Aplicação de medidas de ajuste de risco para a mortalidade após fratura proximal de fêmur

• Published in: Revista de saúde pública Vol. 41; no. 4; pp. 625 - 631
• Main Authors: Souza, Rômulo Cristovão de, Pinheiro, Rejane Sobrino, Coeli, Cláudia Medina, Camargo Jr, Kenneth Rochel de, Torres, Tânia Z Guillén de
• Format: Journal Article
• Language: English
• Published: 01-08-2007
• ISSN: 0034-8910; 0034-8910
• DOI: 10.1590/S0034-89102007000400017

OBJETIVO: Analisar os fatores associados à mortalidade em pacientes para tratamento da fratura proximal do fêmur e as diferentes formas de ajuste de risco. MÉTODOS: Estudo de coorte não-concorrente com 390 pacientes com 50 anos ou mais. Os pacientes foram identificados no Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único de Saúde, internados para correção cirúrgica da fratura proximal do fêmur em um hospital universitário do município do Rio de Janeiro, entre 1995 e 2000. Foram levantados dados complementares nos prontuários desses pacientes e elaborados modelos de regressão logística para a chance de óbito em 90 dias após a data da admissão, segundo perfil dos pacientes e do tratamento. Foram calculados índices de classificação da gravidade do paciente. RESULTADOS: A taxa de mortalidade foi de 7,4% e os fatores que tiveram efeito sobre o óbito foram: idade (OR=1,06; IC 95%: 1,02;1,11), quantidade de comorbidades (OR=1,44; IC 95%: 1,12;1,69), índice de comorbidade de Charlson acima de 2 (OR=6,67; IC 95%: 2,98;22,16) e intervalo de tempo para a realização da cirurgia (OR=1,04; IC 95%:1,02;1,07). CONCLUSÕES: A quantidade de comorbidades e o índice de comorbidade de Charlson auxiliaram na predição da mortalidade.
OBJECTIVE: To assess factors associated to mortality in patients with hip fracture and to describe different risk adjustment measures. METHODS: Non-concurrent cohort study comprising 390 patients aged 50 years and more. Patients were identified from the Brazilian Unified Health System Hospital Information System, admitted for hip fracture surgery in a teaching hospital in Rio de Janeiro, southeastern Brazil, between 1995 and 2000. Data from medical records were collected and analyzed by logistic regression models to study 90-day mortality odds after admission according to patient and treatment profiles. Severity of illness classification indexes were estimated. RESULTS: Mortality rate was 7.4% and factors affecting mortality were age (OR=1.06; 95% CI: 1.02;1.11), number of co-morbidities (OR=1.44; 95% CI: 1.12;1.69), Charlson co-morbidity index (OR=6.67; 95% CI: 2.98;22.16) and time to surgery (OR=1.04; 95% CI: 1.02;1.07). CONCLUSIONS: Number of co-morbidities and Charlson co-morbidity index helped predicting the mortality rate.