Introducción: El overcrowding representa un grave problema de salud pública de importancia a nivel mundial, pero de la que no estamos exentos en Argentina. Sigue siendo el foco actual desde la perspectiva de la gestión y las políticas de salud, en vías de encontrar potenciales soluciones. Sin embargo, aún no existe acuerdo en la literatura sobre las medidas que deberían utilizarse para cuantificar este fenómeno, pudiéndose determinar objetivamente aplicando algún tipo de puntaje o escala o instrumento. Si bien la Central de Emergencias de Adultos (CEA) del Hospital Italiano de Buenos Aires (HIBA) ha estado utilizando el NEDOCS (National Emergency Department Overcrowding Scale), existen datos sobre su inexactitud y la utilización de instrumentos desarrollados en el extranjero requieren su validación en el país de aplicación, para asegurar la confiabilidad y la validez del mismo.

Objetivos: Validar la herramienta NEDOCS para evaluar el overcrowding en una CEA de un hospital privado de alta complejidad en Ciudad Autónoma de Buenos Aires, mediante comparación directa con la evaluación subjetiva realizada por el personal.

Material y métodos: Estudio de validación, en 2 fases. En la fase 1, el overcrowding fue determinado en form retrospectiva por la herramienta NEDOCS para el período comprendido entre 30/06/2017 y 30/06/2018, con 8784 mediciones horarias. Se utilizaron los siguientes métodos para validez de constructo y confiabilidad: Análisis Factorial Confirmatorio (AFC), Varianza Media Extractada (VME) y Fiabilidad Compuesta (FC). En la fase 2, una recolección prospectiva de una muestra aleatoria de 50 horas entre 01/07/2019 y 07/08/2019 inclusive, restringidas por factibilidad a rango horario entre 10 y 20 horas, fueron incluidas para la medición de overcrowding en tiempo real, a través de encuestas administradas por diferentes profesionales de la salud integrantes de la CEA (médicos, enfermeros o administrativos). Se utilizó el coeficiente de pearson para explorar la correlación entre la percepción de los evaluadores y la medición retrospectiva de bases secundarias con NEDOCS.

Resultados: En la fase 1, se determinó que nuestra CEA estuvo con overcrowding más del 51,28% del tiempo, en el que la herramienta NEDOCS calificaba un 4,54% como desastre (categoría máxima o 6). El AFC mostró un buen ajuste, dado que los indicadores generales del modelo fueron satisfactorios (RMSEA=0,07 y p=0,01; y CFI=0,96). Sin embargo, para la estructura unifactorial con 5 indicadores, no todas las cargas factoriales de los ítems resultaron fuertes y significativas, debido a que 2 variables (I3: número de pacientes en urgencias con ventilación asistida; e I5: tiempo de espera que tiene el paciente con más demora de la sala de espera) arrojaron muy bajas cargas factoriales (valores de 0,26 y 0,19 respectivamente). En cuanto a la confiabilidad, también careció de buen ajuste resultando VME=0,31 y FC=0,63, ambos valores inferiores a los aceptables. En la fase 2, se completaron 50 encuestas, evidenciando que nuestra CEA estuvo con overcrowding 32% (IC95% 19,52-46,69). Se alcanzó una correlación positiva moderada con Pearson r=0,49 y significancia estadística (p<0,01) entre la medición de NEDOCS (como valor numérico continuo) y el grado de congestión referido profesionales (escala de likert del 1 al 6).

Conclusiones: El uso de la herramienta NEDOCS para determinar overcrowding podría resultar inexacto en nuestro medio, dado que al análisis factorial se puede observar que existe poca varianza común en al menos dos de los indicadores incluidos. Estos hallazgos sugieren que probablemente, sería inapropiado considerar las medidas de gestión únicamente basándonos en este puntaje. Si bien el NEDOCS resulta factible, relativamente sencillo y rápido de usar, podría convertirse en una herramienta más útil con mayor refinamiento o grado de precisión.