La farmacia, factor útil para la predicción de costes sanitarios

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La farmacia, factor útil para la predicción de costes sanitarios

Estudiar la evolución de los costes sanitarios es útil sólo si sirve para generar modelos que permitan predecir, en cierto modo, el futuro, y así mejorar la planificación sanitaria. Un sistema basado en la clasificación de pacientes en función del gasto farmacéutico aterriza en España.

Rosalía Sierra - Lunes, 1 de Junio de 2009 - Actualizado a las 00:00h.

llaves conceptuales:
1. Los datos de prescripción se obtienen en poco tiempo, mucho menos que los de diagnóstico, y además hay amplia información disponible

Comparar los resultados de los centros sanitarios de un área suele dar algunas sorpresas: "Se aprecia una alta variabilidad en varios factores: visitas, frecuentación, gasto farmacéutico, presión asistencial, derivaciones, etc.

Si preguntamos a los médicos nos darán respuestas variadas pero inconcretas, como que los pacientes de unos están más enfermos que los de otros", ha afirmado Juan José Muñoz, gerente del Area 11 de la Comunidad de Madrid, durante la I Jornada sobre Modelos de Ajuste de Riesgo, organizada por Sigesa Consulting y Verisk Health.

Para investigar con métodos más fiables las razones de la variabilidad, Muñoz considera que las herramientas más útiles son los sistemas de clasificación de pacientes, como los grupos relacionados de diagnóstico (GRD).

Gracias a la historia clínica electrónica "se incrementa la codificación de episodios, pero aún es mejorable porque en la mayor parte de los casos depende de la precisión y voluntad de los profesionales".

Por ello, una buena baza es elegir un sistema de medición de morbilidad que se base en un indicador fiable que se registra de manera automática: el gasto farmacéutico. "Relacionar el consumo de medicamentos con la casuística es una forma de obtener datos reales de consumo, prescripción y gasto", afirma Muñoz.

Por ello, el Area 11 está realizando un estudio de la epidemiología de sus centros basado en los grupos de prescripción (RxG), modelo desarrollado por la empresa estadounidense Verisk Health y distribuido en España por Sigesa, que se basan en la posibilidad de calcular el riesgo y el coste esperado para cada paciente utilizando datos extraídos de su consumo farmacéutico.

Entre sus ventajas, el tiempo: "Los datos de prescripción se obtienen rápidamente, antes que los de diagnóstico, y hay mucha información disponible", ha explicado Alec McLure, director de Desarrollo de Negocio de Verisk Health.

Dificultades
En el lado de las desventajas del modelo se sitúan "los rápidos cambios que se producen en las indicaciones de los fármacos y los perfiles de prescripción, así como el uso de algunos medicamentos off label, es decir, para indicaciones diferentes a las previstas".

A pesar de estos problemas, el sistema demuestra su utilidad: "Si comparamos los resultados de morbilidad obtenidos por este método con los que tradicionalmente calculamos por los factores demográficos, los resultados son sustancialmente diferentes.

Combinando ambos sistemas tendremos una idea más aproximada de lo que gastamos, nos equivocaremos mucho menos. Quizá no sean resultados tan consistentes como para tomar medidas definitivas, pero sí para empezar a hablar", explica Muñoz.

Los RxG (así como los ARxG, grupos agregados de prescripción, que suman fármacos con indicaciones similares) son un método de ajuste de riesgos "que permite medir la morbilidad y, lo que es más interesante, predecirla", según ha explicado Pere Ibern, profesor del Departamento de Economía y Empresa de la Universidad Pompeu Fabra, de Barcelona.

Añadiendo a los datos demográficos y clínicos información sobre costes y gasto se obtiene, por tanto, un modelo predictivo que ayuda a clasificar la población de acuerdo con su morbilidad y tener una idea aproximada de la inversión capitativa necesaria.

Sin embargo, "el ajuste de riesgos sólo resuelve parte del problema.

Hay un umbral de incertidumbre que debe ser tenido en cuenta, creando un modelo híbrido".