cardiovascularКардиоваскулярная терапия и профилактикаCardiovascular Therapy and Prevention1728-88002619-0125«SILICEA-POLIGRAF» LLC10.15829/1728-8800-2024-4026FRKOHOcardiovascular-4026Research ArticleОБЗОРЫ ЛИТЕРАТУРЫREVIEW ARTICLESАнализ предикторов, используемых в опросниках или анкетировании пациентов, с позиции прогностической эффективности в отношении риска госпитализации. Систематический обзорAnalysis of questionnaires from the perspective of hospitalization risk prediction. Systematic reviewhttps://orcid.org/0000-0002-8984-9056ШепельР. Н.ShepelR. N.

Шепель Руслан Николаевич — в.н.с., к.м.н., зам. директора по перспективному развитию медицинской деятельности, руководитель отдела научно-стратегического развития первичной медико-санитарной помощи, доцент кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения ФГБУ "НМИЦ ТПМ" Минздрава России; доцент кафедры терапии и профилактической медицины ФГБОУ ВО "МГМСУ им. А.И. Евдокимова" Минздрава России.

Москва

Moscow

r.n.shepel@mail.ruhttps://orcid.org/0000-0002-0282-1983ДемкоВ. В.DemkoV. V.

Демко Владислав Валерьевич — с.н.с., врач-методист, аспирант кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения.

Москва

Moscow

skirnir@inbox.ruhttps://orcid.org/0009-0006-3667-712XГончаровМ. В.GoncharovM. V.

Гончаров Максим Викторович — эксперт, аспирант кафедры общественного здоровья и организации здравоохранения.

Москва

Moscow

gon4arov.maxim@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0002-5784-4525ЛукьяновМ. М.LukyanovM. M.

Лукьянов Михаил Михайлович — к.м.н., руководитель отдела клинической кардиологии и молекулярной генетики.

Москва

Moscow

MLoukianov@gnicpm.ruhttps://orcid.org/0000-0002-7717-4362МарцевичС. Ю.MartsevichS. Yu.

Марцевич Сергей Юрьевич — д.м.н., профессор, г.н.с., руководитель отдела профилактической фармакотерапии.

Москва

Moscow

https://orcid.org/0000-0003-1002-1895БернсС. А.BernsS. A.

Бернс Светлана Александровна — д.м.н., профессор, руководитель отдела изучения патогенетических аспектов старения, зав. кафедрой терапии и общей врачебной практики с курсом гастроэнтерологии ИПО.

Москва

Moscow

svberns@yandex.ruhttps://orcid.org/0000-0002-4453-8430ДрапкинаО. М.DrapkinaO. M.

Драпкина Оксана Михайловна — д.м.н., профессор, академик РАН, директор, зав. кафедрой терапии и профилактической медицины.

Москва

Moscow

drapkina@bk.ruФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава России; ФГБОУ ВО "Российский университет медицины" Минздрава РоссииNational Medical Research Center for Therapy and Preventive Medicine; Russian University of MedicineФГБУ "Национальный медицинский исследовательский центр терапии и профилактической медицины" Минздрава РоссииNational Medical Research Center for Therapy and Preventive Medicine20242905202423540264026Copyright © Шепель Р.Н., Демко В.В., Гончаров М.В., Лукьянов М.М., Марцевич С.Ю., Бернс С.А., Драпкина О.М., 20242024Шепель Р.Н., Демко В.В., Гончаров М.В., Лукьянов М.М., Марцевич С.Ю., Бернс С.А., Драпкина О.М.Shepel R.N., Demko V.V., Goncharov M.V., Lukyanov M.M., Martsevich S.Y., Berns S.A., Drapkina O.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://cardiovascular.elpub.ru/jour/article/view/4026

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

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

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

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

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.

One of the key tasks facing the medical community and health professionals is the identification of patients at high risk of hospitalization, including emergency one. Currently, various approaches are used to obtain information about certain predictors in a patient that are as­sociated with an increased hospitalization risk, but there is no consensus on which of them are most effective.

Aim

Aim. To summarize data from studies that has analyzed the prognostic value of various predictors used in questionnaires or patient surveys associated with an increased hospitalization risk.

Material and methods

Material and methods. We search for full-text articles in 8 Russian and foreign electronic databases (Scopus, PubMed, BMC Health Services Research, BMJ Research, Google Scholar, e-library, Oxford Academic, Wiley Online Library), published in the period from January 1, 1993 to January 1, 2023 and containing information about questionnaires on hospitalization risk prediction. The study was carried out in 4 following stages: 1 — search for articles using keywords in electronic databases; 2 — duplicate elimination; 3 — search for full-text versions of articles and their assessment for compliance with inclusion/ exclusion criteria; 4 — data analysis, systematization of hospitalization predictors used in questionnaires.

Results

Results. In total, out of 28133 initial publications, 13 full-text papers describing studies that fully met the inclusion/exclusion criteria were admitted to stage 4 and were included in the final analysis. These studies were devoted to the description of 11 questionnaires, their modification or testing. The majority of the articles found (53,8%) were conducted in the United States. When analyzing questionnaires to assess the hospitalization risk, among 61 identified predictors, the following were most often used In questionnaires: "age ≥75 years"; "≥1 hospitalization within one to two years preceding filling out the questionnaire"; "taking ≥5 prescription medications"; "male sex"; "history of diabetes", and "satisfactory/unsatisfactory self-perceived health status". A more detailed analysis of questionnaires to assess the risk of one-year hospitalization among people ≥65 years old found that the following predictors were most often used: "age ≥75 years", "≥1 hospitalization in the period from one to two years before filling out the questionnaire", and "taking ≥3 prescription medications".

Conclusion

Conclusion. Evidence is summarized on predictors used in questionnaires on hospitalization risk assessment. Additional research is needed to validate established predictors in the Russian population, their cause-and-effect relationship, and to search for novel predictors influencing the hospitalization risk among the working age and post-working age population.

госпитализацияопросникианкетированиепредикторы госпитализациимультиморбидностьполипрагмазияhospitalizationquestionnaireshospitalization predictorsmultimorbiditypolypharmacyReferencesКонцевая 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.Kontsevaya AV, Myrzamatova AO, Mukaneeva DK, et al. The economic burden of main non-communicable diseases in the Russian Federation in 2016. Russian Journal of Preventive Medicine. 2019;22(6):18-23. (In Russ.) doi:10.17116//profmed20192206118.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.Balanova YuA, Kontsevaya AV, Myrzamatova AO, et al. Economic damage associated with excess salt intake of Russian people in 2016. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(4):62-8. (In Russ.) doi:10.15829/1728-8800-2019-4-62-68.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.Kolsanov AV, Suslin SA, Vavilov AV, et al. Prevention of time risks, medical and economic costs during planned hospitalization in a multidisciplinary hospital. Russian Journal of Preventive Medicine. 2021;24(7):117-22. (In Russ.) doi:10.17116/profmed202124071117.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.Shlyafer SI. The hospital medical care support of individuals older than able-bodied age in the Russian Federation. Problemi socialnoi gigieni, zdravookhranenia i istorii meditsini. 2021;29(2):238-44. (In Russ.). doi:10.32687/0869-866X-2021-29-2-238-244.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.Madyanova VV, Orlov SA, Lisovskiy DA. Assessing the consumption of specialized medical care by people over working age in the Moscow region. Medical Technologies. Assessment and Choice. 2021;43(3):64-73. (In Russ.) doi:10.17116/medtech20214303164.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.Oganov RG, Simanenkov VI, Bakulin IG, et al. Comorbidities in clinical practice. Algorithms for diagnostics and treatment. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2019;18(1):5-66. (In Russ.) doi:10.15829/1728-8800-2019-1-5-66.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.Loukianov MM, Gomova TA, Savishceva AA, et al. RegiStry Of the multiFaceted medIcal cenTer (SOFIT): the main tasks, development, and the first results. The Russian Journal of Preventive Medicine. 2023;26(6):46-54. (In Russ.) doi:10.17116/profmed20232606146.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.Lukyanov MM, Andreenko EYu, Smirnov AA, et al. OutpatientPolyclinic Register of the Multidisciplinary Medical Center (TERRA): general characteristics and first results. Cardiovascular Therapy and Prevention. 2023;22(6):3598. (In Russ.) doi:10.15829/1728-8800-2023-3598.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.Sychev DA, Otdelenov VA, Krasnova NM, et al. Polypragmasy: A clinical pharmacologist's view. Terapevticheskii arkhiv. 2016;88(12):94-102. (In Russ.) doi:10.17116/terarkh2016881294-102.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.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.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.Martsevich SYu, Kutishenko NP, Lukina Yu, et al. Polypharmacy: definition, impact on outcomes, need for correction. Rational Pharmacotherapy in Cardiology. 2023;19(3):254-63. (In Russ.) doi:10.20996/1819-6446-2023-2924.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.