IAMETRICS – AP: El cuadro de mando asistencial para Atención Primaria Didier de Saint Pierre...
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IAMETRICS – AP: El cuadro de mando asistencial para Atención Primaria
Didier de Saint [email protected]
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Benchmarking clínico en AP• Objetivo:
– Saber cómo lo estamos haciendo – mejorar servicios, procesos y gestión• Nuestra propuesta
– Benchmarking, comparación con otros (el promedio de establecimientos similares o los establecimientos de mejor desempeño), o consigo mismo en el tiempo, para:• Identificar las áreas de excelencia.• Disminuir a cantidad de recursos utilizados inapropiadamente y brindar servicios
costo efectivos• Identificar los procesos mejorables
• Precaución– En salud, la comparación con otros requiere cuidados especiales. Las
poblaciones son diferentes en su situación, vulnerabilidad y resistencia a las amenazas a la salud, y por ende, para comparar, es necesario segmentar la población y ajustar
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¿Porque el ajuste de riesgo es necesario?
No todas las personas tienen la misma necesidad de recursos de atención médica
% de la % de recursos en población atención médica
1% 30%
10% 72%
50% 97%
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6.140 pacientes diabetes Tipo 2Diabetes T 2 sin complicaciones 84%
Diabetes T 2 con complicaciones 16%
0,36
0,84
4,77
9,720,6012 visitas AP, 0,38 CCEE4% urgencias 6% ingresa359€ farmacia681€ año
16 visitas AP; 2 CCEE32 % urgencias 24% ingresa663€ farmacia2.057€ año 18 visitas AP; 3,2 CCEE
47% urgencias 52% ingresa1.135€ farmacia4.306€ año
9,5%
7,2%
Necesidad de segmentación de la población
EDC06 EDC070%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
63.9%
15.4%
1 EDC 2 EDC 3 EDC >= 4 EDC0 +1 +2 =>3
Comorbilidades
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Existen varios sistemas de clasificación de pacientes (SCP o casemix) disponibles:– Ambulatory Clinical Groups (ACG), Johns Hopkins University
– Clinical Risk Groups (CRG), 3M
– Diagnostic Cost Groups (DCG)• Casemix: Un Sistema de Clasificación de Pacientes (SCP) es un sistema de
reglas que clasifica todos y cada uno de los pacientes atendidos por un proveedor asistencial en un conjunto de grupos homogéneos (en base a distintos atributos entre los que destaca el coste esperado) a partir de información básica como la edad, el sexo, los diagnósticos y los procedimientos practicados.
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Descripcion del Sistema de Case-Mix ACG (Escuela de Salud Pública de la Universidad Johns Hopkins)
• ACGs (" Grupos Ajustados Clínicos ", antes "Grupos de Cuidado Ambulatorios ") están basados en la premisa que la carga de morbilidad puede ayudar a explicar la variación en el consumo del recurso de asistencia médica.
• Centrados en la salud global de los ciudadanos no en los episodios de cuidados individuales
• Se asigna sólo un ACG a cada persona, basándose en su edad, género y su conjunto de diagnósticos en un determinado lapso de tiempo.
• Capta la dimensión longitudinal, multi-episódica de la atención de la salud.
• El proceso de agrupación ha sido computarizado. El software agrupador “ACG ” requiere datos simples
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14.000 Códigos de diagnostico de la CIE-9
Grupos de Diagnósticos Ajustados (32 ADGs)
106 ACGs-Grupos Clinicos Ajustados
Edad y Género
De códigos de diagnóstico hacia ACGs
……
Diagnósticos clínicos, variables demográficas
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Los ACGs
La asignación se basa en la edad , el género, presencia de algunosADGs específicos, número total de ADGs del paciente, número total de ADGs mayores, y opcionalmente embarazo y peso al nacer
Poblacion total
ACG X ACG Y ACG Z
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Ejemplos ACG
ACG Descripcion • 0200 Agudo Menor, edad 2 a 5• 0600 Probabilidad recurrencia, con
alergias• 1722 Embarazada con 2-3 ADGs, no ADGs
mayores.• 2800 Agudo Mayor y Probabilidad de
recurrencia• 4430 4-5 otras combinaciones de ADGs,
edad mayor 44, 2 o más ADGs mayores
• 5322 Niños con 0-5 ADGs, 1 o más ADGs mayores o bajo peso al nacer.
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Aplicaciones de los ACGs
Financiación:Cálculo de fórmulas capitadas. Permite el ajuste de las tasas de capitación.
Gestión de la utilización de recursos y de resultados:Perfil del proveedor. Monitorización y comparación de perfiles de actividad.
Gestión de Calidad:Permite mejorar prospectivamente la oferta de servicios, adecuándola al perfil de morbilidad de la población
Predicción: Permite predecir el consumo futuro de recursos de un paciente
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Un conjunto balanceado de dimensiones clave
Todas las dimensiones
Calidad En desarrollo
Población de referencia
Calidad de datos
Complejidad
¿Cómo de distinta es la población atendida respecto a la del estándar? ¿ha cambiado de un año a otro?
¿Cómo de exhaustivo es el registro diagnóstico? ¿Hasta qué punto puede estar sesgando los resultados?
¿Son los pacientes más o menos complejos que los que atiende el estándar? ¿Cuán distinta es la prevalencia que muestran determinadas patologías?
Frecuentación
Cobertura
Presión asistencial
Demanda¿Es su población relativamente sobreconsumidora de asistencia sanitaria? ¿Está su población adecuadamente cubierta? ¿Hay alguna patología con cobertura manifiestamente mejorable?¿Están sus médicos soportando una mayor actividad de lo que se esperaría? ¿por qué motivos? Visitas
Farmacia
Derivaciones
Eficiencia
¿Son la farmacia prescrita, el número de visitas o las derivaciones por paciente las esperadas en función del tipo de pacientes atendidos?
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Resultados segmentados para poblaciones concretas
Población de referencia
Calidad de datos
Complejidad
Visitas
Farmacia
Derivaciones
Eficiencia
Frecuentación
Cobertura
Presión asistencial
Demanda
Todas las dimensiones
Calidad En desarrollo
Todas las poblaciones
Diabéticos Hipertensos EPOC Cardiopatías
Defina hasta 15 poblaciones diana para su monitorización
Analice cómo se comportan distintas poblaciones en cada dimensión
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EAPEj: Consultorio
SubterritoriosEj: Comuna
TerritorioEj: SS
Trazabilidad: del agregado poblacional al paciente individual
Médicos
Pacientes
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Configurable con ACG o
CRG
ONLINE:SERVICIO INTEROPERABLE MULTIUSUARIO FLEXIBLE CONFIDEN-
CIALIDAD MODULAR
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Usabilidad: la clave para la transformación de la práctica clínica
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La interpretación de resultados es fácil
Encuesta externa realizada por canal sondeo a clientes IAmetrics
94% La información es amigable
89% Los contenidos son de interés para los clínicos
87% Usa IAmetrics semanal o mensualmente
85% Lo recomendaría sin dudarlo a otros
56 usuarios clave de hospitales clientes. Marzo 2011
94%
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Situación actual en Chile
• El nivel de codificación diagnóstica – 3,4 diagnósticos por paciente y un 12% de pacientes sin diagnóstico – Frente a los 6 diagnósticos por paciente y un 2% de pacientes sin
diagnóstico en España) – Sin embargo, no está nada mal para comenzar y es suficiente para
asignar acg• No ha sido posible tener información de farmacia, lo mismo
respecto de derivaciones• Otro aspecto bastante importante es el concepto de población
de referencia: sólo se tiene información de los habitantes que han realizado visitas.
• EN RESUMEN, calidad suficiente como para empezar un piloto