A multimorbilidade (pessoas que têm mais do que uma doença crónica) é um dos grandes desafios dos sistemas de saúde e das instituições hospitalares, sendo preciso identificar os doentes de maior risco e criar modelos de previsão para adequar a capacidade de resposta. Isso implica saber como medir a realidade – e foi o que fez a equipa de Ciência de Dados do Hospital da Luz Learning Health, que acaba de publicar os resultados da aplicação dos vários modelos existentes a 15 anos de dados clínicos do Hospital da Luz Lisboa, relativos aos doentes assistidos no serviço de Atendimento Urgente. “ Multimorbidity measurement strategies for predicting hospital visits ” (“Estratégias de medição da multimorbidade para prever visitas hospitalares”) é o título do estudo, publicado em dezembro último na revista “BMC Health Services Research”. Resultado de uma colaboração entre o Hospital da Luz Learning Health , o INESC-ID e o Instituto Superior Técnico no seguimento do projeto Intelligent Care (CMU-Portugal), tem como autores Bernardo Neves , José M. Moreira, Simão Gonçalves, Jorge Cerejo, Inês Mota, Nuno André. Silva, Francisca Leite e Mário J. Silva. Esta equipa aplicou três estratégias de fenotipagem e cinco índices de multimorbidade aos dados relativos a mais de 925 mil doentes e 9,7 milhões de episódios assistenciais do Hospital da Luz Lisboa, ocorridos entre os anos de 2007 e 2022. O objetivo era comparar e avaliar os diferentes modelos de medição da multimorbilidade. Concluiu-se que: Registos clínicos mais completos permitem identificar melhor os doentes em risco. Cruzar informação de várias fontes dos registos eletrónicos de saúde permite detetar com maior precisão quem sofre de várias doenças em simultâneo. Quanto melhor for essa identificação, mais eficaz é a previsão de quem vai precisar de recorrer ao hospital. Ter em conta o "peso" das doenças é mais útil do que apenas contá-las. Não basta saber quantas doenças um doente tem – é mais importante considerar a gravidade e o impacto de cada uma. O estudo mostra que métodos que ponderam as doenças preveem melhor as idas ao hospital, embora a melhor abordagem varie consoante o tipo de hospitalização. Combinar o historial de doenças com o historial de uso dos serviços de saúde dá os melhores resultados. A combinação entre o perfil de doenças crónicas de um doente e o seu registo de consultas e internamentos anteriores é a estratégia mais eficaz para antecipar futuras idas ao hospital. Os autores defendem que esta abordagem deve ser adotada de forma sistemática para identificar precocemente os doentes de maior risco e assim melhorar a gestão dos recursos de saúde. Na foto em cima, alguns dos autores deste estudo: Francisca Leite, Mário J. Silva, Bernardo Neves, José M. Moreira, Jorge Cerejo e Inês Mota.
