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Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Health Services Research Unit
Center for Public Health Research (CSISP-FISABIO)
Red de investigación en Servicios de Salud en Enfermedades Crónicas (REDISSEC)
sanfelix_gab@gva.es
Los ejemplos presentados provienen de diversos proyectos de investigación financiados
por las ayudas:
RD12/0001/0005 (Red de Investigación en Servicios de Salud en Enfermedades
Crónicas, REDISSEC) del Instituto de Salud Carlos III (Ministerio de Economía y
Competitividad), cofinanciadas por el European Regional Development Fund.
PCC-3/13 de FISABIO y 678/2007 y 011/2011 de la Conselleria de Sanitat de la
Generalitat Valenciana.
Beca de Investigación en Economía de la Salud y Servicios Sanitarios (Asociación de
Economía de la Salud), financiada por Bayer Healthcare.
Los financiadores no han tenido ninguna participación en el diseño o desarrollo de los
estudios.
FISABIO, la Conselleria de Sanitat de la Generalitat Valenciana, la Red REDISSEC o las
instituciones que financiaron los estudios no comparten necesariamente los contenidos
de esta presentación.
Evaluar la efectividad, seguridad y coste-efectividad de los
medicamentos y tecnologías médicas y evaluar y orientar la
calidad y la eficiencia de las organizaciones sanitarias, gracias a:
Incremento –en calidad y cantidad– en el volumen de datos informatizados y,
por tanto, en la disponibilidad y facilidad para analizarlos y obtener
información.
Transformación de los sistemas de información de servicios sanitarios en
sistemas de información poblacionales (identificador único personal).
Posibilidad de combinar sistemas de información diferentes para construir
cohortes con seguimientos largos y medidas de calidad (indicadores) más
sofisticadas y con mayor capacidad de ser empleadas en la monitorización y
mejora de la atención.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
SIS de la
Comunidad
Valenciana
Mortality
register
•
•
•
•
•
Complete name
Health card ID number
Date of birth
Address
Assigned physician, primary healthcare
center and health department
• Coverage status
• Copayment status
• Country of origin
Population Information
System (SIP)
Hospital Care
Ambulatory care
ABUCASIS EMR
MBDS
• Admission date
• ICD-9-CM
diagnoses and
procedure codes
• Date of
discharge
• Reason for
Discharge
A&ED
• A&ED date of
visit
• A&ED date of
discharge
• A&ED reason
for discharge
GAIA
• Prescription
(drug
information,
strength and
length of
treatment)
• Dispensation(
drug
information)
SIA
• Consultation
• ICD-9-CM
diagnoses.
• Personal and
family history
• Lab results
• Monitoring
sheets
• Lifestyle habits
CRC
• Physician
information
(age, gender,
specialty, etc.)
• Geographical
and functional
organization of
health services
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Estudio poblacional
de cohortes
restrospectivo
Pacientes 35 dados
de alta vivos tras SCA
en 2008 (N=7,462)
Source: Sanfélix-Gimeno et al. J Manag Care Pharm. 2013 Apr;19(3):247-57.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
8504
CMBD
Pacientes dados de alta vivos tras ingreso por SCA en hospitales de la AVS 2008
111
Fallecidos (SIP) en los 30 días siguientes al alta
231
SIP
Bajas SIP otras causas (a otro país o comunidad, no empadronados, …)
65
MUFACE, …
SIA + GAIA + CMBD
8097
700
7462
Ningún contacto con la AVS
Seguimiento para valorar grado de control de factores de riesgo
ABUCASIS
SIA + GAIA
Seguimiento para valorar tratamientos índice al alta
Seguimiento para valorar adherencia
Seguimiento para valorar resultados clínicos
+ CMBD
+ REGISTRO MORTALIDAD
Source: Sanfélix-Gimeno et al. J Manag Care Pharm. 2013 Apr;19(3):247-57.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Adherencia a los
distintos tratamientos
índice y a 3 o más o
ninguno de ellos
Adherencia a tratamientos índice tras SCA subóptima
Source: Sanfélix-Gimeno et al. J Manag Care Pharm. 2013 Apr;19(3):247-57.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Adherencia (PDC≥75%) por Departamentos de Salud:


El porcentaje de pacientes adherentes a ≥3 fármacos varió entre 38.0% y 58.1%.
El porcentaje de pacientes no adherentes a los 4 fármacos varió entre 9.4% y 29.3%.
Source: Sanfélix-Gimeno et al. J Manag Care Pharm. 2013 Apr;19(3):247-57.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Trayectorias o
patrones de
adherencia a
fármacos índice
tras SCA
Source: Librero J et al. Plos One.
2015. Under review
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016

Existen patrones de adherencia muy
diferentes para los pacientes no
adherentes

Los diversos patrones de adherencia
intermedios hubieran sido categorizados de
forma muy similar con medidas como el
PDC.

Los pacientes con determinados patrones
(EG, OU) hubieran sido clasificados como
no persistentes.
La identificación de estos pacientes facilitaría el diseño de
intervenciones de mejora para grupos/comportamientos
específicos de adherencia
Source: Librero J et al. Plos One. 2015. Under review.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
La pertenencia a estas
trayectorias se asocia a
determinadas
características basales
Construcción modelos
predictivos para
identificar pacientes
candidatos a una
intervención
Source: Librero J et al. Plos One. 2015. Under review.
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Estudio poblacional
de cohortes
restrospectivo
Pacientes 35 dados
de alta vivos tras
SCA en 2009-2011
(N=15,767)
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Impacto de intervenciones de política sanitaria (copago)
Cohorte SCA 2009-2011
No-adherencia (%)
GRUPO
CONTROL
RD
L
RD
L
RD
L
Gabriel Sanfélix-Gimeno
08/04/2016
Heterogeneidad y validez de los datos y otros sesgos de información.
Observacionales retrospectivos: sesgos de selección (confounding by
indication): En la vida real, los pacientes que reciben un tratamiento son
diferentes a los que recibieron otro.
Necesidad de análisis estadísticos sofisticados y grupos de investigación
especializados: restricción, modelos estructurales, propensity score
matching, instrumental variables … y de análisis de sensibilidad
Limitaciones en el acceso (desconfianza hacia los posibles usos de los
RWD).
Gracias por vuestra atención
sanfelix_gab@gva.es