INTRODUÇÃO: Uma visita a um serviço de pronto atendimento (PA) não é um evento trivial para pacientes idosos e está associada a altas taxas de internação prolongada e mortalidade. Idosos mais vulneráveis poderiam ser selecionados para cuidados especializados, porém ainda não existe consenso sobre a melhor estratégia para identificar essa população no momento da sua admissão. OBJETIVOS: O presente estudo teve como objetivo desenvolver e avaliar um modelo de predição do risco de idosos evoluírem com desfechos intra-hospitalares potencialmente desfavoráveis após uma visita a um PA. MÉTODOS: O desenho utilizado foi o de coorte retrospectiva. Foram incluídos idosos com idade superior ou igual a 70 anos consultados em um serviço de PA em São Paulo, Brasil, entre 2017 e 2018. Os participantes foram atendidos por geriatras e avaliados conforme protocolo clínico padronizado incluindo: a ferramenta Identification of Senior at Risk (ISAR); a escala FRAIL; e o Confusion Assessment Method (CAM). O desfecho primário foi internação hospitalar prolongada. Desfechos secundários incluíram internação hospitalar muito prolongada, óbito intra-hospitalar e óbito intra-hospitalar após internação hospitalar prolongada. O estudo foi composto de uma amostra de derivação e de uma amostra de validação, obtidas através da distribuição aleatória dos participantes incluídos, na razão 2:1. A relação entre cada variável de interesse e internação hospitalar prolongada foi avaliada na amostra de derivação usando modelos de regressão univariada. Em seguida, foram inseridas todas as variáveis associadas à internação hospitalar prolongada (p < 0,20) em um modelo de regressão multivariada com eliminação retrógrada (p < 0,05 para reter). A partir do modelo final foi construído um sistema de pontuação de riscos, cuja acurácia preditiva foi determinada através de análises de calibração e discriminação, tanto na amostra de derivação e como na de validação. RESULTADOS: Foram incluídos 2766 atendimentos. A população estudada foi caracterizada por idade avançada (média de 81 anos), predomínio de mulheres (57%), e altas taxas de fragilidade (32%), polifarmácia (45%), delirium (9%) e uso dos serviços hospitalares de saúde (30% com internação nos seis meses anteriores). O modelo preditivo final incluiu seis variáveis: sexo masculino; hospitalização nos últimos seis meses; emagrecimento superior ou igual a 5% no último ano; idade superior ou igual a 90 anos; fadiga; e limitação funcional recente. As análises de validação revelaram acurácia moderada para predição de internação hospitalar prolongada tanto na amostra de derivação como na de validação AUC 0,77 e 0,78, respectivamente), com superioridade em relação a ISAR e FRAIL para o mesmo desfecho. O modelo também apresentou acurácia boa para predição de internação hospitalar muito prolongada (AUC 0,82), óbito intra-hospitalar (AUC 0,80) e óbito intra-hospitalar após internação hospitalar prolongada (AUC 0,81). CONCLUSÕES: Modelo rápido para predição de desfechos potencialmente desfavoráveis a partir da admissão de pacientes idosos em serviço de PA pôde ser desenvolvido e validado com acurácia superior à de ferramentas amplamente difundidas e consolidadas na literatura e na prática médicas

INTRODUCTION: Unplanned visits to the emergency department (ED) can be problematic experiences for older adults and are associated with prolonged length of stay and elevated mortality. However, if high-risk patients were swiftly identified, preventive measures could be implemented to prevent these outcomes more effectively. OBJECTIVES: The objective of this study was to develop and evaluate a model for prediction of potentially undesired in-hospital outcomes in elderly patients after a visit to an ED. METHODS: We completed a retrospective cohort study including patients who visited the Geriatric ED of a private tertiary hospital, in São Paulo, Brazil, from 2017 to 2018. The Geriatric ED is staffed with geriatricians who care for +70-year-old patients that have medical complaints and are clinically stable on arrival. The patients were evaluated according to a standardized assessment protocol, which included the Identification of Senior at Risk (ISAR) tool, the FRAIL scale, and the Confusion Assessment Method (CAM). The primary outcome was prolonged length of hospital stay. Secondary outcomes included very long hospital stay, in-hospital death, and in-hospital death after prolonged hospital stay. The study was composed of derivation sample and a validation sample, obtained through the random distribution of included participants, in a 2: 1 ratio. The associations between each variable of interest and prolonged hospital stay was assessed in the derivation sample using univariate regression models. All variables associated with prolonged hospital stay (p < 0.20) were inserted into a multivariate regression model (p < 0.05 to retain). From the final model a risk scoring system was constructed, whose predictive accuracy was determined through calibration and discrimination analyzes, both in the derivation sample and in the validation sample. RESULTS: We included 2766 visits to the Geriatric ED. The study population was characterized by advanced age (mean of 80.5 years), predominance of women (57%), and high rates of frailty (32%), polypharmacy (45%), delirium (9%), and use of hospital health services (30% with hospitalization in the previous six months). The final predictive model included six variables: male gender; hospitalization in the last six months; weight loss of 5% or more in the last year; age 90 years or over; fatigue; and acute functional limitation. The validation analysis revealed moderate accuracy for prediction of prolonged hospital stay in both the derivation and the validation samples (AUC 0.77 and 0.78, respectively). The model also had good accuracy for predicting very long hospital stay (AUC 0.82), in-hospital death (AUC 0.80) and in-hospital death after prolonged hospital stay (AUC 0.81) in the derivation sample and was better than ISAR and FRAIL for the primary outcome. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: A rapid model for predicting potentially unfavorable outcomes from the admission of elderly patients to ED could be developed and validated with higher accuracy than tools that are widely disseminated and consolidated in medical literature and practice