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Rev Cuid. 2025; 16(3): e4255

https://doi.org/10.15649/cuidarte.4255

RESEARCH ARTICLE

Predictores asociados a la carga laboral de enfermería de UCI en una muestra de registros tomada antes y durante el primer pico de la pandemia de COVID-19: Estudio analítico

Predictors associated with ICU nursing workload in a sample of records collected before and during the first peak of the COVID-19 pandemic: An analytical study

Preditores associados à carga de trabalho de enfermagem em UTI em uma amostra de registros obtidos antes e durante o primeiro pico da pandemia de COVID-19: Estudo analítico

Facultad de Enfermería, Universidad Cooperativa de Colombia. Doctora en Biomedicina. Bucaramanga, Colombia.
E-mail: dianai.caceres@ucc.edu.co Correspondence Author Diana Isabel Cáceres Rivera
Facultad de Ciencias de la Salud. Universidad Autónoma de Bucaramanga-UNAB. Magister en Epidemiología. Doctorado en Metodología de la Investigación Biomédica y Salud Pública. Bucaramanga, Colombia.
E-mail: alberlop60@gmail.com Luis Alberto López-Romero
Universidad de Santander UDES. Maestría en gestión de servicios de salud. Bucaramanga, Santander, Colombia.
E-mail: judy-147@hotmail.com Judy Paola Martínez Patiño
Universidad de Santander. Facultad de Ciencias Médicas y de la Salud. Instituto de Investigación Masira, Bucaramanga, Santander, Colombia.
E-mail: clau.torres@mail.udes.edu.co Claudia Consuelo Torres Contreras

Highlights

 

Como citar este artículo: Cáceres Rivera Diana Isabel, López-Romero Luis Alberto, Martínez Patiño Judy Paola, Torres Contreras Claudia Consuelo. Predictores asociados a la carga laboral de enfermería de UCI en una muestra de registros tomada antes y durante el primer pico de la pandemia de COVID-19. Estudio analítico. Revista Cuidarte. 2025;16(3):e4255. https://doi.org/10.15649/cuidarte.4255

Recibido: 25 de julio de 2024
Aceptado: 16 de junio de 2025
Publicado: 18 de diciembre de 2025

CreativeCommons 

E-ISSN: 2346-3414

Resumen

Introducción: En los últimos años se han descrito la carga laboral de los profesionales de enfermería en unidades de cuidado intensivo. Identificar factores asociados puede contribuir a una mejor planificación del cuidado de Enfermería. Objetivo: Determinar los predictores asociados a la carga de trabajo en enfermería de UCI en una muestra de registros tomada antes y durante el primer pico de la pandemia de COVID-19. Materiales y Métodos: Corte transversal analítico. Se incluyeron 97 registros de pacientes de Unidades de Cuidado Intensivo. Se realizó un análisis descriptivo y multivariado, empleando una regresión lineal robusta, cuyo desenlace principal fue carga de trabajo a través del Nursing Activities Score (NAS). Resultados: El promedio de edad fue 57,67± 17,78 y el 68,04% (n=66) eran mujeres. Se encontraron diferencias estadísticamente significativas prepandemia versus primer pico de la pandemia para variables como categoría de la enfermedad, tipo de UCI, puntaje SOFA y número de enfermeras, entre otros. (p<0,001). Se evidenció una diferencia en la mediana del puntaje del NAS 60,85(Q1:51,8- Q3:68,25) durante la pandemia versus 183,40(Q1:149,30-Q3:204,40) el primer pico, con una p=0,001. Discusión: El nivel de carga laboral identificado en el presente estudio es equivalente a lo descrito en otros similares. Sin embargo, el escenario evaluado ha sido poco descrito en la literatura actual. Conclusión: La pandemia triplico la cargar laboral del personal de enfermería. Se identificó una correlación lineal, directa y débil entre las cargas de trabajo y el SOFA, el año de pandemia, el tener patologías cardio-respiratorio, como factores de predicción de la carga laboral.

Palabras Clave: Enfermería; COVID-19; Carga de Trabajo; Cuidados Críticos.

Abstract

Introduction: In recent years, the workload of nursing professionals in intensive care units (ICUs) has been described. Identifying associated factors may contribute to improving nursing care planning. Objective: To determine predictors associated with nursing workload in ICU settings using a sample of records collected before and during the first peak of the COVID-19 pandemic. Materials and Methods: This was an analytical cross-sectional study. A total of 97 ICU patient records were included. Descriptive and multivariate analyses were performed using robust linear regression, with the primary outcome being workload measured with the Nursing Activities Score (NAS). Results: The mean age was 57.67 ± 17.78 years, and 68.04% (n=66) were men. Statistically significant differences were observed between the pre-pandemic period and the first peak of the pandemic for variables such as disease category, ICU type, Sequential Organ Failure Assessment (SOFA) score, and number of nurses (p<0.001). A difference in median NAS values was observed, with 60.85 (Q1–Q3: 51.8–68.25) during the pre-pandemic period, compared with 183.40 (Q1–Q3: 149.30–204.40) during the first peak of the pandemic (p=0.001). Discussion: The workload levels identified in this study are consistent with those reported in similar studies. However, the specific scenario examined has scarcely been described in the existing literature. Conclusion: The pandemic increased the nursing staff's workload threefold. A weak, direct linear correlation was identified between workload and SOFA score. The pandemic year and the presence of cardiopulmonary conditions were identified as workload predictors.

Keywords: Nursing; COVID-19; Workload; Critical Care.

Resumo

Introdução: Nos últimos anos, tem sido descrita a carga de trabalho que os profissionais de enfermagem em unidades de terapia intensiva podem vivenciar. A identificação dos fatores associados pode contribuir para um melhor planejamento da assistência de enfermagem. Objetivo: Determinar os preditores associados à carga de trabalho de enfermagem em UTI em uma amostra de registros obtidos antes e durante o primeiro pico da pandemia de COVID-19. Materiais e Métodos: Estudo transversal analítico. Foram incluídos 97 registros (47 pré-pandêmicos e 50 durante o primeiro pico da pandemia) de pacientes internados em Unidades de Terapia Intensiva. Foi realizada análise descritiva e multivariada por meio de regressão linear robusta, tendo como desfecho primário a carga de trabalho mensurada pelo Nursing Activities Score (NAS). Resultados: A média de idade foi de 57,67 ± 17,78 e 68,04% (n = 66) eram mulheres. Diferenças estatisticamente significativas foram encontradas pré-pandemia versus o primeiro pico da pandemia para variáveis como categoria da doença, tipo de UTI, SOFA e número de enfermeiros, entre outras. (p < 0,001). Uma diferença foi evidente na mediana do escore NAS 60,85 (Q1: 51,8- Q3: 68,25) durante a pandemia versus 183,40 (Q1: 149,30-Q3: 204,40) no primeiro pico, com p = 0,00. Discussão: O nível de carga de trabalho identificado no presente estudo é equivalente ao descrito em estudos semelhantes. No entanto, o cenário avaliado tem sido pouco descrito na literatura atual. Conclusão: A pandemia triplicou a carga de trabalho da equipe de enfermagem. Uma correlação linear fraca, direta, foi identificada entre as cargas de trabalho e o SOFA, o ano da pandemia e ter patologias cardiorrespiratórias como preditores da carga de trabalho.

Palavras-Chave: Enfermagem; COVID-19; Carga de Trabalho; Cuidados Críticos.

 

Introducción

Durante la pandemia, enfermería fue una de las disciplinas que se vio obligada a liderar la atención de pacientes con COVID-19, particularmente en las unidades de cuidado intensivo (UCI) 1,2. Esta atención requiere de actividades de gestión (de recursos materiales, humanos y financieros), asistencial (proporcionando cuidado oportuno, integral e individualizado del paciente), y docencia e investigación (tanto del personal en entrenamiento, como del paciente y su familia) 3,4. Todo esto conllevo a una elevada carga laboral para enfermería, y en los últimos años, incluso desde antes de la pandemia, se ha visto la tendencia a aumentar consistentemente 5,6,7. En Colombia, ya se ha demostrado que se emplea más de la mitad del tiempo del turno de enfermería, en un solo paciente, siendo las actividades asistenciales de cuidado directo, las que mayor porcentaje de su tiempo toman 8.

Se ha descrito que el aumento en la carga laboral de enfermería está asociado entre otros factores a estancias hospitalarias superiores a 3 días, una elevada puntuación del APACHE II (Acute Physiology And Chronic Health Evaluation II), el cual clasifica la severidad o gravedad de enfermedades en UCI. También ha sido asociada a aspectos como proceder del servicio de cirugía y tener un diagnóstico de traumatismo y urgencias 9. Con lo cual se deduce que a mayor complejidad y criticidad del paciente mayor carga laboral lo que significa la necesidad de un mayor número de enfermeras.

En la crisis sanitaria desatada por la pandemia se incrementó el número de unidades de cuidado intensivo con el mismo número de profesionales y con un impacto importante a nivel de rendimiento, carga de trabajo, presión laboral, carga emocional y empeoramiento de la calidad de vida 10,11. La mayor carga de trabajo de enfermería en los pacientes COVID-19 se debe principalmente a los procedimientos específicos necesarios para tratar a los pacientes más hipoxémicos, así como la monitorización y titulación de pacientes 12.

Este panorama muestra la necesidad de conocer la carga laboral real de los profesionales en UCI con el ánimo de favorecer procesos de cuidado de calidad con unas condiciones óptimas para enfermería, por tal motivo, el objetivo del presente trabajo fue determinar los predictores asociados a la carga de trabajo en profesionales de enfermería de UCI en una muestra de registros tomada antes y durante el primer pico de la pandemia de COVID-19.


Materiales y Métodos

Diseño del estudio
Estudio de corte transversal tipo analítico.

Ámbito
Se realizó en una unidad de atención intensiva en Bucaramanga, Colombia. Los datos prepandemia fueron recolectados entre julio y diciembre de 2018 y los datos de primer pico de pandemia entre febrero y mayo de 2021.

Población y muestra
Se utilizó un muestreo no probabilístico circunscribiendo un total de 97 pacientes a quienes se les realizo la escala NAS (47 prepandemia y 50 durante el primer pico de la pandemia). No se realizó un cálculo formal del tamaño de muestra.

Criterios de elegibilidad
Pacientes mayores de 18 años escogidos de manera no probabilística que tuvieran estancia en UCI ≥48 horas, con cualquier diagnóstico médico y orden escrita en la historia clínica de mantener o continuar en algunas UCI participantes (polivalente, médicas, quirúrgicas y cardiovascular); se excluyeron solo los pacientes que tenían pendiente el traslado a hospitalización o se encontraban en cuidados paliativos. El número de pacientes a quien se le realizaron las mediciones fue equivalente al número de egresos mensuales de cada unidad.

Instrumento y mediciones
Para la medición de la carga de trabajo se usó la Nursing Activities Score, NAS (Variable dependiente): es una escala ampliamente usada que mide el consumo de tiempo promedio que gasta una enfermera profesional en un turno matutino de 24 horas a través de 7 categorías subdividida a su vez en 23 actividades. Cada una de las categorías arroja una puntuación de acuerdo con cada una de las actividades incluidas entre las que encuentran las básicas (monitoreo y controles, pruebas de laboratorio, medicamentos, procedimientos de higiene, cuidado del drenaje, movilización y posicionamiento, soporte y cuidado para familias y pacientes y tareas administrativas), soporte ventilatorio, soporte cardiovascular, soporte renal, soporte neurológico, apoyo metabólico e intervenciones específicas 13. Los autores describen que el instrumento se debe utilizar de la siguiente manera 14:

Este instrumento fue validado originalmente en 15 países 14 y es el más usando el mundo para medir carga laboral, así mismo ha sido empleado por los autores de este trabajo en Colombia 8,9.

El NAS, fue obtenido a través de la aplicación de una enfermera entrenada usando un formato físico. Se realizó en dos momentos. El primero durante el año 2018 y el segundo durante el año 2021 durante el primer pico de la pandemia de COVID-19.

Para medir las variables independientes de tipo sociodemográfico, como edad, sexo, estado civil, nivel educativo, nivel socioeconómico, ocupación y seguridad social, se utilizó un cuestionario específico. Además, se incluyeron variables de interés, como las puntuaciones de los predictores clínicos APACHE II y el Score de SOFA (Sequential Organ Failure Assessment Score). También se consideraron variables relacionadas con el estado de salud del paciente, incluyendo el servicio de procedencia, la categoría diagnóstica, la mortalidad y la duración de la estancia hospitalaria. Dentro de este grupo, se recopilaron variables relacionadas con la UCI, como el número total de pacientes, la cantidad de enfermeras por turno, el porcentaje de ocupación de la unidad y el tipo de UCI.

Recolección de los datos
La recopilación de datos fue llevada a cabo por tres enfermeras debidamente capacitadas por la investigadora principal del estudio, quienes al final de cada turno entrevistaban la enfermera y diligenciaban el formato de recolección en medio físico. Previamente, los autores estructuraron este formato con la información sociodemográfica, clínica y predictiva, vinculada a la UCI y el NAS. Se examinaron los datos vinculados a la situación clínica del paciente en el historial médico electrónico. Luego, los enfermeros ingresaban los datos en un archivo de Excel codificado, donde se verificaron y rectificaron los errores de digitación.

Análisis de datos
Posterior a depurar la base de datos se importó al programa STATA versión 14.0 con el fin de realizar el análisis pertinente. Se realizó un análisis descriptivo de las variables sociodemográficas, clínicas y del estado de salud, estratificado por momento de recolección (prepandemia versus durante el primer pico de la pandemia), las variables continuas se caracterizaron como medianas con el primer y tercer cuartil, o como promedio con desviación estándar de acuerdo a la distribución de la variable, confirmada a través de la prueba de Shapiro Wilk y la prueba Sktest; en cambio, las variables nominales politómicas se caracterizaron como frecuencias absolutas y relativas.

Posteriormente, se llevó a cabo un análisis bivariado por momento de recolección (antes versus durante el primer pico de la pandemia de COVID-19) comparando las variables nominales empleando la prueba de Ji cuadrado de Pearson o prueba exacta de Fisher, así mismo, se realizó una comparación de las medianas empleando para ellos una prueba de Kruskal-Wallis o prueba T Student según la distribución.

Además, se llevaron a cabo regresiones lineales simples robustas para calcular el impacto de cada posible predictor en el puntaje NAS y se llevaron a cabo regresiones lineales simples robustas para cada una de las variables independientes de interés establecidas en la literatura y por la experticia clínica de los investigadores (edad, género, origen, categoría de diagnóstico, Apache II, días de permanencia en UCI y momento de recolección). Así mismo, se realizaron correlaciones de Spearman entre el APACHE II y SOFA, entre el NAS y el APACHE II.

Finalmente, se realizó un modelo de regresión lineal múltiple con opción robusta utilizando como resultado el NAS, y como posibles predictores principales se consideraron variables sociodemográficas como el género, la edad, además de factores del estado de salud y la UCI, tales como el servicio de procedencia del paciente, los días de estancia en la UCI, la categoría del diagnóstico, el puntaje de apache II, el momento de recolección y el SOFA (en forma continua y en cuartiles). Se consideró significativo un valor p inferior a 0,05. Todas las evaluaciones estadísticas se llevaron a cabo a dos colas. Los datos se examinaron empleando la versión 14,0 del programa estadístico STATA 15. Los datos recogidos en su totalidad se disponen para libre acceso y consulta en Mendeley Data 16.

Consideraciones éticas
Esta investigación se llevó a cabo conforme a la Resolución No. 08430 de 1993 del Ministerio de Salud de Colombia, y fue clasificada como de “Riesgo menor al mínimo” 17. Todos los participantes firmaron el consentimiento informado. Asimismo, el estudio contó con la aprobación del comité de ética, según el concepto No. 022-2018, otorgado por el Subcomité de Bioética en el Acta No. 010 del 21 de mayo de 2018, y cumplió con las normativas nacionales e internacionales para la investigación en seres humanos 18.

 

Resultados

El promedio de edad de la población fue 57,67± 17,78 y el 68,04 (n=66) eran hombres. En la tabla 1 se evidencia diferencias estadísticamente significativas de las cargas de trabajo presentadas en el periodo prepandemia versus durante el primer pico de la pandemia para las variables de escolaridad, ocupación, servicio de procedencia, destino al alta del paciente, categoría de la enfermedad, tipo de UCI, SOFA y número de enfermeras.

Tabla 1. Comparación de las características sociodemográficas y clínicas de la población pre y durante el primer pico de la pandemia

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Se evidenció que la mediana del puntaje del NAS durante el primer pico de la pandemia fue de 183,40(Q1:149,30-Q3:204,40) en comparación con el periodo prepandemia del 60,85(Q1:51,8-Q3: 68,25), p=0,001, Tabla 2.

Tabla 2. Comparación del puntaje general y por actividad del NAS antes y después de la pandemia por COVID-19

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Tabla 2. Comparación del puntaje general y por actividad del NAS antes y después de la pandemia por COVID-19

Característica Todos
Mediana (Q1-Q3)		 Prepandemia (2018)
Mediana (Q1-Q3)		 Primer pico de la pandemia (2021)
Mediana (Q1-Q3)		 P Valorᵻ
NAS general 92,75 [61,9 ; 184,5] 60,85 [51,8 ; 68,25] 183,40 [149,30 ; 204,40] 0,001
Monitorización y control 20,35 [16,60 ; 36,20] 16,60 [16,60 ; 20,15] 36,20 [36,20 ; 36,20] 0,001
Procedimiento de laboratorio 4,30 [4,30 ; 4,30] 2,15 [2,10 ; 4,30] 4,3 [4,3 ; 4,3] 0,001
Tareas administrativas y de organización 5,60 [5,60 ; 5,60] 5,60 [5,60 ; 5,60] 5,60 [5,60 ; 5,60] 0,073
Procedimientos de higiene 12,30 [4,10 ; 20,60] 4,10 [2,05 ; 4,10] 20,60 [20,60 ; 40,60] 0,001
Cuidados de drenajes 0,0 [0,0 ; 1,08] 0,0 [0,0 ; 0,90] 0,0 [0,0 ; 1,80] 0,021
Movilización y cambios posicionales 17,90 [12,40 ; 34,90] 12,40 [5,50 ; 12,40] 34,90 [17,90 ; 34,90] 0,001
Apoyo y cuidados de familiares o pacientes 4 [0 ; 4] 0,0 [0,0 ; 2,0] 4,0 [4,0 ; 36] 0,001
Administración de medicamentos 4,20 [4,20 ; 57,40] 4,20 [4,2 ; 4,20] 57,40 [27,40 ; 57,40] 0,001
Soporte ventilatorio 5,80 [2,20 ; 7,60] 2,3 [1,40 ; 5,40] 7,60 [5,80 ; 7,60] 0,001
Soporte Cardiovascular 2,45 [1,20 ; 3,70] 1,20 [0,6 ; 2,45] 2,5 [1,2 ; 3,7] 0,001
Soporte Renal 7,0 [7,0 ; 7,0] 7,0 [7,0 ; 7,30] 7,0 [7,0 ; 7,0] 0,017
Soporte Neurológico 0,0 [0,0 ; 0,0] 0,0 [0,0 ; 0,0] 0,0 [0,0 ; 0,0] 0,143
Soporte metabólico 1,30 [1,30 ; 2,60] 1,30 [1,30 ; 2,80] 1,950 [1,30 ; 2,60] 0,578
Intervenciones Específicas 0,9 [0 ; 2,1] 0,0 [0 ; 0,9] 1,90 [0 ; 3,2] 0,001

NAS: Nursing Activities Score; Q: cuartil; ᵻPrueba de Kruskal-Wallis para la comparación de medianas.

En la figura 1, se puede observar una correlación lineal, directa pero débil entre el NAS y APACHE II, a pesar de no ser estadísticamente significativa (p=0,093), se evidencia que a medida que aumenta la probabilidad de muerte también lo hace la carga de enfermería.

Figura 1. Correlación Spearman entre el puntaje de las actividades de enfermería y el APACHE II

En la figura 2, se puede observar una correlación lineal, directa y leve entre el índice de SOFA y el APACHE II con una relación estadísticamente significativa (p=0,005), es decir a medida que aumenta el SOFA aumente el APACHE II.

Figura 2. Correlación Spearman entre el puntaje de SOFA y APACHE II

Respecto al modelo de regresión lineal robusta como hallazgos relevantes se encuentra que el puntaje SOFA, el año de pandemia, el tener patologías cardio-respiratorio y ser estudiante o jubilado están asociadas a mayor puntaje en la escala NAS, es decir son predictores de la carga laboral de enfermería, Tabla 3.

Tabla 3. Análisis exploratorio de los predictores de la carga laboral simples y ajustados en el modelo de regresión lineal robusta

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Tabla 3. Análisis exploratorio de los predictores de la carga laboral simples y ajustados en el modelo de regresión lineal robusta

Nursing Activities Score, (NAS) Modelo simples: efectos crudos Modelo Final (R2)=(n=97)¥¥
β (95% IC) Valor de p¥ β (95% IC) Valor de p*
Edad, Años 0,30 (-0,42- 1,03) 0,411 0,25 (-0,27- 0,77) 0,339
β0=101,56 R2=65,06 (<0,001)
Sexo Referencia: Mujeres
Sexo, (Hombre) 0,56 (-28,52- 29,63) 0,970 -9,77 (-23,24- 3,69) 0,153
β0=118,55 R2=65,281 (<0,001)
Ocupación Referencia: Ninguna
Estudiante 81,06 (53,35-108,78) <0,001 42,81 (11,68-73,95) 0,008
Empleado 29,29 (-3,22-61,80) 0,077 2,62 (-16,34-21,58) 0,784
Independiente 38,54 (6,24-70,84) 0,020 4,09 (-16,49-24,67) 0,693
Desempleado/Cesante -29,617 (-50,05--9,18) 0,005 3,14 (-14,88-21,14) 0,730
Pensionado/Jubilado 69,45 (21,10-117,81) 0,005 25,09 (3,79-46,38) 0,022
β0=92,93 R2=61,36 (<0,001)
Servicio de procedencia Referencia: Urgencias
Cirugía -35,06 (-124,81- 54,69) 0,440 -10,07 (-28,89- 8,76) 0,290
Hospitalización -58,88 (-91,44--26,32) 0,001 5,60 (-11,32-22,52) 0,512
Remisión -22,37 (-53,06- 8,32) 0,151 -0,36 (-15,05-14,32) 0,961
Otro -28,02 (-72,84-16,81) 0,218 -17,81 (-49,52-13,90) 0,267
β0=138,44 R2=63,43 (<0,001)
Categoría diagnóstica Referencia: Infeccioso-Metabólico
Esfera metal -3,14 (-15,65- 9,36) 0,619 -5,08 (-25,90-15,74) 0,628
Cardiovascular 83,09 (66,64-99,54) <0,001 -14,89 (-31,60-1,819) 0,080
Gastrointestinal -1,92 (-16,67-12,84) 0,797 -2,91 (-33,13-27,29) 0,848
Traumatología y urgencias 2,28 (-12,95-17,52) 0,767 5,61 (-14,25-25,47) 0,575
β0=61,67 R2=53,20 (<0,001)
SOFA -2,05 (-5,07--0,98) 0,183 2,48 (0,07- 4,89) 0,043
β0=132,52 R2=64,72 (<0,001)
Días de estancia en UCI -0,81 (-2,29- 0,67) 0,281 0,14 (-0,83- 1,107) 0,779
β0=129,74 R2=64,93 (<0,001)
Tipo de UCI Referencia: Intermedia
UCI plena -35,71 (-60,64--10,78) 0,005 26,21 (-0,71-53,14) 0,056
β0=149,35 R2=63,89 (<0,001)
IPS de ubicación Referencia: prepandemia
Pospandemia 112,09 (99,32-124,86) <0,001 133 (115,50-150,50) <0,001
β0=61,156 R2=32,52 (<0,001)

IC: Intervalo de confianza; ¥Modelo de regresión lineal simple robusta; ⱡ Modelo de Regresión lineal simple robusta; ¥¥Modelo de regresión lineal que incluye edad, sexo, ocupación, servicio de procedencia, categoría del diagnóstico, escala SOFA, día estancia, tipo de UCI y año de recolección; * Valor de p del modelo de regresión lineal múltiple robusto

Al realizar una categorización de la escala SOFA se puede observar que cuando el punto medio de cuartil de SOFA aumenta, la carga laboral medida por puntaje del NAS se mantiene aproximadamente contante. Así mismo, al comparar con el cuartil de referencia (primer cuartil) en la regresión robusta múltiple ajustada por otros factores, se presenta un aumento promedio de 27 puntos en la carga laboral de enfermería entre cada uno de los cuartiles del SOFA.

Tabla 4. Efecto ajustado del SOFA categorizado sobre la carga laboral medida por el NAS

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Tabla 4. Efecto ajustado del SOFA categorizado sobre la carga laboral medida por el NAS

Cuartil SOFA Promedio del puntaje del cuartil de SOFA
X±DE		 Min del cuartil SOFA Max del cuartil SOFA Puntaje medio NAS para el cuartil de SOFA
X±DE		 Coeficiente de regresión lineal β
IC del 95%
Cuartil 1 (p25) 1,56± 1,19 0 3 140,04± 50,48 Categoría de referencia en el análisis de regresión
Cuartil 2 (p50) 5,34± 1,08 4 7 106,58± 65-00 27,06 (4,75- 49,38)
Cuartil 3 (p75) 8,81± 0,92 8 10 117,04± 70,95 27,00 (4,77- 49,24)
Cuartil 4 (p100) 13,3± 1,95 11 17 111,56± 72,11 27,76 (-5,19- 58,72)

SOFA: Sequential Organ Failure Assessment Score; NAS: Nursing Activities Score; DE: Desviación estándar; IC: Intervalo de confianza; ⱡ Regresión lineal múltiple robusta ajustada por sexo, edad, ocupación, servicio de procedencia, categoría del diagnóstico, día estancia, tipo de UCI y año de recolección,

 

Discusión

El objetivo del presente trabajo fue determinar los predictores asociados a la carga de trabajo en enfermería de UCI en una muestra de registros tomada antes y durante el primer pico de la pandemia de COVID-19.

En lo que respecta a la carga de trabajo de enfermería durante la pandemia, se conoce que hubo un aumento considerable de la misma en razón a la intensidad del cuidado que requerían los pacientes diagnosticados con COVID-19 19, el presente estudio permitió analizar los predictores clínicos asociados a la carga de trabajo en profesionales de enfermería de UCI antes y durante el primer pico de la pandemia por COVID-19, donde como hallazgo importante se encontró que el puntaje de la escala NAS se triplico; al respecto es importante destacar que, a pesar de que la COVID-19 es una patología de tipo respiratorio como muchas otras, la carga de trabajo aumenta por encima de la presentada en otros pacientes con diagnósticos similares como la neumonía de otra etiología 20.

Dentro de los predictores clínicos más importantes se identificó que a mayor puntaje del APACHE II o del SOFA, mayor puntaje en el NAS en los pacientes de la unidad de cuidado intensivo del presente estudio, siendo estadísticamente significativo solo el hallazgo de SOFA. Esto ha sido evidenciado en unidades de cuidado intensivo de otros países como en el estudio de Bruynel en Bélgica donde se encontró una significancia importante en relación con el aumento del NAS, cuando los pacientes críticos tenían un puntaje APACHE II elevado (p= 0,006). Otros estudios similares, en donde se ha comparado el puntaje del NAS con el puntaje APACHE II y IV han demostrado relación estadísticamente significativa 21,20. Esta condición podría vislumbrar una forma preliminar de identificar cuales pacientes requerirán de un mayor tiempo de cuidado directo en unidades en donde no se tenga definida una herramienta de medición de la carga laboral. De igual forma, en los pacientes de edad avanzada se correlacionó con un aumento en el NAS, lo que podría estar relacionado con los antecedentes y condiciones clínicas del paciente, pues a mayor edad mayor riesgo de complicaciones en la UCI 8,22. Así mismo, se encontró que por cada aumento de un 25% en el puntaje del SOFA, el cual es usado para seguir el estado del paciente durante su estadía en la Unidad de Cuidados Intensivos, se aumenta en promedio de 27 puntos la carga laboral, lo cual podría ser indicativo para la planificación de los turnos de enfermería, así como para implementar planes de contingencia en escenarios de flujo máximo de pacientes u ocupaciones máxima como los contextos pandémicos o afluencia masiva de personas con condiciones críticas.

Con relación a la categoría de la enfermedad, se encontraron pocos estudios similares, uno de ellos fue un estudio realizado en el 2019 en donde encontraron una diferencia significativa entre el tipo de ingreso y la carga de trabajo de enfermería que requieren los pacientes el primer día en la UCI (p=0,025) 23. Lo anterior asociado al indicador de gravedad de los pacientes, evaluada a través del SAPS por lo que no es comparable con nuestro estudio; sin embargo, en ambos estudios se evidencia que no hay una relación entre el servicio de procedencia del paciente y el valor del NAS, a pesar de que en nuestro estudio se incluyeron más servicios de procedencia.

En el modelo de regresión lineal simple robusta, se encontró relación de las características clínicas de los pacientes incluidos en el estudio y las cargas de trabajo, particularmente con los pacientes cardiovasculares y la estancia hospitalaria; lo anterior similar a un estudio de Brasil donde encontraron una correlación moderada entre la estancia del paciente, el uso de drogas vasoactivas y el estado de gravedad del paciente 24. En un estudio en Brasil en 509 pacientes se encontró que os turnos de mañana, los pacientes varones, los tratamientos médicos y los pacientes derivados de la sala de urgencias y de otras unidades de cuidados intensivos supusieron una mayor carga de trabajo para el personal de enfermería. En concreto, las mujeres enfermeras, el mayor número de pacientes que recibían cuidados y la mayor duración de la estancia del paciente en la unidad de cuidados intensivos se asociaron directamente con mayores puntuaciones de las actividades de enfermería. El trabajo en las unidades de cuidados intensivos quirúrgicos y de quemados se asoció inversamente con la Puntuación de Actividades de Enfermería 25.

Con relación al número de profesionales de enfermería, se identificó como un factor predictor asociado a las cargas de trabajo, lo cual no solo indica la necesidad de un mayor número de profesionales en áreas críticas, sino también resalta la importancia de que estos profesionales cuenten con las competencias clínicas necesarias para gestionar de manera efectiva la atención de los pacientes en estado crítico. En estos contextos, donde la gravedad de la condición del paciente exige una monitorización continua y una toma de decisiones rápida y precisa, la competencia de la enfermera no puede limitarse a una habilidad técnica, sino que debe abarcar también la capacidad para establecer una relación terapéutica sólida y de confianza con el paciente y su familia. Esta relación, basada en la comunicación efectiva y el apoyo emocional, es esencial para reducir la ansiedad del paciente, mejorar su experiencia de atención e incrementar la adherencia al tratamiento. La enfermera que mantiene una interacción constante y empática con el paciente puede identificar más rápidamente los signos de complicaciones y cambios en su estado, lo cual resulta vital para la intervención temprana y la mejora de los resultados clínicos 26.

Por otra parte, la medición de las cargas de trabajo es crucial para asegurar que el número de enfermeras disponible sea el adecuado, de modo que puedan gestionar correctamente tanto los aspectos técnicos como emocionales de la atención. Cuando las enfermeras están sobrecargadas, su capacidad para brindar atención integral y personalizada se ve comprometida, lo que afecta directamente a la calidad de la atención proporcionada. La relación enfermera-paciente se ve debilitada, la vigilancia se reduce y el tiempo para atender las necesidades emocionales del paciente disminuye. Así, una planificación adecuada de las cargas de trabajo no solo garantiza que se cubran las necesidades técnicas de los pacientes, sino que también facilita una atención humanizada y centrada en la persona, lo que resulta en mejores resultados de salud y una mayor satisfacción del paciente. En definitiva, el número adecuado de enfermeras, con las competencias necesarias, y la gestión adecuada de las cargas de trabajo son factores clave para asegurar que la atención crítica se brinde de manera efectiva, segura y empática, lo que repercute positivamente en la salud del paciente y en la calidad global del servicio 27.

El periodo durante el primer pico de la pandemia definitivamente incidió en la carga de trabajo de trabajo de enfermería como se mostró en el modelo de regresión lineal final, resultado similar al reportado en un estudio en países bajos donde compararon datos del período COVID-19, con datos de un período sin COVID, donde se encontró una puntuación de actividades de enfermería significativamente mayor en los pacientes con COVID-19 en comparación con los pacientes con neumonía y los pacientes sin COVID-19 28, lo anterior probablemente debido a un número de procedimientos higiénicos más intensos, mayores necesidades de movilización y posicionamiento, de apoyo a familiares y atención respiratoria.

Aunque no estaba en los objetivos del estudio se confirma que el empleo de métodos de medición de cargas de trabajo permite identificar necesidades respecto a las dinámicas de trabajo y modelos de funcionamiento de las unidades de cuidado intensivo, particularmente la escala Nursing Activitiy Score NAS unas de las más usadas en la gestión del talento humano en enfermería 29.

Este estudio es uno de los primeros hasta nuestro conocimiento en comparar la carga laboral de enfermería en momentos antes y durante el primer pico de la pandemia, la cual implico un gran desafío y presión para los sistemas de salud y el personal; sin embargo, dentro de las posibles limitaciones del estudio esta que las condiciones del sistema sanitario en dichos momentos son totalmente diferentes e incluso el personal que laboraba en dicha institución podría haber cambiado, lo podría limitar la comparabilidad, así mismo el perfil de la categoría diagnostica era totalmente diferente en dichos momentos estando marcado este último por la categoría infecciosa del sistema respiratorio al ser una patología emergente producida por el nuevo agente. Adicionalmente, la falta de poder estadístico para demostrar algunas asociaciones existentes no podría ser descartado debido a que no se realizó un cálculo formal del tamaño de muestra y en consecuencia el error tipo 2 no puede ser descartado. Finalmente, no se realizó un análisis estadístico avanzado como el propensity score matching para intentar ajustar las diferencias en las características de los individuos, futuros estudios son necesarios con mayor tamaño de muestra y en diferentes centros empleando técnicas estadísticas como las mencionadas para comparar los momentos históricos.

 

Conclusión

La pandemia por COVID-19 triplico la cargar laboral del personal de enfermería con respecto al periodo prepandémico, el presente estudio permitió identificar una correlación lineal, directa y débil entre las cargas de trabajo y el SOFA, el año de pandemia y tener patologías cardio-respiratorio, como factores de predicción de la carga laboral. Estos hallazgos pueden apoyar la gestión del cuidado desde la toma de decisiones como el número de enfermeras por paciente, e incluso que apoyo técnico se podría requerir y es un indicador de cómo puede mejorar la calidad del cuidado a través de su individualización en términos de pacientes y unidades.

Conflicto de interés: Los autores declaran que no tienen conflicto de interés.

Financiación: No se contó con financiación para la ejecución de la propuesta.

Agradecimientos: A la institución de salud que acepto la participación, a los pacientes y personal de enfermería que consintieron la participación en el estudio.

 

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