Economía y salud
BOLETÍN INFORMATIVO - Año 2019. Mayo. nº 92
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Modelización económica del ajuste por riesgo del gasto sanitario per cápita según morbilidad en la Comunidad Valenciana



Vicent Caballer Tarazona
Dpto. de Economía y Ciencias Sociales
Universitat Politècnica de València
E-mail: vicata1@alumni.upv.es

 

Tesis doctoral defendida el 6 de febrero de 2017 en el Departamento de Economía y Ciencias Sociales de la Universitat Politècnica de València, dirigida por la profesora María Natividad Guadalajara Olmeda y el profesor David Vivas Consuelo (Universitat Politècnica de València). Obtuvo la calificación de Sobresaliente Cum Laude. Tribunal: Rafael Herrerías Pleguezuelo (Universidad de Granada), María Ángeles Tortosa Chuliá (Universitat de València), y José María García Álvarez-Coque (Universitat Politècnica de València).

 

Resumen

Los sistemas de clasificación de pacientes son una herramienta que permite a los gestores sanitarios conocer el perfil de morbilidad de la población atendida, para de esta forma monitorizar y controlar el gasto sanitario y adecuar y gestionar los recursos económicos sanitarios de una manera más apropiada a las necesidades asistenciales requeridas.

Dentro de los sistemas de clasificación de pacientes, los Clinical Risk Groups (CRGs) agrupan a la población en diferentes grupos en función del número y gravedad de las condiciones crónicas que padezca cada individuo, lo que puede ser de gran utilidad para la gestión y el abordaje del problema del aumento de la cronicidad en España. En concreto, este sistema agrupa a toda la población en 9 grupos de riesgo clínico mutuamente excluyente. Además, dentro de cada uno de estos 9 CRGs existen hasta 6 niveles de gravedad en los que puede ser asignado el individuo en función de sus condiciones clínicas.

Así pues, el objetivo de esta investigación es analizar la capacidad explicativa de los CRGs sobre el gasto sanitario en un departamento de salud de la Comunidad Valenciana y establecer un sistema de ajuste por riesgo clínico. Para ello, se ha contado con una base de datos de 156.811 habitantes del Departamento de salud de Denia del año 2013 en la que constaba la edad, sexo, el grupo de clasificación así como el nivel de gravedad dentro del CRG, y el gasto sanitario total.

En un primer análisis, se realizó un análisis descriptivo acerca del gasto sanitario total en el Departamento de salud de Denia desde diferentes perspectivas: tipo de gasto, gasto según variables demográficas y según la morbilidad de la población.

En una ulterior fase, se proponen dos modelos econométricos alternativos basados en la regresión lineal por mínimos cuadrados y los modelos lineales generalizados con distribución gamma, tomando como variable dependiente el gasto sanitario total y como posibles variables independientes la edad, el sexo y el CRG al que pertenece, con el fin de seleccionar el modelo que mejor explique el comportamiento del gasto sanitario y establecer de esta manera un sistema de ajuste por riesgo. Los modelos se compararon según su coeficiente de determinación y criterios de información. Además, los valores de gasto ajustados por los modelos se compararon con los valores reales para determinar cuál de los dos métodos mostraba un mejor ajuste.

Con el modelo seleccionado es posible desarrollar un sistema de Case Mix para el conjunto de la Comunidad Valenciana. Para ello se estiman los pesos relativos para cada CRG en función de los coeficientes obtenidos. Este es un término que indica la carga económica asistencial que representa un determinado paciente tomando como referencia un individuo sano. Esto es, tomando un ejemplo sencillo, si un individuo del grupo CRG 5 presenta un coeficiente de gasto 7 veces superior al grupo CRG 1, Estado sano, se colige que un sujeto clasificado en el grupo CRG 5 equivaldría a 7 del grupo CRG 1. Este valor representa el incremental económico-asistencial que representa cada individuo en función de su morbilidad.

También se ha empleado la regresión logística para elaborar un modelo de predicción del consumo de recursos asistenciales en función de los CRGs. Concretamente, se han utilizado variables binarias indicando si el individuo había tenido algún ingreso hospitalario, alguna urgencia o había visitado al menos 5 veces al médico de atención primaria para comprobar la mayor incidencia en el uso del sistema sanitario por lo grupos de mayor morbilidad.

Tras el análisis de los resultados, se comprueba la existencia de una alta concentración del gasto sanitario en una reducida proporción de la población, concretamente el 70% del gasto sanitario fue generado por únicamente el 27% de la población con mayor morbilidad.

Así mismo, comparando los diferentes CRGs, a medida que va aumentado la morbilidad y el número de enfermedades crónicas, el gasto sanitario medio anual también se incrementa. Para los pacientes del grupo CRG 1 Estado sano el gasto medio anual es de 240 euros; para el grupo CRG 2 Enfermedad aguda significativa, el gasto medio es 1.013 euros; para el grupo CRG 3 Enfermedad crónica menor única, 680 euros; para el grupo CRG 4 Enfermedad crónica menor única en múltiples sistemas orgánicos, 1.113 euros; para el grupo CRG 5 Enfermedad dominante o crónica moderada única, 1.604; para el grupo CRG 6 Enfermedad significativa crónica en múltiples sistemas orgánicos 3.176 euros; para el grupo CRG 7 Enfermedad dominante crónica en tres o más sistemas orgánicos, 5.669 euros; para el grupo CRG 8 Neoplasias dominantes, metastásicas y complicadas 9.757 euros y, finalmente, para el grupo CRG 9 Necesidades sanitarias elevadas, 14.423 euros.

Por lo que respecta al análisis econométrico, los modelos basados en los CRGs tienen una capacidad explicativa mucho mayor que los basados únicamente en variables demográficas. El modelo que mayor significación estadística alcanzó fue el que empleaba la combinación de las variables edad, sexo, estado de salud, CRG al que pertenece cada individuo y nivel de gravedad con un coeficiente de determinación ajustado del 41,9% en el caso de la regresión lineal y un criterio de información de Akaike de 14,22 en el modelo lineal generalizado. No obstante, el modelo que incluye únicamente los CRGs y nivel de gravedad presentaba una bondad de ajuste muy similar al anterior, por lo que se prefiere este modelo por su mayor sencillez a efectos de aplicabilidad. En la comparación posterior entre el gasto estimado y gasto real mediante el coeficiente de determinación ajustado, el modelo lineal generalizado se mostró ligeramente superior (26,9% frente al 26,2%). Se concluye finalmente que el modelo econométrico más apropiado para explicar el gasto sanitario es aquel que emplea los modelos lineales generalizados y que incluye como variables independientes los CRGs y los niveles de gravedad. Con este modelo se desarrolla el modelo de Case Mix.

Por tipo de gasto, la farmacia ambulatoria fue la que mayor nivel de explicación obtuvo, mientras que el menor correspondió al hospitalario. Esto se debe principalmente a que los tratamientos farmacológicos están más fuertemente correlacionados con las condiciones crónicas y por tanto con los CRGs. En cambio, en la atención ambulatoria y hospitalaria, se observó mayor variabilidad en cada uno de los grupos de riesgo clínico.

En el análisis predictivo, los CRGs resultaron ser estadísticamente significativos para predecir el consumo de recursos asistenciales.

En conclusión, los CRGs son una herramienta útil para explicar el comportamiento del gasto sanitario en función de la morbilidad de la población, lo que permite desarrollar diversas aplicaciones basadas en el ajuste por riesgo clínico en el campo de la gestión sanitaria.


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Han colaborado en este número: Ignacio Aznar Lou, Vicent Caballer Tarazona, David Cantarero-Prieto, Ana María Costa-Ramón, Patricia Cubí-Mollá, Luís Filipe, Anna García-Altés, Elena García García, Jorge García Hombrados, Borja García-Lorenzo, Elisa Gómez Inhiesto, Helena M. Hernández-Pizarro, Sara Jaurrieta Guarner, Paul Krugman, Guillem Lopez i Casasnovas, Javier Mar, Jesús Martín Fernández, Miguel Ángel Negrín, Carmen Pérez Romero, Raúl del Pozo Rubio, Ruth Puig Peiró, Oliver Rivero-Arias, Ana Rodríguez-González, Maria Rubio Valera, Myriam Soto Ruíz de Gordoa.