ESTRATIFICACIÓN POBLACIONAL EN EL PAÍS VASCO

Roberto Nuño SolinísDirector de O+berriInstituto Vasco de Innovación Sanitaria

Granada, 8 de junio de 2013

edad

%

Distribución en % de pacientes por nº de enfermedades crónicas (2010-2011)

Fuente: PREST – Base de datos de estratificación del País Vasco

Cronicidad y multimorbilidad

0

1

1

2

2

3

3

4

4

00-04 .05-11 .12-17 18-34 35-44 45-54 55-64 65-69 70-74 75-79 80-84 85+Age-groups

Ave

rage

num

ber o

f chr

onic

dis

ease

s

12345

Nº

de condiciones crónicas por índice de privación

Average cost by number o f chronic diseases and socieconomic level

0

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10+Number of chronic diseases

Aver

age

Cos

t 12345

Coste medio anual según nº

de condiciones  crónicas y nivel de renta

Clasificación prospectiva que permita intervención  proactiva

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Requisitos

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El proyecto de investigación

Tabla-4. MAPE (Mean absolut prediction error) expresado en

forma de porcentaje del coste promedio, de los distintos

modelos basados en los sistemas de case-mix y empleando

diferentes modelos de regresión

Regresión Lineal (OLS) Two-parts Modelos Jerarquizados

ACG CRG DCG ACG CRG DCG ACG CRG DCGCalibración Propia Variables

Edad y sexo (EyS) 106.80% 109.09% 106.52% EyS + Sólo Dx 92.36% 96.36% 91.26% 114.59% 104.74% 109.74% 95.27% 95.97% 91.52% EyS + Solo Rx 93.57% 91.87% 113.84% 115.74% 93.74% 91.98% EyS + Dx + Rx 88.41% 87.02% 114.96% 114.44% 89.87% 87.26%

EyS + Dx + Rx + coste percentil 85.99% 87.70% 85.05% 98.52% 96.11% 97.92% 86.97% 87.72% 85.37%

EyS + Dx + Rx + coste coste percentil + IP 86.02% 87.70% 85.06% 98.49% 96.09% 97.89% 86.97% 87.72% 85.37%

Información de los 12 meses previos

• Variables demográficas y socioeconómicas

• Diagnósticos

• Prescripciones

• Consumo previo de determinados recursos

• Coste previo de la atención sanitariaACG-pm

• Predicción consumo de recursos de cada persona durante los 12 meses posteriores

• Identificación pacientes con determinadas patologías / problemas de salud / situaciones de riesgo.

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El modelo implementado

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Aplicaciones

Año 2011•Selección de poblaciones diana de pacientes pluripatológicos complejos para Enfermera Gestora de Casos•Programas diferenciados para pacientes diabéticos dependiendo de su comorbilidad y grado de control.•Identificación de pacientes crónicos sin complicaciones ni comorbilidad para reforzar actividades de prevención secundaria.

Año 2010:

Puesta en Marcha

Predicción para 2011 a partir de datos registrados en 12 meses previos

Año 2012•Inclusión en la financiación y contratación de las organizaciones.

•Planes de Intervención Poblacional, que plantean estrategias de actuación diferentes en los distintos segmentos.

Año 2011:

Recalibración completa del modelo con datos propios de la CAPV

- Cada profesional se responsabiliza de los cuidados a 50 pacientes crónicos complejos.

- Visión holística: valoración integral de las necesidades de cada persona.

- Reorganización y coordinación de la atención

Nuevos Roles de Enfermería (Gestoras de Caso)

• Pacientes con diagnóstico de: Insuficiencia Cardiaca Congestiva y EPOC + Riesgo muy alto de presentar un consumo de recursos elevado el año siguiente = crónicos complejos.

• Exclusión: pacientes que por su gravedad pudieran no ser candidatos (Neoplasias malignas o Diálisis crónica).

• Resultados: • Mejora satisfacción pacientes y familiares• No reducción de utilización global• Heterogeneidad entre distintos pilotajes, reducciones significativas de

ingresos (15%) y estancias (10%) en los mejores modelos predictivos.

• Pacientes con índice predictivo < 1,5, edades entre 35 y 74 años, con diabetes, hipertensión y alteraciones metabolismo lipídico (y sus combinaciones).

• Se fijan diversos objetivos individualizados de control según GPC, por ej. RCV<20%, control HTA, hábito tabáquico, HbA1c…

• Cambio respecto a la Oferta Preferente que valora el cumplimiento de indicadores “en general” para pasar a un enfoque individualizado (cumplimiento simultáneo de objetivos en un mismo individuo).

• Resultado: mejora de un 5% de pacientes en buen control en un año.

Identificación de pacientes crónicos sin complicaciones ni  comorbilidad para reforzar actividades de prevención 

secundaria

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PIPs: resultados de difícil interpretación

• Criterios arbitrarios de inclusión• Mezcla de modelos predictivos con otros criterios• Heterogeneidad territorial• Foco reiterado en mismos Dx: PPP, pero son MM en IC (99%),

EPOC (90%), DM2 (90%)…• Solo disponibles 57 –poco fiables- de 107 indicadores• Curva de aprendizaje

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PIPs: resultados de difícil interpretación (2)

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La opinión de los profesionales de AP

DG3: “Mi idea: el enfoque poblacional es inexistente. Tu puedes aplicar algunas cosas, haces no se qué; pero el enfoque poblacional, conocer tu población de qué tipo es y qué puede surgir ahí, pero en la práctica no existe ninguna estrategia para hacer eso ... o no la conocemos….”

NG4: “Me estoy encontrando con mucha gente, pues eso, gente que ni conocía yo, que no estaban viniendo a mi consulta para nada y no sabía ni qué cara tenían, y sin embargo, si no es por la estratificación…”

DG3: “Yo me hago una pregunta ¿Cómo puede ser la estratificación útil para primaria? … Bien ¿a qué primaria? ¿a cómo funciona ahora u otra primaria? ¿Hay intención de poner otros roles a cada uno: médicos, enfermeras o no? Si es con la primaria tal como funciona actualmente vamos a seguir igual que desde el año 80, no va a cambiar nada. ¿De qué te sirve esto? De momento para nada, para que salga un icono. La intención es cambiar los roles?”

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La opinión de los profesionales de AP (2)

DG1: “Se basa en los CIEs y la codificación está mal! Estamos haciendo una herramienta que va a ser mentira, porque se codifica mal. O sea, la base de todo, los ACGs y la codificación CIE está mal. Alguien se ha olvidado que todo el mundo todos los días en las consultas codifica mal.”

DG6:“…En ese sentido, me gustaría centrarme no en lo que nos dan, sino en nuestras necesidades y a partir de nuestras necesidades ir buscando las herramientas que tenemos que ir demandando o haciendo, etc.….”

DG7:“…lo que pasa es que se ha hecho al revés: se ha empezado a hablar de estratificación, se ha puesto el icono ahí …”

DG5: “…un día apareció en la pantallita de Osabide un icono de paciente estratificado y que nos dijo el jefe de unidad nos iban a valorar fundamentalmente por esos pacientes.

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Conclusiones

• La explotación exhaustiva de la información sanitaria disponible ha permitido la implantación de la estratificación poblacional en la sanidad pública vasca (usos múltiples!).

• El uso de modelos predictivos es un instrumento que complementa y añade valor al criterio clínico, siendo superior a otros métodos basados en criterios.

• La estratificación poblacional no es un fin en si mismo, sino que debe considerarse un instrumento que se engloba dentro de una estrategia de cambio más amplia.

• Permite dirigir nuestros esfuerzos (identificación de casos), siempre que tengamos intervenciones respaldadas por la evidencia en cada segmento.

• Es un cambio complejo que debe hacerse con los profesionales y no está exento de dilemas éticos, legales y de equidad.

• Su uso hasta la fecha en contratación es confuso y difícil de interpretar.

• Puede permitir avanzar hacia un MODELO SANITARIO PROACTIVO.