Economía y salud
BOLETÍN INFORMATIVO - Año 2018. Abril. nº 90
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XXXVIII Jornadas de Economía de la Salud
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Desarrollo de un sistema de identificación de pacientes de alto riesgo en el País Vasco



Juan Francisco Orueta Mendia
Centro de Salud de Astrabudua
OSI Uribe, Osakidetza
Email: jon.orueta@osakidetza.net

 

Tesis doctoral defendida el 25 de enero de 2017, en el Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública de la Facultad de Medicina de la Universidad del País Vasco / Euskal Herriko Unibertsitatea (UPV/EHU), dirigida por el Dr. Juan José Aurrekoetxea Agirre (UPV/EHU) y el Dr. Manuel García Goñi (Universidad Complutense de Madrid). Obtuvo la calificación de Sobresaliente Cum Laude. Tribunal: Dr. Jose Ignacio Villate Navarro (UPV/EHU), Dra. María Luisa Merino Hernández (OSI Tolosaldea, Osakidetza) y Dr. Félix Lobo Aleu (Universidad Carlos III de Madrid).

Resumen

En los últimos años, el envejecimiento poblacional y otros factores han modificado notablemente el patrón epidemiológico de los pacientes que demandan atención sanitaria. Las enfermedades crónicas han aumentado su prevalencia hasta el punto que muchos autores consideran la cronicidad una auténtica epidemia mundial y la multimorbilidad (coexistencia de dos o más patologías en la misma persona) como la forma de presentación más frecuente de las enfermedades crónicas. Todo ello supone un reto para los sistemas de salud que, tradicionalmente, fueron diseñados para proporcionar atención a problemas agudos de salud y su organización actual ha quedado obsoleta.

Sin embargo, no todas las personas tienen la misma carga de morbilidad, ni requieren el mismo tipo de asistencia. Los programas de estratificación poblacional clasifican los pacientes en grupos homogéneos en función de sus necesidades futuras de asistencia para identificar a las personas susceptibles de beneficiarse de intervenciones específicas.

Esta tesis doctoral se organizó en cuatro capítulos. El primero analiza datos de toda la población con aseguramiento sanitario público en el País Vasco (N=2.262.698). Para detectar la presencia de patologías crónicas se revisó la información registrada durante cuatro años en la historia clínica informatizada de atención primaria, bases de datos de atención especializada ambulatoria y altas de hospital. Se estimó el coste anual de la asistencia a cada paciente a partir de los fármacos que les fueron recetados en atención primaria y multiplicando su número visitas, ingresos o procedimientos por el coste estandarizado. Se comprobó que la multimorbilidad está presente en el 23,6% de la población general, 54% de los mayores de 65 años y 76% de los que sobrepasan los 85 años. Además, existe un marcado gradiente socioeconómico en las patologías crónicas. El promedio de tales enfermedades por paciente entre los habitantes de las áreas socioeconómicamente más desfavorecidas (en función del índice Mortalidad en áreas pequeñas españolas y Desigualdades Socioeconómicas y Ambientales [MEDEA]) supera en casi un 30% al de los de las zonas más favorecidas. Estas diferencias son mayores entre las mujeres y entre los jóvenes. Aunque el coste de la asistencia por paciente se incrementa en función del número de enfermedades crónicas, tal crecimiento no sigue una progresión lineal y se ve modificado por las peculiaridades de cada patología. La multimorbilidad se presenta como un fenómeno complejo y los pacientes con múltiples problemas no comparten características comunes.

En el segundo capítulo se analizó la validez y aplicabilidad para la estratificación poblacional en nuestro ámbito de tres sistemas de case-mix diseñados en los Estados Unidos: Adjusted Clinical Groups (ACG-PM), Diagnostic Cost Groups/Hierarchical Condition Categories (DCG-HCC) y Clinical Risk Groups (CRG). Corresponde a un estudio transversal que incluyó a todos los habitantes del País Vasco mayores de 14 años de edad (N=1.964.337) con un periodo de seguimiento de dos años. La información de los primeros 12 meses (de 01/09/2007 a 31/08/2008) permitió obtener las variables explicativas y la del segundo año (de 01/09/2008 a 31/08/2009) las variables respuesta. A pesar de las importantes diferencias de nuestros servicios de salud con las organizaciones americanas, los case-mix se comportaron como instrumentos robustos, cuyo empleo resulta aquí también factible. Su validez para predecir el consumo futuro de recursos sanitarios resultó similar a la publicada en su país de origen (coeficientes de determinación, R2, entre 0,218 y 0,246). También se comprobó que su capacidad para identificar a las personas que requerirán gran cantidad de recursos sanitarios en el año siguiente es muy buena, alcanzando valores entre 0,797 y 0,884 en AUC (Area Under the Curve receiver operating characteristic/área bajo la curva de característica operativa del receptor).

El tercero capítulo ofrece los resultados de un estudio cualitativo, basado en tres grupos presenciales de discusión. En total participaron 12 profesionales de medicina y 11 de enfermería de atención primaria. Su objetivo fue conocer las opiniones y actitudes de los clínicos del servicio vasco de salud sobre el programa de estratificación poblacional, así como identificar oportunidades y barreras para su puesta en marcha. Muchos profesionales sanitarios conceden gran importancia al trabajo comunitario, lo cual ofrece una oportunidad para la difusión de instrumentos de estratificación en atención primaria. Sin embargo, se comprobó que los clínicos presentaban desconfianza hacia los sistemas americanos empleados en nuestro programa de estratificación y hacia modelos estadísticos que ellos no comprendían en su totalidad. En consecuencia, plantearon dudas respecto a la validez de sistemas de case-mix diseñados en otros países, describieron dificultades para registrar en sus consultas los datos necesarios para clasificar a los pacientes o se quejaron sobre los retrasos de tiempo que se producen durante el proceso de análisis de las bases de datos, lo cual genera discrepancia entre la situación actual de los pacientes y la descrita por el programa de estratificación.

Finalmente, se presenta un estudio de investigación que explica el proceso de diseño y validación de un nuevo instrumento para la estratificación prospectiva de toda la población. Se trata de un sistema poblacional, basado en criterios clínicos y sencillo de comprender para los profesionales sanitarios, que fue denominado FINGER (Formación e Identificación de Nuevos Grupos de Estratificación de Riesgo). Se analizó la misma base de datos del estudio citado anteriormente para la validación de case-mix americanos, esto es 1.964.337 habitantes del País Vasco mayores de 14 años y seguimiento de dos años. En un primer paso, se desarrolló un algoritmo que clasifica los problemas de salud de curso prolongado en 27 Grupos de Enfermedades Crónicas (GRECs). Con la muestra de calibración se calcularon pesos para cada GREC y las otras variables incluidas en el modelo (edad, sexo, ingresos hospitalarios previos, visitas a urgencias del hospital y diálisis crónica). Se empleó solo una variable independiente, la puntuación de FINGER de los 12 primeros meses. El coeficiente de determinación para el coste sanitario fue 0,188 y los valores de AUC para reconocer correctamente a los pacientes con mayores necesidades de atención, ingresos o que fallecerán oscilaron entre 0,802 y 0,896. FINGER utiliza un número de variables explicativas limitado y tiene un diseño deliberadamente simple y transparente para que resulte comprensible de manera intuitiva, aún a costa de sacrificar cierto grado de capacidad predictiva. Al resultar muy fácil de interpretar para los clínicos puede superar los obstáculos que ellos perciben y suponer una alternativa atractiva para aplicar en programas de estratificación poblacional.


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Editora de redacción: Cristina Hernández-Quevedo (c.hernandez-quevedo@lse.ac.uk).

Han colaborado en este número: Elena Arroyo Borrell, Anthony Culyer, Jonathan Cylus, Josep Figueras, Leticia García Mochón, Ariadna García Prado, Jaime Ginestal, Ana Luisa Godoy Caballero, Jordi Gol, Guillem López-Casasnovas, Juan del Llano, Charles Normand, Vicente Ortún, Juan Francisco Orueta Mendia, Salvador Peiró Moreno, Jaime Pinilla, Marta Trapero Bertran.