Pessoa idosa hospitalizada: preditores do declínio funcional^*

Resumos

Objective:

to identify the predictors of functional decline in hospitalized individuals aged 70 or over, between: baseline and discharge; discharge and follow-up, and baseline and three-month follow-up.

Method:

a prospective cohort study conducted in internal medicine services. A questionnaire was applied (clinical and demographic variables, and predictors of functional decline) at three moments. The predictors were determined using the binary logistic regression model.

Results:

the sample included 101 patients, 53.3% female, mean age of 82.47 ± 6.57 years old. The predictors that most contributed to decline in hospitalization were the following: previous hospitalization (OR=1.8), access to social support (OR=4.86), cognitive deficit (OR=6.35), mechanical restraint (OR=7.82), and not having a partner (OR=4.34). Age (OR=1.18) and medical diagnosis (OR=0.10) were the predictors between discharge and follow-up. Being older, delirium during hospitalization (OR=5.92), and presenting risk of functional decline (OR=5.53) were predictors of decline between the baseline and follow-up.

Conclusion:

the most relevant predictors were age, previous hospitalization, cognitive deficit, restraint, social support, not having a partner, and delirium. Carrying out interventions aimed at minimizing the impact of these predictors can be an important contribution in the prevention of functional decline.

Descriptors:
Aged; Health of the Elderly; Nursing; Hospitalization; Logistic Models; Functional Decline

Objetivo:

identificar los predictores del deterioro funcional en personas internadas de al menos 70 años de edad, entre: baseline y alta; alta y follow-up, y baseline y follow-up a los tres meses.

Método:

estudio de cohorte prospectivo realizado en servicios de Medicina Interna. Se aplicó un cuestionario (variables clínicas y demográficas, y predictores del deterioro funcional) en tres momentos. Los predictores se determinaron por medio del modelo de regresión logística binaria.

Resultados:

la muestra incluyó a 101 pacientes, 53,3% del sexo femenino, con una media de edad de 82,47 ± 6,57 años. Los predictores que más contribuyeron al deterioro durante la internación fueron los siguientes: internación anterior (OR=1,8), acceso a apoyo social (OR=4,86), déficit cognitivo (OR=6,35), restricción mecánica del movimiento (OR=7,82) y no tener pareja (OR=4,34). La edad (OR=1,18) y el diagnóstico médico (OR=0,10) fueron los predictores entre el alta y el follow-up. Tener edad avanzada, padecer delirium durante la internación (OR=5,92), y presentar riesgo de deterioro funcional (OR=5,53) fueron predictores del deterioro entre la baseline y el follow-up.

Conclusión:

los predictores más relevantes fueron edad, internación anterior, déficit cognitivo, restricción del movimiento, apoyo social, no tener pareja y delirium. Realizar intervenciones destinadas a minimizar el efecto de estos predictores puede ser un importante aporte para prevenir el deterioro funcional.

Descriptores:
Anciano; Salud del Anciano; Enfermería; Hospitalización; Modelos Logísticos; Deterioro Functional

Introdução

A hospitalização resulta em declínio funcional (DF) para as pessoas idosas devido à interação entre as alterações do envelhecimento primário, a doença e as práticas hospitalares^(1-2). O DF caracteriza-se pela incapacidade de se envolver em atividades necessárias ou desejáveis na vida diária. O DF não está somente ligado à condição clínica que levou à internação e, como tal, não é automaticamente recuperado após a resolução do problema médico⁽³⁾.

A literatura destaca múltiplos fatores que colocam as pessoas hospitalizadas em risco de DF. O delirium ou a presença de déficit cognitivo, o baixo desempenho nas atividade de vida diária na baseline, a idade avançada, os déficits sensoriais, a depressão e a multimorbilidade estão associadas ao risco aumentado de DF e à diminuição da probabilidade de melhoria após a hospitalização^(4-7). Adicionalmente, as internações prévias⁽⁵⁾, os efeitos iatrogênicos do tratamento⁽⁸⁾, a ausência de rede de suporte informal⁽⁹⁾ e o número de quedas no último ano⁽³⁾ também acentuam o DF. Também os fatores relativos às práticas hospitalares que reforçam a baixa mobilidade e o repouso no leito^(4,10-14), a polimedicação, o uso de psicofármacos, a contenção direta e/ou indireta, a desnutrição e o uso de dispositivos médicos (ex.: uso de cateterismo vesical)^(3,15-18) estão associados ao DF. O ambiente e as políticas hospitalares, têm um papel igualmente significativo^(19-20).

Os pacientes que não conseguem se recuperar após o episódio de hospitalização podem manter a trajetória de declínio^(3,21-22), pelo que, os preditores do DF devem ser identificados precocemente para que possam ser tomadas medidas preventivas⁽²⁾. Muitas vezes estes preditores refletem o sistema sociocultural, dos serviços de saúde e do desenvolvimento do cuidado vigente. Em Portugal, que seja do conhecimento dos autores, não existem estudos que tenham analisado quais os preditores do declínio funcional em pessoas idosas hospitalizadas com 70 ou mais anos. Este estudo teve como objetivo identificar os preditores do declínio funcional em pessoas hospitalizadas com 70 ou mais anos, entre: baseline e alta; alta e follow-up e baseline e follow-up de três meses.

Método

Estudo de coorte prospectivo realizado em serviços de medicina interna num hospital público central universitário da região centro de Portugal. Foram incluídas duas unidades de internação de homens e duas de mulheres. Cada serviço tem 33 leitos, com média mensal de ocupação de 100%. A investigação foi aprovada pela Comissão de Ética do hospital (parecer n.º 065-14) e os dados foram coletados após esclarecimento do estudo e obtenção do termo de consentimento.

A amostra foi de conveniência consecutiva. Os critérios de inclusão foram: pessoas com idade ≥70 anos com capacidade para compreender e interpretar as questões do questionário (consentimento informado aos pacientes ou na sua impossibilidade, terem um cuidador informal que respondesse às perguntas do questionário). Como critérios de exclusão: pessoas idosas transferidas de unidade de cuidados intensivos, pessoas idosas com doença terminal ou neurodegenerativa, totalmente dependentes na baseline (score máximo no índice de Katz) e internações inferiores a 48 horas.

Procedeu-se ao cálculo da amostra e para um effect size moderado (0,5), nível de significância (a) de 0,05 e uma potência (b) de 0,8, obteve-se 102 participantes. A amostra incluiu 117 pacientes numa fase inicial, com o intuito de compensar possíveis drop-outs, sendo que no momento da alta era constituída por 101 participantes. Por este fato, foi calculado o poder do teste para a amostra obtida (post-hoc), obtendo-se uma potência de 0,8.

No sentido de identificar o maior número de preditores de DF realizou-se um questionário que incluiu dados sociodemográficos, clínicos e diferentes escalas (Tabela 1).

Tabela 1
Variáveis, instrumentos e momentos de recolha de dados. Coimbra, Portugal, 2016

Variável	Instrumento	Momento da recolha
Idade, gênero, nível de escolaridade, estado civil, agregado familiar	Questionário sociodemográfico	Admissão
Data de admissão, diagnóstico(s) de admissão, multimorbilidade, número de internações prévios, período de internação, número e tipo de medicamentos e atitudes terapêuticas	Questionário clínico e Índice de Comorbilidade de Charlson	Admissão
Declínio cognitivo	Teste de Diminuição Cognitiva (6CIT)(23)	Admissão
Sentidos (visão e audição)	Pergunta "vê bem?"; "ouve bem?".	Admissão
Estado afetivo	Item único da Escala de depressão geriátrica(24)	Durante a internação (3 a 5 dias após admissão)
Medo de cair	Item único de medo de cair(25)	Durante a internação
Queda	Registo de queda durante o internamento	Alta
Dor	Escala Numérica ou Escala Qualitativa	Durante a internação
Delirium	Método de Avaliação da Confusão(26)	Admissão e durante a internação
Contenção	Grelha de observação de restrição física(27)	Durante a internação
Risco de declínio funcional	ISAR-HP - versão portuguesa(28)	Admissão
Capacidade funcional da PI	Índice de Katz(29)	Admissão, alta e follow-up

A avaliação da capacidade funcional realizou-se com o índice de Katz (IK). Trata-se de um instrumento com seis atividades básicas de vida diária (ABVD), de resposta dicotômica (0= dependente, 1= independente). As pessoas idosas e/ou cuidadores foram questionadas para descrever a capacidade funcional prévia à hospitalização (baseline), reportando-se às últimas duas semanas. Definiu-se como t0 o declínio nas ABVD entre a baseline e a alta; t1 correspondeu ao declínio entre a alta e o follow-up (FU); e t2 reportou-se ao declínio entre a baseline e o FU (Figura 1). O DF foi definido, neste estudo, como qualquer declínio em um ou mais pontos no IK entre os três momentos no qual decorreu a avaliação.

Figura 1
Momentos da avaliação da funcionalidade das pessoas idosas hospitalizadas

A recolha de dados decorreu de maio a outubro de 2016. Na avaliação inicial, analisaram-se diariamente os pacientes admitidos nos serviços para identificar os que apresentavam critérios de elegibilidade. Os dados foram coletados pelos investigadores através de: heteropreenchimento do questionário (preferencialmente ao paciente ou, na sua impossibilidade, junto dos cuidadores informais, da equipe de saúde - enfermeiros, médicos e assistentes operacionais), consulta do diário clínico, do prontuário clínico eletrônico e através do contato telefônico para obtenção dos dados do follow-up. Optou-se por um FU de três meses dado que alguns estudos reportaram que neste período (1º e o 3º mês após a alta hospitalar), um número significativo de pessoas idosas pode recuperar a funcionalidade^(30-31).

Na análise dos dados, utilizaram-se técnicas de estatística descritiva e inferencial. Na análise univariada, utilizou-se o teste t de Student (quando a normalidade da distribuição não se verificou usou-se o teste U de Mann-Whitney), a ANOVA (quando a normalidade da distribuição não se verificou usou-se o teste Kruskal-Wallis H test) e o Qui-quadrado com rácio de chances (RC) (quando os pressupostos do Qui-quadrado não se verificaram usou-se o teste exato de Fisher’s).

Na análise multivariada, utilizou-se o modelo de regressão logística binária para os três declínios em estudo (t0, t1 e t2). As variáveis a incluir no modelo foram selecionadas de acordo com: o número de casos (por cada dez casos um preditor), p≤0,15 e preditores com evidência na literatura^(32-34). Analisou-se a correlação entre as variáveis independentes, sendo excluídas aquelas com valores ≥0,75. Utilizou-se o método seleção backward condicional para a seleção das variáveis com valor preditor. No tratamento estatístico dos dados, foi utilizado o programa estatístico IBM SPSS 23 (Statistical Package for the Social Sciences). O valor de p de <0,05 foi considerado como estatisticamente significativo.

Resultados

Foram incluídos 117 pacientes, dos quais foram excluídos: 10 por óbitos, quatro por transferências para outros serviços, um por ausência de baseline e um por internação inferior a 48 horas. A amostra final foi constituída por 101 pacientes. Aproximadamente metade da amostra é constituída por pessoas idosas do sexo feminino (53,3%), com uma média de idades de 82,47 ± 6,57 anos e maioritariamente viúvos (49%). Mais de metade apresenta uma escolaridade baixa (0-2 anos) (57,4%), sendo que só 7,9% da amostra tem sete ou mais anos de escolaridade. Residem predominantemente no domicílio ou em casa de familiares (83,2%) e apenas 17 (16,8%) estão institucionalizados (há 2,95 ± 2,79 anos). O diagnóstico médico de admissão mais prevalente foi doença infecciosa (42,6%), patologia cardiovascular (17,8%) e desequilíbrios hidroeletrolíticos (12,9%). Vinte e cinco por cento dos pacientes estiveram internados no último ano, dos quais 74,29%, 13,86% e 8,57% foram hospitalizados uma, duas ou três vezes, respectivamente.

A maioria dos pacientes é polimedicada (75,2%), tem quatro patologias, o Índice de Comorbilidade de Charlson (ICC) (0-8) apresentou uma mediana de seis (4-7) e o Risco Relativo Estimado de Morte (RREM) (0-19,37) foi de 9,23 (4,4-13,4). Mais da metade da amostra refere ver mal, 54,4% ouve mal e 71,3% refere perda ponderal nos últimos três meses. O risco de queda elevado foi identificado em 48% dos pacientes, 58,5% dos pacientes reportou ter medo de cair, sendo que quatro pacientes caíram durante a permanência no hospital. Trinta e dois por cento (32,3%) tem risco de lesão por pressão elevado. A maioria dos pacientes (68%) referiu sentir-se frequentemente triste ou deprimido, 58% não tem déficit cognitivo, nove pacientes apresentavam delirium nas primeiras 48 horas e oito pacientes desenvolveram delirium durante a internação. A média da duração da internação foi de 9,97 ± 7,02 dias.

Preditores de declínio funcional: Em t0, na análise univariada das variáveis sociodemográficas e clínicas, observou-se que as pessoas idosas que declinaram foram significativamente mais propensas a serem: do sexo masculino (RC=2,5), mais velhas 2,7 anos, sem parceiro(a) (RC=3,7), com apoio social prévio; com mais internações no último ano, com risco de queda mais elevado, com maior risco de lesão por pressão (RC=3,5), com déficit cognitivo, com depressão (RC=2,9), com delirium na admissão e contenção durante a internação (RC=6,5). O delirium, avaliado na admissão, ocorreu apenas em pacientes com declínio, pelo que representa uma variável preditora isolada (não entra no modelo de regressão logística, por apresentar 0 casos nos pacientes sem declínio).

O modelo de regressão foi estatisticamente significativo (x²(5)= 38,85, p< 0,01). Ter estado internado no ano anterior (RC= 1,8), ter tido acesso ao apoio social prévio à hospitalização (RC=4,86), evidenciar déficit cognitivo (RC=6,35), ter sido sujeito à contenção mecânica (RC=7,82) e não ter parceiro(a) (RC=4,34) são preditores significantes do declínio durante a hospitalização. O modelo explica 52,3% da variância do declínio funcional e classificou corretamente 82,1% dos casos (relação entre os valores verdadeiros e os preditos pelo modelo). Observou-se que a curva ROC do modelo preditivo para t0 apresentou uma área de 0,87 (p≤ 0,01) (IC 95%: 0,79 - 0,95), com erro padrão de 0,04.

Em t1 observou-se que as pessoas idosas que declinaram são propensas a ser mais velhas cerca de cinco anos (mediana). O declínio também é dependente do diagnóstico médico de admissão, para o qual há uma associação positiva entre a ausência de declínio e o diagnóstico de doença infecciosa (n= 39; resíduo ajustado= 3,4) e entre a presença de declínio e o diagnóstico de doença pulmonar (n= 2; resíduo ajustado= 2,4).

Para as variáveis clínicas, as PI com declínio em t1 estiveram mais vezes internadas no último ano e têm um ICC e um RREM mais elevados. A residência das PI, três meses após a alta, é dependente do declínio que ocorre entre a alta e o follow-up, havendo uma associação positiva entre o declínio em t1 e a institucionalização no follow-up (n= 9; resíduo ajustado = 2,7). O mesmo se verifica entre a ausência de declínio e a permanência no domicílio (n= 51; resíduo ajustado= 2,6). Observou-se que o declínio é dependente do score da ISAR-HP, pelo que os pacientes classificados em risco (ISAR-HP≥ 2) têm 11,73 vezes mais probabilidade de ter DF nos três meses após a alta.

Tabela 2
Características sociodemográficas e clínicas das PI de acordo com o declínio funcional em t0. Coimbra, Portugal, 2016

Características clínicas	Pacientes sem declínio (n =74)	Pacientes com declínio (n = 27)	p/RC*	Regressão log†.
				p/RC
Idade (M‡±DP§)	81,0 (6,08)	83,69 (6,77)	0,04**	0,76/0,98
Masculino (%)	20 (42,6)	27 (57,4)	0,03††/2,5	0,71/1,32
Sem parceiro (%)	37 (68,5)	17 (37)	0,01††/3,7	0,02/4,34
Com apoio social (t0) (%)	5 (12,5)	14 (31,8)	0,04††/0,31	0,04/4,86
Internações no último ano (Mediana, 1º e 3º)	0 (0 - 0)	0 (0 - 1)	<0,01¤	0,03/1,80
Psicofármacos	20 (43,5)	34 (61,8)	0,07††	0,13/2,77
Vê mal (%)	21 (45,7)	35 (63,6)	0,07††	0,32/0,51
Ouve mal (%)	13 (28,3)	23 (41,8)	0,16††	0,50/0,56
Medo de cair (%)	20 (47,6)	35 (67,3)	0,05††	0,78/1,27
Risco de queda alto (%)	20 (44,4)	28 (50,9)	0,01††	0,23/4,34
Risco de LP|| alto (%)	8 (18,2)	24 (43,6)	<0,01††/3,5	0,46/1,84
Declínio cognitivo (%)	12 (26,1)	30 (55,6)	<0,01††/3,5	<0,01/6,35
Depressão (%)	25 (55,6)	43 (78,6)	0,02††	0,97/0,96
Delirium na admissão (%)	-	9 (16,4)	<0,01††/2	-
Delirium na internação (%)	2 (4,8)	8 (15,1)	0,18††	0,46/2,84
Contenção (%)	6 (14,3)	27 (51,9)	<0,01††/6,5	<0,01/7,82
CCF¶(Me, 1º e 3ºQ)	0,5 (0,22 - 0,56)	0,47 (0,36 - 0,63)	0,30‡‡	0,69/1,91
Risco declínio funcional (%)	30 (65,2)	47 (85,5)	0,02††/3,1	0,84/1,22

• ^*
  RC = Razão de chances;
• ^†
  log = Logística;
• ^‡
  M = Média;
• ^§
  DP = Desvio padrão;
• ^||
  LP = Lesão por pressão;
• ^¶
  CCF = Cuidado centrado na funcionalidade;
• ^**
  Teste t de student;
• ^††
  Teste do Qui quadrado;
• ^‡‡
  Teste U de Mann-Whitney

O modelo de regressão foi estatisticamente significativo (x²(2)= 28,05, p< 0,01) e demonstrou que a idade (RC=1,18) e o diagnóstico (RC=0,10) são preditores significantes do declínio funcional entre a alta e o follow-up. O modelo explica 35,3% da variância do declínio funcional e classificou corretamente 73,3% dos casos. Observou-se que a curva ROC do modelo preditivo para t1 apresentou uma área de 0,83 (p≤ 0,01) (IC 95%: 0,74 - 0,92) com erro padrão de 0,05.

Em t2 verificou-se que os pacientes que declinaram foram os mais idosos (aproximadamente mais cinco anos comparativamente com os pacientes que não declinaram); os que estiveram mais vezes internados no último ano; os que apresentaram ICC e RREM com scores mais elevados e aqueles que apresentaram internações mais longas (mais dois dias – mediana). Também foram os que referiam sentirem-se tristes ou deprimidos com mais frequência e que tiveram episódios de delirium durantea internação. Observou-se que o declínio funcional em t2 é dependente da avaliação do risco pela ISAR-HP, sendo que as pessoas idosas com risco têm 10,72 vezes mais probabilidade de terem declínio funcional.

Através da regressão logística (Tabela 4), cujo modelo é estatisticamente significativo (x²(3)= 25,55, p< 0,01), verificou-se que ser mais velho, apresentar delirium durante a hospitalização (RC=5,92) e ter risco de declínio, identificado através da ISAR-HP (RC=5,53), são as variáveis que mais predizem o declínio neste período. O modelo explica 31,8% da variância do declínio funcional e classificou corretamente 71,6% dos casos. Observou-se que a curva ROC do modelo preditivo para t2 apresentou uma área de 0,78 (p≤ 0,01) (IC 95%: 0,69 - 0,87) com erro padrão de 0,05.

Tabela 3
Características sociodemográficas e clínicas das PI de acordo com o declínio funcional em t1. Coimbra, Portugal, 2016

Características clínicas	Pacientes sem declínio (n =74)	Pacientes com declínio (n = 27)	p/RC*	Regressão log.†
				p/RC
Idade (Mediana, 1º e 3ºQ)	81 (76 - 87)	86 (83 - 89)	<0,01§	<0,01/1,18
Diagnóstico de admissão (%) Doença infeciosa	39 (38,6)	4 (4)	<0,01||	<0,01/0,10
Número de medicamentos (Mediana, 1º e 3ºQ)	6,5 (3,75 - 10)	8 (6 - 11)	0,11§	0,48/1,05
Internações no último ano (Mediana, 1º e 3ºQ)	0 (0 - 1)	1 (0 - 1)	0,03§	0,77/,92
ICC‡ (Mediana, 1º e 3ºQ)	4 (4 - 7)	6 (5 - 8)	0,01§	0,21/1,2
Ouve mal (%)	23 (31,1)	13 (48,1)	0,11¶	0,92/1,08
Perda ponderal (%)	49 (66,2)	23 (85,2)	0,06¶	0,39/1,84
Delirium na internação (%)	5 (7,2)	5 (19,2)	0,13||	,16/3,62
Declínio cognitivo (%)	28 (37,8)	14 (53,8)	0,15¶	,44/1,593
Risco declínio funcional (%)	51 (68,9)	26 (96,3)	<0,01¶/11,7	0,14/5,29

• ^*
  RC = Razão de chances;
• ^†
  log = Logística;
• ^‡
  ICC = Índice de Comorbilidade de Charlson;
• ^§
  Teste U de Mann-Whitney;
• ^||
  Teste de Fisher;
• ^¶
  Teste do Qui quadrado

Tabela 4
Características sociodemográficas e clínicas das PI de acordo com o declínio funcional em t2. Coimbra, Portugal, 2016

Características clínicas	Pacientes sem declínio (n= 74)	Pacientes com declínio (n= 27)	p/RC*	Regressão log.†
				p/RC
Idade (M‡±DP§)	80,34 (6,22)	85,77 (5,77)	0,00**	0,04/1,10
Com apoio social (t0) (%)	9 (17,3)	10 (31,3)	0,14††	0,43/1,65
Internações no último ano (%)	0 (0 - 1)	0 (0 - 1)	0,09‡‡	0,99/0,99
ICC|| (Me, 1 e 3ºQ)	5 (4 - 7)	6 (4 - 7)	0,04‡‡	0,29/1,14
RREM¶ (Me, 1 e 3ºQ)	6,38 (4,4 - 13,37)	9,23 (6,38 - 13,37)	0,05‡‡	0,87/1,02
Ouve mal (%)	18 (29,5)	18 (45,0)	0,11††	0,74/0,83
Declínio cognitivo (%)	21(34,5)	21 (53,8)	0,06††	0,62/1,35
Depressão (%)	35 (58)	33 (82,5)	0,02††/0,3	0,14/2,35
Delirium na internação (%)	2 (3,6)	8 (20,5)	0,01§§	0,06/5,9
Contenção (%)	15 (26,8)	18 (47,4)	0,13††	0,88/1,02
Duração da internação(Mediana, 1º e 3ºQ)	7 (5 - 10)	9 (6 - 17,5)	0,05‡‡	0,97/0,99
Risco de declínio funcional (%)	39 (63,9)	38 (95,0)	<0,01††/10,72	0,04/5,53

• ^*
  RC = Razão de chances;
• ^†
  log = Logística;
• ^‡
  M = Média;
• ^§
  DP = Desvio padrão;
• ^||
  ICC = Índice de Comorbilidade de Charlso;
• ^¶
  RREM = Risco relativo estimado de morte;
• ^**
  Teste t de student;
• ^††
  Teste do Qui quadrado;
• ^‡‡
  Teste U de Mann-Whitney;
• ^§§
  Teste de Fisher

Discussão

Este estudo procurou analisar as variáveis que condicionam o DF em função de três momentos. Observou-se que as variáveis demográficas e clínicas têm um impacto mais significativo entre a baseline e a alta, comparativamente aos outros períodos em análise (t1 e t2). Identificou-se que as variáveis “idade avançada”, “internação no último ano”, “delirium” e ter “avaliação de risco de declínio” foram preditores transversais a estes momentos. Estes dados já foram identificados num estudo de revisão sistemática⁽⁵⁾, reforçando a importância de incorporar, na avaliação inicial dos pacientes, questões relativas às internações prévias, ao delirium e à avaliação do risco de declínio funcional.

As pessoas idosas com declínio funcional em t0 apresentam mais condições geriátricas (problemas de visão, risco de LP, alterações cognitivas, depressão, delirium), não tinham parceiro, estiveram internadas anteriormente e foram contidas durante a internação. Estas condições estão associadas a piores resultados de saúde, nomeadamente de DF durante a hospitalização^(3,7). Este estudo é eloquente no valor preditivo do delirium e do DF. Observou-se que o delirium na admissão afeta a trajetória funcional entre a baseline e a alta e, por outro lado, o delirium diagnosticado durante a internação afeta a trajetória funcional entre a alta e o follow-up e entre a baseline e o follow-up. Este resultado confirma que o delirium está relacionado com uma pior recuperação funcional, bem como períodos de internação mais prolongados^(35-37). A avaliação do delirium não é uma prática sistematizada em Portugal, sendo que o seu reconhecimento entre os enfermeiros é baixo⁽³⁸⁾. Igualmente, a realização de um rastreio cognitivo no momento da admissão, também pouco frequente, deve ser considerada como primeira intervenção na prevenção do mesmo. Contudo, a amostra de pacientes com delirium é pequena (poder do teste), o que limita a precisão dos resultados. Por outro lado, os critérios de exclusão podem ter eliminado pacientes com mais fatores predisponentes, logo com maior risco de desenvolverem delirium. E, adicionalmente, a avaliação do delirium na admissão ocorreu num único momento e no período da manhã. Futuros estudos devem considerar a sua avaliação em vários momentos do dia e caracterizá-lo quanto ao início e subtipo.

A influência das internações anteriores é um dado relevante e já identificado noutro estudo⁽³⁾. Os dados sobre a hospitalização não-programada (ocorridos num período de 30 dias após alta) reportam uma taxa de 4,7%, sendo mais significativa no grupo etário das pessoas idosas⁽³⁹⁾. Considerando que 41,6% das pessoas não recuperam a baseline, podemos estar perante uma cascata contínua de perda funcional entre uma internação e outra.

Outro preditor significativo foi a contenção^(40-41). O uso de contenções é agravado durante a hospitalização e encontra-se interligado a outros preditores⁽⁴¹⁾, como o déficit cognitivo, fator predisponente ainda para o delirium que, por sua vez, pode predeterminar o uso de contenções. Esta prática hospitalar é mais frequente nas pessoas idosas, já vulneráveis aos eventos adversos decorrentes da contenção (ex.: incontinência, isolamento, lesão por pressão, infecção, delirium e morte por aspiração)^(41-42). O uso de medidas alternativas à contenção deve ser equacionado no contexto de cuidado português. Contudo, só se conseguirá reduzir/eliminar o uso de contenção intervindo nas causas, nomeadamente na falta de recursos humanos e materiais, no treino insuficiente dos profissionais na gestão dos sintomas comportamentais e psicológicos⁽³⁷⁾.

As pessoas com idades mais avançadas têm maior risco de declínio funcional em t1 e t2. A diminuição da reserva funcional e da resistência a eventos perturbadores do equilíbrio pode ser uma explicação. Neste estudo, a média de idade foi de 83 anos, o que pode representar uma reserva funcional reduzida e déficits em múltiplos sistemas fisiológicos, englobando aspectos como a diminuição da massa muscular, da força, da resistência e do equilíbrio, com menor capacidade de atividade. A idade avançada aumenta a prevalência da síndrome de fragilidade em 25%, nas pessoas com 80 ou mais anos⁽⁴³⁾. Perante um evento de stress, tal como a hospitalização, pessoas idosas frágeis apresentam um risco de deterioração acentuada no bem-estar físico e psicológico^(44-45), o que pode contribuir para que o declínio seja mais acentuado nestes pacientes.

Observou-se que o diagnóstico é um preditor do declínio funcional após a alta hospitalar, indo ao encontro de outros estudos^(3,7,46). Esta pesquisa analisou as patologias por dois grupos (diagnósticos de infecção e não infecção). O grupo das patologias classificadas como “não infecção” inclui um conjunto amplo de doenças, pelo que, a análise por grupos de patologias isoladamente seria relevante para compreender o seu valor preditivo no declínio. A complexidade de muitas destas patologias, como por exemplo doença oncológica, insuficiência cardíaca, lesão renal crônica e doença pulmonar obstrutiva crônica, pode implicar maior limitação funcional para as pessoas idosas, não só durante a internação como também no regresso à casa. A gestão dos sinais, sintomas e regimes terapêuticos mais complexos, após a alta, pode aumentar o risco para eventos adversos, efeitos secundários e iatrogenia medicamentosa. Todos estes fatores podem contribuir para o declínio funcional mais acentuado entre a alta e o follow-up. Estes dados reforçam a importância do diagnóstico de admissão no declínio após a alta, pelo que, programas de gestão de doença crônica e uma articulação com os recursos na comunidade podem ser entendidos como estratégias capazes de mitigar o declínio funcional neste grupo de pacientes com diagnósticos associados a eventos de maior cronicidade.

Relativamente às limitações do estudo, referimos: o tamanho pequeno da amostra (n=101), o que limita o poder dos testes estatísticos para detectar associações relevantes na análise dos preditores de declínio funcional; o autorrelato da capacidade funcional, sendo referido que os pacientes e/ou cuidadores podem sob ou superestimar esses valores. Uma medida de performance física permitiria obter dados mais acurados da funcionalidade. Em terceiro, a não inclusão de variáveis como o número de quedas no último ano, mobilidade dos pacientes no hospital, nível socioeconômico e medicação introduzida durante a internação. A inclusão destas variáveis poderia melhorar a variância explicada pelos modelos. Futuros estudos devem considerá-las na recolha de dados. Embora os missings do estudo não sejam muito significativos, sugere-se imputar estes dados usando algoritmos estatísticos (ex.: single linear regression method), no sentido de aumentar o número de casos na regressão logística. A quarta consistiu na não avaliação da capacidade funcional na admissão. Futuros estudos deveriam considerar esta avaliação, com o objetivo de determinar o impacto da doença aguda na pré-hospitalização. Este dado seria relevante para clarificar o efeito da doença na trajetória funcional. Embora o impacto da doença aguda possa ser significativo, a trajetória funcional pode ser independente da mesma⁽³⁰⁾, tendo a hospitalização um papel muito significativo⁽¹⁵⁾. Quinta, a avaliação durante a internaçãodecorreu num único momento. Alargar essa avaliação para mais momentos poderia permitir identificar um maior número de preditores. Por último, estes resultados devem ser generalizados com cautela, considerando o contexto específico (medicinas internas) num hospital universitário. Estudos multicêntricos seriam decisivos para determinar os preditores de declínio funcional entre as pessoas idosas hospitalizadas em Portugal.

Este estudo permite evidenciar os fatores que mais contribuíram para o declínio funcional nas pessoas idosas hospitalizadas em serviços de medicina interna destacando-se: a idade, a internação no último ano, o déficit cognitivo, a contenção e o delirium. Alguns destes preditores decorrem do processo de saúde-doença, mas outros podem estar associados à prática hospitalar.

Conclusão

Este estudo evidenciou que os preditores transversais ao DF foram: a idade avançada, o internamento no último ano, o delirium e ter avaliação de risco de declínio. Durante a hospitalização, os preditores de DF mais significativos foram: a internação prévia, o acesso a apoio social, o déficit cognitivo, a contenção mecânica e não ter parceiro(a). Entre a alta e o follow-up os principais preditores de DF foram a idade e o diagnóstico médico. Por último, entre a baseline e o follow-up, a idade avançada, o delirium e a risco de DF foram os preditores mais relevantes. Implementar intervenções dirigidas com orientações específicas para estes preditores, em especial aos que estão associados à prática hospitalar, tais como o uso de contenção e o delirium, certamente contribuirão para prevenir o DF das pessoas idosas hospitalizadas.

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  Apoio Financeiro do Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra, Portugal. Este artigo foi apoiado por Fundos Nacionais através da Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT) no âmbito da Unidade CINTESIS R&D (referência UIDB/4255/2020).

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Editado por

Editora Associada: Rosalina Aparecida Partezani Rodrigues

Datas de Publicação

• Publicação nesta coleção
  08 Jan 2021
• Data do Fascículo
  2021

Histórico

• Recebido
  23 Ago 2019
• Aceito
  16 Jun 2020