Objective: To explore correclational relationship between the risk factors and medical resources consumption in cardiovascular disease patients. Methods: A database containing 44940 cardiovascular disease patients in a southern Taiwan Medical center from year 2003 to 2005 was chosen as studying sample. By applying Charlson Comorbidity Index as one of the major risk factors to these cardiovascular disease patients, then using liner regression to analyze the data for their relationship with medical resources consumption. Results: Medical resources consumption increases as the cardiovascular disease patients become older. The higher the comorbidity index weight with the patient, the more the patient consumes medical resources. A patient¡¦s comorbidity index weight has great influence to the length of hospital stay of the patient and the frequency of clinic visit of the patient. The higher the comorbidity index weight a patient he or she, is likely to stay in hospital longer or to see doctors more often. The variance inflation factor (VIF) of each independent variable is ranged between 1 and 1.343, which means there are no high correlations between independent variables in the modes. In other words, there is no correlative influence effect that would invalidate the assumption. Conclusion: The findings of this study can be a good reference to hospital disease management. In addition, they can be applied to predicting the risk factor in medical resources consumption. Also they can be adapted into medical insurance payment system, thereby improving medical resource distribution.

O trabalho apresenta o risco de óbito, baseado no estudo da comorbidade, nos pacientes internados nos hospitais gerais que oferecem assistência hospitalar na região de Ribeirão Preto adstrita ao Departamento Regional de Saúde XIII - DRS XIII. O risco de óbito foi estimado por meio do cálculo do Índice de Comorbidade de Charlson (ICC). O ICC emprega pesos de 0 a 6 a comorbidades selecionadas, ponderando o risco de morrer. Quanto maior for a pontuação do estrato do paciente, maior a chance de morrer. Para análise, foi desenvolvida uma ferramenta computacional que automatiza o cálculo do índice a fim de auxiliar os gestores na tomada de decisão. Assim, obtivemos a distribuição dos casos estudados por estrato ICC e ICCI - outra abordagem do índice ICC, quando a idade é considerada junto ao vetor de comorbidades - para o ano de 2011. Notamos que para o cálculo do ICC, a curva de risco de óbito não seguiu o previsto por Charlson, cuja mortalidade deveria aumentar à medida que a pontuação do estrato aumenta, porém, a distribuição de casos por ICCI seguiu esse conceito. Por fim, estudamos a distribuição espacial dos casos de alta gravidade que nos mostrou as cidades pólos e subpólos da região em assistência hospitalar. O indicador e a automatização de seu cálculo apresentou-se um bom auxílio na tomada de decisão nas questões de saúde. / The work presents the risk of death, based on the study of comorbidity in hospitalized patients in general hospitals that offer hospital care in the region of Ribeirao Preto enrolled in Regional Department of Health 13th - DRS XII. The risk of death was estimated by means of the calculation of the Index of Charlson Comorbidity (ICC). The ICC employs weights from 0 to 6 the comorbidities selected, considering the risk of dying. The higher the score on the stratum of the patient, the greater the chance of dying. For analysis, a computational tool that automates the calculation of the index was developed, in order to assist managers in decision making. Thus, we obtained the distribution of cases studied by stratum ICC and ICCI - another approach to the ICC index, when the age is considered along the vector of comorbidities - for the year 2011. We note that for the calculation of the ICC, the curve of risk of death did not follow the prescribed by the Charlson index, whose mortality should increase as the score of the stratum increases, however, the distribution of cases by ICCI followed this concept. The indicator and the automation of its calculation proved to be a good aid in decision-making on health issues.

O trabalho apresenta o risco de óbito, baseado no estudo da comorbidade, nos pacientes internados nos hospitais gerais que oferecem assistência hospitalar na região de Ribeirão Preto adstrita ao Departamento Regional de Saúde XIII - DRS XIII. O risco de óbito foi estimado por meio do cálculo do Índice de Comorbidade de Charlson (ICC). O ICC emprega pesos de 0 a 6 a comorbidades selecionadas, ponderando o risco de morrer. Quanto maior for a pontuação do estrato do paciente, maior a chance de morrer. Para análise, foi desenvolvida uma ferramenta computacional que automatiza o cálculo do índice a fim de auxiliar os gestores na tomada de decisão. Assim, obtivemos a distribuição dos casos estudados por estrato ICC e ICCI - outra abordagem do índice ICC, quando a idade é considerada junto ao vetor de comorbidades - para o ano de 2011. Notamos que para o cálculo do ICC, a curva de risco de óbito não seguiu o previsto por Charlson, cuja mortalidade deveria aumentar à medida que a pontuação do estrato aumenta, porém, a distribuição de casos por ICCI seguiu esse conceito. Por fim, estudamos a distribuição espacial dos casos de alta gravidade que nos mostrou as cidades pólos e subpólos da região em assistência hospitalar. O indicador e a automatização de seu cálculo apresentou-se um bom auxílio na tomada de decisão nas questões de saúde. / The work presents the risk of death, based on the study of comorbidity in hospitalized patients in general hospitals that offer hospital care in the region of Ribeirao Preto enrolled in Regional Department of Health 13th - DRS XII. The risk of death was estimated by means of the calculation of the Index of Charlson Comorbidity (ICC). The ICC employs weights from 0 to 6 the comorbidities selected, considering the risk of dying. The higher the score on the stratum of the patient, the greater the chance of dying. For analysis, a computational tool that automates the calculation of the index was developed, in order to assist managers in decision making. Thus, we obtained the distribution of cases studied by stratum ICC and ICCI - another approach to the ICC index, when the age is considered along the vector of comorbidities - for the year 2011. We note that for the calculation of the ICC, the curve of risk of death did not follow the prescribed by the Charlson index, whose mortality should increase as the score of the stratum increases, however, the distribution of cases by ICCI followed this concept. The indicator and the automation of its calculation proved to be a good aid in decision-making on health issues.

Introdução: A sepse é uma condição clínica de inflamação disseminada e descontrolada associada a um foco infeccioso. É uma condição de difícil estudo pela variedade de interações existentes entre as diversas instâncias do organismo e um conceito uniforme ainda está sendo debatido na literatura, o que dificulta a pesquisa e o estabelecimento de legislação que garanta fomento específico. Somado a isto, a exemplo de outras condições tempo-dependentes como infarto agudo do miocárdio, trauma e acidente vascular cerebral, a organização do fluxo do paciente através do sistema de saúde, garantindo leitos de terapia intensiva é fundamental. A U.E.- HCFMRP-USP é referência terciária para emergências para uma população de aproximadamente 4,5 milhões de habitantes e vem introduzindo mecanismos de gestão de fluxo como a priorização de leitos de terapia intensiva e desospitalização. Estas duas estratégias são recentes no Sistema Único de Saúde (SUS) e sua avaliação é fundamental para identificar o perfil de pacientes com Sepse e a importância da organização do sistema no prognóstico desta condição. Objetivos: 1) Avaliar a associação da priorização de Vagas em Terapia Intensiva com a mortalidade, morbidade e tempo de permanência hospitalar dos pacientes; 2) Avaliar o perfil epidemiológico dos pacientes com Sepse admitidos na U.E.-HCFMRP-USP; 3) Avaliar a estratégia de priorização de vagas no acesso de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 4) Avaliar a estratégia de transferência para leitos de retaguarda na oferta de leitos de terapia intensiva. 5) Avaliar a estratégia de priorização de vagas no retardo ao acesso de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 6) Avaliar a estratégia de priorização de vagas na mortalidade de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 7) Avaliar o índice prognóstico \"Quick\" SOFA nos pacientes com sepse grave ou choque séptico admitidos na U.E.-HCFMRP-USP. Metodologia: Trata-se de uma coorte retrospectiva realizada a partir de dados administrativos obtidos do sistema eletrônico de gerenciamento de pacientes da UEHCFMRP- USP de 01 janeiro de 2010 a 31 de dezembro de 20016. Foram construídas duas bases de dados. A primeira embasada em internação como identificador, na qual foram derivadas variáveis que representam priorização, dados demográficos, Comorbidade (Índice de Comorbidade de Charlson), a gravidade (\"Quick SOFA\"), linha de cuidado, presença de sepse e variáveis de desfecho. A segunda embasada em cada dia do período de estudo composta por variáveis sobre o número de leitos de CTI disponíveis, número de admissões, número de altas, número de transferências para hospital geral e para hospital de retaguarda. As variáveis quantitativas foram expressas como média e desvio-padrão ou mediana e mínimo e máximo de acordo com o teste de normalidade e as variáveis categóricas como percentagem. Para análise univariada foram utilizados testes t de Student, Análise de Variância ou equivalentes não-paramétricos, qui-quadrado ou teste exato de Fisher e \"Receiver Operating\'\' Curves\". Para a análise multivariada foram utilizadas a regressão logística multivariada com desfecho binário ou categórico conforme apropriado e a regressão multivariada de Poisson. A significância estatística foi expressa por p<0,05 ou a exclusão da unidade do intervalo de confiança. Resultados: 1) O processo de priorização de leitos de terapia intensiva se mostrou apropriado. Os pacientes que receberam prioridade maior para acesso ao CTI (prioridade 1- 5826;62,5%) eram mais jovens (55;12-100 - p<0,01), apresentavam menos comorbidades ( Charlson 0, 3583:61,5% - p<0,01) e menor gravidade (Quick\" SOFA\" 0,2170;37,2% - p<0,01; SOFA <10% - 1782;0,5% - p<0,01). Estes pacientes foram admitidos em maior proporção (2097;35,9% - p<0,01) e tiveram acesso mais rápido ao CTI (1081;52,5% - p<0,01), apresentando menor mortalidade (1853;31,8% - p<0,01). Ao se ajustar os possíveis fatores de confusão para estabelecer a razão de chances de receber prioridade 1 pelo intensivista, maior valor da classe de Charlson (Comorbidade) - OR 0,53; 0,49-0,57, do \"Quick SOFA\" (Gravidade) - OR 0,45; 0,43- 0,48 e a presença da condição Sepse - OR 0,20-0,17;0,23 estiveram associados independentemente à menor chance de receber esta classificação. 2) Os pacientes sépticos identificados neste estudo tinham maior idade (61;12-97 - p<0,01), maior prevalência do gênero masculino (646;56,2% - p<0,01) , menor amparo social (714;61,8% - p=0,048), maior índice de Comorbidade (Charlson 2 - 222;19,3% - p<0,01) e de Gravidade (SOFA >90% - 152;13,2% - p<0,01), apresentaram maior mortalidade intrahospitalar (838;73% - p<0,01), maior retardo para admissão no CTI e maior duração da internação hospitalar (7,3;0-304 - p<0,01). Quando comparados com outras linhas de cuidado bem estabelecidas, observou-se que a Sepse pode ser equiparada com o Trauma em termos de incidência (sepse 1148;22,5% - p<0,01; trauma 1138;22,3% - p<0,01), sendo inferior apenas às Síndromes Coronarianas Agudas (SCA)(1972;38,7% - p<0,01). Na análise multivariada, a Sepse está associada à menor chance de receber prioridade 1(0,2 ; IC 95% - 0,17;0,23) independente de outros fatores de confusão, persistiu como fator independente para mortalidade intra-hospitalar total (2,7; IC 95% - 2,32;3,17) e para a mortalidade de pacientes admitidos no CTI (2,38; IC 95% - 1,82;3,11). 3) A priorização de vagas facilitou o acesso dos pacientes ao CTI; 4) A estratégia de transferência de pacientes de alta dependência que deixaram de requerer recursos de alta complexidade se mostrou importante para o sistema. As três instituições parceiras não se distinguiram com relação ao índice de Comorbidade de Charlson (Altinópolis , Charlson 0, 25;28,1%, Charlson 1, 29;32,6%, Charlson 2, 35;39,3%; Guariba Charlson 0, 60;35,7%, Charlson 1, 50;29,7%, Charlson 2, 58;34,5%; São Simão, Charlson 0, 20;28,5%, Charlson 1, 17;24,3%, Charlson 2, 33;47,2% - p=0,894) e tiveram desempenho semelhante com relação à mortalidade(Altinópolis 35;39,33%, Guariba 78;46,4%, São Simão 33;47,1% - p=0,26) e alta domiciliar (Altinópolis 37;41,5%; Guariba 60;35,71%, São Simão 19;27,1% - p=0,26). Os pacientes com problemas neurológicos foram responsáveis pela maioria das transferências (Altinópolis 61;68,5%, Guariba 92;54,7%, São Simão 40;57,1% - p=0,06). Ao longo dos anos, houve melhora do desempenho das instituições com relação à mortalidade (2013,16 óbitos;44,4%, 2016, 37 óbitos;35,2% - p<0,01) e a relação de permanência na U.E.-HCFMRP-USP comparada à permanência total (soma da internação na U.E.- HCFMRP-USP e da internação nos leitos de longa permanência) decresceu (2013, 67,8 dias;0-97,7, 2016, 58,87 dias;0-100 - p=0,005). Na análise multivariada, observou-se que a transferência para leitos de longa permanência foi fator independente em aumentar a disponibilidade de leitosde CTI na U.E.-HCFMRP-USP (com o ano de 2016 1,54; IC 95% - 1,18-2,01, excluindo-se o ano de 2016 1,73; IC 95% - 1,26;2,39). 5) Não houve retardo de admissão no CTI dos pacientes sépticos que receberam prioridade 1 quando se ajustou por possíveis fatores de confusão (0,43; IC 95% - 0,35;0,53); 6) O índice prognóstico \"Quick\" SOFA teve baixa acurácia nos pacientes com sepse grave ou choque séptico admitidos na U.E.-HCFMRPUSP (AUROC= 0,5646, IC95% - 0,52991;0,59930-p<0,001). Conclusões: A Sepse apresentou elevada mortalidade mesmo quando foi garantida a admissão ao CTI em comparação com outros estudos, o que pode refletir o viés de seleção da Regulação Médica. As estratégias de gerenciamento de fluxo foram eficazes em garantir acesso e aumentar a disponibilidade de leitos. / Introduction: Sepsis is a clinical condition of disseminated and uncontrolled inflammation associated with an infectious outbreak. It is a condition difficult to study because of the variety of interactions between the various organs of the organism and lack of a uniform concept in the literature, which makes it difficult to research and establish legislation that guarantees specific promotion. Added to this, like other timedependent conditions such as acute myocardial infarction, trauma and stroke, the organization of patient flow through the health system, ensuring intensive care beds is critical. The U.E.-HCFMRP-USP is a tertiary reference for emergencies for a population of approximately 4.5 million inhabitants and has been introducing flow management mechanisms such as the prioritization of intensive care and de-hospitalization beds. These two strategies are recent in the Unified Health System (SUS) and their valuation is fundamental to identify the profile of patients with Sepsis and the importance of the organization of the system in the prognosis of this condition. Objectives: 1) To evaluate the association of the prioritization of Vacancies in Intensive Care with the mortality, morbidity and hospital stay time of the patients; 2) To evaluate the epidemiological profile of patients with sepsis admitted to U.E.-HCFMRP-USP; 3) Evaluate the strategy of prioritizing vacancies in the access of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 4) Evaluate the transfer strategy for back beds in the offer of intensive care beds. 5) Evaluate the strategy of prioritization of vacancies in the delay to access of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 6) To evaluate the strategy of prioritization of vacancies in the mortality of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 7) To evaluate the \"Quick\" SOFA prognostic index in patients with severe sepsis or septic shock admitted to U.E.- HCFMRP-USP. Methodology: This is a retrospective cohort based on administrative data obtained from the electronic patient management system of the EU-HCFMRP-USP from January 01, 2010 to December 31, 20016. Two databases were constructed. The first was based on admission as an identifier, in which variables were derived, such as prioritization, demographic data, Comorbidity (Charlson Comorbidity Index), severity (\"Quick SOFA\"), clinical pathway, presence of sepsis and outcome variables. The second, based on each day of the study period, contains variables on the number of CTI beds available, number of admissions, number of discharges, number of transfers to general hospital and back hospital. We expressed quantitative variables as mean and standard deviation or median and minimum and maximum according to the normality test and categorical variables as percentage. We used Student t tests, Analysis of Variance or non-parametric equivalents, chi-square or Fisher\'s exact test and \"Receiver Operating Curves\" for univariate analysis. We used Multivariate logistic regression with binary or categorical outcome and multivariate Poisson regression as appropriate for the multivariate analysis. A p <0.05 or the exclusion of the unit from the confidence interval signaled statistical significance. Results: 1) The process of prioritizing intensive care beds was appropriate. Patients who received higher priority for CTI access (priority 1 - 5826;62,5%) were younger (55;12- 100 - p<0,01), had less comorbidities ( Charlson 0, 3583;61,5%, p<0,01) and less severity (Quick\" SOFA\" 0,2170;37,2% - p<0,01; SOFA <10% - 1782;0,5% - p<0,01). These patients were admitted in greater proportion (2097;35,9% - p<0,01) and had faster access to ICU (1081;52,5% - p<0,01), presenting lower mortality (1853;31,8% - p<0,01). When adjusting the possible confounding factors to establish the odds ratio to receive priority 1 by the intensivist, higher value of the Charlson class OR 0,53; 0,49-0,57, the \"Quick SOFA\" (Severity) - OR 0,45; 0,43-0,48 and the presence of Sepsis condition - OR 0,20-0,17;0,23 were independently associated with a lower chance of being classified as priority 1. 2) The septic patients identified in this study had older age (61;12- 97 - p<0,01), higher prevalence of male gender (646;56,2% - p<0,01), lower social protection (714;61,8% - p=0,048), higher Comorbidity (Charlson 2 - 222;19,3% - p<0,01) and Severity index (SOFA >90% - 152;13,2% - p<0,01), higher in-hospital mortality (838;73% - p<0,01), longer ICU admission delay and longer hospital stay(7,3;0-304 - p<0,01). When compared to other clinical pathways, it was observed that Sepsis can be equated with Trauma in terms of incidence (sepsis 1148;22,5% - p<0,01; trauma 1138;22,3% - p<0,01), being inferior only to Acute Coronary Syndromes (ACS) (1972;38,7% - p<0,01). In the multivariate analysis, Sepsis was more associated to lower chance of receiving priority 1(0,2; IC 95% - 0,17;0,23) independent of other confounding factors, it persisted as an independent factor for total in-hospital mortality(2,7; IC 95% - 2,32;3,17) and for the mortality of patients admitted to the ICU(2,38; IC 95% - 1,82;3,11). 3) The prioritization of vacancies facilitated the access of the septic patients to the ICU. 4) The strategy of transference of patients of high dependence that stopped requesting resources of high complexity proved to be important for the system. The three partner institutions did not differ in relation to the Charlson Comorbidity Index (Altinópolis , Charlson 0, 25;28,1%, Charlson 1, 29;32,6%, Charlson 2, 35;39,3%; Guariba Charlson 0, 60;35,7%, Charlson 1, 50;29,7%, Charlson 2, 58;34,5%; São Simão, Charlson 0, 20;28,5%, Charlson 1, 17;24,3%, Charlson 2, 33;47,2% - p=0,894) and had a similar performance in relation to mortality (Altinópolis 35;39,33%, Guariba 78;46,4%, São Simão 33;47,1% - p=0,26) and household discharge (Altinópolis 37;41,5%; Guariba 60;35,71%, São Simão 19;27,1% - p=0,26). Patients with neurological problems were responsible for most of the transfers (Altinópolis 61;68,5%, Guariba 92;54,7%, São Simão 40;57,1% - p=0,06). Over the years, there has been an improvement in the institutions\' performance in relation to mortality (2013,16 deaths;44,4%, 2016, 37 deaths;35,2% - p<0,01) and the length of stay in the EUHCFMRP- USP compared to the total stay (sum of hospitalization in the EU-HCFMRP-USP and length of stay in long-stay beds) decreased (2013, 67,8 days;0-97,7, 2016, 58,87 days;0-100 - p=0,005).In the multivariate analysis, we observed that the transfer to long-stay beds was an independent factor in increasing the availability of ICU beds in U.E.-HCFMRPUSP (with year 2016 1,54; IC - 95% 1,18;2,01, without year 2016 1,73; IC - 95% 1,26;2,39). 5) There was no delay in ICU admission for septic patients who received priority 1 when adjusted for possible confounding factors (0,43; IC 95% - 0,35;0,53).7) The \"Quick\" SOFA prognostic index had low accuracy in patients with severe sepsis or septic shock admitted to U.E.-HCFMRP-USP (AUROC= 0,5646, IC95% - 0,52991;0,59930 - p<0,001).Conclusions: Sepsis presented a high mortality even when admission to the ICU was guaranteed in comparison to other studies, which may reflect the selection bias of the Medical Regulation. Flow management strategies were effective in securing access and increasing bed availability.

Introdução: A sepse é uma condição clínica de inflamação disseminada e descontrolada associada a um foco infeccioso. É uma condição de difícil estudo pela variedade de interações existentes entre as diversas instâncias do organismo e um conceito uniforme ainda está sendo debatido na literatura, o que dificulta a pesquisa e o estabelecimento de legislação que garanta fomento específico. Somado a isto, a exemplo de outras condições tempo-dependentes como infarto agudo do miocárdio, trauma e acidente vascular cerebral, a organização do fluxo do paciente através do sistema de saúde, garantindo leitos de terapia intensiva é fundamental. A U.E.- HCFMRP-USP é referência terciária para emergências para uma população de aproximadamente 4,5 milhões de habitantes e vem introduzindo mecanismos de gestão de fluxo como a priorização de leitos de terapia intensiva e desospitalização. Estas duas estratégias são recentes no Sistema Único de Saúde (SUS) e sua avaliação é fundamental para identificar o perfil de pacientes com Sepse e a importância da organização do sistema no prognóstico desta condição. Objetivos: 1) Avaliar a associação da priorização de Vagas em Terapia Intensiva com a mortalidade, morbidade e tempo de permanência hospitalar dos pacientes; 2) Avaliar o perfil epidemiológico dos pacientes com Sepse admitidos na U.E.-HCFMRP-USP; 3) Avaliar a estratégia de priorização de vagas no acesso de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 4) Avaliar a estratégia de transferência para leitos de retaguarda na oferta de leitos de terapia intensiva. 5) Avaliar a estratégia de priorização de vagas no retardo ao acesso de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 6) Avaliar a estratégia de priorização de vagas na mortalidade de pacientes em sepse grave ou choque séptico aos leitos de terapia intensiva; 7) Avaliar o índice prognóstico \"Quick\" SOFA nos pacientes com sepse grave ou choque séptico admitidos na U.E.-HCFMRP-USP. Metodologia: Trata-se de uma coorte retrospectiva realizada a partir de dados administrativos obtidos do sistema eletrônico de gerenciamento de pacientes da UEHCFMRP- USP de 01 janeiro de 2010 a 31 de dezembro de 20016. Foram construídas duas bases de dados. A primeira embasada em internação como identificador, na qual foram derivadas variáveis que representam priorização, dados demográficos, Comorbidade (Índice de Comorbidade de Charlson), a gravidade (\"Quick SOFA\"), linha de cuidado, presença de sepse e variáveis de desfecho. A segunda embasada em cada dia do período de estudo composta por variáveis sobre o número de leitos de CTI disponíveis, número de admissões, número de altas, número de transferências para hospital geral e para hospital de retaguarda. As variáveis quantitativas foram expressas como média e desvio-padrão ou mediana e mínimo e máximo de acordo com o teste de normalidade e as variáveis categóricas como percentagem. Para análise univariada foram utilizados testes t de Student, Análise de Variância ou equivalentes não-paramétricos, qui-quadrado ou teste exato de Fisher e \"Receiver Operating\'\' Curves\". Para a análise multivariada foram utilizadas a regressão logística multivariada com desfecho binário ou categórico conforme apropriado e a regressão multivariada de Poisson. A significância estatística foi expressa por p<0,05 ou a exclusão da unidade do intervalo de confiança. Resultados: 1) O processo de priorização de leitos de terapia intensiva se mostrou apropriado. Os pacientes que receberam prioridade maior para acesso ao CTI (prioridade 1- 5826;62,5%) eram mais jovens (55;12-100 - p<0,01), apresentavam menos comorbidades ( Charlson 0, 3583:61,5% - p<0,01) e menor gravidade (Quick\" SOFA\" 0,2170;37,2% - p<0,01; SOFA <10% - 1782;0,5% - p<0,01). Estes pacientes foram admitidos em maior proporção (2097;35,9% - p<0,01) e tiveram acesso mais rápido ao CTI (1081;52,5% - p<0,01), apresentando menor mortalidade (1853;31,8% - p<0,01). Ao se ajustar os possíveis fatores de confusão para estabelecer a razão de chances de receber prioridade 1 pelo intensivista, maior valor da classe de Charlson (Comorbidade) - OR 0,53; 0,49-0,57, do \"Quick SOFA\" (Gravidade) - OR 0,45; 0,43- 0,48 e a presença da condição Sepse - OR 0,20-0,17;0,23 estiveram associados independentemente à menor chance de receber esta classificação. 2) Os pacientes sépticos identificados neste estudo tinham maior idade (61;12-97 - p<0,01), maior prevalência do gênero masculino (646;56,2% - p<0,01) , menor amparo social (714;61,8% - p=0,048), maior índice de Comorbidade (Charlson 2 - 222;19,3% - p<0,01) e de Gravidade (SOFA >90% - 152;13,2% - p<0,01), apresentaram maior mortalidade intrahospitalar (838;73% - p<0,01), maior retardo para admissão no CTI e maior duração da internação hospitalar (7,3;0-304 - p<0,01). Quando comparados com outras linhas de cuidado bem estabelecidas, observou-se que a Sepse pode ser equiparada com o Trauma em termos de incidência (sepse 1148;22,5% - p<0,01; trauma 1138;22,3% - p<0,01), sendo inferior apenas às Síndromes Coronarianas Agudas (SCA)(1972;38,7% - p<0,01). Na análise multivariada, a Sepse está associada à menor chance de receber prioridade 1(0,2 ; IC 95% - 0,17;0,23) independente de outros fatores de confusão, persistiu como fator independente para mortalidade intra-hospitalar total (2,7; IC 95% - 2,32;3,17) e para a mortalidade de pacientes admitidos no CTI (2,38; IC 95% - 1,82;3,11). 3) A priorização de vagas facilitou o acesso dos pacientes ao CTI; 4) A estratégia de transferência de pacientes de alta dependência que deixaram de requerer recursos de alta complexidade se mostrou importante para o sistema. As três instituições parceiras não se distinguiram com relação ao índice de Comorbidade de Charlson (Altinópolis , Charlson 0, 25;28,1%, Charlson 1, 29;32,6%, Charlson 2, 35;39,3%; Guariba Charlson 0, 60;35,7%, Charlson 1, 50;29,7%, Charlson 2, 58;34,5%; São Simão, Charlson 0, 20;28,5%, Charlson 1, 17;24,3%, Charlson 2, 33;47,2% - p=0,894) e tiveram desempenho semelhante com relação à mortalidade(Altinópolis 35;39,33%, Guariba 78;46,4%, São Simão 33;47,1% - p=0,26) e alta domiciliar (Altinópolis 37;41,5%; Guariba 60;35,71%, São Simão 19;27,1% - p=0,26). Os pacientes com problemas neurológicos foram responsáveis pela maioria das transferências (Altinópolis 61;68,5%, Guariba 92;54,7%, São Simão 40;57,1% - p=0,06). Ao longo dos anos, houve melhora do desempenho das instituições com relação à mortalidade (2013,16 óbitos;44,4%, 2016, 37 óbitos;35,2% - p<0,01) e a relação de permanência na U.E.-HCFMRP-USP comparada à permanência total (soma da internação na U.E.- HCFMRP-USP e da internação nos leitos de longa permanência) decresceu (2013, 67,8 dias;0-97,7, 2016, 58,87 dias;0-100 - p=0,005). Na análise multivariada, observou-se que a transferência para leitos de longa permanência foi fator independente em aumentar a disponibilidade de leitosde CTI na U.E.-HCFMRP-USP (com o ano de 2016 1,54; IC 95% - 1,18-2,01, excluindo-se o ano de 2016 1,73; IC 95% - 1,26;2,39). 5) Não houve retardo de admissão no CTI dos pacientes sépticos que receberam prioridade 1 quando se ajustou por possíveis fatores de confusão (0,43; IC 95% - 0,35;0,53); 6) O índice prognóstico \"Quick\" SOFA teve baixa acurácia nos pacientes com sepse grave ou choque séptico admitidos na U.E.-HCFMRPUSP (AUROC= 0,5646, IC95% - 0,52991;0,59930-p<0,001). Conclusões: A Sepse apresentou elevada mortalidade mesmo quando foi garantida a admissão ao CTI em comparação com outros estudos, o que pode refletir o viés de seleção da Regulação Médica. As estratégias de gerenciamento de fluxo foram eficazes em garantir acesso e aumentar a disponibilidade de leitos. / Introduction: Sepsis is a clinical condition of disseminated and uncontrolled inflammation associated with an infectious outbreak. It is a condition difficult to study because of the variety of interactions between the various organs of the organism and lack of a uniform concept in the literature, which makes it difficult to research and establish legislation that guarantees specific promotion. Added to this, like other timedependent conditions such as acute myocardial infarction, trauma and stroke, the organization of patient flow through the health system, ensuring intensive care beds is critical. The U.E.-HCFMRP-USP is a tertiary reference for emergencies for a population of approximately 4.5 million inhabitants and has been introducing flow management mechanisms such as the prioritization of intensive care and de-hospitalization beds. These two strategies are recent in the Unified Health System (SUS) and their valuation is fundamental to identify the profile of patients with Sepsis and the importance of the organization of the system in the prognosis of this condition. Objectives: 1) To evaluate the association of the prioritization of Vacancies in Intensive Care with the mortality, morbidity and hospital stay time of the patients; 2) To evaluate the epidemiological profile of patients with sepsis admitted to U.E.-HCFMRP-USP; 3) Evaluate the strategy of prioritizing vacancies in the access of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 4) Evaluate the transfer strategy for back beds in the offer of intensive care beds. 5) Evaluate the strategy of prioritization of vacancies in the delay to access of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 6) To evaluate the strategy of prioritization of vacancies in the mortality of patients in severe sepsis or septic shock to intensive care beds; 7) To evaluate the \"Quick\" SOFA prognostic index in patients with severe sepsis or septic shock admitted to U.E.- HCFMRP-USP. Methodology: This is a retrospective cohort based on administrative data obtained from the electronic patient management system of the EU-HCFMRP-USP from January 01, 2010 to December 31, 20016. Two databases were constructed. The first was based on admission as an identifier, in which variables were derived, such as prioritization, demographic data, Comorbidity (Charlson Comorbidity Index), severity (\"Quick SOFA\"), clinical pathway, presence of sepsis and outcome variables. The second, based on each day of the study period, contains variables on the number of CTI beds available, number of admissions, number of discharges, number of transfers to general hospital and back hospital. We expressed quantitative variables as mean and standard deviation or median and minimum and maximum according to the normality test and categorical variables as percentage. We used Student t tests, Analysis of Variance or non-parametric equivalents, chi-square or Fisher\'s exact test and \"Receiver Operating Curves\" for univariate analysis. We used Multivariate logistic regression with binary or categorical outcome and multivariate Poisson regression as appropriate for the multivariate analysis. A p <0.05 or the exclusion of the unit from the confidence interval signaled statistical significance. Results: 1) The process of prioritizing intensive care beds was appropriate. Patients who received higher priority for CTI access (priority 1 - 5826;62,5%) were younger (55;12- 100 - p<0,01), had less comorbidities ( Charlson 0, 3583;61,5%, p<0,01) and less severity (Quick\" SOFA\" 0,2170;37,2% - p<0,01; SOFA <10% - 1782;0,5% - p<0,01). These patients were admitted in greater proportion (2097;35,9% - p<0,01) and had faster access to ICU (1081;52,5% - p<0,01), presenting lower mortality (1853;31,8% - p<0,01). When adjusting the possible confounding factors to establish the odds ratio to receive priority 1 by the intensivist, higher value of the Charlson class OR 0,53; 0,49-0,57, the \"Quick SOFA\" (Severity) - OR 0,45; 0,43-0,48 and the presence of Sepsis condition - OR 0,20-0,17;0,23 were independently associated with a lower chance of being classified as priority 1. 2) The septic patients identified in this study had older age (61;12- 97 - p<0,01), higher prevalence of male gender (646;56,2% - p<0,01), lower social protection (714;61,8% - p=0,048), higher Comorbidity (Charlson 2 - 222;19,3% - p<0,01) and Severity index (SOFA >90% - 152;13,2% - p<0,01), higher in-hospital mortality (838;73% - p<0,01), longer ICU admission delay and longer hospital stay(7,3;0-304 - p<0,01). When compared to other clinical pathways, it was observed that Sepsis can be equated with Trauma in terms of incidence (sepsis 1148;22,5% - p<0,01; trauma 1138;22,3% - p<0,01), being inferior only to Acute Coronary Syndromes (ACS) (1972;38,7% - p<0,01). In the multivariate analysis, Sepsis was more associated to lower chance of receiving priority 1(0,2; IC 95% - 0,17;0,23) independent of other confounding factors, it persisted as an independent factor for total in-hospital mortality(2,7; IC 95% - 2,32;3,17) and for the mortality of patients admitted to the ICU(2,38; IC 95% - 1,82;3,11). 3) The prioritization of vacancies facilitated the access of the septic patients to the ICU. 4) The strategy of transference of patients of high dependence that stopped requesting resources of high complexity proved to be important for the system. The three partner institutions did not differ in relation to the Charlson Comorbidity Index (Altinópolis , Charlson 0, 25;28,1%, Charlson 1, 29;32,6%, Charlson 2, 35;39,3%; Guariba Charlson 0, 60;35,7%, Charlson 1, 50;29,7%, Charlson 2, 58;34,5%; São Simão, Charlson 0, 20;28,5%, Charlson 1, 17;24,3%, Charlson 2, 33;47,2% - p=0,894) and had a similar performance in relation to mortality (Altinópolis 35;39,33%, Guariba 78;46,4%, São Simão 33;47,1% - p=0,26) and household discharge (Altinópolis 37;41,5%; Guariba 60;35,71%, São Simão 19;27,1% - p=0,26). Patients with neurological problems were responsible for most of the transfers (Altinópolis 61;68,5%, Guariba 92;54,7%, São Simão 40;57,1% - p=0,06). Over the years, there has been an improvement in the institutions\' performance in relation to mortality (2013,16 deaths;44,4%, 2016, 37 deaths;35,2% - p<0,01) and the length of stay in the EUHCFMRP- USP compared to the total stay (sum of hospitalization in the EU-HCFMRP-USP and length of stay in long-stay beds) decreased (2013, 67,8 days;0-97,7, 2016, 58,87 days;0-100 - p=0,005).In the multivariate analysis, we observed that the transfer to long-stay beds was an independent factor in increasing the availability of ICU beds in U.E.-HCFMRPUSP (with year 2016 1,54; IC - 95% 1,18;2,01, without year 2016 1,73; IC - 95% 1,26;2,39). 5) There was no delay in ICU admission for septic patients who received priority 1 when adjusted for possible confounding factors (0,43; IC 95% - 0,35;0,53).7) The \"Quick\" SOFA prognostic index had low accuracy in patients with severe sepsis or septic shock admitted to U.E.-HCFMRP-USP (AUROC= 0,5646, IC95% - 0,52991;0,59930 - p<0,001).Conclusions: Sepsis presented a high mortality even when admission to the ICU was guaranteed in comparison to other studies, which may reflect the selection bias of the Medical Regulation. Flow management strategies were effective in securing access and increasing bed availability.

Research Objectives: Osteoporosis has become a significant public health problem in recent years, especially with the growth of the elderly population. Osteoporotic fractures exact a terrible toll on the population with respect to morbidity, cost, and to a lesser extent mortality. These effects can lead to psychological problems, social consequences, functional limitations, and poor quality of life. Thus, knowledge regarding osteoporotic fractures is needed to evaluate the impact of osteoporotic fractures on society, to identify high-risk populations, and to help policymakers to allocate resources accordingly. This study aims to investigate the influence factors of hospital readmissions among osteoporotic fractures patients in Taiwan, and the study results are expected to increase our understanding of the magnitude of the elderly population suffering from osteoporotic fractures and to urge policymakers to develop effective national prevention strategies. Study Design: Using Taiwan¡¦s National Health Insurance database, we identified elderly patients with a hospitalization for osteoporotic fractures between 2001 and 2007. We divided readmissions into different groups (14-day, 30-day, 180-day and over 180-day) and evaluated each group¡¦s demographic, hospital characteristics, and Charlson Comorbidity Index. The claims data are also used to calculate the health services utilization of osteoporotic fractures among those elderly patients with or without readmission of osteoporotic fractures. The data analyses were carried out by Chi-square test, t test, multiple linear regression and multivariate logistic regression. Population Studied: Patients aged 50 or older with osteoporotic fractures were identified based on the International Classification of Diseases, Ninth Revision, Clinical Modification (ICD-9-CM). Principle Findings: Among 5483 osteoporotic fractures patients, 6.9% of them were readmitted within 14 days, 34.7% were readmitted within 30 days and 13.9% were readmitted within 180 days. The medical resource utilizations were significantly higher in patients with readmissions than those without readmission. Age and Charlson Comorbidity Index were significantly affected the probabilities of readmissions. Conclusion: From the perspective of health policy, the issue of osteoporotic fractures will become increasingly important in the future. This national study will help raise awareness of osteoporotic fractures and hopefully motivate public health policy makers to develop effective national prevention strategies against osteoporosis to prevent osteoporotic fractures.

BACKGROUND: Morbidity, defined as disease history, is an important and well-known confounder in epidemiologic studies. Numerous methods have been developed over the last 30 years to measure morbidity via valid and reliable processes. OBJECTIVE: The goal of the current study was to evaluate, via comparative predictive validity assessment, the Centers for Medicaid and Medicare Studies Hierarchical Condition Category (CMS-HCC) comorbidity model for its ability to improve the prediction of 12-month all-cause mortality among a Medicare population compared to previously published comorbidity index models. There were three specific aims: (1) challenge the current state of risk adjustment among aged populations via an evaluation of the comparative predictive validity of one novel and four existing models to predict all-cause mortality within 12 months among a heterogeneous population of Medicare beneficiaries; (2) Investigate the comparative predictive validity of the five models to predict all-cause mortality within 12 months among two homogenous populations diagnosed with ischemic heart disease and selected cancers, including prostate cancer, lung cancer, colorectal cancer, breast cancer, pancreas cancer, and endometrial cancer; and (3) measure each comorbidity model's ability to control for a known example of confounding by indication. METHODS: A retrospective cohort design was used for all specific aims. Study 1 included 257,641 Medicare beneficiaries enrolled in three Medicare Advantage prescription drug health plans in Alabama, Florida, or Ohio in 2010 and 2011. Study 2 limited analysis to 14,260 and 66,440 beneficiaries with administrative evidence of selected cancers or ischemic heart disease in 2010, respectively. Study 3 limited analysis to the beneficiaries with ischemic heart disease. For each participant, comorbidity risk scores for the following five models were generated using administrative data from 2010: an age/sex model, the Romano adaption of the Charlson Comorbidity Index (CCI) model, the Putnam adaptation of the Chronic Disease Score Model (CDS), the CMS version of the Hierarchical Condition Category (CMS-HCC) model, and the Agency for Healthcare Research and Quality (AHRQ) adaptation of the Elixhauser model. The prospective predictive validity of the models to predict all-cause mortality during 2011 was compared via the c statistic test. Participants with ischemic heart disease were randomly allocated retrospectively to either 1) a group that had "received" a hypothetical "Drug A" in 2010 or 2) a group that had "received" a hypothetical "Drug B" in 2010. In order to evaluate the impact of confounding by indication, a weighting factor was applied to the randomization process in order to force the 33,220 participants randomized to "Drug A" to have a 2.736 times higher likelihood of having at least one acute inpatient hospitalization in 2010. Each comorbidity model's ability to control for the contrived confounding by indication was evaluated via relative risk of death. RESULTS: The CMS-HCC model had statistically significant higher c-statistic values than all four existing comorbidity indices among the heterogeneous Medicare Advantage population (N=257,641) and the homogeneous populations with breast cancer (N=4,160) and prostate cancer (N=6,594). The CMS-HCC model displayed similar performance for lung cancer (N=1,384), colorectal cancer (N=1,738), endometrial cancer (N=232), and ischemic heart disease (N=66,640) and statistically significant lower performance for pancreas cancer (N=152). The log-transformed CMS-HCC model was the only model to generate a non-significant association between exposure to "Drug A" and subsequent mortality. CONCLUSION: In general, the CMS-HCC model is the preferred comorbidity measure due to its predictive performance. However, other comorbidity models may be optimal for diseases with low prevalence and/or high mortality. Researchers should carefully and thoughtfully select a comorbidity model to assess the existence and direction of confounding. The CMS-HCC model should be log-transformed when used as a dependent variable since the score is a ratio level measurement that displays a normal distribution when log transformed. The resulting score is less likely to violate the assumptions (i.e. violations of normality) of common statistical models due to extreme values. The national availability of CMS-HCC scores for all Medicare beneficiaries provides researchers with access to a new tool to measure co-morbidity among older Americans using an empirically weighted, single score. In terms of policy, it is recommended that CMS produce CMS-HCC scores for all Medicare beneficiaries on a rolling 12 month basis for each month during the year. The availability of monthly scores would increase the ease of use of the score, as well as help facilitate more rapid adoption of the tool.

Introdução: Diversas condições clínicas podem modificar a resposta ao tratamento trombolítico no acidente vascular isquêmico agudo. O grau de comorbidade dos pacientes medido pelo Índice de Charlson, um índice que mede o grau de comorbidades clínicas em AVC, tem valor prognóstico na incapacidade pós-AVC tanto em populações com acidente vascular do tipo hemorrágico como isquêmico. Objetivo: Avaliar o efeito do grau de comorbidade aferido pelo índice de Charlson na resposta ao tratamento trombolítico no acidente vascular isquêmico e a incapacidade na alta hospitalar. Métodos: Estudo de coorte prospectivo de 96 pacientes tratados com trombólise para o acidente vascular isquêmico, avaliando o impacto das comorbidades clínicas na resposta ao tratamento trombolítico no AVC isquêmico. Os pacientes foram divididos em dois grupos, aqueles com alto ou baixo grau de comorbidades clínicas, conforme o índice de Charlson. A evolução após o tratamento foi aferida pelo escore de gravidade dos sintomas de acordo com a escala do NIHSS medido antes da infusão, imediatamente após o tratamento, 24horas e 7 dias após a trombólise. A incapacidade na alta foi avaliada pela escala modificada de Rankin sendo, considerada boa resposta a pontuação 0-1 e sua frequência comparada entre os dois grupos de pacientes. Resultados: A comparação dos escores médios do NIHSS mostraram diferenças significativas nos diferentes momentos entre os grupos de alta e baixa comorbidade (Wilk's Lambda test F (1,92) = 24.293; p< 0.001). Pacientes com índice de comorbidade baixo apresentaram redução do escore do NIHSS de 10.13 para 2.9, enquanto que no grupo com alta comorbidade, o tratamento trombolítico demostrou pouco efeito. Uma boa evolução, definida como incapacidade 0 e 1 na escala modificada de Rankin, foi observada em (73%) dos pacientes com baixo índice de comorbidade, enquanto somente (15%) dos pacientes com alto índice de comorbidade apresentaram essa evolução favorável, uma diferença clinicamente muito significativa (RR 5.62; 95% CI = 2.97 a 10.65; p< 0.001). Conclusão: A presença de comorbidades clínicas medida peloíndice de Charlson foi associada a uma menor resposta neurológica no tratamento trombolítico do AVC isquêmico e a um maior grau de incapacidade funcional na alta. / Background and purpose: Clinical comorbidities modify prognosis in haemorrhagic and ischaemic stroke. Charlson Comorbidity index is a validated and useful tool for evaluating comorbidity in stroke. In this study we evaluated the effect of clinical comorbidities as measured by Charlson Comorbidity Index in the in ischaemic stroke thrombolysis. Methods: Prospective cohort study of 96 thrombolysis treated ischaemic stroke patients. The cohort population was divided in two groups according with severity of Charlson Comorbidity Index. During study, NIHSS score was evaluated four times (pre, post, 24 hours and 7 days after thrombolysis) and lower or higher comorbidities groups were compared using repeated measures ANOVA. Response to thrombolysis in both groups was also analysed with disability modified Rankin scale. Results: We observed differences in evolution of mean NIHSS scores between higher and lower clinical comorbidity groups. Patients with low clinical comorbidities experiencing a significant reduction of NIHSS score that ranged from 10.13 to 2.9 points, while patients in the HIC group had initial NIHSS score of 14.75 and final NIHSS score of 13.78 (Wilk's Lambda test F (1,92) = 24.293; p< 0.001). Lack of response to thrombolysis had direct relation with disability at hospital discharge. Better clinical outcome, as evaluated by modified Rankin scale of 0 and 1, was markedly different between groups, with 23 (73%) versus 9 (15%) in low and high clinical comorbidities patients respectively (RR=5.62; 95%CI=2.97 to 10.65; p< 0.001). Conclusion: High level of clinical comorbidities negatively influences response to thrombolysis, attenuating treatment related reduction of stroke symptoms severity and increasing the frequency of disabled patients at discharge.

Introdução: A doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) é um importante problema de saúde pública, que apresenta morbimortalidade considerável. Objetivos: Identificar as principais comorbidades e causas de morte e estudar os fatores preditores de mortalidade na DPOC. Métodos: Estudo de coorte com inclusão de pacientes ambulatoriais com DPOC. Foram coletados dados antropométricos, clínicos e funcionais. As comorbidades foram avaliadas através de um índice elaborado somando-se um ponto para cada comorbidade que o paciente apresentasse e através do índice de Charlson. O método de regressão de Cox foi utilizado para estudar os fatores associados à mortalidade. Resultados: Dos 520 pacientes 303 (58,3%) eram homens, a idade foi de 65,1±9,6 anos e o volume expiratório forçado no primeiro segundo (VEF1) foi de 1,18±0,57 l, 44,6±17,9% do previsto. Dezesseis pacientes (3,1%) não apresentavam comorbidades e 354 (68,1%) tinham três ou mais comorbidades, sendo a média de 3,63±1,95. O índice de Charlson foi 4,26±2,52. As principais comorbidades foram hipertensão arterial sistêmica (HAS; 46,5%), seguida por doença cardíaca (31,2%), dislipidemia (24,4%), diabetes mellitus (23,3%), obesidade (21,3%), desnutrição (21,3%), osteopenia/osteoporose (21,2%) e câncer (17,3%). Durante o tempo de seguimento de 38,3±20,8 meses 116 pacientes (22,3%) morreram. As principais causas de óbito foram respiratória (52,3%), câncer (22,4%), cardiovascular (10,3%) e abdominal (9,5%). Os fatores associados com a mortalidade na análise univariada foram idade, número de comorbidades, índice de Charlson, intensidade da dispneia, escore BODE (Body mass index, airway Obstruction, Dyspnea, and Exercise capacity), história de câncer, VEF1 (% do previsto) e distância percorrida no teste da caminhada de seis minutos (p<0,05). Na análise multivariada apenas o escore BODE e o índice de comorbidades de Charlson permaneceram significativos. Um escore de BODE de 5 apresentou uma hazard ratio (HR) de 2,96 (intervalo de confiança - IC 95% 1,54-5,68; p=0,0001) e um índice de Charlson de 4 uma HR de 1,78 (IC 95% 1,04-3,04; p=0,01). Conclusões: Comorbidades foram frequentes em pacientes com DPOC e a principal causa de morte foi respiratória. Tanto o escore de BODE como o índice de Charlson foram fatores preditores independentes de mortalidade. / Introduction: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a major public health problem involving considerable morbidity and mortality. Objectives: To identify major comorbidities and causes of death and to study the predictors of mortality in COPD. Methods: Cohort study including outpatients with COPD. Anthropometric, clinical and functional data were collected. Comorbidities were assessed through an index calculated by adding one point for each comorbidity the patient presented and using the Charlson index. The Cox regression method was used to study the factors associated with mortality. Results: Of the 520 patients 303 (58.3 %) were men, age was 65.1 ± 9.6 years and forced expiratory volume in one second (FEV1), was 1.18 ± 0.57 L, 44.6 ± 17.9 % of predicted. Sixteen patients (3.1 %) had no comorbidities and 354 (68.1 %) had three or more comorbidities, with an average of 3.63 ± 1.95. The Charlson index was 4.26 ± 2.52. The most common comorbidities were systemic arterial hypertension (46.5 %), followed by heart disease (31.2 %), dyslipidemia (24.4%), diabetes mellitus (23.3 %), obesity (21.3 %), low body weight (21.3%), osteopenia/osteoporosis (21.2 %) and cancer (17.3%). During the follow-up time of 38.3 ± 20.8 months 116 patients (22.3 %) died. The main causes of death were respiratory (52.3 %), cancer (22.4 %), cardiovascular (10.3%) and abdominal (9.5%). Factors associated with mortality in the univariate analysis were age, number of comorbidities, Charlson index, intensity of dyspnea, BODE score, history of cancer, FEV1 (% predicted) and distance on the six-minute walk test (p<0.05). In the multivariate analysis only the BODE score (Body mass index, airway Obstruction, Dyspnea, and Exercise capacity) and Charlson comorbidity index remained significant. A BODE score of 5 was associated with an hazard ratio (HR) of 2.96 (95% CI 1.54 to 5.68, p=0.0001) and a Charlson index of 4 with an HR of 1.78 (95% CI 1, 04 to 3.04, p=0.01). Conclusions: Comorbidities were common in patients with COPD and the main cause of death was respiratory. Both the BODE score and the Charlson index were independent predictors of mortality.

Introdução: A doença pulmonar obstrutiva crônica (DPOC) é um importante problema de saúde pública, que apresenta morbimortalidade considerável. Objetivos: Identificar as principais comorbidades e causas de morte e estudar os fatores preditores de mortalidade na DPOC. Métodos: Estudo de coorte com inclusão de pacientes ambulatoriais com DPOC. Foram coletados dados antropométricos, clínicos e funcionais. As comorbidades foram avaliadas através de um índice elaborado somando-se um ponto para cada comorbidade que o paciente apresentasse e através do índice de Charlson. O método de regressão de Cox foi utilizado para estudar os fatores associados à mortalidade. Resultados: Dos 520 pacientes 303 (58,3%) eram homens, a idade foi de 65,1±9,6 anos e o volume expiratório forçado no primeiro segundo (VEF1) foi de 1,18±0,57 l, 44,6±17,9% do previsto. Dezesseis pacientes (3,1%) não apresentavam comorbidades e 354 (68,1%) tinham três ou mais comorbidades, sendo a média de 3,63±1,95. O índice de Charlson foi 4,26±2,52. As principais comorbidades foram hipertensão arterial sistêmica (HAS; 46,5%), seguida por doença cardíaca (31,2%), dislipidemia (24,4%), diabetes mellitus (23,3%), obesidade (21,3%), desnutrição (21,3%), osteopenia/osteoporose (21,2%) e câncer (17,3%). Durante o tempo de seguimento de 38,3±20,8 meses 116 pacientes (22,3%) morreram. As principais causas de óbito foram respiratória (52,3%), câncer (22,4%), cardiovascular (10,3%) e abdominal (9,5%). Os fatores associados com a mortalidade na análise univariada foram idade, número de comorbidades, índice de Charlson, intensidade da dispneia, escore BODE (Body mass index, airway Obstruction, Dyspnea, and Exercise capacity), história de câncer, VEF1 (% do previsto) e distância percorrida no teste da caminhada de seis minutos (p<0,05). Na análise multivariada apenas o escore BODE e o índice de comorbidades de Charlson permaneceram significativos. Um escore de BODE de 5 apresentou uma hazard ratio (HR) de 2,96 (intervalo de confiança - IC 95% 1,54-5,68; p=0,0001) e um índice de Charlson de 4 uma HR de 1,78 (IC 95% 1,04-3,04; p=0,01). Conclusões: Comorbidades foram frequentes em pacientes com DPOC e a principal causa de morte foi respiratória. Tanto o escore de BODE como o índice de Charlson foram fatores preditores independentes de mortalidade. / Introduction: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a major public health problem involving considerable morbidity and mortality. Objectives: To identify major comorbidities and causes of death and to study the predictors of mortality in COPD. Methods: Cohort study including outpatients with COPD. Anthropometric, clinical and functional data were collected. Comorbidities were assessed through an index calculated by adding one point for each comorbidity the patient presented and using the Charlson index. The Cox regression method was used to study the factors associated with mortality. Results: Of the 520 patients 303 (58.3 %) were men, age was 65.1 ± 9.6 years and forced expiratory volume in one second (FEV1), was 1.18 ± 0.57 L, 44.6 ± 17.9 % of predicted. Sixteen patients (3.1 %) had no comorbidities and 354 (68.1 %) had three or more comorbidities, with an average of 3.63 ± 1.95. The Charlson index was 4.26 ± 2.52. The most common comorbidities were systemic arterial hypertension (46.5 %), followed by heart disease (31.2 %), dyslipidemia (24.4%), diabetes mellitus (23.3 %), obesity (21.3 %), low body weight (21.3%), osteopenia/osteoporosis (21.2 %) and cancer (17.3%). During the follow-up time of 38.3 ± 20.8 months 116 patients (22.3 %) died. The main causes of death were respiratory (52.3 %), cancer (22.4 %), cardiovascular (10.3%) and abdominal (9.5%). Factors associated with mortality in the univariate analysis were age, number of comorbidities, Charlson index, intensity of dyspnea, BODE score, history of cancer, FEV1 (% predicted) and distance on the six-minute walk test (p<0.05). In the multivariate analysis only the BODE score (Body mass index, airway Obstruction, Dyspnea, and Exercise capacity) and Charlson comorbidity index remained significant. A BODE score of 5 was associated with an hazard ratio (HR) of 2.96 (95% CI 1.54 to 5.68, p=0.0001) and a Charlson index of 4 with an HR of 1.78 (95% CI 1, 04 to 3.04, p=0.01). Conclusions: Comorbidities were common in patients with COPD and the main cause of death was respiratory. Both the BODE score and the Charlson index were independent predictors of mortality.