La implantación de un modelo de estratificación y predicción del riesgo en Euskadi basado en ACGs
Jon OruetaOsakidetza
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Concentración del gasto sanitario
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El 1% de la población del Pais Vasco
consume el 21 % de los recursos
sanitarios
Diferentes grados de necesidad de
atención sanitaria en la población
Riesgo de hospitalización por ACSC
No. of chronic conditions Odds Ratio (95% Confidence Interval)
1 7.49 (6.50 - 8.65)
2 18.10 (15.79 - 20.76)
3 36.43 (31.81 - 41.73)
4+ 98.52 (86.11 - 112.72)
Wolff JL, Starfield B, Anderson G. Prevalence, expenditures, and complications of multiple chronic conditions in the elderly. Arch Intern Med. 2002. 162; 2269–22.
3
Revisión de 5 Guías Práctica Clínica NICE: Depresión, DM, C.isquémica, EPOC, Artrosis
Hughes LD, McMurdo ME, Guthrie B. Guidelines for people not for diseases: the challenges of applying UK clinical guidelines to people with multimorbidity. Age Ageing. 2012. 4
• Prescripción habitual de 11 fármacos (+10 dependiendo situación).
• 9 recomendaciones para modificar estilo de vida /autocuidado
• 8-10 visitas programadas a atención primaria por sus problemas físicos
• 4-6 visitas a Médico de Familia por depresión• 8-30 intervenciones psicosociales• Citas programa tto. tabaquismo• Rehabilitación pulmonar
Supuesto teórico: aplicación a una
persona que padece una forma
leve/moderada de las 5 enfermedades.
Han contribuido a reducir variaciones innecesarias en la práctica clínica, hospitalizaciones y muertes
Problemas adaptación a los pacientes con multimorbilidad:
• Limitaciones ensayos clínicos.
• Los clinicos pueden no tener tiempo o experiencia para leer e interpretarinformación disponible.
• Los pacientes pueden tener deseos de limitar el número de intervenciones y debería facilitarse la priorización.
• Presionar a los clínicos para que las sigan de forma estricta puede dar lugara resultados contraproducentes .
Hughes LD, McMurdo ME, Guthrie B. Guidelines for people not for diseases: the challenges of applying UK clinical guidelines to people with multimorbidity. Age Ageing. 2012
Revisión de 5 Guías Práctica Clínica NICE
5
Distribución según nº enfermedades crónicas de la población mayor de 65 años en el País Vasco
15%
18%
20%
17%
12%
18%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0 1 2 3 4 5+
• Más de las dos terceras partes (66,78 %) de los mayores de 65 años en el País Vasco presentan dos o más enfermedades crónicas
Fuente: Base de Datos Estratificación. Osakidetza 2011
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2010
Necesidad de la clasificación prospectiva de pacientes para planificar actividades proactivas.
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Selección de un sistema de estratificación prospectiva
� Objetivo de la estratificación� Evento que se pretende predecir� Población a incluir� Fuentes de información
� Variables explicativas racionales� Modelo estadístico válido y fiable� Sistema clasificación inteligible� Facilidad de uso
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PREST
CMBD
Hª clínica AP
I.Privación Area
Prescripciones
At.Especializada
sin ingreso
Programa de Estratificación poblacional en el País Vasco: Fuentes de información.
Prevalencias observadas según diferentes BBDD administrativas
• Incluso en enfermedades crónicas importantes, en un porcentaje de los pacientes que reciben estos diagnósticos en un año, esta información no se repite también en los códigos extraídos durante el año siguiente
Fuente: Base de Datos Estratificación. Osakidetza 2010 11
Nº Diabéticos
Dx primaria 81.074
Dx CMBD 13.452
Rx primaria 82.994
Cualquiera 102.355
Hª CLÍNICAPRIMARIA
PRESCRIPCIONESPRIMARIA
CMBD
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Variables explicativasVariables respuesta
Datos año-1 Agrupadores
Demográficos
Edad y Sexo
-ACGs
-DCGs
-CRGs
Coste año-2
Coste prescripciones
Riesgo hospitalización
Estado de salud
-Dx
-Fármacos
-Procedimientos
Coste sanitario
Indicadores Socioeconómicos
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Capacidad predictiva coste sanitario. Coeficientes de determinación de los modelos OUT-OF-THE-BOX.
Variables ACG-PM CRG DCG-HCC
Age & sex: 0,07
A&S + dx + rx + cost percentiles (age < 65) 0,17
A&S + dx + rx + cost percentiles (age 65+) 0,16
A&S + dx 0,14
A&S + dx + cost 0,18
A&S + dx + rx + cost 0,21
14
Capacidad predictiva coste sanitario. Coeficientes de determinación de los modelos recalibrados.
Variables Demographic ACG-PM CRG DCG-HCC
Age and Sex (A&S) 0,07
A&S + Only Dx 0,18 0,18 0,21
A&S + Only Rx 0,17 - 0,18
A&S + Dx + Rx 0,21 - 0,24
A&S + Dx + Rx + cost 0,26 0.25* 0,27
The CRG models do not include prescriptions
15
Capacidad predictiva coste sanitario. AUC de los modelos recalibrados para identificar de forma proactiva a los pacientes que consumirán más recursos (top 5%).
Variables ACG-PM CRG DCG-HCC
A&S + Only Dx 0,845 0,797 0,846
A&S + Only Rx 0,833 - 0,837
A&S + Dx + Rx 0,847 - 0,858
A&S + Dx + Rx + cost 0,868 0,848* 0,868
The CRG models do not include prescriptions
Clasificación de Diagnósticos en ACGs
ACG_2300: P.aguda leve + cronica estable
Adjusted Clinical Groups (unos 100)
Aggregated Diagnosis Groups (32)
CIE-9-MC
(16.000)
16
Fragilidad Anomalía marcha
Neo. Maligna Bronq/Pulmonar
Ascitis
Hospital Dominante
EYE_05: Trastono refracción
EAR_01: Otitis Media
END_07: Diabetes 2 con complicaciones
Marcadores poblacionesespeciales
Expanded Diagnosis Clusters (267)
Fragilidad Anomalía marcha
Neo. Maligna Bronq/Pulmonar
Ascitis
Hospital Dominante
EYE_05: Trastono refracción
EAR_01: Otitis Media
END_07: Diabetes 2 con complicaciones
Marcadores poblacionesespeciales
Expanded Diagnosis Clusters(267)
Clasificación de Fármacos en ACGs
EYEx010 Oftálmica leve: curativa
EYEx020 Oftálmica leve: paliativa
EYEx030 Glaucoma
Nivel definición
Duración
Severidad
Rx_Defined Mordidity Groups (64)
ATC
Anatomic TherapeuticChemical System
CARx020 I. Cardiaca Congestiva
17
Sistema de case-mix Adjusted Clinical Groups(ACG-pm)
Predicción Gasto FarmaciaPredicción Gasto Farmacia
ACG-pm
Predicción Consumo RecursosPredicción Consumo Recursos
Predicción Probabilidad HospitalizaciónPredicción Probabilidad Hospitalización
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Índice de privación socioeconómica del área de residencia
Año 1 Año 2
Edad y sexo
Carga morbilidad (ACGs)
Patologías-Dx (EDCs)
Patologías-Rx (Rx-MGs)
Poblaciones especiales:- HOSDOM - Fragilidad
Consumo previo de determinados recursos
Coste previo de la atención sanitaria
Estratificación poblacional en el País Vasco
• Descripción de los problemas de salud de cada paciente
21
• Predicción consumo de recursos de cada persona durante los 12 meses posteriores
Clasifica de forma predictiva a todos los ciudadanos
Combina información de todos los
niveles de atención
Aplicaciones múltiples que benefician a
todos los estratos de la población
No requiere esfuerzo adicional de los clínicos para captar pacientes
23
Estratificación poblacional en el País Vasco
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
24
Estratificación poblacional en el País Vasco
Año 2012
• Inclusión en la financiación de las organizaciones.
• Planes de Intervención Poblacional, que plantean estrategias de actuación diferentes en los distintos segmentos.
Año 2013
• Planes de Intervención Poblacional.
• Evaluación sistema capitativo para la financiación de las Organizaciones Sanitarias Integradas, que incorpore elementos de ajuste de riesgos
• Rediseño data wharehouse.
Año 2011:
Recalibración completa del modelo con datos propios de la CAPV
Año 2011:
Recalibración completa del modelo con datos propios de la CAPV
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Estratificación poblacional en el País Vasco
Avance de la las rutas pacientepluripatológico, EPOC, IC y D.Mellitus
Servicio de IntegraciónAsistencial y Cronicidad
Servicio de IntegraciónAsistencial y Cronicidad
(mayo 2013)
Despliegue de Planes de Intervención.
ComparaciónOctubre- 2012 Mayo-2013
Motivos de desconfianza/escepticismo sobre los modelos predictivos:
� Sistemas de case-mix han sido desarrollados en organizaciones de Estados Unidos
� Requiere codificación de las enfermedades en CIE-9-MC por los clínicos.
� Insuficiente valoración de factores socioeconómicos y problemática de salud mental.
� Errores de clasificación del sistema y time lag.
� Falta de evidencias de resultados de su aplicación.
� Aspectos prácticos: modo de explotar la información, de identificación de pacientes, recordatorios de la historia clínica.
Implementation of a population risk stratification tool in Primary Care practice in the Basque Country: clinicians’ perceptions (Sauto-Arce R,et al.)
Problemas referidos por los clínicos sobre el proceso de la implantación:
� No participación de los clínicos.
� La información recibida no había sido adecuada. Los
clínicos indicaban que básicamente sólo había recibido
órdenes de realizar nuevas actividades.
� La estratificación debería promover la autonomía y
conducta proactiva de los clínicos y no ser un nuevo
corsé
Problemas referidos por los clínicos sobre el proceso de la implantación:
� No participación de los clínicos.
� La información recibida no había sido adecuada. Los
clínicos indicaban que básicamente sólo había recibido
órdenes de realizar nuevas actividades.
� La estratificación debería promover la autonomía y
conducta proactiva de los clínicos y no ser un nuevo
corsé
Aplicaciones planteadas por los clínicos
Selección de poblaciones diana
Sistemas de información:
Identificación de grupos con necesidades de atención no percibidas
Planificación: A nivel macro: distribución de recursos
A nivel micro: diseño de intervenciones
Evaluación: Medición (y automedición) del impacto de actividades.
Enfoque poblacional de la atención
Desarrollo de modelos predictivos
Selección subgrupos pacientes para intervenciones
Implantación intervenciones proactivas
Evaluación de resultados
Basado en Lewis G en: Development and Implementation of risk stratification tools
Conclusiones (I):
� La implantación de un enfoque de poblacional es un elemento necesario para la transformación del modelo asistencial.
� Los cambios organizativos necesarios para ello son muy numerosos.
� Por ello debe hacerse una planificación cuidadosa para evitar una saturación en los profesionales.
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Conclusiones (II):
� Para conseguir buenos resultados la comunicación entre la dirección, los gestores y los clínicos es un elemento imprescindible, pero no suficiente.
� La organización debe mostrar flexibilidad y ser sensible a las circunstancias específicas de cada ámbito para lograr su implementación.
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