摘要：OBJETIVO: Desenvolver um modelo preditivo de óbito hospitalar com basenos dados do Sistema de Informações Hospitalares do Sistema Único deSaúde.MÉTODOS: Estudo transversal com dados de 453.515 autorizações deinternação de 332 hospitais do Rio Grande do Sul no ano de 2005. A partirda razão entre óbitos observados e óbitos esperados elaborou-se um rankingajustado dos hospitais que foi comparado ao ranking bruto da taxa de mortalidade.Utilizou-se regressão logística para desenvolvimento do modelo preditivo deprobabilidade para óbito hospitalar segundo sexo, idade, diagnóstico e uso deunidade de terapia intensiva. Foram obtidos os intervalos com 95% de confi ançapara 206 hospitais com mais de 365 internações por ano.RESULTADOS: Obteve-se um índice de risco para mortalidade hospitalar. Aordenação dos hospitais utilizando apenas a taxa de mortalidade bruta diferiuda ordenação quando se utiliza o ranking ajustado pelo modelo preditivode probabilidade. Dos 206 hospitais analisados, 40 hospitais apresentarammortalidade observada signifi cativamente superior à esperada e 58 hospitaiscom mortalidade signifi cativamente inferior à esperada. Uso de unidade deterapia intensiva apresentou maior peso para a composição do índice de risco,seguida pela idade e diagnóstico. Quando os hospitais atendem pacientes comperfi s muito diferentes, o ajuste de risco não resulta numa indicação defi nitivasobre qual prestador é o melhor. Os hospitais de grande porte apresentaram,no conjunto, maior número de óbitos do que seria esperado de acordo com ascaracterísticas das internações.CONCLUSÕES: O índice de risco de óbito hospitalar mostrou-se preditoradequado para o cálculo dos óbitos esperados, podendo ser aplicado naavaliação do desempenho hospitalar. Recomenda-se que, ao compararhospitais, seja utilizado o ajuste pelo modelo preditivo de probabilidade derisco, estratifi cando-se pelo porte do hospital.
其他摘要：OBJECTIVE: To develop a hospital mortality prediction model based on data fromthe Hospital Information System of the Brazilian National Health System.METHODS: This was a cross-sectional study using data from 453,515authorizations for hospital admission relating to 332 hospitals in Rio Grandedo Sul, Southern Brazil in the year 2005. From the ratio between observedand expected deaths, the hospitals were ranked in an adjusted manner, and thiswas compared with the crude ranking of the mortality rate. Logistic regressionwas used to develop a predictive model for the likelihood of hospital mortalityaccording to sex, age, diagnosis and use of an intensive care unit. Confi denceintervals (95%) were obtained for the 206 hospitals with more than 365 hospitaladmissions per year.RESULTS: An index for the risk of hospital mortality was obtained. Rankingthe hospitals using only the crude mortality rate differed from the rankingwhen it was adjusted according to the predictive likelihood model. Amongthe 206 hospitals analyzed, 40 of them presented observed mortality that wassignifi cantly greater than what was expected, while 58 hospitals presentedmortality that was signifi cantly lower than expected. Use of an intensive care unitpresented the greatest weight in making up the risk index, followed by age anddiagnosis. When the hospitals attended patients with widely differing profi les,the risk adjustment did not result in a defi nitive indication regarding whichprovider was best. Among this group of hospitals, those of large size presentedgreater numbers of deaths than would be expected from the characteristics ofthe hospital admissions.CONCLUSIONS: The hospital mortality risk index was shown to be anappropriate predictor for calculating the expected death rate, and it can beapplied to evaluate hospital performance. It is recommended that, in comparinghospitals, the adjustment using the predictive likelihood model for the riskshould be used, with stratifi cation according to hospital size.
关键词：Mortalidade Hospitalar; Sistemas de Informação Hospitalar; utilização; Modelos Logísticos; Avaliação de Resultados (Cuidados de Saúde); Estudos Transversais.
