{"id":409,"date":"2019-01-23T12:19:21","date_gmt":"2019-01-23T12:19:21","guid":{"rendered":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/?p=409"},"modified":"2019-01-23T12:19:21","modified_gmt":"2019-01-23T12:19:21","slug":"modelizacion-economica-del-ajuste-por-riesgo-del-gasto-sanitario-per-capita-segun-morbilidad-en-la-comunidad-valenciana","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.aes.es\/blog\/2019\/01\/23\/modelizacion-economica-del-ajuste-por-riesgo-del-gasto-sanitario-per-capita-segun-morbilidad-en-la-comunidad-valenciana\/","title":{"rendered":"Modelizaci\u00f3n econ\u00f3mica del ajuste por riesgo del gasto sanitario per c\u00e1pita seg\u00fan morbilidad en la Comunidad Valenciana"},"content":{"rendered":"

Tesis\u00a0doctoral defendida el 6 de febrero de 2017 en el<\/em>\u00a0Departamento de Econom\u00eda y Ciencias Sociales de la Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia, dirigida por la profesora Mar\u00eda Natividad Guadalajara Olmeda y el profesor David Vivas Consuelo (Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia). Obtuvo la calificaci\u00f3n de Sobresaliente Cum Laude. Tribunal: Rafael Herrer\u00edas Pleguezuelo (Universidad de Granada), Mar\u00eda \u00c1ngeles Tortosa Chuli\u00e1 (Universitat de Val\u00e8ncia), y Jos\u00e9 Mar\u00eda Garc\u00eda \u00c1lvarez-Coque (Universitat Polit\u00e8cnica de Val\u00e8ncia). <\/em><\/p>\n

\u00a0Resumen<\/strong><\/span><\/h3>\n

Los sistemas de clasificaci\u00f3n de pacientes son una herramienta que permite a los gestores sanitarios conocer el perfil de morbilidad de la poblaci\u00f3n atendida, para de esta forma monitorizar y controlar el gasto sanitario y adecuar y gestionar los recursos econ\u00f3micos sanitarios de una manera m\u00e1s apropiada a las necesidades asistenciales requeridas.<\/p>\n

Dentro de los sistemas de clasificaci\u00f3n de pacientes, los Clinical Risk Groups (CRGs) agrupan a la poblaci\u00f3n en diferentes grupos en funci\u00f3n del n\u00famero y gravedad de las condiciones cr\u00f3nicas que padezca cada individuo, lo que puede ser de gran utilidad para la gesti\u00f3n y el abordaje del problema del aumento de la cronicidad en Espa\u00f1a. En concreto, este sistema agrupa a toda la poblaci\u00f3n en 9 grupos de riesgo cl\u00ednico mutuamente excluyente. Adem\u00e1s, dentro de cada uno de estos 9 CRGs existen hasta 6 niveles de gravedad en los que puede ser asignado el individuo en funci\u00f3n de sus condiciones cl\u00ednicas.<\/p>\n

As\u00ed pues, el objetivo de esta investigaci\u00f3n 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 cl\u00ednico. Para ello, se ha contado con una base de datos de 156.811 habitantes del Departamento de salud de Denia del a\u00f1o 2013 en la que constaba la edad, sexo, el grupo de clasificaci\u00f3n as\u00ed como el nivel de gravedad dentro del CRG, y el gasto sanitario total.<\/p>\n

En un primer an\u00e1lisis, se realiz\u00f3 un an\u00e1lisis descriptivo acerca del gasto sanitario total en el Departamento de salud de Denia desde diferentes perspectivas: tipo de gasto, gasto seg\u00fan variables demogr\u00e1ficas y seg\u00fan la morbilidad de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n

En una ulterior fase, se proponen dos modelos econom\u00e9tricos alternativos basados en la regresi\u00f3n lineal por m\u00ednimos cuadrados y los modelos lineales generalizados con distribuci\u00f3n 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 seg\u00fan su coeficiente de determinaci\u00f3n y criterios de informaci\u00f3n. Adem\u00e1s, los valores de gasto ajustados por los modelos se compararon con los valores reales para determinar cu\u00e1l de los dos m\u00e9todos mostraba un mejor ajuste.<\/p>\n

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 funci\u00f3n de los coeficientes obtenidos. Este es un t\u00e9rmino que indica la carga econ\u00f3mica 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 equivaldr\u00eda a 7 del grupo CRG 1. Este valor representa el incremental econ\u00f3mico-asistencial que representa cada individuo en funci\u00f3n de su morbilidad.<\/p>\n

Tambi\u00e9n se ha empleado la regresi\u00f3n log\u00edstica para elaborar un modelo de predicci\u00f3n del consumo de recursos asistenciales en funci\u00f3n de los CRGs. Concretamente, se han utilizado variables binarias indicando si el individuo hab\u00eda tenido alg\u00fan ingreso hospitalario, alguna urgencia o hab\u00eda visitado al menos 5 veces al m\u00e9dico de atenci\u00f3n primaria para comprobar la mayor incidencia en el uso del sistema sanitario por lo grupos de mayor morbilidad.<\/p>\n

Tras el an\u00e1lisis de los resultados, se comprueba la existencia de una alta concentraci\u00f3n del gasto sanitario en una reducida proporci\u00f3n de la poblaci\u00f3n, concretamente el 70% del gasto sanitario fue generado por \u00fanicamente el 27% de la poblaci\u00f3n con mayor morbilidad.<\/p>\n

As\u00ed mismo, comparando los diferentes CRGs, a medida que va aumentado la morbilidad y el n\u00famero de enfermedades cr\u00f3nicas, el gasto sanitario medio anual tambi\u00e9n 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 cr\u00f3nica menor \u00fanica, 680 euros; para el grupo CRG 4 Enfermedad cr\u00f3nica menor \u00fanica en m\u00faltiples sistemas org\u00e1nicos, 1.113 euros; para el grupo CRG 5 Enfermedad dominante o cr\u00f3nica moderada \u00fanica, 1.604; para el grupo CRG 6 Enfermedad significativa cr\u00f3nica en m\u00faltiples sistemas org\u00e1nicos 3.176 euros; para el grupo CRG 7 Enfermedad dominante cr\u00f3nica en tres o m\u00e1s sistemas org\u00e1nicos, 5.669 euros; para el grupo CRG 8 Neoplasias dominantes, metast\u00e1sicas y complicadas 9.757 euros y, finalmente, para el grupo CRG 9 Necesidades sanitarias elevadas, 14.423 euros.<\/p>\n

Por lo que respecta al an\u00e1lisis econom\u00e9trico, los modelos basados en los CRGs tienen una capacidad explicativa mucho mayor que los basados \u00fanicamente en variables demogr\u00e1ficas. El modelo que mayor significaci\u00f3n estad\u00edstica alcanz\u00f3 fue el que empleaba la combinaci\u00f3n de las variables edad, sexo, estado de salud, CRG al que pertenece cada individuo y nivel de gravedad con un coeficiente de determinaci\u00f3n ajustado del 41,9% en el caso de la regresi\u00f3n lineal y un criterio de informaci\u00f3n de Akaike de 14,22 en el modelo lineal generalizado. No obstante, el modelo que incluye \u00fanicamente 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 comparaci\u00f3n posterior entre el gasto estimado y gasto real mediante el coeficiente de determinaci\u00f3n ajustado, el modelo lineal generalizado se mostr\u00f3 ligeramente superior (26,9% frente al 26,2%). Se concluye finalmente que el modelo econom\u00e9trico m\u00e1s 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.<\/p>\n

Por tipo de gasto, la farmacia ambulatoria fue la que mayor nivel de explicaci\u00f3n obtuvo, mientras que el menor correspondi\u00f3 al hospitalario. Esto se debe principalmente a que los tratamientos farmacol\u00f3gicos est\u00e1n m\u00e1s fuertemente correlacionados con las condiciones cr\u00f3nicas y por tanto con los CRGs. En cambio, en la atenci\u00f3n ambulatoria y hospitalaria, se observ\u00f3 mayor variabilidad en cada uno de los grupos de riesgo cl\u00ednico.<\/p>\n

En el an\u00e1lisis predictivo, los CRGs resultaron ser estad\u00edsticamente significativos para predecir el consumo de recursos asistenciales.<\/p>\n

En conclusi\u00f3n, los CRGs son una herramienta \u00fatil para explicar el comportamiento del gasto sanitario en funci\u00f3n de la morbilidad de la poblaci\u00f3n, lo que permite desarrollar diversas aplicaciones basadas en el ajuste por riesgo cl\u00ednico en el campo de la gesti\u00f3n sanitaria.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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