Download Metodología TOP 20 - 2008

TOP 20. La metodología
utilizada
El proceso global de evaluación
El estudio Top 20 determina, de entre los hospitales participantes, los 24 centros
que mejor se comportan globalmente con relación a un conjunto de seis indicadores
que recogen las dimensiones de calidad asistencial, funcionamiento y sostenibilidad
económica de la práctica clínica.
Tras un proceso de validación interno de datos, los centros hospitalarios incluidos
en el estudio se clasifican en primer lugar en dos categorías: hospitales que
trabajan mayoritariamente para el Sistema Nacional de Salud (SNS) y hospitales
que atienden mayoritariamente pacientes de cobertura privada. Los hospitales que
trabajan preferentemente para el SNS se clasifican en uno de los cinco niveles de
hospitales mutuamente excluyentes de acuerdo a parámetros estructurales simples.
En los centros privados se ha diferenciado dos niveles: un primer nivel de baja
complejidad de los pacientes que atiende y otro de complejidad elevada al tratar
pacientes de especialidades terciarias.
A continuación se calculan los valores de cada uno de los indicadores considerados
para cada hospital. Tras la normalización de los valores obtenidos en cada
indicador, convertidos así a la misma escala de medida, se suman dichos valores
normalizados de tal forma que los hospitales considerados como Top son los dos, o
cuatro hospitales de cada uno de los niveles hospitalarios que presentan una suma
favorable, constituyendo el "Benchmark" de ese grupo.
A lo largo de la publicación se muestra información descriptiva de los valores
promedio (medias aritméticas) obtenidos para cada uno de los indicadores desde
una triple perspectiva:
1. A nivel global para la totalidad de los hospitales incluidos en el proceso de
evaluación.
Iasist © 2008.
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2. Estratificando por niveles de hospitales.
3. Estratificando por hospitales Top (grupo "Benchmark") y no Top (resto de
hospitales).
Las diferencias entre los valores medios de los indicadores del grupo "Benchmark" y
el resto de hospitales, tanto a nivel global como para cada nivel considerado, se
han contrastado mediante la U de Mann-Whitney, para un nivel de significación del
5%.
Al comparar los resultados del grupo "Benchmark" con el resto de hospitales, los
datos se presentan en porcentaje de mejora, entendido como el porcentaje de
incremento o reducción del valor del indicador observado en el grupo "Benchmark"
respecto del resto de hospitales en la dirección considerada favorable para los
índices y razones.
Valor favorable del Grupo
Indicadores
"Benchmark"
Expresión de la mejora
IMAR
ICAR
IRAR
Menores valores
Estancia media ajustada por
casuística y severidad
Porcentaje de la diferencia en el
"Benchmark" sobre el resto
Coste por unidad de producción
ajustada
Mayores valores
ICSIA
Universo a estudio
A lo largo del estudio se han utilizado dos fuentes de información distinta de los
hospitales, por un lado el CMBD del año 2007, y por otro lado, un cuestionario
sobre estructura, actividad y gasto.
Un total de 147 hospitales españoles han participado voluntariamente en el
programa en esta edición. De ellos, 120 atienden mayoritariamente pacientes a
cargo de la Seguridad Social (82%), y 27 (18%) se dedican principalmente a tratar
pacientes puramente privados o que tienen contratados seguros privados.
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Clasificación de hospitales: comparaciones homogéneas
En cualquier ejercicio de comparación, y este estudio no es una excepción, es
necesaria una consideración previa sobre qué entidades van a compararse entre
ellas y cuáles no admiten una comparación directa frente a otras, de acuerdo con
sus distintas características o funciones, especialmente si éstas influyen en los
parámetros finalmente objeto de comparación. Para el caso de los hospitales, esta
consideración es todavía más pertinente, si cabe: la organización eficiente del
sector de cuidados para la salud, de acuerdo con sus condicionantes (básicamente
economías de escala y de alcance), aboga por una respuesta organizacional distinta
ante diferentes necesidades sanitarias, lo que se acaba traduciendo en la necesidad
de distintos tipos de hospitales, bien en cuanto a sus objetivos o bien con relación a
sus recursos para cumplir con los mismos.
En este sentido, para obtener comparaciones equitativas es necesario tener en
cuenta las características individuales de cada proveedor de servicios sanitarios,
como el tamaño del hospital, la presencia o ausencia de formación de residentes, la
estructura tecnológica instalada. Por otro lado, el reconocimiento de la existencia
de distintos tipos de hospitales no implica que la definición de dichos tipos pueda
realizarse de una forma pura o absoluta. Cualquier clasificación de hospitales
respecto al criterio que se elija es compleja y puede resultar arbitraria,
especialmente en las fronteras de discriminación entre grupos. La inclusión de más
de un criterio de clasificación seguida en este estudio, pretende paliar en parte este
fenómeno, aunque siempre van a existir centros que se sitúan en los límites de los
grupos definidos.
Se ha constituido un grupo específico de hospitales privados debido a que las
características organizativas propias del sector dificultan la comparabilidad con los
hospitales del SNS.
Clasificación de los hospitales del Sistema Nacional de Salud
El método de clasificación de hospitales ha sufrido variaciones sustanciales en la
presente edición del Programa Hospitales TOP 20, especialmente en lo que
concierne a los hospitales del SNS.
De acuerdo con la creciente tendencia en nuestro país hacia la estaturización de
hospitales tradicionalmente encuadrados en los llamados grupos de nuevas formas
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de gestión, ha resultado imposible mantener los mismos grupos de hospitales
empleados en las dos últimas ediciones del Programa.
Así, en ausencia de efectivos suficientes para estructurar grupos de hospitales
homogéneos en su estructura, funcionalidad y naturaleza de su gestión, se ha
optado por volver a los criterios de clasificación de los hospitales empleados en las
seis primeras ediciones del programa.
En la novena edición del programa TOP 20 se establecen cinco grupos de hospitales
que trabajan para el SNS:
Hospitales generales pequeños
Hospitales con menos de 129 camas.
Hospitales generales medianos
Hospitales con un número de camas comprendido entre 130 y 249, ambos
incluidos.
Grandes hospitales generales
Hospitales con un número de camas comprendido entre 250 y 574 camas, ambos
incluidos, sin ninguna especialidad de referencia entre las seleccionadas. Las
especialidades consideradas de referencia son neurocirugía, cirugía cardiaca, cirugía
torácica y trasplante renal. La presencia de dichas especialidades en un hospital se
ha determinado a partir de la presencia y volumen de un conjunto de GRD
trazadores.
Hospitales con especialidades de referencia
Hospitales con un número de camas comprendido entre 250 y 574 camas, ambos
incluidos, con al menos una especialidad de referencia entre las seleccionadas. Las
especialidades consideradas de referencia son neurocirugía, cirugía cardiaca, cirugía
torácica y trasplante renal. La presencia de dichas especialidades en un hospital se
ha determinado a partir de la presencia y volumen de un conjunto de GRD
trazadores.
Grandes hospitales de referencia regional y nacional
Hospitales con un número de camas superior a 574 camas y con tres o más
especialidades de referencia entre las seleccionadas. Las especialidades
consideradas de referencia son neurocirugía, cirugía cardiaca, cirugía torácica y
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trasplante renal. La presencia de dichas especialidades en un hospital se ha
determinado a partir de la presencia y volumen de un conjunto de GRD trazadores.
Clasificación de los hospitales privados
Para identificar los hospitales Top en el nivel de hospitales privados, esta categoría
de centros se estratifica en dos subniveles: un subnivel de clínicas privadas de baja
complejidad y un subnivel de centros privados de elevada complejidad. Se
identifican dos hospitales Top para cada uno de estos subniveles.
El criterio que se ha seguido para clasificar un centro privado en el subnivel de
elevada complejidad es el cumplimiento, como mínimo, de dos de los siguientes
criterios:
Número de camas igual o superior a 100
Número de altas de hospitalización igual o superior a 10.000
Número de plantilla de DUE igual o superior a 130
Número de urgencias igual o superior a 20.000
Indicadores utilizados en la evaluación
En el proceso de evaluación de esta edición se ha utilizado seis indicadores que
recogen las dimensiones de calidad asistencial, funcionamiento y sostenibilidad
económica de la práctica clínica.
Estos seis indicadores son: los índices de mortalidad (IMAR), complicaciones (ICAR)
y readmisiones (IRAR) ajustados por riesgo, por lo que respecta al análisis de la
calidad asistencial; la estancia media ajustada por casuística y severidad (EMACS),
y el índice de cirugía sin ingreso, en lo referente al análisis del funcionamiento
hospitalario; y el coste por unidad de producción ajustado, indicador de la
sostenibilidad económica de las prácticas clínicas analizadas. En la evaluación de
hospitales privados no se ha valorado la actividad de hospitalización de día y a
domicilio.
A continuación se presenta la metodología de los 6 indicadores utilizados.
Indicadores de calidad asistencial
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Índice de mortalidad ajustado por riesgo (IMAR)
En tanto que uno de los resultados posibles en los procesos asistenciales
hospitalarios es la muerte, este indicador mide como la mortalidad observada en el
hospital se corresponde con la mortalidad esperada en función, tanto de las
características de los pacientes atendidos, como del hospital tratante.
El objetivo de realizar comparaciones válidas de la calidad de los servicios médicos
de los hospitales, impone la necesidad de ajustar estas medidas entre centros, en
función de las diferencias atribuibles a la distinta casuística y la distinta severidad
de los casos atendidos1. Es, asimismo, necesario tener en cuenta las características
que pueden estar relacionadas con la prestación de los servicios médicos, como la
ubicación geográfica, el tamaño del centro hospitalario, si se trata de un hospital
que realiza formación postgraduada y el tipo de comunidad a la que sirve, y que no
dependan directamente de la casuística tratada. El método utilizado por IASIST
utiliza información de cada uno de los pacientes, con el fin de controlar de manera
eficaz las diferencias de la casuística y severidad tratadas mediante la evaluación
de los códigos de diagnóstico y procedimientos CIE-9-MC, y de ajustar la severidad
en cada uno de los grupos clínicos. Los pacientes son comparados con otros
pacientes de similares características respecto a edad, sexo, diagnóstico principal,
procedimientos
recibidos
y
comorbilidades,
para
realizar,
de
este
modo,
comparaciones esperadas o normativas. Otro objetivo de esta metodología es
asegurar, además, que los centros sanitarios puedan compararse con otros de
características similares. Dicha metodología ha sido ampliamente probada en
EE.UU. y ha demostrado su capacidad para realizar comparaciones normativas
válidas basándose en datos administrativos de fácil obtención que no precisan, por
tanto, de una recogida de datos adicionales.
El establecimiento de modelos matemáticos eficaces en la predicción del riesgo
individual de muerte de los pacientes ha sido un objetivo perseguido desde
mediados de la década de los 80, comenzando con el desarrollo de metodologías
destinadas a medir el riesgo de muerte de los pacientes tratados en las Unidades
de cuidados intensivos, a partir de la severidad demostrada por la desviación en los
parámetros fisiológicos2 o de determinadas características clínicas de los pacientes
a su ingreso en las UCI3 y siguiendo con metodologías aplicables, con escasas
restricciones, a la totalidad de los pacientes tratados en un hospital de agudos4 5, se
han aplicado modelos basados mayoritariamente en técnicas de regresión logística
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múltiple, que requieren tan solo la información rutinariamente recogida en el
CMBD.
El IMAR desarrollado por IASIST se basa, por un lado, en la información existente
en nuestra base de datos nacional de hospitalización de agudos del año 2006, que
contiene la información del CMBD de 2.641.064 altas de 210 hospitales y en la
información de la estructura hospitalaria publicada por el Ministerio de Sanidad en
el Catálogo Nacional de Hospitales. Utilizando esta información construimos una
base de datos que incluye edad, sexo, la circunstancia de ingreso, códigos CIE-9MC del diagnóstico principal y de los diagnósticos secundarios, códigos CIE-9-MC de
los procedimientos, identificación del hospital y estado al alta. Esta información es
enlazada, a partir del código nacional de identificación del hospital, con la base de
datos del Catálogo Nacional de Hospitales para los datos de ubicación y dotación
tecnológica.
Se calculan las tasas de mortalidad específicas de cada código CIE-9-MC de la base
de datos normativa de IASIST (en adelante, la denominaremos Norma). Se utilizan
modelos de regresión logística múltiple para calcular el riesgo de muerte para cada
paciente. El modelo logístico empleado en el programa Hospitales Top 20 se ha
basado en la información de actividad de hospitalización de agudos del año 2006.
Se ha desarrollado un modelo logístico general, aplicable a la totalidad de la
casuística hospitalaria, con excepción de los neonatos, y un modelo específico,
aplicable a los neonatos. Las únicas condiciones de exclusión de estos modelos han
sido las derivadas de la calidad de información (errores en las variables
independientes: edad, sexo, diagnósticos, procedimientos, circunstancia de alta,
etc.), los pacientes trasladados a otro centro de agudos, los pacientes con estancia
inferior a 1 día y los pacientes médicos con diagnóstico principal de neoplasia
maligna, las unidades de curas paliativas y los pacientes con hospitalización a
domicilio.
El modelo general recoge las variables independientes: edad, sexo, riesgo de
muerte del diagnóstico principal, riesgo de muerte del diagnóstico secundario con
máximo
riesgo,
riesgo
de
muerte
del
procedimiento
con
máximo
riesgo,
circunstancia de admisión (urgente/no urgente), tipo de GRD (quirúrgico/no
quirúrgico), nivel del hospital, ámbito rural o urbano y si el centro deriva o no
pacientes a otros centros de larga estancia; mientras que el modelo destinado a
neonatos
contempla
aspectos
más
específicamente
relacionados
con
estos
procesos, como el peso del neonato, el número de diagnósticos presentes, la
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presencia de malformaciones congénitas, de infecciones neonatales, enfermedad
respiratoria, hemorragia cerebral, etc.
En estos modelos se han derivado los pesos de cada una de las variables
relacionadas estadísticamente con la mortalidad de los pacientes y el valor del
interceptor que se ha empleado en el cálculo de la mortalidad esperada en la
actividad del año 2007 de cada uno de los centros analizados. Esta probabilidad
esperada de muerte se basa en la experiencia en la Norma para pacientes de
similares características (edad, sexo, diagnósticos, procedimientos, circunstancia de
admisión, tipo de proceso) en instituciones similares (tamaño del hospital,
organismo
sanitario
responsable
de
la
asistencia,
docencia
postgraduada,
localización rural o urbana, etc.).
Sumarizando para cada centro las probabilidades de muerte de cada uno de los
pacientes, se obtiene el número de pacientes que en función de sus características
clínicas, demográficas, y tras ajustar por las características del centro tratante, se
esperaría que fallecieran. El IMAR es el cociente entre el número de pacientes
efectivamente fallecidos y el número de pacientes que se esperaría que falleciesen.
Ejemplos:
10 fallecimientos observados / 10 fallecimientos esperados
= 1.0
El número
observado de eventos es igual al número esperado basado en la experiencia de la
norma
10 fallecimientos observados / 5 fallecimientos esperados = 2.0
El número
observado de eventos es el doble al número esperado basado en la experiencia de
la norma
10 fallecimientos observados / 25 fallecimientos esperados = 0.4
El número
observado de eventos es un 60% inferior al número esperado basado en la
experiencia de la norma
En consecuencia, un índice de 1.0 indica que no existen diferencias entre el
resultado observado en un hospital y el esperado de acuerdo con la mortalidad
encontrada en la Norma de referencia. Un índice mayor que 1.0 indica un exceso en
el número observado versus el número esperado, basado en la experiencia de la
Norma. Un índice inferior a 1.0 indica menos fallecimientos observados que los que
se esperarían basándonos en la experiencia de la Norma. Es asimismo posible
interpretar la diferencia entre 1 y el índice obtenido como el porcentaje inferior o
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superior de fallecimientos con relación a la Norma. En otras palabras, un índice de
1.05 indica un 5% más de mortalidad y un índice de 0.9 indica un 10% menos de
mortalidad que la esperada basada en la experiencia de la Norma.
Existe una serie de factores empíricos que deben ser examinados para asegurar el
buen funcionamiento del modelo escogido, generalmente con relación a la
calibración y discriminación. La calibración se refiere a la concordancia entre los
valores predichos por el modelo y los valores observados en la muestra. En otras
palabras, determinar si el resultado predicho se ajusta al resultado observado. La
discriminación se refiere a la capacidad del modelo para diferenciar correctamente a
los pacientes que experimentan un determinado resultado (muerte, en este caso)
respecto a los que no lo experimentan.
El resultado predicho global es la primera medida de calibración del modelo. La tasa
esperada debe ser similar a la tasa observada en la muestra y a la que conocemos
en la población problema.
La sensibilidad, la especificidad y el porcentaje de casos correctamente clasificados
ofrecen, cada uno, una diferente perspectiva. La sensibilidad mide el porcentaje de
pacientes correctamente clasificados entre aquellos que presentan el resultado
medido
(muerte).
La
especificidad
se
refiere
al
porcentaje
de
pacientes
correctamente clasificados entre aquellos que no presentan el resultado medido. El
porcentaje de casos correctamente clasificados describe el porcentaje de pacientes
en los cuales el resultado predicho es similar al observado. Estas tres medidas
estadísticas utilizan el resultado observado como el umbral, o valor de punto de
corte, para asignar el resultado predicho.
25%
1,0
R2 = 0,999
0,8
Sensibilidad
Mortalidad esperada
20%
15%
10%
5%
0%
0%
0,6
0,4
0,2
5%
10%
15%
20%
25%
Mortalidad observada
Comparación de la mortalidad observada
0,0
0,0
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1 - Especificidad
Curva ROC del modelo IMAR
respecto a la esperada
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El área bajo la curva ROC, donde el área máxima es 1, es un importante dato
estadístico de medida de discriminación del modelo. Está directamente relacionada
con la sensibilidad y especificidad del modelo.
Estos parámetros con relación al modelo del IMAR aplicado en el Top 20 muestran
unos valores que indican un correcto funcionamiento del modelo desarrollado, la
mortalidad observada es del 2,9%, en tanto que la esperada es del 3,2%, la
proporción de episodios correctamente clasificados es del 82%, la sensibilidad del
91,5%, la especificidad del 81,6% y el área bajo curva de 0,937. Midiendo la
bondad de ajuste (calibración) del modelo como la correlación al cuadrado (R2)
entre mortalidad observada y esperada, tras estratificar todos los casos en 10
deciles de riesgo creciente, el valor es de 0,999.
Índice de complicaciones ajustado por riesgo (ICAR).
De modo similar al índice anterior, este indicador mide en qué grado las
complicaciones producidas durante el proceso asistencial efectivas superan o son
inferiores a las esperadas, de acuerdo con las características tanto de los pacientes
atendidos como de los centros tratantes. El cálculo del indicador viene dado por el
cociente entre el número de episodios que presentan algún tipo de complicación y
el número de episodios con complicación esperados, de acuerdo con el riesgo
individual de cada uno de los pacientes atendidos.
El ICAR es otro modelo que calcula el riesgo que tiene cada paciente de presentar
una complicación y permite, por tanto, estimar las complicaciones esperadas dada
una población atendida por un hospital.
Se
evalúan
dos
'complicaciones
tipos
centinela'
de
y
complicaciones
las
en
'complicaciones
el
proceso
ajustadas
asistencial,
por
riesgo'.
las
Las
complicaciones centinela son resultados que, independientemente del tipo de
episodio tratado, no deberían ocurrir e indican un patrón de cuidados subestándar.
Ejemplo de las mismas son la reacción transfusional por incompatibilidad ABO o el
extravío de un cuerpo extraño en el interior de un paciente tras intervención. Las
denominadas complicaciones ajustadas por riesgo se refieren a resultados que
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pueden considerarse como complicación sólo en función del resto de información
del proceso asistencial.
Ejemplo de este tipo de complicaciones sería la hemorragia digestiva como
complicación gastrointestinal en postoperatorio; sólo se consideraría si existiese un
código de diagnóstico secundario de hemorragia digestiva, en un episodio
clasificado en un GRD quirúrgico que no pertenezca a la Categoría Diagnóstica
Mayor de sistema digestivo o hepatobiliar y pancreático y que coexista con un
código de diagnóstico secundario que indique que la hemorragia es una
complicación del proceso asistencial. El listado completo de complicaciones
consideradas en el modelo ICAR se exponen en la tabla 1.
Tabla 1. Complicaciones del modelo ICAR
Complicaciones Ajustadas por Riesgo
Complicaciones postoperatorias relacionadas con el tracto urinario
Complicaciones pulmonares postoperatorias
Hemorragia gastrointestinal postoperatoria o ulceración tras cirugía no gastrointestinal
Úlcera decúbito
Septicemia, absceso o infección de herida en postoperatorio
Neumonía por aspiración
Anormalidades cardíacas en postoperatorio excepto IAM
Complicación mecánica debida a dispositivo, implante o injerto, excepto transplante de órgano
Complicaciones quirúrgicas misceláneas
Complicaciones misceláneas
Shock post o intra operatorio debido a la anestecia
Complicaciones postoperatorias relacionadas con el sistema nervioso central o periférico
Infarto agudo de miocardio en postoperatorio
Perforación o laceración relacionada con procedimiento
Trastornos fisiológicos y metabólicos en postoperatorio
Estupor o coma postoperatorio
Neumonía postoperatoria
Complicaciones relacionadas con agentes anestésicos y otros depresores del SNC
Trombosis venosa y embolismo pulmonar
Hemorragia ohematoma tras procedimiento
Caída o fractura de cadera intrahospitalaria
Complicación tras procedimiento de otros sistemas orgánicos
Complicaciones relacionadas con la medicación
Complicación de trasplante de órgano
Reabertura de herida operatoria
Complicaciones Centinela
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Gangrena gaseosa
Absceso del sistema nervioso central
Lesión anóxica cerebral
Cuerpo extraño dejado accidentalmente durante un procedimiento
Reacción de incompatibilidad ABO
Reacción de incompatibilidad Rh
Embolia gaseosa que complica atención médica
Reacción aguda a sustancia extraña dejada accidentalmente durante un procedimiento
El modelo ICAR empleado en el programa Top 20 se ha basado en la información de
actividad de hospitalización de agudos del año 2006 de 210 hospitales, que incluye
2.641.064 altas. Se ha desarrollado un modelo logístico general, aplicable a la
totalidad de la casuística hospitalaria, con excepción de los procesos obstétricos y
pediátricos
y
un
modelo
específico,
aplicable
a
los
partos
vaginales
con
complicaciones. Las únicas condiciones de exclusión de estos modelos han sido las
derivadas de la calidad de información (errores en las variables independientes,
edad, sexo, diagnósticos, procedimientos, circunstancia de admisión o circunstancia
de alta), los pacientes trasladados a otro centro de agudos, los pacientes con
estancia inferior a 1 día y la casuística clasificada en GRD de rehabilitación,
enfermedad mental y abuso de alcohol o drogas.
El ICAR utiliza como variable dependiente la presencia o ausencia de complicación y
como variables independientes: edad, sexo, riesgo de complicación del diagnóstico
principal, riesgo de complicación del diagnóstico secundario con máximo riesgo,
riesgo de complicación del procedimiento con máximo riesgo, circunstancia de
admisión (urgente/no urgente), tipo de GRD (quirúrgico/no quirúrgico), nivel del
hospital, ámbito rural o urbano y número de diagnósticos por alta del centro.
Los parámetros de calibración y discriminación, anteriormente explicados con
respecto al modelo IMAR, y adaptados al modelo de ICAR aplicado en el Top 20
muestran unos valores que indican un correcto funcionamiento del modelo
desarrollado. La proporción de episodios con complicación es del 3,4%, en tanto
que la proporción esperada es del 3,5%, la proporción de episodios correctamente
clasificados es del 84,5%, la sensibilidad del 73,2%, la especificidad del 84,3% y el
área bajo curva de 0,86. Midiendo la bondad de ajuste (calibración) del modelo
como la correlación al cuadrado (R2) entre complicaciones observadas y esperadas,
tras estratificar todos los casos en 10 deciles de riesgo creciente el valor es de
0,998.
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25%
R = 0,99827
20%
0,8
15%
Sensibilidad
Complicaciones esperadas
1,0
2
10%
5%
0,6
0,4
0,2
0%
0%
5%
10%
15%
20%
0,0
0,0
25%
0,2
Complicaciones observadas
0,4
0,6
0,8
1,0
1 - Especificidad
Comparación de la mortalidad observada
Curva ROC del modelo IMAR
respecto a la esperada
El ICAR supone un claro avance respecto a los indicadores tradicionales que medían
la
tasa
de
complicaciones,
puesto
que
se
centra
exclusivamente
en
las
complicaciones posiblemente relacionadas con el proceso asistencial (tanto por lo
que se refiere a los eventos centinela como a las complicaciones ajustadas por
riesgo), separando éstas de las comorbilidades presentes en los distintos pacientes,
por lo que cubre de una manera más exhaustiva la dimensión de calidad
asistencial. La interpretación de este indicador es análoga a la del índice de
mortalidad ajustado por riesgo.
Índice de readmisiones ajustado por riesgo (IRAR).
Desde el punto de vista de calidad asistencial, es deseable el menor número de
readmisiones no programadas que estén relacionadas con el proceso asistencial
desarrollado en el episodio hospitalario original.
Desde esta perspectiva, la readmisión se define como: una readmisión a 30 días del
primer ingreso de un paciente y que ésta se catalogue como urgente al registrar su
circunstancia de admisión.
De modo similar a los índices anteriores, este indicador pretende la identificación de
readmisiones con elevada probabilidad por circunstancias relacionadas con la
calidad asistencial, aislando en lo posible las readmisiones motivadas por factores
Iasist © 2008.
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organizativos de la asistencia o inherentes al proceso de cuidados de determinadas
patologías. El modelo de readmisiones ajustado por riesgo de IASIST contempla las
diferencias en las características de los hospitales y tipo y severidad de los
pacientes tratados.
El IRAR es el número observado de readmisiones urgentes, a 30 días del episodio
de ingreso original y relacionado con ese episodio, dividido por el número esperado
de readmisiones de las mismas características, durante los primeros once meses
del año 2007, en función de las características del paciente y su patología.
Se considera readmisión relacionada: si la CDM de la readmisión es igual a la CDM
del episodio origen, a excepción de la CDM 08 que tiene un tratamiento especial, no
se considera readmisión relacionada sólo por reingresar en la misma CDM 08, sino
que para cada GRD de esta CDM se han seleccionado unos GRD comunes y otros
específicos de admisión relacionada; cualquiera de las siguientes combinaciones de
CDM de episodio origen y readmisión:
CDM episodio origen
CDM readmisión
04
05
05
04
07
06
12
11
13
06
14
13
24
08
24
01
y cuando el GRD de la readmisión sea alguno con alta probabilidad de relación con
un ingreso anterior próximo en el tiempo, por ejemplo:
015 - ictus transitorios y oclusiones precerebrales
023 - coma y estupor de origen no traumático
089-091 - neumonía simple y pleuritis
320-322 - infecciones del riñón y tracto urinario
449-451 - envenenamiento / efecto toxico de fármacos
etc.
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14
De las readmisiones relacionadas se excluyen los episodios en los que se involucra
la práctica de cateterismo cardiaco según los siguientes criterios: readmisión por
cateterismo cardíaco (GRD 124-125); ingreso GRD 124 y readmisión GRD 103-112;
e ingreso GRD 125 y readmisión GRD 103-112.
El modelo IRAR empleado en el programa TOP 20 se ha basado en la información
de actividad de hospitalización de agudos de 208 hospitales, que incluye 2.692.168
altas. De estas altas, un 83% corresponden a actividad del año 2001, mientras que
un 11% y un 6% pertenecen a los años 2000 y 1999 respectivamente. Se ha
desarrollado un modelo logístico general, aplicable a la totalidad de la casuística
hospitalaria.
Debido a que en determinadas patologías o procedimientos terapéuticos es
esperable la existencia de más de un ingreso hospitalario en la pauta de cuidados,
se han creado dos tipos de exclusiones: las exclusiones a priori, es decir, antes de
asignar la readmisiones, y las exclusiones a posteriori, después de haber
identificado las readmisiones. Las condiciones de exclusión a priori, son los
episodios de quimioterapia (GRD 410, 492), SIDA (CDM 25), cáncer (D1 140-239),
neonatos (CDM 15), psiquiatría (CDM 19), alcohol y drogas (CDM 20), diálisis (GRD
317), diagnósticos pre-parto (GRD 379, 382-384), leucemia (GRD 400-405, 473),
otros trastornos mieloproliferativos y neoplasias mal diferenciadas (GRD 406-408,
413-414), radioterapia (GRD 409), rehabilitación (GRD 462) y GRD inválidos (GRD
468, 469, 470, 476, 477). Las únicas condiciones de exclusión a posteriori de este
modelo han sido las derivadas de la calidad de información (errores en las variables
independientes, financiador, circunstancia de admisión, circunstancia de alta, sexo
o edad), los pacientes trasladados a otro centro de agudos, los exitus y los
pacientes con alta en el mes de diciembre, para dar el margen de 30 días para la
readmisión, según el criterio establecido.
El IRAR utiliza como variable dependiente la presencia o ausencia de una
readmisión relacionada a 30 días urgente y como variables independientes: edad,
sexo, circunstancia de admisión (urgente/no urgente), probabilidad de readmisión
del Diagnóstico Principal en el cual se clasifica el episodio del primer ingreso,
probabilidad de readmisión del Diagnóstico Secundario que presenta a su vez una
mayor probabilidad de readmisión, probabilidad de readmisión del Procedimiento
que presenta a su vez una mayor probabilidad de readmisión, estancia media del
primer episodio, financiador del primer episodio, tipo de GRD (quirúrgico/no
quirúrgico) y nivel de hospital en el cual ha sido tratado el paciente.
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15
1,0
16%
R 2 = 0,9934
0,8
12%
Sensibilidad
Readmisiones esperadas
14%
10%
8%
6%
4%
0,6
0,4
0,2
2%
0%
0%
2%
4%
6%
8%
10% 12% 14% 16%
0,0
0,0
Readmisiones observadas
Comparación de la mortalidad observada
0,2
0,4
0,6
0,8
1,0
1 - Especificidad
Curva ROC del modelo IMAR
respecto a la esperada
Los parámetros de calibración y discriminación, anteriormente explicados con
respecto al modelo IMAR, y adaptados al modelo de IRAR aplicado en el Top 20,
muestran unos valores que indican un correcto funcionamiento del modelo
desarrollado. La proporción de episodios con readmisión relacionada a 30 días
urgente es del 4,4%, en tanto que la proporción esperada es del 4,2%, la
proporción de episodios correctamente clasificados es del 69,1%, la sensibilidad del
70,8%, la especificidad del 69,0% y el área bajo curva de 0,764. Midiendo la
bondad de ajuste (calibración) del modelo como la correlación al cuadrado (R2)
entre readmisiones observadas y esperadas, tras estratificar todos los casos en 10
deciles de riesgo creciente el valor es de 0,993.
La interpretación de este indicador es análoga a la del índice de mortalidad ajustada
por riesgo.
Indicadores Funcionales
Estancia media ajustada por casuística y severidad (EMACS)
La estancia media es uno de los indicadores clásicos en la valoración de la eficiencia
en la gestión de los recursos de los centros hospitalarios. Es evidente, sin embargo,
que la simple utilización de la estancia media bruta de los centros sólo tiene sentido
cuando se comparan centros de similares características estructurales, que tratan
parecida casuística y sobre pacientes con el mismo grado de severidad. Con la
intención de construir un indicador comparable entre hospitales se ha utilizado
Iasist © 2008.
16
como indicador la estancia media ajustada por casuística y severidad (EMACS),
basado en técnicas de estandarización de tasas por el método directo.
Los ajustes de severidad se realizan para este indicador mediante la utilización de
los GRD Refinados. Los GRD Refinados permiten la estratificación de los episodios
agrupados en un mismo GRD en tres grupos de severidad creciente para los GRD
médicos,
y
en
cuatro
grupos
para
los
quirúrgicos,
de
acuerdo
con
las
complicaciones y las comorbilidades que presenta cada uno de los episodios. La
agrupación mediante GRD Refinados repercute en una exhaustividad mayor que la
que muestra el simple ajuste por GRD cuando se trata de medir la severidad real de
los pacientes atendidos por un hospital.
La EMACS debe interpretarse como la estancia media que presentaría el hospital si
hubiera atendido la misma casuística y severidad (medidas mediante la distribución
por GRD Refinados) que su conjunto de comparación con su propia estancia media
por GRD y nivel de severidad. Lógicamente, cuanto menor es la EMACS de un
hospital respecto a la estancia media del conjunto del grupo de hospitales de
referencia, más eficiente es dicho hospital respecto al resto de hospitales de su
conjunto de comparación.
Índice de cirugía sin ingreso ajustado
La Cirugía Sin Ingreso (CSI) permite aumentar el flujo de pacientes intervenidos,
liberando camas de hospitalización y reportando menos costes. Desde este punto
de vista, tasas de substitución más elevadas se asocian a mayores resoluciones de
demanda, pero también a una mayor adecuación a ésta.
El nuevo indicador de cirugía sin ingreso se calcula mediante el cociente entre el
número de intervenciones efectivamente realizadas en régimen de CSI i el número
de intervenciones esperadas, obteniendo las intervenciones de CSI esperadas por
hospital mediante un modelo de regresión logística binaria, resolviendo, así, el
efecto que pueden tener algunos factores
que influyen en el fenómeno de
ambulatorización.
Los episodios esperados de CSI se obtienen sumando las probabilidades de
ambulatorización de cada uno de los episodios atendidos en el hospital. La
probabilidad de ser un procedimiento ambulatorizable de cada intervención
programada se obtiene por el modelo de regresión logística descrito.
Iasist © 2008.
17
Para la selección de los procedimientos ambulatorios se realizó una exploración de
todos los procedimientos quirúrgicos de una base de datos del año 2006 con un
total de 210 hospitales. Se seleccionaron aquellos procedimientos quirúrgicos
programados con alta a domicilio y 0 días de estancia, que presentaban al menos
50 episodios de CSI en un mínimo de 5 hospitales.
El modelo de regresión logística tiene como variables independientes: sexo, edad,
probabilidad de la combinación del diagnóstico principal y el procedimiento,
diagnósticos secundarios, centro público o privado y nivel del hospital.
Obtenidas después de un proceso de ajuste en el que se han ido retirando paso a
paso
todas
aquellas
variables
recogidas
en
el
CMBD
que
no
aportan
significativamente explicación de la cirugía sin ingreso.
La tasa de cirugía sin ingreso observada en la base de datos con la que se realizó el
modelo es del 58%, año 2006. La sensibilidad del modelo (proporción de pacientes
en los que se ha predicho las intervenciones sin ingreso entre las que se han
realizado) es del 82%. La especificidad del modelo (proporción de pacientes en los
que se ha predicho las intervenciones sin ingreso entre los que finalmente han sido
ingresados) es del 82%.
La capacidad de discriminación del modelo, expresado por el área de la curva ROC
por todos los posibles puntos de corte de cirugía sin ingreso es de 0,91.
Tanto en el numerador como en el denominador solamente se contabilizan los
episodios que no cumplen los criterios de exclusión (considerando episodios de
exclusión aquellos con errores en las variables independientes, diagnóstico principal
de trastornos mentales, alcohol y drogas, neonatos, quemadazos, infecciones por
VIH, traumatismos múltiples, partos y cesáreas
Indicador económico
Coste por unidad de producción ajustada
El coste por unidad de producción ajustada mide la relación entre los gastos de
explotación en que incurre el hospital para llevar a cabo su actividad (en el
Iasist © 2008.
18
numerador) y la producción efectivamente realizada por el hospital (en el
denominador). La información utilizada para el cálculo del indicador, tanto en lo
referente a la cifra de gastos de explotación -o capítulos I y II del presupuesto como para la actividad ambulatoria no recogida en el CMBD, se ha obtenido a partir
de los cuestionarios rellenados por los hospitales participantes, mientras que la
actividad de hospitalización y su complejidad se han obtenido a partir del CMBD de
cada hospital.
La inexistencia generalizada de contabilidad analítica a nivel de paciente, impide
por el momento tratar la productividad de las distintas líneas de producto de forma
separada, por lo que el indicador comprende, como denominador, la producción
total del hospital ponderada por tipo de asistencia. La ponderación de la casuística
total atendida por el hospital pretende convertir los distintos productos realizados
por el hospital a una misma unidad de medida frente a la que relacionar los gastos
de explotación. Concretamente, la unidad de medida utilizada han sido las unidades
de complejidad de la actividad de hospitalización (incluyendo la CMA), medidas
mediante la composición del número de altas en cada GRD y el peso medio de
dichos GRD, en su versión HCFA 20.0. Posteriormente, se ha convertido el resto de
actividad realizada por el hospital a las unidades de complejidad anteriores.
La ponderación de las líneas de producto se realiza a partir de estimaciones de
coste estándar que provienen de dos estudios realizados en el entorno nacional67
(los cuales muestran ponderaciones realmente parecidas entre líneas de producto)
y recoge la actividad relacionada con la cirugía menor ambulatoria, las consultas
externas, las urgencias y las sesiones de hospital de día. Las ponderaciones
finalmente utilizadas en el cálculo del indicador asumen que una primera visita en
consulta externa consume un 3,3% de lo que consume una alta de peso medio
unitario, una visita sucesiva un 2%, una intervención de cirugía menor un 3,1%,
una urgencia un 4% y una sesión de hospital de día entre un 2,5% y un 8%,
dependiendo de la especialidad clínica.
Del gasto de explotación total se excluyen las amortizaciones (ante las diferencias
registradas en cuanto a criterios de amortización y disponibilidad de la información)
y el gasto derivado de los medicamentos administrados en régimen ambulatorio,
como por ejemplo los retrovirales o los fármacos para el tratamiento de la fibrosis
quística y la esclerosis múltiple (en virtud de su imposible atribución a producto
final).
Iasist © 2008.
19
Otros indicadores
Índice de resolución en consulta externa
Con cerca de un 25% de la producción hospitalaria coste-equivalente, la atención
especializada ambulatoria realizada en las consultas externas supone un área
importante de la actividad hospitalaria actual de la que es posible, además, obtener
información mínimamente detalla a partir de los sistemas de información rutinarios.
La medida de la resolución clínica del proceso asistencial ambulatorio tiene como
objeto analizar cuántas visitas necesita un hospital concreto para ‘solucionar’ el
episodio promedio atendido. En una lógica análoga a la Estancia Media en la
actividad de hospitalización, la resolución en Consulta Externa pretende suponer
una medida indirecta de la productividad de la asistencia ambulatoria, en el sentido
en que permite una mayor rotación de procesos atendidos.
En ausencia de información a nivel de episodio asistencial, y con la finalidad de
normalizar las necesidades de distintas poblaciones atendidas, el indicador utiliza la
especialidad clínica (o servicio) como elemento de ajuste, bajo el supuesto que el
paciente
promedio
de
cada
especialidad
presenta
distintas
necesidades
asistenciales.
El indicador resulta del cociente entre las visitas sucesivas observadas en el
hospital y las visitas esperadas. Éstas últimas son las visitas que se esperaría que
tuviera si se comportara como el estándar de comparación; es decir, las visitas que
realizaría si atendiera los procesos que efectivamente atiende en cada una de sus
especialidades con la relación sucesivas por primera visita de cada especialidad en
el estándar de comparación.
La interpretación del indicador, en consecuencia, es idéntica a la de los indicadores
de calidad incluidos en el programa: valores por encima de 1 indican un ‘sobreconsumo’ relativo de visitas sucesivas respecto al estándar de comparación y valores
inferiores a 1 indican un ‘ahorro’ relativo de visitas sucesivas.
La consideración de las visitas sucesivas desliga de responsabilidad al hospital
sobre el mix de pacientes a los que atiende (las primeras visitas, que se asumen en
este caso relacionadas con las necesidades de su población de referencia) y se
centra exclusivamente en analizar cómo resuelve el hospital cada proceso concreto
comparándolo con la resolución global observada en el estándar.
Iasist © 2008.
20
Dadas las distintas estructuras de especialidades asociadas a distintos tipos de
hospitales, se ha optado por considerar dos estándares de comparación diferentes
(uno para hospitales de referencia y otro para hospitales comarcales y generales) .
No ha sido posible, dado el tamaño de la muestra*, trabajar con tantos estándares
como grupos de hospitales usados en el Top 20.
* Dado que se juzgó imperativo segmentar por especialidad, añadir una variable
más de segmentación como el nivel de hospital Top 20, con cinco valores posibles,
dejaba muchas especialidades con un número demasiado bajo de observaciones
(hospitales) como para extraer medias robustas de tasas de reiteración. En estas
circunstancias, se optó por perder comparación entre grupos (resultado de trabajar
con estándares agregados en los que salen generalmente mejor valorados los
hospitales más pequeños de cada grupo) a expensas de mejorar la robustez de las
medidas intragrupo (que son las que se emplean finalmente en la ‘liga’ que juega
cada hospital).
El método de ordenación
Los hospitales incluidos en el estudio se han ordenado de acuerdo con la suma de
los valores normalizados obtenidos para los distintos indicadores. Así, el método de
ordenación utilizado tiene en cuenta las distancias existentes entre cada uno de los
hospitales y el resto, para los distintos indicadores, más allá de la posición.
Para cada nivel de hospitales, se han estandarizado los valores obtenidos por cada
hospital en cada indicador y se han sumado estos valores. En las variables en que
los valores más deseados son los más bajos, en vez de sumarse, se restan. De esta
manera, los hospitales con una suma superior corresponden a los hospitales Top
("Benchmark") del nivel correspondiente.
Se excluyen de la posición de hospital TOP aquellos centros que presentan alguna
de las siguientes características:
En los indicadores de calidad asistencial un valor superior a 1,40. Es decir, aquellos
hospitales que presentan índices de mortalidad, complicaciones y readmisiones
ajustadas superiores en un 25% o más a los valores esperados.
Un promedio de diagnósticos codificados inferior a 1,75.
Iasist © 2008.
21
Un porcentaje de altas no agrupables (GRD 470) superior al 5%.
Ausencia de altas de actividad de Cirugía Mayor Ambulatoria.
Por qué lo utilizamos
Cálculo
Comentario
Valores favorables
Indicadores de calidad asistencial
Índice de mortalidad ajustado por riesgo (IMAR)
Este
El número de pacientes
El
muestra
indicador
cuándo
se
fallecidos
mortalidad ajustada por
producen
muertes
de
año 2007 dividido por
riesgo
pacientes no esperadas
el número esperado de
contempla
en
las
pacientes fallecidos en
diferencias
los
función del riesgo de
características
muerte
hospitales, y el tipo y
función
de
características
de
nos
mismos.
durante
de
el
cada
paciente individual.
modelo
de
de
Inferiores a la mediana.
Iasist
las
en
severidad
de
de
las
los
los
pacientes tratados.
Índice de complicaciones ajustado por riesgo (ICAR)
El ICAR nos muestra
El número de pacientes
El
cuándo
con
complicaciones
se
producen
complicaciones
no
complicación
durante el año
2007
modelo
de
ajustadas por riesgo de
función
dividido por el número
Iasist
de las características de
esperado de pacientes
diferencias
los pacientes.
con complicaciones en
características
función del riesgo de
hospitales, y el tipo y
complicación
severidad
esperadas
en
de
cada
Inferiores a la mediana.
contempla
en
de
de
las
las
los
los
pacientes tratados.
paciente individual.
Índice de readmisiones ajustado por riesgo (IRAR)
Desde el punto de vista
El
número
observado
de calidad asistencial,
de
readmisiones
identificación
de
es deseable el menor
urgentes, a 30 días del
readmisiones
por
número
de
episodio
circunstancias
readmisiones
no
de
ingreso
El modelo maximiza la
original y relacionadas
relacionadas
programadas que estén
con
calidad
relacionadas
dividido por el número
aislando en lo posible
esperado
de
las
readmisiones,
en
motivadas por factores
proceso
desarrollado
episodio
original.
con
el
asistencial
en
el
hospitalario
dicho
función
del
episodio,
riesgo
individual del paciente.
con
Inferiores a la mediana.
la
asistencial,
readmisiones
organizativos
de
asistencia.
modelo
de
El
la
readmisiones
ajustadas por riesgo de
Iasist
contempla
diferencias
características
en
de
las
las
los
hospitales, y el tipo y
severidad
de
los
pacientes tratados.
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22
Indicadores de funcionamiento
Estancia media ajustada por casuística y severidad (EMACS)
Una
menor
estancia
media
ajustada
riesgo
y
La estancia media que
La
estandarización
por
presentaría un hospital
directa de los pacientes
severidad
si tratara la distribución
atendidos
se
indica, por lo general,
de casos por GRD y
mediante
los
un
clase de severidad de
refinados,
su
desagregan
consumo
eficiente
de
recursos
así
más
los
hospitalarios
como
un
grupo
de
comparación.
Inferiores a la mediana.
realiza
GRD
que
los
GRD
médicos en tres niveles
menor
de severidad y los GRD
riesgo para el paciente.
quirúrgicos en cuatro.
Índice de cirugía sin ingreso ajustado (ICSIA)
Para
medir
la
Cociente
entre
Superiores
permite
mediana.
aumentar
el
número
la actividad del hospital
correspondientes
hacia
intervenciones
intervenidos, liberando
ambulatorios, en razón
quirúrgicas mayores sin
camas
de
ingreso observadas y el
hospitalización
número
reportando
su
mayor
coste-
efectividad.
episodios
La Cirugía sin Ingreso
orientación efectiva de
servicios
de
el
a
de
flujo
de
de
y
unos
menores
quirúrgicas mayores sin
aquellos.
ingreso
punto de vista, índices
atendidos
por
cada
de
la
pacientes
intervenciones
esperadas
a
costes
Desde
sustitución
a
este
más
elevados se asocian a
hospital.
mayores
de
resoluciones
demanda,
pero
también a una mayor
adecuación a esta.
Indicador de sostenibilidad de la práctica clínica
Coste por unidad de producción ajustada
cociente convierte los
realizada
un
el total de actividad,
distintos productos del
hospital y los gastos en
ponderada de acuerdo
hospital a unidades de
que éste incurre para
con su coste estándar
producción
realizarla.
estimado, realizada por
homogéneas,
cada
función
uno
de
los
del
gastos de explotación y
hospitales.
entre
denominador
El
relación la producción
por
cociente
El
Este indicador pone en
los
de
Inferiores a la mediana.
en
su
coste
esperado.
Iasist © 2008.
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Bibliografía:
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