Jordi Coderch. Gestión hospitalaria en tiempos de crisis

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Jordi Coderch. Gestión hospitalaria en tiempos de crisis

  1. 1. Identificación de pacientes crónicos complejos con riesgo de alto consumoJordi CoderchServeis de Salut Integrats Baix Empordà
  2. 2. GuiónJustificaciónÁmbitoAntecedentes: morbilidad y consumo sanitario Tipificación de la morbilidad: CRG Relaciones morbilidad – consumo: estratificación y persistenciaModelo predictivo: Objetivos Diseño Validación Condiciones y limitaciones Utilidad pràctica Implementación en la atención proactiva: utilidades en la HCEConclusiones
  3. 3. JustificaciónEvolución de los modelos de atención sanitaria:Asistencia fragmentada Integración de servicios (real o virtual)Modificación de la estrategia asistencial:Respuesta a la demanda reactiva y homogénea Estrategia proactiva y adaptativa, para la cronicidadPoblación diana:Pacientes crónicos complejos y/o en situación de fragilidad.Necesidad de instrumentos para predecir la poblacióntributaria de atención proactivaUtilidad de las TIC en la identificación de casos
  4. 4. Ámbito: Territorio, población y red sanitaria Baix Empordà: 125.000 habitantes ABS Torroella de Montgrí ABS la Bisbal d’Empordà ABS Palafrugell CABE SSIBE Hospital de PalamósABS Sant Feliu de Guíxols ABS Palamós Centre “Palamós Gent Gran”ICS C. Salut Mental Baix Empordà IAS
  5. 5. Antecedentes: morbilidad y costesFinalidad : –Conocer la relación entre morbilidad atendida y gasto sanitario poblacional (costes reales), para el conjunto de servicios y prestaciones públicasEtapas del anàlisis: Integración de la información procedente de SSIBE y otras fuentes externas Proceso de agrupación en CRGs para comprender la morbilidad poblacional Anàlisis del gasto sanitario individual y de su relación con la morbilidad.
  6. 6. Resultados previos: estratificación población s./morbilidad (cronicidad, complejidad y gravedad) ACRG3_2006_TOT Total ACRG3 Total Estat de Salut Estat de Salut ACRG3 Recompte % del N Recompte % del N 10 Usuaris sans 54.651 44,7% 11 No usuaris 22.279 18,2% 12 Embaràs i part sense altres malalties significatives 730 0,6% Sans 13 Problemes Neonatales majors 70 81.796 0,1% 66,9% 75,5 % 14 Diagnóstics aguts majors sense altres malalties significatives 1.179 1,0% 15 Diagnóstics Ginecológics 416 0,3% 16 Diagnóstics crònics significatius sense altres malalties significatives 2.471 2,0% 20 Historia de malaltia crònica menor única 6.131 5,0% 21 Embaràs i part amb altres malalties significatives 971 10.506 Malaltia aguda significativa 0,8% 8,6% 22 Diagnosticos aguts majors amb altres malalties significatives 1.736 1,4% 23 Diagnosticos cònics significatius amb altres malalties significatives 1.668 1,4% 31 Malaltia crònica menor única nivell - 1 6.682 Malaltia crònica menor única 5,5% 32 Malaltia crònica menor única nivell - 2 593 7.275 0,5% 5,9% 41 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 1 790 0,6% 42 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 2 83 Malaltia crònica menor múltiple 0,1% 43 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 3 246 1.149 0,2% 0,9% Malaltia crònica dominant única 18,5 % 44 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 4 51 Malaltia crònica dominant única nivell - 1 52 Malaltia crònica dominant única nivell - 2 53 Malaltia crònica dominant única nivell - 3 54 Malaltia crònica dominant única nivell - 4 30 10.537 2.658 745 131 0,0% 8,6% 2,2% 0,6% 0,1% 14.213 11,6% 55 Malaltia crònica dominant única nivell - 5 132 0,1% 56 Malaltia crònica dominant única nivell - 6 10 0,0% 61 2 Malalties cròniques dominants nivell - 1 3.539 2,9% 62 2 Malalties cròniques dominants nivell - 2 1.429 1,2% 63 2 Malalties cròniques dominants nivell - 3 653 Malaltia crònica dominant doble 0,5% 64 2 Malalties cròniques dominants nivell - 4 349 6.183 0,3% 5,1% 65 2 Malalties cròniques dominants nivell - 5 183 0,1% Malaltia crònica dominant triple 5,5 % 66 2 Malalties cròniques dominants nivell - 6 71 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 72 3 Malalties cròniques dominants nivell - 2 73 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 74 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 30 146 125 150 40 0,0% 0,1% 0,1% 0,1% 0,0% 491 0,4% 75 3 Malalties cròniques dominants nivell - 5 22 0,0% 76 3 Malalties cròniques dominants nivell - 6 8 0,0% 81 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 1 45 0,0% 82 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 2 166 0,1% Malaltia neoplàsica avanzada 83 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 3 127 411 0,1% 0,3% 84 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 4 58 0,0% 0,6 % 85 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 5 15 0,0% 91 Condicions catastròfiques nivell - 1 26 0,0% 92 Condicions catastròfiques nivell - 2 139 0,1% 93 Condicions catastròfiques nivell - 3 50 Condicions catastròfiques 0,0% 94 Condicions catastròfiques nivell - 4 29 271 0,0% 0,2% 95 Condicions catastròfiques nivell - 5 20 0,0% 96 Condicions catastròfiques nivell - 6 7 0,0% Total 122.295 100,0% 122.295 100,0%
  7. 7. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50 52 54 56 58 60 62 64 10 Healthy 11 Heathy Non-User 12 Pregnancy and Childbirth Without Other Significant Illness 13 Indication of Major Neonatal Problems 14 Major Acute Diagnosis Without Other Significant Illness 15 Gynecological Diagnosis 16 Significant Chronic Diagnosis Without Other Significant Illness 20 History Of Significant Acute Disease 2007 2006 2005 21 Pregnancy and Childbirth With Other Significant Illness 22 Major Acute Diagnosis With Other Significant Illness 23 Significant Chronic Diagnosis With Other Significant Illness 31 Single Minor Chronic Disease Level - 1 32 Single Minor Chronic Disease Level - 2 41 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 1 - 42 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 2 43 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 3 44 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 4 + 51 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 1 52 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 2 53 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 3 54 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 4 Complejidad 55 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 5 56 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 6 - 61 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 1 62 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 2 63 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 3 64 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 4 + 65 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 5 66 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 6 Gravedad71 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 172 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 273 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 374 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 475 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 576 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 6 81 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 1 82 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 2 83 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 3 84 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 4 Resultados previos : relación entre morbilidad y consumo de recursos 85 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 5 91 Catastrophic Conditions Level - 1 92 Catastrophic Conditions Level - 2 93 Catastrophic Conditions Level - 3 94 Catastrophic Conditions Level - 4 95 Catastrophic Conditions Level - 5 Peso relativo del gasto medio por ACRG3 96 Catastrophic Conditions Level - 6
  8. 8. Resultados previos: concentración y persistencia del coste sanitario El mayor coste se concentra en pocos casos 18.000 18.000 17.000 16.000 16.000 15.000 14.000 14.000 13.000 1% de residentes que más consume: Cost total (milers €) 12.000 12.000 11.000 22 % del total del gasto Cost mitjà € 10.000 10.000 9.000 15.544 €/persona (media x 20) 8.000 8.000 7.000 6.000 6.000 5.000 4.000 4.000 3.000 2.000 2.000 1.000 0 0 18 38 58 78 98 Percentils població Cost total Cost mitjà
  9. 9. Modelo predictivo: ObjetivosConstruir un modelo de estratificación del riesgo deutilización de recursos sanitarios, basado en la morbilidadpoblacional.Evaluar su capacidad para identificar, en la población delBaix Empordà, pacientes crónicos complejos con riesgode alto consumo de recursos.Implementarlo como herramienta de identificación de lapoblación diana de un programa de atención proactiva apacientes crónicos complejos.Incorporar identificación de casos en la Historia ClínicaElectrónica.
  10. 10. Marco Conceptual de los Respuestas modelo modelos predictivos SSIBE1. Riesgo objeto de anàlisis y 1. Coste sanitario total de un predicción paciente2. Nivel de riesgo 2. Coste > p95 de la població3. Técnicas a utilizar para la selección de los pacientes 3. Modelos de regresión logística de alto riesgo 4. Demográficas; Carga de4. Variables a introducir en el morbilidad; Utilización previa modelo y su disponibilidad Modelo final: Edad, Sexo, ACRG2 (modificados), Probabilidad coste > p95 Coste farmacia>p95 Uso de MHDA, Uso de Hospitalización
  11. 11. Validez y capacidad predictiva del modelo Año 0 Pred B C F E D G Predictivo Coste alt real año 1 SI NO H Identific. SI VP FP por mod. (E+G) (F+C ) Predictivo NO FN VN (D+H) (A+B) Año 1 A Personas CosteSensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 41,6% Sensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 48,5%VPP (E+G) / (C+E+F+G) 44,8% VPP (E+G) / (C+E+F+G) 90,8%Casos nuevosG / (E+G) 14,8% Casos nuevosG / (E+G) 79,3%Personas bien identificadas 94,3% Coste bien identificado 73,0%
  12. 12. Comparación con Año 0 B C F Pred otros modelos E Predictivo Coste alt real año 1 D G SI NO H Identific. SI VP FP por mod. (E+G) (F+C ) Predictivo Año 1 NO FN VN A (D+H) (A+B)Grup Model 4 ACRG2 - utilització ACG & Prior use * Mod. SSIBE Mod. ACG A 91,3% 89,7% VP 2,1% 1,8% B 0,9% 0,2% FP 2,7% 2,2% C 1,6% 0,1% D 0,5% 0,5% FN 3,0% 3,2% E 1,8% 1,2% VN 92,2% 89,9% F 1,1% 2,1% G 0,3% 0,6% Sens. 41,6% 36,0% H 2,5% 2,7% Esp. 97,2% 97,6% VPP 44,8% 45,0% * Weiner, JP: "Predictive Modeling and Risk Measurement: Paradigms, Potential and Pitfalls" “Predictive Modeling”
  13. 13. Condiciones del modeloTratar de captar al máximo la significación clínica delmodelo vs tamaño de la poblaciónTamaño de la población diana escogida como objetivo deidentificaciónConsiderar variables predictoras de consumo que puedanestar disponibles con el mínimo retardo posible para suutilización
  14. 14. Limitaciones del modeloTamaño de la población analizadaSistema de càlculo des costes associados a cadapaciente responde a la realidad de nuestra organizaciónConsumo farmacéutico com elemento predictor;introduce el estilo de práctica prescriptora de losprofesionales de SSIBE Validez interna vs. Validez externa
  15. 15. Utilidad pràctica del model predictivo para la atención proactivaIdentificación de los casos con mayor probabilidadde alta utilización de servicios sanitarios(= gasto sanitario igual o superior al percentil 95) Gestión de casos para ajustar la utilización de servicios a las necesidades reales; evitar uso inecessario o inadecuado.Instrumentos: Listados de casos para los profesionales d’AP asignados Identificación en la HCE del riesgo alto y CRGIdentificación de grupos de morbilidad con mayorconcentración de casos de riesgo de alto consumo Gestión de enfermedades, para prevenir casos de alto consumo
  16. 16. Características de la población diana predecida Morbilidad: CRG base con > 50 casos CRG base_Description_CONC CRGs Baix cost Alt cost % TOTAL6143 Diabetes and Other Moderate Chronic Disease 6 661 411 38%2110 Trauma and Orthopedic Diagnosis With Other Significant Illness 1 516 404 44%6270 Two Other Moderate Chronic Diseases 6 1509 327 18%6161 Dementing Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 203 226 53%7071 Diabetes - Hypertension - Other Dominant Chronic Disease 6 83 146 64%6141 Diabetes and Other Dominant Chronic Disease 6 114 116 50%6260 One Other Dominant Chronic Disease and One or More Moderate Chronic Disease 6 218 112 34%6144 Diabetes and Hypertension 6 917 110 11%9030 HIV Disease 4 20 107 84%6123 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 103 105 50%6140 Diabetes and Advanced Coronary Artery Disease 6 62 94 60%6111 Congestive Heart Failure and Diabetes 6 43 78 64%6132 Cerebrovascular Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 84 73 46%5424 Diabetes 4 1214 67 5%6122 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Dominant Chronic Disease 6 19 66 78%5006 Alzheimers Disease and Other Dementias 4 131 65 33%6116 Congestive Heart Failure and Other Moderate Chronic Disease 6 48 61 56%6293 One Other Moderate Chronic Disease and Other Chronic Disease 4 321 60 16%8651 Digestive Malignancy 4 42 59 58%7010 Congestive Heart Failure - Diabetes - Chronic Obstructive Pulmonary Disease 6 6 58 91%6221 Prostate Malignancy and Other Moderate Chronic Disease 6 36 50 58%
  17. 17. Información de la población diana predecida : Listados a los profesionales de APexpedient sexe EdatAnys Status CRG CRG base_Description_CAT SOI Prob Alt Risc 11111 Dona 80 6 6111 6111 Insuficiència Cardíaca Congestiva i Diabetis 3 56,76 11111 Dona 40 1 1001 1001 Sa No Usuari 1 82,01 11111 Home 80 8 8652 8652 Leucèmia Crònica Limfoide 3 92,53 11111 Dona 85 5 5004 5004 Malaltia Cerebrovascular amb Infart I Hemorràgia Intracranial 5 99,14 11111 Dona 37 9 9030 9030 Malaltia pel VIH 4 73,04 11111 Home 79 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 92,53 11111 Dona 84 6 6141 6141 Diabetes i Altra Malaltia Crònica Dominant 5 89,91 11111 Dona 41 2 2080 2080 Embaràs i Part amb Altra Malaltia Significativa 1 99,68 11111 Dona 70 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 89,91 11111 Dona 81 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 4 89,91 11111 Dona 79 6 6270 6270 Dues Altres Malalties Cròniques Moderades 1 58,01 11111 Dona 69 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91 11111 Dona 89 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91 11111 Home 79 6 6116 6116 Insuficiència Cardíaca Congestivai Altra Malaltia Crònica Moderada 4 99,38 11111 Dona 67 6 6211 6211 Càncer de Pit i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 84,11 11111 Home 89 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 1 88,04 11111 Home 87 6 6221 6221Càncer de Pròstata i Altra Malaltia Crònica Moderada 2 57,60 11111 Home 73 9 9020 9020 Diàlisis sense Diabetis 5 99,99 11111 Home 50 6 6260 6260 Una Altra Malaltia Crònica Dominant i Una o Més Malalties Cròniques Moderades 1 82,26 11111 Home 85 5 5663 5663 Càncer de Pròstata 1 92,53 11111 Dona 87 7 7013 7013 Insuficiència Cardíaca Congestiva - Malaltia Pulmonar Obstructiva Crònica - Altra Malaltia Crònica Dominant 3 99,90 11111 Dona 91 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 3 89,91 11111 Dona 73 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91 11111 Dona 81 6 6161 6161 Demència i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 59,92
  18. 18. Utilidades TICAlarmas casos crónicos complejos: Urgencias
  19. 19. Utilidades TICAlarmas casos crónicos complejos: Hospitalización
  20. 20. Utilidades TICAlarmas en la HCE única; información CRG
  21. 21. ConclusionesLa morbilidad es el factor con mayor poder explicativo dela variabilidad del gasto sanitarioLa concentración y persistencia del gasto en relación a lamorbilidad permiten construir un modelo predictivo vàlidopara identificar casos con alto riesgo de coste elevado.El modelo es útil como herramienta para identificar lapoblación diana de un programa de atención proactiva apacientes crónicos complejos.Se pueden incorporar en la HCE utilidades que facilitan laidentificación ràpida de los pacientes crónicos complejos ysu estado de salud
  22. 22. Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GRESSIRES)Línea de I + D sobre clasificación de la morbilidad poblacional y aplicaciones Investigadores principales: SSIBE: José Maria Inoriza (IP), Marc Carreras, Jordi Coderch Pere Ibern (U. Pompeu Fabra) Manuel Garcia Goñi (U. Complutense de Madrid) Colaboradores: Tècnicos proyectos: Laura Vall-llosera; Elvira Sánchez Àreas específicas: Josep Maria Lisbona, Josep Vilà Proyectos específicos: Pere Plaja, Xavier Perez, Inma Sanchez Soporte administrativo: Anna Bofill, Montse Mont, Gislen Grassot, Isabel SerraFinanciación parcial de:AATRM, Inst. Salud Carlos III, Dept. Salut Generalitat de Catalunya
  23. 23. Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GRESSIRES)Selección de publicaciones sobre morbilidad y costes Inoriza JM, Coderch J, Carreras M, Vall-llosera L, García-Goñi M, Lisbona JM, Ibern P. La medida de la morbilidad atendida en una organización sanitaria integrada. Gac Sanit 2009;23(1):29-37 Carreras M, García-Goñi M, Ibern P, Coderch J, Vall-Llosera L, Inoriza JM. Estimates of patient costs related with population morbidity: can indirect costs affect the results? Eur J Health Econ. 2010. DOI 10. 1007/s10198-010-0227-5. Inoriza JM, Carreras M, Lisbona JM, Sánchez E, Coderch J, Ibern P. La despesa sanitària poblacional segons la morbiditat atesa. En: Estudis d’Economia de la Salut (Volum III). Barcelona: Direcció General de Planificació i Avaluació; 2010. p. 35-99 http://www.gencat.cat/salut/depsalut/html/ca/dir505/index.html Carreras M, Ibern P, Coderch J, Inoriza JM. Anàlisi de costos per pacient en una organització sanitària integrada. En: Fulls econòmics del sistema sanitari (39). Sistemes d’informació de costos. Barcelona: Servei Català de la Salut; 2010. p. 28-37. http://www10.gencat.cat/catsalut/archivos/publicacions/econo_sanitaria/efulls_3 9.pdf
  24. 24. "La sabiduría consiste no sólo en ver lo que tienes ante ti,sino en prever lo que va a venir"TerencioItalia, 194 aC – 159 aC

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