Benchmarking de resultados en hospitales, una necesidad de salud
En esta última entrega de la serie “El poder de la información para transformar los servicios de salud”, se completa el análisis que hace Carles Illa, Principal Healthcare de IQVIA, sobre el concepto, la metodología y las posibilidades de resultados que ofrece el benchmarking al sector sanitario y sus hospitales.
Defensor de cuestiones como la implantación de la clasificación CIE-ES-10, la atención domiciliaria como continuidad asistencial y el futuro que prometen las Unidades de Corta Estancia (UCE), Carles Illa, Principal Healthcare de IQVIA, aportó datos para cerrar su ciclo de reflexiones sobre la evaluación comparativa de hospitales, a través de conceptos clave como los GRD, las CDM, la variabilidad, el retorno de la inversión (ROI), el gasto en Farmacia por médico y la productividad por trabajador sanitario, entre otros. Dentro de un análisis tan inagotable en sus contenidos como lo es el propio medio hospitalario.
El directivo de la firma especializada en información de salud expuso prácticas de benchmarking clínico para comparar los resultados esperados en contraste con los observados en términos de diagnóstico a partir de los valores de mortalidad, complicaciones y estadías (estancias) en el medio hospitalario, entre otras magnitudes cuantificables. En un proceso de localización, destinado a calibrar las posibles desviaciones en los distintos servicios clínicos y los procedimientos concretos. De forma que se sumen los datos y argumentos necesarios para poder actuar, desde la interpretación de la información, la comunicación entre las partes del proceso y la consecuente toma de decisiones.
En ese esquema, el sistema de atención sanitaria debe ser visto como un conjunto formado por tres escalones de asistencia en las atenciones especializada, primaria e integrada. Con unos flujos que tienden al paradigma de hospital, mediante el conocimiento de la demanda, la práctica de la eficiencia y el ejercicio de la calidad. Meta última que requiere completar los gaps de desempeño de plantillas de profesionales sanitarios y factores y ajustes que desandan el camino realizado desde el hospital modélico y los tres escalones asistenciales indicados arriba. (Tabla 1)
Observar lo inesperado
Para el directivo de la multinacional especializada en información de salud y hospitalaria, resultó imprescindible precisar los requisitos elementales de cualquier ejercicio de comparación entre dos hospitales. Así, para llegar a una valoración objetiva de los resultados (output) entre dos centros asistenciales puestos en contraste, donde resulta imprescindible estipular sus poblaciones de pacientes, su adscripción al sistema internacional de clasificación de enfermedades (CIE) y los GRD, o Grupos relacionados por el diagnóstico. Todo ello, con el objetivo de conocer los isoconsumos de recursos de ambas entidades asistenciales comparadas y su respectiva lógica clínica. (Tabla 2)
Precisamente, en términos de GRD, Carles Illa apeló al trabajo de Robert Fetter que en 1991 fijó el concepto de los Grupos relacionados por el diagnóstico cuando, bajo el título de "DGRs: Their Design & Development", sentó las bases de lo que hoy se considera la forma de medir la productividad de un hospital y, por tanto, la manera de realizar su evaluación y hacer pertinentes las comparativas. Algo especialmente útil, como se aprecia en este análisis, al enjuiciar eventos sanitarios tan prevalentes en el medio hospitalario como la hernia inguinal, la EPOC, el infarto agudo de miocardio o la fractura de cadera, por ejemplo.
Carles Illa reparó de manera reiterada en que la transversalidad es la clave en cualquier acercamiento global que se pretenda de la asistencia sanitaria. En ese sentido, señaló dos flujos paralelos y verticales de trabajo, correspondientes a la Atención Especializada (AE) y la Atención Primaria (AP) cuya transversalidad radica en la población que asisten, que es común, aunque en distintos tiempos. En la AE, la localización de desviaciones dimana de los hospitales y servicios en los que se articula, para recaer directamente en los médicos especialistas. Por su parte, en AP el acceso a la información relevante emana de las gerencias para su distribución por los equipos de Primaria y, consecuentemente, también a sus facultativos como profesionales individuales.
Visión integrada y desviaciones
Carles Illa explicó el sistema IAmetrics, aplicado al medio hospitalario. Para ello, recurrió a un ejemplo sobre 80 hospitales "cliente" con más de 900 usuarios, sin limitación de los mismos y mediante soporte consultor. El análisis se centró en ocho áreas clave, con módulos de extensión y refresco de la información a demanda. Dichas áreas fueron: Mortalidad, Complicaciones, Readmisiones, Estancias, Estancia Preoperatoria, Ambulatorización, Complejidad y Casuística. Así mismo, el enfoque se realizó en tres niveles. Por un lado, la visión de síntesis agregada, por otro, la localización de desviaciones, tanto de servicios como de pacientes. (Tabla 3)
Dentro de la visión de síntesis integrada, se aplicó Benchmark a la gestión de estancias, según el Índice de Estancia Ajustado por Riesgo (IEAR); con un impacto en días de 13.757,6 y más de 37 camas. Lo que dio un IEAR medio de 1,05.
En relación a las variaciones registradas en los servicios, se observaron en Medicina Interna, Neumología, Cardiología y Pediatría. En los que se puso en contraste la Estancia Media (EM) Observada frente a la Esperada, según el referido índice ajustado por riesgo, IEAR, la variación que experimentó el mismo y el impacto en tiempo (días). Así, se apreció que, en el servicio de Medicina Interna, la EM observada fue de 12,38 en lugar del 8,5 esperado, lo que dio un índice de estancia descendente, que quedó situado en el 1,46, con un impacto de 3.039,4 días. (Tabla 4)
En Neumología, el IEAR fue de 1,51 una vez que se contrapuso la EM esperada (8,45) a la EM observada (12,74), con una variación ascendente del índice y un impacto temporal de 2.036,3 días. Por su parte, en Cardiología, la variación del IEAR también fue hacia el aumento, con un índice final de estancia ajustado por riesgo del 1,33, con un impacto temporal de 1.659,0 días, y una EM esperada de 5,99, cuando la observada fue de 7,95. Por último, en Pediatría, la variación del IEAR también fue descendente, quedando fijado en el 1,35, con una EM observada de 6,19 frente a una esperada de 4,58, y un impacto anotado de 1.607,7 días.
El análisis del Principal Healthcare de IQVIA también se detuvo en la localización de las desviaciones anotadas según las patologías prevalentes y las tipologías de pacientes. En este abordaje, incluyó la insuficiencia cardiaca crónica (ICC) y la arritmia con complicación o comorbilidad mayor (CC Mayor); la neoplasia maligna del sistema hepatobiliar o páncreas; y la neoplasia respiratoria. Patologías todas ellas, encuadradas en la escala de Categorías Diagnósticas Mayores (CDM) y dentro de los Grupos de Relación por Diagnóstico (GRD), en los que se acotaron las altas hospitalarias, los índices IEAR y su impacto temporal en días. (Tabla 5)
En el caso de la ICC y la CC Mayor, con GRD 544 y encuadrada como CDM 05, se contabilizaron 32 altas hospitalarias, con un IEAR de 2,22 y un impacto de 316,1 días. En el segundo caso, de cáncer del complejo hígado-vesícula biliar y/o páncreas, CDM 07 y como GRD 207, se registraron 19 altas hospitalarias, con IEAR 2,11 e impacto de 133,1 días. Finalmente, dentro de este ejercicio de análisis, los tumores malignos del sistema respiratorio, fundamentalmente de pulmón, encuadrados en el GRD 082 como categoría diagnóstica mayor 04, el IEAR fue de 1,67 con un impacto de 120,7 días, sobre un total de 23 altas hospitalarias.
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