Одной из ключевых задач, стоящих перед врачебным сообществом и организаторами здравоохранения, является идентификация пациентов, имеющих высокий риск госпитализации, в т.ч. экстренной. В настоящее время применяются различные подходы получения информации о наличии у пациента тех или иных предикторов, ассоциированных с повышенным риском госпитализации, но нет единого мнения о том, какие из них наиболее эффективны.Цель. Обобщение данных научных исследований, в которых анализировалось прогностическое значение различных предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, ассоциирующихся с повышенным риском госпитализации.Материал и методы. Проведен поиск полнотекстовых статей в 8 отечественных и зарубежных электронных библиографических базах данных (Scopus, PubMed, BMC Health Services Research, BMJ Research, Google Scholar, e-library, Oxford Academic, Wiley Online Library), опубликованных в период с 01.01.1993 по 01.01.2023гг и содержащих информацию об опросниках/анкетах, позволяющих оценить риск госпитализации у пациентов. Исследование реализовано в 4 этапа: 1 — поиск статей, по ключевым словам в электронных библиографических базах данных; 2 — исключение дубликатов; 3 — поиск полнотекстовых версий статей и их оценка на предмет соответствия критериям включения/невключения; 4 — анализ данных, систематизация предикторов госпитализации, используемых в опросниках.Результаты. Всего из 28133 первично найденных публикаций к 4 этапу исследования допущены 13 полнотекстовых версий статей с описанием исследований, которые полностью соответствовали критериям включения/невключения и были внесены в окончательный анализ. Данные исследования были посвящены описанию 11 опросников, их модификации или апробации. В большинстве из найденных статей (53,8%) исследования были выполнены в США. При анализе опросников/анкет по оценке риска госпитализации, среди 61 установленных предикторов, наиболее часто в опросниках/анкетах использовались: "возраст ≥75 лет"; "≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет; предшествующих ответу на вопросы опросника/анкетированию"; "прием ≥5 рецептурных лекарственных препаратов"; "мужской пол"; "наличие в анамнезе сахарного диабета", и "удовлетворительная/неудовлетворительная самооценка здоровья". При более детальном анализе опросников/ анкет по оценке риска годичной госпитализации среди лиц ≥65 лет установлено, что наиболее часто использовались следующие предикторы: "возраст ≥75 лет", "≥1 эпизода госпитализации в период от года до двух лет перед заполнением опросника", а также "прием ≥3 рецептурных лекарственных препаратов".Заключение. Обобщены фактические данные о предикторах, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, которые ассоциируются с повышенным риском госпитализации. Необходимо проведение дополнительных исследований для валидации установленных предикторов в российской популяции, их причинно-следственной связи и поиска новых предикторов, оказывающих влияние на риск госпитализации среди населения трудоспособного и старше трудоспособного возраста.
1. Концевая А. В., Мырзаматова А. О., Муканеева Д. К. и др. Экономический ущерб от основных хронических неинфекционных заболеваний в Российской Федерации в 2016 году. Профилактическая медицина. 2019;22(6):18-23. doi:10.17116//profmed20192206118.
2. Баланова Ю. А., Концевая А. В., Мырзаматова А. О. и др. Экономический ущерб, ассоциированный с избыточным потреблением соли в Российской Федерации в 2016 году. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019;18(4):62-8. doi:10.15829/1728-8800-2019-4-62-68.
3. Колсанов А. В., Суслин С. А., Вавилов А.В. и др. Профилактика рисков временных, медицинских и экономических затрат при плановой госпитализации в многопрофильный стационар. Профилактическая медицина. 2021;24(7):117-22. doi:10.17116/profmed202124071117.
4. Sarmento J, Rocha JVM, Santana R. Defining ambulatory care sensitive conditions for adults in Portugal. BMC Health Serv Res. 2020;20(1):754. doi:10.1186/s12913-020-05620-9.
5. Duminy L, Ress V, Wild E-M. Complex community health and social care interventions - Which features lead to reductions in hospitalizations for ambulatory care sensitive conditions? A systematic literature review. Health policy (Amsterdam, Netherlands). 2022;126(12):1206-25. doi:10.1016/j.healthpol.2022.10.003.
6. Frizzell JD, Liang L, Schulte PJ, et al. Prediction of 30-Day AllCause Readmissions in Patients Hospitalized for Heart Failure: Comparison of Machine Learning and Other Statistical Approaches. JAMA Cardiol. 2017;2(2):204-9. doi:10.1001/jamacardio.2016.3956.
7. Zhang Z, Qiu H, Li W, Chen Y. A stacking-based model for predicting 30-day all-cause hospital readmissions of patients with acute myocardial infarction. BMC Med Inform Decis Mak. 2020;20(1):335. doi:10.1186/s12911-020-01358-w.
8. Costa AP, Hirdes JP, Bell CM, et al. Derivation and validation of the detection of indicators and vulnerabilities for emergency room trips scale for classifying the risk of emergency department use in frail community-dwelling older adults. J Am Geriatr Soc. 2015;63(4):763-9. doi:10.1111/jgs.13336.
9. Boult C, Dowd B, McCaffrey D, et al. Screening elders for risk of hospital admission. J Am Geriatr Soc. 1993;41(8):811-7. doi:10.1111/j.1532-5415.1993.tb06175.x.
10. Wagner JT, Bachmann LM, Boult C, et al. Predicting the risk of hospital admission in older persons-validation of a brief self-administered questionnaire in three European countries. J Am Geriatr Soc. 2006;54(8):1271-6. doi:10.1111/j.1532-5415.2006.00829.x.
11. Wallace E, McDowell R, Bennett K, et al. External validation of the Probability of repeated admission (Pra) risk prediction tool in older community-dwelling people attending general practice: a prospective cohort study. BMJ Open. 2016;6(11):e012336. doi:10.1136/bmjopen-2016-012336.
12. Walker L, Jamrozik K, Wingfield D.The Sherbrooke Questionnaire predicts use of emergency services. Age Ageing. 2005; 34(3):233-7. doi:10.1093/ageing/afi020.
13. McGee HM, O'Hanlon A, Barker M, et al. Vulnerable older people in the community: relationship between the Vulnerable Elders Survey and health service use. J Am Geriatr Soc. 2008;56(1):8-15. doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01540.x.
14. Shelton P, Sager MA, Schraeder C. The community assessment risk screen (CARS): identifying elderly persons at risk for hospitalization or emergency department visit. Am J Manag Care. 2000;6(8):925-33. PMID: 11186504.
15. Lyon D, Lancaster GA, Taylor S, et al. Predicting the likelihood of emergency admission to hospital of older people: development and validation of the Emergency Admission Risk Likelihood Index (EARLI). Fam Pract. 2007;24(2):158-67. doi:10.1093/fampra/cml069.
16. Freedman JD, Beck A, Robertson B, et al. Using a mailed survey to predict hospital admission among patients older than 80. J Am Geriatr Soc.1996;44(6):689-92. doi:10.1111/j.1532-5415.1996.tb01833.x.
17. Giampiero M, Roti L, Corsini G, et al. Screening of older community-dwelling people at risk for death and hospitalization: the Assistenza Socio-Sanitaria in Italia project. J Am Geriatr Soc. 2007;55(12):1955-60. doi:10.1111/j.1532-5415.2007.01446.x.
18. Reuben DB, Keeler E, Seeman TE, et al. Development of a method to identify seniors at high risk for high hospital utilization. Med Care. 2002;40(9):782-93. doi:10.1097/00005650-200209000-00008.
19. O'Caoimh R, Gao Y, Svendrovski A, et al. Screening for markers of frailty and perceived risk of adverse outcomes using the Risk Instrument for Screening in the Community (RISC). BMC Geriatr. 2014;14(104). doi:10.1186/1471-2318-14-104.
20. Alessi CA, Josephson KR, Harker JO, et al. The yield, reliability, and validity of a postal survey for screening communitydwelling older people. J Am Geriatr Soc. 2003;51(2):194-202. doi:10.1046/j.1532-5415.2003.51058.x.
21. Enrico M, Profili F, Di Bari M, et al. Postal screening can identify frailty and predict poor outcomes in older adults: longitudinal data from INTER-FRAIL study. Age Ageing. 2016;45(4):469-74. doi:10.1093/ageing/afw048.
22. Devan K, Englander H, Salanitro A, et al. Risk prediction models for hospital readmission: a systematic review. JAMA. 2011;306(15):1688-98. doi:10.1001/jama.2011.1515.
23. Шляфер С. И. Оказание стационарной медицинской помощи лицам старше трудоспособного возраста в Российской Федерации. Проблемы социальной гигиены, здравоохранения и истории медицины. 2021;29(2):238-44. doi:10.32687/0869-866X-2021-29-2-238-244.
24. Мадьянова В. В., Орлов С. А., Лисовский Д. А. Оценка показателей потребления специализированной медицинской помощи лицами старше трудоспособного возраста в Московской области. Медицинские технологии. Оценка и выбор. 2021;43(3):64-73. doi:10.17116/medtech20214303164.
25. Оганов Р. Г., Симаненков В. И., Бакулин И. Г. и др. Коморбидная патология в клинической практике. Алгоритмы диагностики и лечения. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2019;18(1):5-66. doi:10.15829/1728-8800-2019-1-5-66.
26. Лукьянов М. М., Гомова Т. А., Савищева А.А. и др. РегиСтр мнОгопроФИльного медицинского ценТра (СОФИТ): основные задачи, опыт создания и первые результаты. Профилактическая медицина. 2023;26(6):46-54. doi:10.17116/profmed20232606146.
27. Лукьянов М.М., Андреенко Е. Ю., Смирнов А. А. и др. Амбулаторно-поликлинический регистр многопрофильного медицинского центра (ТЕРРА): общая характеристика и первые результаты. Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2023;22(6):3598. doi:10.15829/1728-8800-2023-3598.
28. Сычев Д. А., Отделенов В.А., Краснова Н.М. и др. Полипрагмазия: взгляд клинического фармаколога. Терапевтический архив. 2016;88(12):94-102. doi:10.17116/terarkh2016881294-102.
29. Hovstadius B, Hovstadius K, Astrand B, et al. Increasing polypharmacy — an individual-based study of the Swedish population 2005-2008. BMC Clin Pharmacol. 2010;10(16). doi:10.1186/1472-6904-10-16.
30. Марцевич С.Ю., Кутишенко Н.П., Лукина Ю.В. и др. Полифармация: определение, влияние на исходы, необходимость коррекции. Рациональная Фармакотерапия в Кардиологии. 2023;19(3):254-63. doi:10.20996/1819-6446-2023-2924.
