OBJETIVO: Evaluar el efecto de un algoritmo de manejo del dengue sobre la tasa de hospitalización de pacientes con sospecha de esta enfermedad, en una institución de salud de primer nivel en un área endémica en Colombia. MÉTODOS: Se realizó un estudio cuasiexperimental en el hospital local de Piedecuesta, Santander, Colombia, basado en la comparación de dos períodos (de 18 semanas cada uno), antes y después de la implementación del algoritmo. Este incluía recomendaciones para diagnosticar clínicamente el dengue y programar consultas de control y hemogramas, así como criterios de hospitalización y de suspensión del seguimiento. Se compararon las tasas de hospitalización en los dos períodos empleando el análisis de Poisson. La población analizada consistió en los pacientes que consultaron por síndrome febril agudo. Para el ajuste se incluyó el número de casos con dengue (IgM positivos) identificados en el mismo municipio. RESULTADOS: e obtuvo información de 964 pacientes en el primer período y de 1 350 en el segundo, y en dichos períodos hubo 44 y 13 hospitalizaciones, respectivamente. La implementación del algoritmo se asoció a una reducción significativa de la tasa de hospitalización (razón de tasas: 0,21; intervalo de confianza de 95% 0,11 a 0,39). Esta asociación no se modificó cuando se ajustó por el número de casos de dengue identificados en la ciudad. No hubo diferencias significativas en la tasa de consultas de control (P = 0,85) y de hemogramas (P = 0,24) en los dos períodos. No hubo casos fatales. CONCLUSIONES: Los resultados sugieren que es posible optimizar los recursos asistenciales en el manejo del dengue mediante la implementación del algoritmo.

OBJECTIVE: Assess the impact of a dengue management algorithm on the hospitalization rate of patients with suspected disease in a primary care health facility in an endemic area of Colombia. METHODS: A quasi-experimental study was conducted at the local hospital in Piedecuesta, Santander, Colombia, based on comparison of two periods (18 weeks each), before and after use of the algorithm. This included recommendations for clinical diagnosis of dengue and the planning of follow-up visits and hemograms, as well as criteria for hospitalization and the discontinuation of follow-up. Hospitalization rates in the two periods were compared using the Poisson analysis. The population analyzed consisted of patients seen in the facility for acute febrile syndrome. For adjustment purposes, the number of dengue cases (IgM positive) identified in the municipality was included. RESULTS: Information was obtained on 964 patients in the first period and 1350 patients in the second. There were 44 and 13 hospitalizations during the respective periods. Use of the algorithm was associated with a significant reduction in the hospitalization rate (ratio: 0.21; 95% confidence interval; 0.11-0.39). This association did not change when adjusted for the number of dengue cases identified in the city. There were no significant differences in the rate of follow-up visits (P = 0.85) and hemograms (P = 0.24) in the two periods. There were no case fatalities. CONCLUSIONS: The results suggest that health care resources for dengue management can be optimized with the use of the algorithm.