IAMETRICS – AP: El cuadro de mando asistencial para Atención Primaria

Didier de Saint Pierreddesaint@navigogroup.cl

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

4

¿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%

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 =>3Comorbilidades

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.

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

11

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

16

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

17

Ejemplos ACGACG 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.

23

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

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?

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

EAPEj: Consultorio

SubterritoriosEj: Comuna

TerritorioEj: SS

Trazabilidad: del agregado poblacional al paciente individual

Médicos

Pacientes

Configurable con ACG o

CRG

ONLINE:SERVICIO INTEROPERABLE MULTIUSUARIO FLEXIBLE CONFIDEN-

CIALIDAD MODULAR

Usabilidad: la clave para la transformación de la práctica clínica

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%

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

Muchas gracias

Didier de Saint Pierreddesaint@navigogroup.cl