Roberto nuo sols_estratificacion_poblacional_en_el_pas_vasco.oberri[1]
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Roberto nuo sols_estratificacion_poblacional_en_el_pas_vasco.oberri[1] Presentation Transcript

  • 1. ESTRATIFICACIÓN POBLACIONAL EN EL PAÍS VASCO Roberto Nuño Solinís Director de O+berri Instituto Vasco de Innovación Sanitaria Granada, 8 de junio de 2013
  • 2. edad % Distribución en % de pacientes por nº de enfermedades crónicas (2010-2011) Fuente: PREST – Base de datos de estratificación del País Vasco Cronicidad y multimorbilidad
  • 3. 0 1 1 2 2 3 3 4 4 00-04 .05-11 .12-17 18-34 35-44 45-54 55-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85+ Age-groups Averagenumberofchronicdiseases 1 2 3 4 5 Nº de condiciones crónicas por índice de privación
  • 4. Average cost by number of chronic diseases and socieconomic level 0 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000 16.000 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+ Number of chronic diseases AverageCost 1 2 3 4 5 Coste medio anual según nº de condiciones  crónicas y nivel de renta
  • 5. Clasificación prospectiva que permita intervención  proactiva Estratificación Poblacional en el País Vasco 5 Requisitos
  • 6. Estratificación Poblacional en el País Vasco 6 El proyecto de investigación Tabla-4. MAPE (Mean absolut prediction error) expresado en forma de porcentaje del coste promedio, de los distintos modelos basados en los sistemas de case-mix y empleando diferentes modelos de regresión Regresión Lineal (OLS) Two-parts Modelos Jerarquizados ACG CRG DCG ACG CRG DCG ACG CRG DCG Calibración Propia Variables Edad y sexo (EyS) 106.80% 109.09% 106.52% EyS + Sólo Dx 92.36% 96.36% 91.26% 114.59% 104.74% 109.74% 95.27% 95.97% 91.52% EyS + Solo Rx 93.57% 91.87% 113.84% 115.74% 93.74% 91.98% EyS + Dx + Rx 88.41% 87.02% 114.96% 114.44% 89.87% 87.26% EyS + Dx + Rx + coste percentil 85.99% 87.70% 85.05% 98.52% 96.11% 97.92% 86.97% 87.72% 85.37% EyS + Dx + Rx + coste coste percentil + IP 86.02% 87.70% 85.06% 98.49% 96.09% 97.89% 86.97% 87.72% 85.37%
  • 7. Información de los 12 meses previos • Variables demográficas y socioeconómicas • Diagnósticos • Prescripciones • Consumo previo de determinados recursos • Coste previo de la atención sanitaria ACG-pm • Predicción consumo de recursos de cada persona durante los 12 meses posteriores • Identificación pacientes con determinadas patologías / problemas de salud / situaciones de riesgo. 7 El modelo implementado Estratificación Poblacional en el País Vasco
  • 8. Estratificación Poblacional en el País Vasco 8 Aplicaciones Año 2011 •Selección de poblaciones diana de pacientes pluripatológicos complejos para Enfermera Gestora de Casos •Programas diferenciados para pacientes diabéticos dependiendo de su comorbilidad y grado de control. •Identificación de pacientes crónicos sin complicaciones ni comorbilidad para reforzar actividades de prevención secundaria. Año 2010: Puesta en Marcha Predicción para 2011 a partir de datos registrados en 12 meses previos Año 2012 •Inclusión en la financiación y contratación de las organizaciones. •Planes de Intervención Poblacional, que plantean estrategias de actuación diferentes en los distintos segmentos. Año 2011: Recalibración completa del modelo con datos propios de la CAPV
  • 9. - Cada profesional se responsabiliza de los cuidados a 50 pacientes crónicos complejos. - Visión holística: valoración integral de las necesidades de cada persona. - Reorganización y coordinación de la atención Nuevos Roles de Enfermería (Gestoras de Caso) • Pacientes con diagnóstico de: Insuficiencia Cardiaca Congestiva y EPOC + Riesgo muy alto de presentar un consumo de recursos elevado el año siguiente = crónicos complejos. • Exclusión: pacientes que por su gravedad pudieran no ser candidatos (Neoplasias malignas o Diálisis crónica). • Resultados: • Mejora satisfacción pacientes y familiares • No reducción de utilización global • Heterogeneidad entre distintos pilotajes, reducciones significativas de ingresos (15%) y estancias (10%) en los mejores modelos predictivos.
  • 10. • Pacientes con índice predictivo < 1,5, edades entre 35 y 74 años, con diabetes, hipertensión y alteraciones metabolismo lipídico (y sus combinaciones). • Se fijan diversos objetivos individualizados de control según GPC, por ej. RCV<20%, control HTA, hábito tabáquico, HbA1c… • Cambio respecto a la Oferta Preferente que valora el cumplimiento de indicadores “en general” para pasar a un enfoque individualizado (cumplimiento simultáneo de objetivos en un mismo individuo). • Resultado: mejora de un 5% de pacientes en buen control en un año. Identificación de pacientes crónicos sin complicaciones ni  comorbilidad para reforzar actividades de prevención  secundaria
  • 11. Estratificación Poblacional en el País Vasco 11 PIPs: resultados de difícil interpretación • Criterios arbitrarios de inclusión • Mezcla de modelos predictivos con otros criterios • Heterogeneidad territorial • Foco reiterado en mismos Dx: PPP, pero son MM en IC (99%), EPOC (90%), DM2 (90%)… • Solo disponibles 57 –poco fiables- de 107 indicadores • Curva de aprendizaje
  • 12. Estratificación Poblacional en el País Vasco 12 PIPs: resultados de difícil interpretación (2)
  • 13. Estratificación Poblacional en el País Vasco 13 La opinión de los profesionales de AP DG3: “Mi idea: el enfoque poblacional es inexistente. Tu puedes aplicar algunas cosas, haces no se qué; pero el enfoque poblacional, conocer tu población de qué tipo es y qué puede surgir ahí, pero en la práctica no existe ninguna estrategia para hacer eso ... o no la conocemos….” NG4: “Me estoy encontrando con mucha gente, pues eso, gente que ni conocía yo, que no estaban viniendo a mi consulta para nada y no sabía ni qué cara tenían, y sin embargo, si no es por la estratificación…” DG3: “Yo me hago una pregunta ¿Cómo puede ser la estratificación útil para primaria? … Bien ¿a qué primaria? ¿a cómo funciona ahora u otra primaria? ¿Hay intención de poner otros roles a cada uno: médicos, enfermeras o no? Si es con la primaria tal como funciona actualmente vamos a seguir igual que desde el año 80, no va a cambiar nada. ¿De qué te sirve esto? De momento para nada, para que salga un icono. La intención es cambiar los roles?”
  • 14. Estratificación Poblacional en el País Vasco 14 La opinión de los profesionales de AP (2) DG1: “Se basa en los CIEs y la codificación está mal! Estamos haciendo una herramienta que va a ser mentira, porque se codifica mal. O sea, la base de todo, los ACGs y la codificación CIE está mal. Alguien se ha olvidado que todo el mundo todos los días en las consultas codifica mal.” DG6:“…En ese sentido, me gustaría centrarme no en lo que nos dan, sino en nuestras necesidades y a partir de nuestras necesidades ir buscando las herramientas que tenemos que ir demandando o haciendo, etc.….” DG7:“…lo que pasa es que se ha hecho al revés: se ha empezado a hablar de estratificación, se ha puesto el icono ahí …” DG5: “…un día apareció en la pantallita de Osabide un icono de paciente estratificado y que nos dijo el jefe de unidad nos iban a valorar fundamentalmente por esos pacientes.
  • 15. Estratificación Poblacional en el País Vasco 15 Conclusiones • La explotación exhaustiva de la información sanitaria disponible ha permitido la implantación de la estratificación poblacional en la sanidad pública vasca (usos múltiples!). • El uso de modelos predictivos es un instrumento que complementa y añade valor al criterio clínico, siendo superior a otros métodos basados en criterios. • La estratificación poblacional no es un fin en si mismo, sino que debe considerarse un instrumento que se engloba dentro de una estrategia de cambio más amplia. • Permite dirigir nuestros esfuerzos (identificación de casos), siempre que tengamos intervenciones respaldadas por la evidencia en cada segmento. • Es un cambio complejo que debe hacerse con los profesionales y no está exento de dilemas éticos, legales y de equidad. • Su uso hasta la fecha en contratación es confuso y difícil de interpretar. • Puede permitir avanzar hacia un MODELO SANITARIO PROACTIVO.