente al 41,4 % (87/210) de los controles asistieron a una visita de seguimiento ( 

P = 0,175). Aunque numéricamente eran mayores, estas diferencias no fueron estadísticamente significativas.

Discusión

Este estudio investigó el impacto de conversaciones breves y personales entre médicos y pacientes hospitalizados en las tasas de reingreso y la satisfacción del paciente en un hospital general de Israel. En consonancia con nuestra hipótesis, observamos que las interacciones breves y personales iniciadas por los médicos redujeron significativamente las tasas de reingreso entre 7 y 30 días después del alta. Nuestros hallazgos, basados ​​en datos de más de 450 pacientes, sugieren que las intervenciones breves y de fácil implementación, o los cambios en los estilos de comunicación entre pacientes y médicos, pueden mejorar los resultados de los pacientes y reducir la carga de reingresos.

Tasas de readmisión

El grupo de intervención consistió en 249 pacientes de la Sala de Medicina Interna que participaron en conversaciones breves y personales con los médicos tratantes durante su estancia hospitalaria. Las conversaciones se centraron en la hospitalización actual, el estado de ánimo del paciente, la vida familiar y personal. Los participantes del grupo de intervención se compararon con 210 pacientes hospitalizados simultáneamente en tres Salas de Medicina Interna adyacentes. No hubo diferencias significativas en las características basales entre los grupos, excepto que los participantes del grupo de intervención eran ligeramente mayores (4,1 años, 

P = 0,008), lo que podría sesgar los resultados en contra de la intervención, ya que los pacientes mayores tienen más probabilidades de ser readmitidos. 

²³ Sin embargo, observamos tasas de readmisión significativamente más bajas a los 7 y 30 días en el grupo de intervención en comparación con el grupo de comparación. Este es un hallazgo importante dados los altos costos asociados con las readmisiones y su impacto en el bienestar del paciente. Estudios previos han indicado que la comunicación efectiva y la atención personalizada al paciente reducen significativamente las tasas de readmisión, lo que se alinea con nuestros hallazgos. 

^10 , 12 El mecanismo detrás de esta mejora podría atribuirse a una mayor comprensión y cumplimiento de las instrucciones de alta por parte de los pacientes, impulsado por la atención personalizada percibida y una mayor confianza en los profesionales sanitarios, junto con una mayor facilidad para contactarlos y solicitar aclaraciones en caso de malentendidos. También es posible que la formación en comunicación estructurada impartida a los médicos de la sala de intervención contribuyera a una cultura más amplia de interacción con los pacientes, que se extendiera más allá de la simple conversación estructurada de alta. Este «efecto halo» podría haber contribuido a una mayor confianza y adherencia de los pacientes y, en última instancia, a una reducción de las tasas de reingreso.El análisis de regresión proporcionó información sobre otros factores que influyen en los reingresos. Una estancia índice más prolongada mostró una asociación con el reingreso a los 30 días, pero no con el reingreso a los 7 días, lo que coincide con los hallazgos de que los ingresos más prolongados pueden indicar afecciones o complicaciones iniciales más graves. 

⁴ Si bien una mayor satisfacción se asoció con tasas de reingreso más bajas a corto plazo (7 días), esto no fue estadísticamente significativo para las tasas a los 30 días, lo que sugiere que otros factores, además de la satisfacción del paciente, influyen en períodos más prolongados tras el alta. Una edad avanzada se asoció significativamente con mayores probabilidades de reingreso a los 30 días, lo que coincide con investigaciones previas sobre la vulnerabilidad relacionada con la edad a las complicaciones posteriores al alta. La clasificación de la gravedad se incorporó a los modelos multivariables y la asociación con la intervención persistió tras el ajuste.En general, estos hallazgos sugieren que la conversación personal estructurada entre médico y paciente puede haber contribuido significativamente a mejorar los resultados posteriores al alta, incluso entre pacientes con afecciones más graves.

Satisfacción del paciente

Contrariamente a nuestra hipótesis secundaria, no se observaron diferencias significativas en las puntuaciones generales de satisfacción de los pacientes entre los grupos de intervención y de comparación. Esta ausencia de diferencias podría deberse al ya elevado nivel inicial de satisfacción (7,6 u 8,0 puntos sobre 10 posibles), o a la limitada duración de cada conversación en el grupo de intervención, que podría no haber sido suficiente para influir en la satisfacción general, basándose en aspectos más amplios de la experiencia hospitalaria. También es posible que la encuesta general de un solo ítem utilizada no fuera lo suficientemente sensible como para detectar diferencias específicas en las experiencias de los pacientes. Sin embargo, el efecto positivo de la intervención en las tasas de reingreso sugiere que, incluso si las puntuaciones de satisfacción no fueran significativamente mayores, la calidad de la interacción probablemente fue más significativa para los pacientes en términos de sus resultados de atención médica.

Limitaciones

Se deben considerar varias limitaciones. En primer lugar, el entorno y la población pueden limitar la generalización de los hallazgos. La intervención se llevó a cabo en un hospital con participantes predominantemente de niveles socioeconómicos altos (en gran medida relacionado con la ubicación del hospital). En segundo lugar, carecíamos de datos estructurados sobre comorbilidades o de índices de gravedad validados. Para abordar parcialmente esta deficiencia, desarrollamos una clasificación de gravedad de tres niveles, guiada por médicos, para los diagnósticos principales. Si bien esta clasificación se basó en el consenso independiente de internistas experimentados y se incorporó a nuestros modelos multivariables, no tiene en cuenta el efecto acumulativo de múltiples afecciones coexistentes. La naturaleza subjetiva de este método y su dependencia del criterio diagnóstico plantean la posibilidad de una clasificación errónea. En tercer lugar, carecíamos de datos sobre el estado funcional o ambulatorio de los pacientes al alta. Investigaciones previas han demostrado que el deterioro del estado funcional se asocia significativamente con tasas más altas de reingresos hospitalarios. ²⁴ Por último, aunque los médicos verificaron los elementos del protocolo en los formularios de documentación, estas marcas no se diseñaron ni analizaron como medidas de investigación cuantitativa. Sin embargo, el tamaño considerable de la muestra del estudio y la inclusión de un grupo de comparación de pacientes hospitalizados simultáneamente en múltiples salas de medicina interna siguen siendo puntos fuertes del estudio. Estudios futuros deberían considerar la incorporación de índices de gravedad del diagnóstico y medidas estandarizadas del estado funcional al alta para mejorar la estratificación del riesgo y comprender mejor los predictores de reingreso.

Conclusión

Este estudio demuestra que incluso conversaciones breves y personales entre médicos y pacientes pueden reducir significativamente las tasas de reingreso hospitalario y potencialmente mejorar la calidad de la atención que reciben los pacientes. Estos hallazgos respaldan la integración de estrategias de comunicación enfocadas en las prácticas de atención estándar, lo cual es esencial para mejorar no solo los resultados clínicos, sino también la satisfacción del paciente y la adherencia al tratamiento. Además, la calidad del vínculo entre médicos y pacientes puede influir en la percepción de la atención recibida, lo que a su vez puede aumentar la confianza del paciente en el sistema de salud. Estudios futuros deberían explorar no solo la frecuencia y duración óptimas de estas interacciones, sino que también sería valioso evaluar su eficacia en diversos entornos clínicos y poblaciones, considerando variables como la edad, el nivel de educación y la diversidad cultural, ya que estos factores pueden alterar las dinámicas de la comunicación y, por ende, el impacto sobre la salud de los pacientes.