SOBRECUPO EN URGENCIAS: CAUSAS, EFECTOS Y ESCALAS DE MEDICIÓN

OVERCROWDING
SOBRECUPO EN
URGENCIAS
Ana María Angel
R1 Medicina de Emergencias

Objetivos
• Legislación Colombiana en atención en urgencias
• Concepto de overcrowding
• Marcadores de saturación
• Historia
• Epidemiologia del problema
• Escalas de medición del overcrowling
• Modelo conceptual
• Causas
• Efectos
• Modelos para atenuar el problema
• Conclusiones
Imagen heraldo.es

Legislación Colombiana
• Atención inicial de urgencias: Res 249 de 1998
• Obligatoriedad de la atención inicial: art 2 ley 10
de 1990 - ley 100, cap III, art 168
• Ley estatutaria 1751 de 2015
• art 10 —— derecho de recibir atención urgecias
• art 14—- Prohibición de la negación del servicio

Overcrowding
Situación en la que las necesidades identificadas por
los servicios de urgencias exceden los recursos
disponibles para la atención de los pacientes en el
departamento de emergencias, hospital o ambos.
American College of Emergency Physicians. Crowding. Ann

Marcadores de Saturación
- Desvio –re direccionamiento de ambulancias
(ambulance diversion)
- Pacientes ingresados en espera de cama (Boaording
ED)
- Abandono del servicio
- Duración de la estancia en el servicio de Urgencias
(length of saty)
- Riesgo en caso de “Desastres”
US Senate Committee on Finance, National Study of Hospital
Emergency Departments Based Upon General Accounting Office (GEO)
Survey 689 Us Hospitals 1992

Desde tiempos bíblicos…
Biblia Mark 2:1-12 Imagen: www. preachingfriars.org

Historia
• Desde 1980s se vuelve un tema
significativo
• La mayoría de las publicaciones
inician en 1990s
• Poca evidencia pero se reconoce
como un riesgo para la seguridad
del paciente
• Desde el inicio se describen formas
para solucionar el problema
-Traje, unidades de corta estancia,
intervenciones multimodales
Gallagher EJ, Lynn SG. the etiology of medical gridlock:
causes of emergency department overcrowding in New
York City. J Emerg Med. 1990 Nov-Dec;8(6):785-90.
Schneider S, Zwemer F, Doniger A, Dick R, Czapranski
T, Davis E. Rochester, New York: a decade of emergency
department overcrowding. Acad Emerg Med. 2001
Nov;8(11):1044-50.
Bindman AB, Grumbach K, Keane D, Rauch L, Luce JM.
Consequences of queuing for care at a public hospital
emergency department. JAMA. 1991 Aug 28;266(8):1091-
6.
G Dickinson. Emergency Department overcrowding.
CMAJ. 1989 feb 1;140(3): 270-1
Baker DW, Stevens CD, Brook RH. Patients who leave a
public hospital emergency department without being seen
by a physician. Causes and consequences. JAMA. 1991
Aug 28;266(8):1085-90.
K Grumbach, D Keane, and A Bindman Primary care and
public emergency department overcrowding. Am J Public
Health. 1993 March; 83(3): 372–378.

Epidemiologia del Problema
• Incremento en las visitas a urgencias
• Envejecimiento de la población
• Aumento de las enfermedades agudas
• Pocas camas de hospitalización y personal
• Población no asegurada
• Disminución en el número de salas de urgencias
• El problema es peor en áreas metropolitanas
CAEP. Canadian associate of emergency physicians: emergency departments overcrowding
position statements 2003.
Pitts SR et al. National hospital ambulatory medical care survey. 2006 emergency department
summary. Nat health stat report 2008;7:1-38

Tendencias en la atención de
urgencias 1994 - 2004
Kellermann A. Crisis in the Emergency Department. N Engl J med 2006;355:1300-1303

Epidemiologia del problema
Porcentaje de servicios de emergencia con sobrecupo según el
tipo de hospital (572)
American Hospital Association.2010.Rapid Response Survey. Telling the hospital Story,

Epidemiologia del problema
American Hospital Association.2010.Rapid Response Survey. Telling the hospital Story,

• Diversas definiciones
• Algunas incluyen factores internos y
externos del servicio y del hospital
• Diferencias en la forma para su
medicion
Acad Emerg Med. 2004;11:1097-1101

Acad Emerg Med. 2004;11:1097-1101

Escalas Para Medir el
Sobrecupo
• Real-time Emergency Analysis of Demand Indicators (READI)
• Emergency Department Work Index (EDWIN)
• National Emergency Department Overcrowding Study Scale
(NEDOCS)
• Emergency Department Crowding Scale (EDCS)
• SONET: Severely overcrowded-Overcrowded-Not
overcrowded Estimation Tool
Jones S. et al. An Independent Evaluation of four quantitative
emergency department crowding scales. 2006;11:1205-121

Real Time Emergency
Analysis of Demand Indicators
READI
• 3 Indicadores:
- Relación de camas
- Proporción de agudización
- Demanda del servicio
• Débil relación con la percepción de quienes
laboran en urgencias Jones et al. Comparición fo ED crowding scales.
Acad Emerg Med. 2006;13(11):1204-1211
Reeder TJ. et al. The over crowded emergency
department: a comparison of staff perceptions.
Acad. Emery Med.2003;10:1059-64

Emergency Department
Crowding Scale EDCS
• Medir congestion en urgencias con pocos factores a determinar
- Número de pacientes críticos
- Número de médicos de urgencias
- Número total de camas en urgencias y el hospital
- Número total de pacientes
- Tasa de ocupación
• Correlación con tiempos de tto, direccionamiento de ambulancias,
demando no atendida , número de pacientes que se van sin ser
atendidos
Jones et al. Comparición fo ED crowding scales. Acad Emerg Med. 2006;13(11):1204-1211
Asplin BR, et al. Is this emergency department crowded? a multi center derivation and
evaluation of an emergency department crowding scale EDCS. Acad Emerg Med.
2004;11:484-5
Score >65 Predictor de
diversificación ambulancias y
pacientes que se van

Emergency Department
Work Index (EDWIN)
• 4 Puntos a determinar en tiempo real:
-Número de pacientes en el servicio agrupados por categorías de
traje
-Número de médicos en urgencias
-Número de camas en le servicio urgencias
-Número de pacientes hospitalizados en espera de trasladar a
salas generales que se encuentran aun en el servicio de
urgencias
• Correlación con la percepcion del personal
3 Zonas
Activo pero manejable: <1.5
Ocupado (busy) 1.5 - 2
OV: >2
Jones et al. Comparición fo ED crowding scales. Acad Emerg Med. 2006;13(11):1204-1211
Bernstein SL, et al. Development and validation of a new index to measure emergency
department crowding. Aced Emerg Med. 2003;10:10:938-42

National Emergency Department
Overcrowding Study Score NEDOCS
• 5 Preguntas
- Número de pacientes registrados en urgencias dividido el número de camas en el
servicio
-Número de pacientes hospitalizados en el servicio de urgencias dividido por el
número de camas destinadas para ello en la institución
- Número de pacientes en urgencias usando ventilación mecánica
- El mayor tiempo de espera para los paciente de urgencias (horas)
- Tiempo en la sala de espera del ultimo paciente acostado en cama en el servicio
de urgencias
• Los Normogramas son usados para asignar puntos para las respuestas a estas
preguntas. El número total de puntos es luego sumado y extrapolado a otro
normograma para obtener el puntaje final. Esta dentro de una escala de 0 a 200

• Mas 100 OV
• Alta correlación:
-la percepción del personal
-Re direccionamiento de ambulancias
-Pacientes que se van sin ser vistos
Weiss SJ. et al, Comparison of the National Emergency Department Overcrowding scale and emergency department
work index for quantifying emergency department crowding. Acad Emerg Med. 2006;2006;13:513-8
Weiss SJ, et al. Estimating the degree of emergency department overcrowding in academic medical centers: results
of the National ED overcrowding study (NEDOCS). aCAD eMERG mED. 2004;11:38-50
Wiss SJ.et al. Relationship between the national ED overcrowding scale and the number of patients who leave
without being seen i an academic ED. Am J Emerg Med. 2005;23:288-94

SONET
• Usada en centros de alto volumen de pacientes
• Diferencia mejor la severidad del OV (overcrowding =sobrecupo)
- Severely Ov >140
-Overcrowded 100-140
- Not overcrowded <100
• Se correlaciona con larga estadía en urgencias, re consultas en
menos de 72 h, y número de pacientes que se van sin ser vistos.
Wang H, et al. Use of the SONET score to Evaluate Hight
Volume Emergency Department Overcrowding: a prospective
Derivation and validation study, Emerg Med Int. 2015;

Objetivos:
Determinar el valor predictivo de un
modelo de 5 preguntas
Objetivo: Correlacionar el grado de
sobrecupo según lo evaluado por el
personal de enfermería con el resultado
obtenido con el modelo
Resutados:
Sobrecupo: 12 a 73% media 35%
2 de los centros estuvieron en OV mas del 50%
Correlación Pearson: 0.86 -0.93
Alta Correlación entre variables
Validez Interna: 0.87
(IC 95% IC= 0.84 a 0.89)
Buen valor predictivo (R2 de 0.49 (p <0.001)
El modelo de 5 preguntas se correlacionó con el
modelo completo con una exactitud del 88%
Conclusion:
El modelo de un cuestionario de 5 preguntas es
valido y preciso para predecir el grado de
sobrecupo en urgencias en centros
académicos
Diseño y Metodos
Estudio de validación 2 fases
En 8 hospitales USA
336 muestras en 3 semanas
Se excluyó la población
pediatrica
Acad.Emerg Med. 2004;11:38-49

Objetivo. Evaluar el valor del NEDOCS y
EDWIN para predecir el sobrecupo
Hipotesis: NEDOCS Y EDWIN igual S y E
Métodos: 133: Cada 2 h x 10 días en Dic
2004 VAS para medir opinión personal d
Análisis: VAS >50 Sobrecupo
AUC y el índice de adecuación de cada
medida, Ch2: evaluar las dos escalas
NEDOCS VS EDWIN
Sobrecupo: 62% del tiempo
AUC: NEDOCS 0.83 (95% ic: 0.75 a
0.90)
AUC EDWIN 0.80 (95% ic: 0.73 A 0.88)
NEDOCS arrojó el 97% de la
información sobre el prognosis
EDWIN 86% (X2 test diferencia
p = 0.02
Acad Emerg Med. 2006 May;13(5):513-8.

Obj. Evaluar el valor del NEDOCS y
EDWIN para predecir sobrecupo
Hipótesis: NEDOCS Y EDWIN igual S y E
Métodos: 133: Cada 2 h x 10 días en Dic
2004 VAS para medir opinión personal
análisis: VAS >50 Sobrecupo
AUC y el índice de adecuación de cada
medida, Likelihood ratio y Ch2: evaluar las
dos escalas
NEDOCS VS EDWIN

NEDOCS VS EDWIN
Conclusión:
Ambas escalas tienes
AUC altas, se
correlacionan bien entre
ellas y mostraron buena
discriminación para
predecir el sobrecupo en
urgencias

SONET VS NEDOCS
Obj. Determinar el estado de
sobrecupo en un centro de alto
volumen de pacientes .
2rios
-Evaluar la escala SONET
-Comparar SONET con NEDOCS
-Sobrecupo y desenlaces de los
pacientes
- % pacientes que se van sin ser
vistos
-Promedio de estancia
-Re ingreso en 72 h
Mortalidad
Métodos: Estudio prospectivo
5748 muestras en 21 días 2013
Sobrecupo VAS >5 Severo: >7
Análisis:
Modelo regresión lineal
R square para determinar el poder
del modelo
Coeficiente de correlación para cada
viable
Curvas ROC Y AUC entre SONET
Y NEDOCS
ANOVA: Analisis de varianza para
los resultados en el cuidado
Estudio previo en un centro de alto volumen
de pacientes mostró inexactitud con
NEDOCS
NEDOCS mostró sobrecupo =75%, los
autores estimaron que su servicio podia ser
mantenido en un nivel de sobrecupo de
aproximadamente 60%
Wang RD, et al. The inaccuracy of determining Overcrowding
status by using the NEDOCS. The American Journal of
Emergency Medicine. 2014;32(10)1230-1236
Emerg Med Int. 2015;2015:401757.

SONET VS NEDOCS
NEDOCS podría sobreestimar el sobrecupo en urgencias
Diferencias significativas entre el NEDOCS Y SONET p<0.001
Kappa 0. 38 P<0.001
SONET mostró mejor correlación al predecir sobrecupo
Sonet AUC: 0.9568 95% IC: 0.9334-0.9802)
Nedoc: AUC: 0.0202,95% ic 0.8797-09607 P=0.0389)
Factores independientes que afectan el Sobrecupo:
-Total de pacientes en urgencias
-Número de pacientes en ventilación mecánica
-Nivel de agudización
SONET se correlaciona con:
-Aumento de la estadia en Urgencias
-Número de pacientes que se van sin ser vistos
- Re ingresos en 72 h
Emerg Med Int. 2015;2015:401757.

SONET VS NEDOCS
SONET es una
herramienta adecuada
para determinar el
sobrecupo en centros
con alto volumen de
pacientes.
Emerg Med Int. 2015;2015:401757.

Obj. Comparar las 4 escalas existentes al
medir su habilidad para detectar el OV
percibido y determinar si alguna de ellas
provee una solución generalizable para
medir el OV.
Diseño: Prospectivo en 32 salas ED
Metodos: 135: Cada 2 h x 11 d
Análisis: Calculo K , las escalas se
compararon usando estadísticas de
correlación , se calculo S, E, VPP.
Sobrecupo: 22%
Fiabilidad: 0.73 (95% IC: 0.63-0.85) entre MD y enfermería.
Las 4 escalas se correlacionaron significativamente, pero sus
habilidades predictivas variaron.
NEDOCS tiene la mayor área bajo la curva AROC (0.92)
EDCS tiene la mas baja (0.64)
NEDOCS tiene la mayor sensibilidad (0.81) y Especificidad
(0.87) y VPP (0.62)
Acad Emerg Med. 2006 Nov;13(11):1204-11

Obj. Comparar las 4 escalas existentes al
medir su habilidad para detectar el
sobrecupo percibido.
Diseño: Prospectivo en 32 salas de
urgencias
Métodos: 135: Cada 2 h x 11 d
Análisis: Calculo K , las escalas se
compararon usando estadísticas de
correlación , se calculo S, E, VPP.

No diferencias
estadísticas
entre las curvas
ROC de Edwin
y NEDOCS

Donde sea que se adopte una escala esta
requiere ser revisada y calibrada.
EDWN Y NEDOCS alcanzan un buen poder
predictivo (AROC >0.80) de la percepción de
sobrecupo, sugiriendo que pueden ser usadas
efectivamente después de un periodo de
calibración en salas de urgencia donde el
sobrecupo sea frecuente.

Modelo Conceptual de Saturación en
Emergencias
Asplin B et al, A conceptual model of Emergency Department Crowding. Annals of Emergency Medicine. 2003;42:173-180

Causas de sobrecupo
• Multifactorial
• Los principales determinantes se generan por
fuera del servicio de urgencias
- Aumento del volumen de pacientes
- Insuficiente capacidad interna del hospital
(Falta de camas para pacientes hospitalizados)
Schneider S, et al. Rochester, New York: a decade of emergency department overcrowding. Acad Emerg Med 2001(8);1044-1050
Trzeciak S. et al. Emergnecy department overcrowding in the United States: an emerging threat to patients safety and public Health.
Emery Med J 2003; 20;402-405
Richardson LD. et al. Acces to care. a review od the emergency medicine literature.Acad Emerg Med 2001;8: 1030-1036

Causas
• Visitas No Urgentes
• Algunas temporadas (enfermedades estacionales)
• Personal Insuficiente
• Uso de recursos/ineficiencia en estos servicios: ej. Imágenes
dx, laboratorios, Lev
• Aumento de la intensidad de la práctica médica : hacer mas por
cada paciente
• Complejidad: pacientes que llegan en ambulancia
• Estadías largas de pacientes hospitalizados en camas de
urgencias
• Pocas camas de hospitalización o falta de disponibilidad
—Índice de ocupación hospitalario
• Demora en la salida del paciente
Schneider S, et al. Rochester, New York: a decade of emergency department overcrowding. Acad Emerg Med 2001(8);1044-1050
Trzeciak S. et al. Emergnecy department overcrowding in the United States: an emerging threat to patients safety and public Health.
Emery Med J 2003; 20;402-405
Richardson LD. et al. Acces to care. a review od the emergency medicine literature.Acad Emerg Med 2001;8: 1030-1036

CAUSAS
Annals of Emergency Medicine2008;58:126-136

INPUT CAUSAS
Obj. Determinar el impacto de la
reestructuración de un hospital y el sobrecupo
Diseño: Análisis mensual del sobrecupo en
Toronto Canadá 1991 y 2000 20 hospitales
120 meses
2ros. variables edad sexo temporada
Definición : re direccionamiento de
ambulancias
Resultados:
Sobrecupo: 3-14% cada mes
Temporada se asoció a sobrecupo (P >0.05)
El periodo de re-estructuración predijo aumento del sobrecupo 0.2% (p 0.0001) por
mes
El sexo femenino es un factor independiente: por un aumento de 1% en la población
femenina el sobrecupo severo aumenta 0.5% (p 0.03) y moderado 1.7% (p 0.001)
El número total de Visitas al ED no fue un predictor significativo de sobrecupo, sin
embargo se observó una tendencia hacia la asociación entre un aumento del volumen
y el empeoramiento del sobrecupo ( p 0.09)
El número de visitas al servicio no fue un predictor
El Número total de visitas no produjo sobrecupo, sin
embrago si hay una tendencia hacia el empeoramiento del al
aumentar el volumen de pacientes.
Acad Emerg Med. 2001 Nov;8(11):1037-43.

INPUT CAUSAS
Obj. Determinar si la consulta de pacientes con
patologías menores contribuyen a demoras en la
atención.
2ros
Asociación entre el número de pacientes de baja
complejidad (triaje) y el tiempo de estancia y tiempo
del primer contacto con el md de pacientes de
complejidad mod y severa.
Edad, sexo, turnos del personal, tipo de hospital.
Diseño: Records administrativos de todos los
pacientes que visitaron los hospitales de Ontario
desde 2002 al 2003.
195 datos en intervalos de 8 h en 110 ED
4.1 millones de visitas
Resultados.
50.8% mujeres Edad promedio 38.4 años
Cada 10 pacientes de baja complejidad se asocia
a un aumento de 5.4 min (95% ic: 4.2 a 6.0 min)
en el tiempo de espera y a un aumento de 2.1 min
(95%, ic 1.8 a 2.4 min) para ser visto por el
medico para los pacientes de media y alta
complejidad.
Ann Emerg Med. 2007 Mar;49(3):257

INPUT CAUSAS
Cada paciente adicional de baja
complejidad se asoció a un
incremento de 0.54 min (95% IC
0.42 a 60 min) en el tiempo de
estancia promedio para los que no
son de baja complejidad.

INPUT CAUSAS
Cada paciente adicional de baja
complejidad se asoció a un
incremento de 0.21 min (95% IC
0.18 a 0.24 min) en el tiempo de
atención por MD promedio para los
que no son de baja complejidad

INPUT CAUSAS
16 nuevos pacientes de baja complejidad que se
presentan para tratamiento al ED, se asocia a un
mayor tiempo de estancia 8.6 min para los paciente
que NO son de baja complejidad (Equivale a un
aumento de 4.2%) y a un aumento de 3.2 min en el
tiempo para ser visto por el medico (equivale a un
aumento de 4.8%).
Las diferencias son estadísticamente significativas
Pero no son clinicamente importantes.
No todos los pacientes de baja complejidad son candidatos a enviarse a otros sitios de
atención. Los resultados sugieren que enviar estos pacientes fuera del servicio de
urgencias es poco probable que produzca mejoras en los tiempos de espera para
pacientes mas enfermos.
La mayor razón para esto puede ser que los pacientes de baja complejidad no son
colocados en los espacios para tratamiento de los pacientes de alta complejidad.
CONCLUSION:
Los pacientes de baja
complejidad están asociados a
un incremento mínimo en el
tiempo de espera y primer
contacto con el medico de
pacientes mas graves. Reducir el
número de pacientes de baja
complejidad es poco probable
que reduzca los tiempos de
espera o disminuya el
sobrecupo. El costo y la
seguridad de remitir estos
pacientes a otros centros es
desconocida.

CAUSAS
Obj. Evaluar el tiempo de espera, y el la utilización
del servicio según mes.
Diseño: Estudio observacional prospectivo.
Excluyeron aquellos que esperaron por mas de 9 h
Métodos: individuos que visitaban urgencias 1
semana cada mes mayo 1997,1998,1999.
Visitas: 16.246
7 hospitales Estocolomo
Análisis:
Coeficiente de variación para analizar los datos de
cada semana
Correlación de Spearmans: entre variables
Resultados:
Utilización de Urgencias aumentó 14.1% en 3 años
Variaciones según la temporada siendo el pico en mayo
60% :7 am y las 17h
50% fueron vistos antes de 1 h. y el 75% antes de 2h
Remitidos:8 de cada 10. Aumentó 3% en 3 años. No remitidos esperaron 9
min mas.
Remitidos 13.9% mas de hospitalizaciones
Asociación entre el tiempo para la atención por md y la frecuencia de
visitas (r=0.67, p>0.0001)
Utilización de rx: 40% requirieron rx. 5% superior en remitidos (p<0.001)
El tiempo de espera de rx afecta el tiempo de estadía
INPUT CAUSAS
Health Policy. 2001;187–207

CAUSASINPUT CAUSAS
Health Policy. 2001;187–207

Through put
Obj. Determinar los factores que aumentan el
tiempo de espera
Diseño: Estudio observacional prospectivo.
Excluyeron aquellos que esperaron por mas de 9 h
Metodos:
Sobrecupo: esperar mas de 1 h para ver al md
Observacional prospectivo 2001.
1798 pte California 30 hospitales
Análisis:anaisis univariado, bivacado, multivariado
Resultados:
Tiempo de espera promedio 56 min (95% IC 52-61 min media de 38 min)
42% esperó mas de 60 min
Los tiempos de espera prolongados se asociaron:
Hospitales en barrios pobres (95% IC 1,8 a 18.4 min p=0.2)
Menos personal y enfermeras de traje se asociarón a mayor tiempo de espera
Por cada enfermera adicional en traje los tiempos de espera se recuero 28,8 min
(95% IC 0.42 a 53.4 min menos p=.02
Por cada MD el tiempo se reduce a 82 min (95% IC 0.8 a 163 min menos p =.04)
Ann Emerg Med. 2003 Jan;41(1):35-44.

Through put
Ann Emerg Med. 2003 Jan;41(1):35-44.

Through put
Obj. Evaluar las tendencias del
sobrecupo en el servicio de emergencias
y sus potenciales causas.
Diseño: Análisis observaciones de los
datos anuales del Centro Nacional de
hospitales entre 2001 y 2008
Análisis: Pearson X2
En 8 años el número de visitas a urgencias
aumentó 1.9% anual (95% ic 1.2-2.5%)
60% mas rápido que el aumento en la
población.
La ocupación creció 3.1% anual (95% IC 2.3% a
3.8%) o 27% en 8 años
El uso de imágenes dx aumentó el sobrecupo en
140%
Picos en la consulta: 7am y 7pm
Las admisiones a uci aumentaron en 8 años 114%
Las admisiones hospitalarias generaron
mayor tiempo en ED pero no influyó en la
ocupacion. La ocupación crece mas
rápido que las visitas
Ann Emerg Med. 2012;60(6):679-686

Through put
Ann Emerg Med. 2012;60(6):679-686

Through put
Ann Emerg Med. 2012;60(6):679-686
Through put

La ocupación crece mas
rápido que las visitas
Una de las razones del
aumento en la ocupación de
las salas de urgencias es el
crecimiento en las técnicas
de imágenes, sin embargo
no tiene un efecto tan
grande cuando se compara
con otras variables,
Los cambios
sociodemograficos influyen
en el incremento del
sobrecupo aunque muy
poco. Los ingresos generan
mayor tiempo de estancia
pero no influye en la
ocupación. La complejidad
y la intensidad de la
practica ha aumentado los
niveles de ocupación
Ann Emerg Med. 2012;60(6):679-686
Through put

OUTPUT CAUSAS
Obj. Identificar el efecto que tiene la
ocupación hospitalaria en el tiempo de
estancia en el servicio de urgencias para
los pacientes admitidos.
Diseño Estudio observacional
retrospectivo usando datos administrativos
de 500 camas en Canadá entre 1993 y
1999
351 385 visitas
Objetivo
Tiempo de estancia en urg para pacientes
admitidos
Consultas a urgencias diarias
Hospitalizaciones diarias
Análisis: Ocupación diaria hospitalaria
variable de interés. calcularon número
diario de pacientes hospitalizados dividido
el número de camas disponibles en el día
Índice de densidad a la llegada
Resultados:
Ocupación promedio 89.7%
155 pacientes visitaron urgencias diariamente
21% eran remitidos
Promedio de estancia para los pacientes admitidos: 5
h 54 min (5 h 42 min a 6 h 42 min)
El tiempo de estancia aumenó 18 min (95% IC: 12
a 24h) cuando la ocupación aumentaba 10%
El tiempo de espera en urgencias se asoció al
aumentó de la ocupación (p<0.01)
No se encontró asociación entre la ocupación y los
ingresos o admisiones diarias.
La edad se asoció a la consulta y la admisión
(p<0.01)
Acad Emerg Med. 2003 Feb;10(2):127-33.

OUTPUT CAUSAS
Las tasas de consulta y admisión
incrementaron muy poco en los 6 años
del estudio, pero la cantidad de tiempo
que los pacientes admitidos esperan en
urgencias aumentó de forma dramática,
al final del estudio esperaron 1 h mas
que al inicio del estudio.
Acad Emerg Med. 2003 Feb;10(2):127-33.

OUTPUT CAUSAS
Obj.Determinar si el tiempo total en el servicio de
urgencias esta relacionado con la ocupación de
camas hospitalarias.
Diseño: Se obtuvo datos de la ocupación y de os
pacientes esperando mas de 4 h en urgencias
desde su ingreso hasta su atención o salida.
2002 Inglaterra
147 hospitales
Análisis: Análisis de regresión : esperar mas de 4 h y
ocupación.
RESULTADOS:
Esperar mas de 4h se correlacionó con
la ocupación de camas.
La ocupación de camas por arriba del
umbral se asoció a demoras en la
admisión
Los cubiculos de urgencias quedan no
disponibles por la ocupación de pacientes
esperando cama en hospitalización

¿Cuáles son las consecuencias
(efectos) ?

EFECTOS
Obj. Cuantificar la relación entre el sobrecupo y los
resultados en pacientes hospitalizados, Mortalidad
2rios:
Tiempo de estadía y Costos
Diseño: Cohorte retrospectiva - 2007 California
ED= re-direccionamiento de ambulancias
187 hospitales visitas: 995.379
Exclusión: población pediátrica, datos sin registro de
diversificación de ambulancias
Annals of Emergency Medicine.2013;61(6)605-611
RESULTADOS
Pacientes admitidos en periodos de
sobrecupo tenían 5% mas riesgo de
morir (95%, IC 2 -8%)
9% mas riesgo de morir en los
siguientes 3 días (95% IC4% a 13%)
Estadias mas largas (95%; IC 0.5-1%)
Costos de admisión:1% mas (95% IC
0.7-2%)
Costo anual: $17 millones (95% CI 11-
23)
Admisiones en días con re -
direccionamiento de ambulancias de
mas de 5 h tenían 6% mas probabiliad
de morir (95% IC 2% a 10%)

EFECTOS
Obj. Cuantificar la relación entree el sobrecupo y la moralidad a
10 días.
Diseño: Cohote retrospectiva
3 periodos de 48 semanas entre 2002 y 2004
Excluyeron pacientes provenientes en ambulancias
interestatales Análisis: Análisis univariado y multivariado ,
regresión logística para calcular los efectos del sobrecupo en la
re- dirección de ambulancias
Resultados:
La cohorte con sobrecupo recibió
menor desempeño en atención
245 muertes hospital
Cohorte sobrecupo: 144 muertos
(0.42%)
No sobrecupo: 101 muertes (0.31%)
P=0.025 RR:1.34 (95% IC 1.04 - 1.72)
La mortalidad según traje fue
significativa entre grupos
Ocupación promedio sobrecupo 21.6
No sobrecupo 16.4
La mayoría del exceso en la
ocupación fue por estancia
prolongada
Med J Aust. 2006 Mar 6;184(5):213-6.

EFECTOS
Obj. Cuantificar la relación entre el sobrecupo
y la moralidad
Diseño: Cohorte retrospectiva 62.495
admisiones . 3 centros Australia entre 2000 y
2003 Pacientes mayores 18 años
Se evaluó las muertes al día 2,7 y 30
Hipotesis: la ocupación hospitalaria, bloqueo al
acceso influyen en la mortalidad.
Análisis: Análisis Regresión Cox: mortalidad al
día 7 y 10
Resultados:
Relación entre ocupación y
mortalidad. Aumentó la
mortalidad al día 7 a 18% (95%
IC 0.5-38)
Sobrecupo asociado a un
aumento en la mortalidad de
30% al día 2 y 7
Ocupación de mas 90%
asociada a un aumento en los
días de estancia y a bloqueos
en el acceso
Med J Aust. 2006 Mar 6;184(5):208-12

EFECTOS
Annals of Emergency Medicine.2009;54(4):492-503
Obj. Determinar el efecto del
sobrecupo en el tiempo de espera,
Diseño: Cohorte retrospectiva
Datos de 1 año. 4 centros.
226.534 datos
Análisis: Análisis supervivencia-
tiempo
Resultados:
50% de los pacientes esperaron mas de 3 h para ser transferidos a la cama
de hospitalización
Un incremento en el número de pacientes en la sala de espera (50% a
90%) se asoció a un incremento en los tiempos de espera de 44% a 158%
Los pacientes traje 1 no se afectaron por el sobrecupo
El sobrecupo tuvo un efecto negativo en el traje 2 y 3.
El tiempo de espera para triaje 2 aumentó de 13 a 29% cuando el número
de pacientes en sala de espera aumentó de 50 a 90%
Para traje 3: 24 a 68%

EFECTOS
Annals of Emergency Medicine.2009;54(4):492-503

EFECTOS
Obj. Estimar el efecto del sobrecupo en el tiempo de
ventana para trombosis en IAM
Diseño: Cohorte retrospectiva 1998 a 2000
En Ontario
OV= diversificación ambulancias
3.452 pues
Análisis: Análisis multivariado, regresión logistica
Conclusion: El sobrecupo esta
relacionado a un incremento en
el tiempo ventana para
trombosis en iam
Resultado
En sobrecupo el tiempo ventana
aumentó significativamente 5.8 min
(95% IC 2.7 a 9 min)
Ann Emerg Med. 2004 Dec;44(6):577-85.

EFECTOS
Obj. Establecer el impacto del sobrecupo en la
satisfacción de los pacientes de urgencias
Diseño: Se midióó la satisfacción usando la
encuesta de Press Ganey Entre 2007 y 2008. Se
obtuvo la ocupación media y se uso la escala
EDWIN y el estado de re direccionamiento de
ambulancias del hospital cada 8 horas, de los datos
en los archivos.
1591 encuestas.
Análisis: Análisis univariado y multivariado , regresión
logística para calcular los efectos del sobrecupo en el
re direccionamiento de ambulancias
La meta de satisfacción era mayor 84
Resultados:
Satisfacción promedio 77.6 (DE +- 16)
Ocupación promedio 1.23 (DE +- 0.31)
La reducción en la satisfacción se asoció:
-Al incremento en la ocupación (OR 0.32, 95% IC: 0.17- 0.59, P<0.001)
-Un incremento en el EDWIN (OR 0.05, 95% IC 0.004 a 0.55, P =0.015)
Análisis multivariado la ocupación fue un predictor para fallar en alcanzar los
objetivos de satisfacción de los pacientes (OR 0.34, 95% IC: 0.18 A 0.66, P=
0.001), El re direccionamiento de ambulancias resultó en menores niveles de
satisfacción pero no fueron significativos
Conclusión: El aumento en la ocupación se
asocio con la reducción de la satisfacción
de los pacientes
West J Emerg Med. 2013 Feb; 14(1): 11–15.

EFECTOS
Obj. Determinar si el número de pacientes que
dejan urgencias sin ser vistos se correlaciones
con sobrecupo
Diseño: Escala Nedocs. Prospectivo. 17 días
214 muestras
Análisis: Correlacion Spearman para irse sin
haber sido evaluada con el puntaje del
NEDOCS.
Correlación 0.67
(p<0.05) entre los
pacientes que se
van y sobrecupo
Am J Emerg Med. 2005 May;23(3):288-94.

EFECTOS
Obj. Determinar los factores
de riesgo para la
contaminación de los
hemocultivos de adultos del
servicio de urgencias
Diseño: Prospectivo entre
2007 y 2008
Muestras 11.491
Am J Emerg Med. 2005 May;23(3):288-94.

EFECTOS
Obj. Estudiar el impacto del
sobrecupo en el retraso del
manejo o no manejo del dolor
en pacientes con dolor severo.
Diseño: 13.758 cohorte
retrospectiva 17 meses Usa
Análisis: Regresión logística
El no tratamiento se asoció con
el número de pacientes en la
sala de espera (OR 1.03 por
cada paciente adicional que
esperaba, 95% IC 1.02 a 1.03) y
a la ocupación (OR 1.01 por
cada 10% de aumento en la
ocupacion; 95% IC 0.99 a 1.04)
Am J Emerg Med. 2005 May;23(3):288-94.

EFECTOS
• Mortalidad
• Costos
• Re- direccionamiento de ambulancias
• Aumento del tiempo de espera
• Peor manejo del dolor
• Satisfacción
• Retraso en los manejos
• Violencia hacia el personal
Efectos
Ann Emerg Med. 2004 Dec;44(6):577-85.

Soluciones

Soluciones
1. Expandir la capacidad
2. Evitar excesiva regulación al hospital: Hospital flexible
3. Atención a pacientes con emergencias
4. Alternativas para el cuidado primario en población no asegurada
5. Pacientes hospitalizados en el pasillo de urgencias moverlos al pasillo de hospitalización “Door to floor”
6. Protocolos para la solicitud de imágenes
7. Cambiar los criterios de admisión - alternativas
8. Mas auxiliares - atención pacientes en pasillos
9. Llamar a la enfermera primero (servicio telefónico)
10. Medicina preventiva

Soluciones
• Protocolos de sobrecupo - alerta y de capacidad llena
• Iniciativa de egreso temprano
• Triaje rapido
• Intervenciones de enfermería desde el triage.
• Sala de espera con monitoria x enfermería
• Fast track = salas rápidas : sala para pacientes menos graves
• Equipos de respuesta rápida
• Equipos de coordinación del cuidado
• Salas de observación de corta estancia
Soluciones
Crawford K. Et al. Initiatives to reduce overcrowding
and acces blck in Australian Emergency Departments.
A literature review.Collegian (2014) 21, 359—366

Que No Funciona
Linea telefonica
Graber DJ Ardagh MW, O'Donovan P, St George I. A telephone advice line does not
decrease the number of presentations to Christchurch Emergency Department, but
does decrease the number of phone callers seeking advice. N Z Med J. 2003 Jul
11;116(1177):U495.
Khangura JK, Flodgren G, Perera R, Rowe BH, Shepperd S. Primary care professionals providing
non-urgent care in hospital emergency departments. Cochrane Database Syst Rev. 2012 Nov
14;11:CD002097. doi: 10.1002/14651858.CD002097.
Profesionales de cuidado primario en urgencias

Protocolo de Capacidad
Maxima
• S Brook
• Duke
• Yale
• NYU
www.hospitalovercrowding.com

Protocolo de Capacidad
Máxima
www.hospitalovercrowding.com

Objetivo:
Comparar la satisfacción de los
pacientes atendidos en el pasillo de
urgencias vs hospitalización
Metodologia:
Encuesta estructurada via telefonica
105 pacientes
2008 USA
Exclusión: pacientes que requiere
o2 4lt, diarrea o incontinecia,
ventilados, habitación con presión
negativa o uci/ucin
Resultados:
Edad media 57 (+-16)
52% mujeres
Tiempo promedio en pasillo urgencias 8 h
25% espero en el pasillo hospitalización 1h.
Prefirieron el pasillo hospitalización:
85%(95% IC 75-90)

Estudio pre y post experimental en
Canada
15 centros. 8 meses 2010-2011
579071 y 615787
Protocolo de máxima capacidad
cuando la ocupación >110%
Descenlace: Tiempo de estadía en
urgencias para pacientes
hospializados.
Resultados:
El tiempo de estancia
en urgencias se redujo
de 17.2 h a 11.6 h
(p<0.001)

Estudios entre 1966 y 2009
Objetivo: identificar la
efectividad del protocolo de
máxima capacidad
Diferencias en protocolos:
Tiempo de activación 2 o
4h y otros usan el volumen
o ambos criterios.

Estudio con diseño de
antes y después en un
solo centro.
reducción de 5h (18.9
VS 13.9H P<0.001) en el
tiempo de estancia en
urgencias cuando se
implementó el protocolo.
El bloqueo al acceso a
urgencias disminuyó de
28% a 37% (p<0.001)

Soluciones Aumento de Recursos
Objetivo
Determinar estrategias para
reducir el sobrecupo
Metodologia: Analisis
Descriptivo Retrospectivo entre
1990-2000 segunda fase 2000 a
2001
Rochester Nueva York
Resultados:
Enfermeras de disponibilidad
Grupo de transición: se encargan de
los pacientes hospitalizados en
urgencias que esperan camas en piso
Sistema de alerta
Las medidas efectivas fueron
aquellas que intervinieron factores
externos al ED.

Soluciones
Intervenciones de enfermería desde el triage
Estudio Británico 1,800 pacientes,
enfermería solicito los rx de lesiones de
extremidades .Se dividió en grupos los vistos
primero por enfermería y los vistos por MD.
En los vistos por enfermería el tiempo de
estancia se redujó en aquellos pacientes que
no necesitaban rx. Las enfermeras
ordenaron 4% mas RX que el MD.
Thurston J, Field S. Should accident and emergency nurses
request radiographs? Results of a multicentre evaluation. J
Accident & Emerg Med. 1996;13:86–9.
Reducción del tiempo de
estancia en urgencias de
pacientes con lesiones
menores
Bowman K,, Gerdtz M. A
nurse-initiated ED X-ray
program. Aust Nurs
J. 2006 Dec;14(6):29

Soluciones
Streaming (direccionar al paciente según la
complejidad a un área separada)
Reducción del tiempo de
estancia
Reducción del número de
pacientes que “esperan x
tratamiento”
Oredsson, S., Jonsson, H., Rognes,
J., Lind, L., Göransson, K.
E.,Ehrenberg, A., et al. (2011). A
systematic review of triage-related
interventions to improve patient
flow in emergencydepartments.
Scandinavian Journal of Trauma,
Resuscitationand Emergency
Medicine, 19, 43.
Estudio de 63 mil y 99 mil
pacientes, reducción del tiempo de
espera menor tiempo de estancia
en los pacientes con triaje 2 a 5.
Kelly AM, Bryant M, Cox L, Jolley D. Improving emergency department efficiency by patient streaming
to outcomes-based teams. Aust Health Rev. 2007;31:16–21.
King DL, Ben-Tovim DI, Bassham J. Redesigning emergency department patient flows: application of
Lean Thinking to health care. Emerg Med Australas. 2006;18:391–7

Soluciones
Fastrack: Salas rápidas
Sirven para los pacientes con síntomas menos graves.
Reducen el tiempo de espera , la duración de la estancia ,
y el número de pacientes que abandonan el serivico sin
ser vistos .

Soluciones
Salas Rápidas
Pacientes fueron vistos por MD más
rápido
Menor tiempo de espera para recibir
el manejo
Ieraci, S., Digiusto, E., Sonntag, P., Dann, L., & Fox, D. (2008).Streaming
by case complexity: Evaluation of a model for emer-gency department
Fast Track. Emergency Medicine Australasia,20(3), 241—249.
Estudio 143 pte y control 126. El tiempo de espera
se redujó.
En el estudio de Nueva Zelanda evaluaron los
pacientes menos graves con un proceso diferente
las semanas pares. Los tiempos de espera y de
estancia se redujeron en los pacientes con triage 4
y 5
En 2008 estudio australiano cohorte 20 mil
paciente demostró reducción de los tiempos de
espera.
Kwa P, Blake D. Fast track: has it changed patient care in the emergency department? Emerg Med
Australas. 2008;20:10–5.
Ardagh MW, Wells JE, Cooper K, Lyons R, Patterson R, O'Donovan P. Effect of a rapid assessment clinic on the
waiting time to be seen by a doctor and the time spent in the department, for patients presenting to an urban emergency
department: a controlled prospective trial. N Z Med J. 2002;115:U28
Kilic YA, Agalar FA, Kunt M, Cakmakci M. Prospective, double-blind, comparative fast-tracking trial in an academic
emergency department during a period of limited resources. Eur J Emerg Med. 1998;5:403–6.

Soluciones
Laboratorio en emergencias
: point of care testing
Un estudio en USA encontró tiempos de
espera mas cortos y menor tiempo de
estancia en urgencias. Mayor satisfacción
entre el personal.
Lee-Lewandrowski E, Corboy D, Lewandrowski K, Sinclair J,
McDermot S, Benzer TI. Implementation of a point-of-care
satellite laboratory in the emergency department of an academic
medical center. Impact on test turnaround time and patient
emergency department length of stay. Arch Pathol Lab
Med. 2003;127:456–60.

Soluciones
Equipos de respuesta
rápida
Estudio australiano 10 mil pacientes
evaluaron la efectividad del equipo de
respuesta rápida consistente en una
enfermera y médico. Los tiempos de
espera se redujeron en 59% vs 39%
sin este equipo.
Grant S, Spain D, Green D. Rapid assessment team reduces
waiting time. Emerg Med.1999;11:72–77

Acad. Emerg. Med. 1996;3:1113-1118
Resultados:
El promedio de pacientes en espera de
camas cayó de 9.6 (+-4.2) a 2.3 (+- 2.6)
Disminución del tiempo de permanencia
en urgencias de 7.3 h (+-6) a 5.5 (+-4.8)
horas por paciente (p<0.001)
Objetivos:
Determinar el impacto de la
reducción de los ´boarding
patients` usando unidades de
corta estancia.
Análisis retrospectivo
4 meses 1993 y 1994
Se comparo el antes y el después
Rochester
11.096

En Conclusión
• Salas de atención rápida para heridas, fx simples
• Retirar todos esos pacientes del area del triaje para que puedan tratase por otra via
rápida
• Esto permite mas espacio y recursos para atender a los mas enfermos
• Usar todo el espacio
• Unidades de observación /transición / egreso /corta estancia
• Tener espacio en urgencias para implementar estas unidades
• Aumentar el personal de apoyo (auxilares)
• Disminuir tiempos de respuesta de servicios auxiliares (laboratorio)
• Clasificar pacientes y enviar a áreas de atención
• Protocolo de capacidad máxima y protocolo de alerta
• Disponer de una persona que se encargue SOLO de mover las camas

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