jordi coderch. gestión hospitalaria en tiempos de crisis
TRANSCRIPT
IdentificaciIdentificaci óón de pacientes n de pacientes crcr óónicos complejos nicos complejos
con riesgo de alto consumocon riesgo de alto consumo
Jordi Coderch
Serveis de Salut Integrats Baix Empordà
GuiGui óónn
� Justificación
� Ámbito
� Antecedentes: morbilidad y consumo sanitario� Tipificación de la morbilidad: CRG � Relaciones morbilidad – consumo: estratificación y persistencia
� Modelo predictivo:� Objetivos� Diseño
� Validación� Condiciones y limitaciones
� Utilidad pràctica� Implementación en la atención proactiva: utilidades en la HCE
� Conclusiones
JustificaciJustificaci óónn� Evolución de los modelos de atención sanitaria :
Asistencia fragmentada
� Integración de servicios (real o virtual)
� Modificación de la estrategia asistencial : Respuesta a la demanda reactiva y homogénea
� Estrategia proactiva y adaptativa, para la cronicidad
� Población diana : Pacientes crónicos complejos y/o en situación de fragilidad.
� Necesidad de instrumentos para predecir la población tributaria de atención proactiva
� Utilidad de las TIC en la identificación de casos
ABS Torroella de Montgrí
ABS la Bisbal d’Empordà ABS Palafrugell
CABEHospital de Palamós
ABS Sant Feliu de GuíxolsICS
Centre “Palamós Gent Gran”
Territorio, poblaciTerritorio, poblaci óón y red sanitarian y red sanitaria
ABS Palamós
C. Salut Mental Baix EmpordàIAS
Ámbito:
Baix Empordà:125.000 habitantes
SSIBE
Etapas del anàlisis:
� Integración de la información procedente de SSIBE y otras fuentes
externas
� Proceso de agrupación en CRGs para comprender la morbilidad
poblacional
� Anàlisis del gasto sanitario individual y de su relación con la
morbilidad.
Antecedentes: morbilidad y costes
Finalidad :
– Conocer la relación entre morbilidad atendida y gasto sanitario poblacional (costes reales), para el conjunto de servicios y prestaciones públicas
Estat de Salut ACRG3 Recompte % del N Recompte % del N 10 Usuaris sans 54.651 44,7%11 No usuaris 22.279 18,2%12 Embaràs i part sense altres malalties significatives 730 0,6%13 Problemes Neonatales majors 70 0,1% 81.796 66,9%14 Diagnóstics aguts majors sense altres malalties significatives 1.179 1,0%15 Diagnóstics Ginecológics 416 0,3%16 Diagnóstics crònics significatius sense altres malalties significatives 2.471 2,0%20 Historia de malaltia crònica menor única 6.131 5,0%21 Embaràs i part amb altres malalties significatives 971 0,8% 10.506 8,6%22 Diagnosticos aguts majors amb altres malalties significatives 1.736 1,4%23 Diagnosticos cònics significatius amb altres malalties significatives 1.668 1,4%31 Malaltia crònica menor única nivell - 1 6.682 5,5%32 Malaltia crònica menor única nivell - 2 593 0,5% 7.275 5,9%41 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 1 790 0,6%42 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 2 83 0,1%43 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 3 246 0,2% 1.149 0,9%44 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 4 30 0,0%51 Malaltia crònica dominant única nivell - 1 10.537 8,6%52 Malaltia crònica dominant única nivell - 2 2.658 2,2%53 Malaltia crònica dominant única nivell - 3 745 0,6%54 Malaltia crònica dominant única nivell - 4 131 0,1% 14.213 11,6%55 Malaltia crònica dominant única nivell - 5 132 0,1%56 Malaltia crònica dominant única nivell - 6 10 0,0%61 2 Malalties cròniques dominants nivell - 1 3.539 2,9%62 2 Malalties cròniques dominants nivell - 2 1.429 1,2%63 2 Malalties cròniques dominants nivell - 3 653 0,5%64 2 Malalties cròniques dominants nivell - 4 349 0,3% 6.183 5,1%65 2 Malalties cròniques dominants nivell - 5 183 0,1%66 2 Malalties cròniques dominants nivell - 6 30 0,0%71 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 146 0,1%72 3 Malalties cròniques dominants nivell - 2 125 0,1%73 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 150 0,1%74 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1 40 0,0% 491 0,4%75 3 Malalties cròniques dominants nivell - 5 22 0,0%76 3 Malalties cròniques dominants nivell - 6 8 0,0%81 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 1 45 0,0%82 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 2 166 0,1%83 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 3 127 0,1% 411 0,3%84 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 4 58 0,0%85 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 5 15 0,0%91 Condicions catastròfiques nivell - 1 26 0,0%92 Condicions catastròfiques nivell - 2 139 0,1%93 Condicions catastròfiques nivell - 3 50 0,0%94 Condicions catastròfiques nivell - 4 29 0,0% 271 0,2%95 Condicions catastròfiques nivell - 5 20 0,0%96 Condicions catastròfiques nivell - 6 7 0,0%Total 122.295 100,0% 122.295 100,0%
Total Estat de Salut
Malaltia neoplàsica avanzada
Condicions catastròfiques
Malaltia crònica menor múltiple
Malaltia crònica dominant única
Malaltia crònica dominant doble
Malaltia crònica dominant triple
ACRG3_2006_TOT
Sans
Malaltia aguda significativa
Malaltia crònica menor única
Total ACRG3
75,5 %
18,5 %
5,5 %
0,6 %
Resultados previos: estratificación población s./morbilidad(cronicidad, complejidad y gravedad)
Peso Peso relativorelativo del gasto del gasto medio medio por ACRG3por ACRG3
02468
10121416182022242628303234363840424446485052545658606264
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2005
2006
2007
Resultados previos : relación entre morbilidad y consumo de recursos
Complejidad- � +
Gravedad- � +
01.0002.0003.0004.0005.0006.0007.0008.0009.000
10.00011.00012.00013.00014.00015.00016.00017.00018.000
18 38 58 78 98
Percentils població
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Cost
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Cost total Cost mitjà
1% de residentes que más consume:
� 22 % del total del gasto
� 15.544 €/persona (media x 20)
Resultados previos: concentración y persistencia del coste sanitario
El El mayor costemayor coste se concentra en se concentra en pocospocos casoscasos
Modelo Modelo predictivopredictivo : : ObjetivosObjetivos
� Construir un modelo de estratificación del riesgo de utilización de recursos sanitarios, basado en la morbilidad poblacional.
� Evaluar su capacidad para identificar, en la población delBaix Empordà, pacientes crónicos complejos con riesgo de alto consumo de recursos.
� Implementarlo como herramienta de identificación de la población diana de un programa de atención proactiva a pacientes crónicos complejos.
� Incorporar identificación de casos en la Historia Clínica Electrónica.
Respuestas modelo Respuestas modelo SSIBE SSIBE
1. Riesgo objeto de anàlisis y predicción
2. Nivel de riesgo
3. Técnicas a utilizar para la selección de los pacientes de alto riesgo
4. Variables a introducir en el modelo y su disponibilidad
1. Coste sanitario total de un
paciente
2. Coste > p95 de la població
3. Modelos de regresión logística
4. Demográficas; Carga de
morbilidad; Utilización previa
Marco Conceptual de los Marco Conceptual de los modelosmodelos predictivospredictivos
Modelo final:Edad, Sexo, ACRG2 (modificados), Coste farmacia>p95 Uso de MHDA, Uso de Hospitalización
Probabilidad coste > p95
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Coste alt real año 1Predictivo
ValidezValidez y y capacidad predictivacapacidad predictiva del modelo del modelo
PersonasSensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 41,6%VPP (E+G) / (C+E+F+G) 44,8%Casos nuevosG / (E+G) 14,8%Personas bien identificadas 94,3%
CosteSensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 48,5%VPP (E+G) / (C+E+F+G) 90,8%Casos nuevosG / (E+G) 79,3%Coste bien identificado 73,0%
ComparaciComparaci óónn con con otrosotros modelosmodelos
* Weiner, JP: "Predictive Modeling and Risk Measurement: Paradigms, Potential and Pitfalls" “Predictive Modeling”
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Año 1
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Model 4 ACRG2 - utilització ACG & Prior use
91,3% 89,7%
0,9% 0,2%
1,6% 0,1%
0,5% 0,5%
1,8% 1,2%
1,1% 2,1%
0,3% 0,6%
2,5% 2,7%
* Mod. SSIBE Mod. ACGVP 2,1% 1,8%FP 2,7% 2,2%FN 3,0% 3,2%VN 92,2% 89,9%
Sens. 41,6% 36,0%Esp. 97,2% 97,6%VPP 44,8% 45,0%
VN (A+B)
FN(D+H)
NO
FP (F+C )
VP (E+G)
SIIdentific. por mod. Predictivo
NOSI
Coste alt real año 1Predictivo
Condiciones del modeloCondiciones del modelo
� Tratar de captar al máximo la significación clínica del modelo vs tamaño de la población
� Tamaño de la población diana escogida como objetivo de identificación
� Considerar variables predictoras de consumo que puedanestar disponibles con el mínimo retardo posible para su utilización
LimitacionesLimitaciones del del modelomodelo
� Tamaño de la población analizada
� Sistema de càlculo des costes associados a cada paciente responde a la realidad de nuestra organización
� Consumo farmacéutico com elemento predictor; introduce el estilo de práctica prescriptora de los profesionales de SSIBE
Validez interna
vs.
Validez externa
UtilidadUtilidad prpr ààctica del model ctica del model predictivo predictivo para la para la atenciatenci óón proactivan proactiva
� Identificación de los casos con mayor probabilidad de alta utilización de servicios sanitarios(= gasto sanitario igual o superior al percentil 95)
� Gestión de casos para ajustar la utilización de servicios a las necesidades reales; evitar uso inecessario o inadecuado.
� Instrumentos:� Listados de casos para los profesionales d’AP asignados
� Identificación en la HCE del riesgo alto y CRG
� Identificación de grupos de morbilidad con mayor concentración de casos de riesgo de alto consumo� Gestión de enfermedades, para prevenir casos de alto consumo
CRG base_Description_CONC CRGs Baix cost Alt cost % TOTAL6143 Diabetes and Other Moderate Chronic Disease 6 661 411 38%2110 Trauma and Orthopedic Diagnosis With Other Significant Illness 1 516 404 44%6270 Two Other Moderate Chronic Diseases 6 1509 327 18%6161 Dementing Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 203 226 53%7071 Diabetes - Hypertension - Other Dominant Chronic Disease 6 83 146 64%6141 Diabetes and Other Dominant Chronic Disease 6 114 116 50%6260 One Other Dominant Chronic Disease and One or More Moderate Chronic Disease 6 218 112 34%6144 Diabetes and Hypertension 6 917 110 11%9030 HIV Disease 4 20 107 84%6123 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 103 105 50%6140 Diabetes and Advanced Coronary Artery Disease 6 62 94 60%6111 Congestive Heart Failure and Diabetes 6 43 78 64%6132 Cerebrovascular Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 84 73 46%5424 Diabetes 4 1214 67 5%6122 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Dominant Chronic Disease 6 19 66 78%5006 Alzheimers Disease and Other Dementias 4 131 65 33%6116 Congestive Heart Failure and Other Moderate Chronic Disease 6 48 61 56%6293 One Other Moderate Chronic Disease and Other Chronic Disease 4 321 60 16%8651 Digestive Malignancy 4 42 59 58%7010 Congestive Heart Failure - Diabetes - Chronic Obstructive Pulmonary Disease 6 6 58 91%6221 Prostate Malignancy and Other Moderate Chronic Disease 6 36 50 58%
CaracterCaracter íísticassticas de la de la poblacipoblaci óónn diana diana predecida predecida MorbilidadMorbilidad : CRG base con > 50 casos: CRG base con > 50 casos
InformaciInformaci óónn de la de la poblacipoblaci óónn diana diana predecidapredecida ::ListadosListados a los a los profesionalesprofesionales de APde AP
expedient sexe EdatAnys Status CRG CRG base_Description_CAT SOI Prob Alt Risc11111 Dona 80 6 6111 6111 Insuficiència Cardíaca Congestiva i Diabetis 3 56,7611111 Dona 40 1 1001 1001 Sa No Usuari 1 82,0111111 Home 80 8 8652 8652 Leucèmia Crònica Limfoide 3 92,5311111 Dona 85 5 5004 5004 Malaltia Cerebrovascular amb Infart I Hemorràgia Intracranial 5 99,1411111 Dona 37 9 9030 9030 Malaltia pel VIH 4 73,0411111 Home 79 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 92,5311111 Dona 84 6 6141 6141 Diabetes i Altra Malaltia Crònica Dominant 5 89,9111111 Dona 41 2 2080 2080 Embaràs i Part amb Altra Malaltia Significativa 1 99,6811111 Dona 70 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 89,9111111 Dona 81 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 4 89,9111111 Dona 79 6 6270 6270 Dues Altres Malalties Cròniques Moderades 1 58,0111111 Dona 69 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,9111111 Dona 89 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,9111111 Home 79 6 6116 6116 Insuficiència Cardíaca Congestivai Altra Malaltia Crònica Moderada 4 99,3811111 Dona 67 6 6211 6211 Càncer de Pit i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 84,1111111 Home 89 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 1 88,0411111 Home 87 6 6221 6221Càncer de Pròstata i Altra Malaltia Crònica Moderada 2 57,6011111 Home 73 9 9020 9020 Diàlisis sense Diabetis 5 99,9911111 Home 50 6 6260 6260 Una Altra Malaltia Crònica Dominant i Una o Més Malalties Cròniques Moderades 1 82,2611111 Home 85 5 5663 5663 Càncer de Pròstata 1 92,5311111 Dona 87 7 7013 7013 Insuficiència Cardíaca Congestiva - Malaltia Pulmonar Obstructiva Crònica - Altra Malaltia Crònica Dominant3 99,9011111 Dona 91 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 3 89,9111111 Dona 73 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,9111111 Dona 81 6 6161 6161 Demència i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 59,92
UtilidadesUtilidades TICTICAlarmasAlarmas casos casos crcr óónicos complejosnicos complejos : : Urgencias Urgencias
UtilidadesUtilidades TICTICAlarmasAlarmas casos casos crcr óónicos complejosnicos complejos : : HospitalizaciHospitalizaci óón n
UtilidadesUtilidades TICTICAlarmasAlarmas en la HCE en la HCE úúnica; nica; informaciinformaci óónn CRG CRG
ConclusionesConclusiones
� La morbilidad es el factor con mayor poder explicativo de la variabilidad del gasto sanitario
� La concentración y persistencia del gasto en relación a la morbilidad permiten construir un modelo predictivo vàlidopara identificar casos con alto riesgo de coste elevado.
� El modelo es útil como herramienta para identificar la población diana de un programa de atención proactiva a pacientes crónicos complejos.
� Se pueden incorporar en la HCE utilidades que facilitan la identificación ràpida de los pacientes crónicos complejos y su estado de salud
LLííneanea de I + D sobre de I + D sobre clasificaciclasificaci óónn de la de la morbilidad poblacionalmorbilidad poblacional y y aplicacionesaplicaciones
� Investigadores principales:� SSIBE: José Maria Inoriza (IP), Marc Carreras, Jordi Coderch� Pere Ibern (U. Pompeu Fabra) � Manuel Garcia Goñi (U. Complutense de Madrid)
� Colaboradores: � Tècnicos proyectos: Laura Vall-llosera; Elvira Sánchez
� Àreas específicas: Josep Maria Lisbona, Josep Vilà� Proyectos específicos: Pere Plaja, Xavier Perez, Inma Sanchez
� Soporte administrativo: � Anna Bofill, Montse Mont, Gislen Grassot, Isabel Serra
Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GRESSIRES)
Financiación parcial de: AATRM, Inst. Salud Carlos III, Dept. Salut Generalitat de Catalunya
SelecciSelecci óón n de de publicacionespublicaciones sobre sobre morbilidadmorbilidad y costesy costes
� Inoriza JM, Coderch J, Carreras M, Vall-llosera L, García-Goñi M, Lisbona JM, IbernP. La medida de la morbilidad atendida en una organización sanitaria integrada. GacSanit 2009;23(1):29-37
� Carreras M, García-Goñi M, Ibern P, Coderch J, Vall-Llosera L, Inoriza JM. Estimatesof patient costs related with population morbidity: can indirect costs affect the results? Eur J Health Econ. 2010. DOI 10. 1007/s10198-010-0227-5.
� Inoriza JM, Carreras M, Lisbona JM, Sánchez E, Coderch J, Ibern P. La despesasanitària poblacional segons la morbiditat atesa. En: Estudis d’Economia de la Salut (Volum III). Barcelona: Direcció General de Planificació i Avaluació; 2010. p. 35-99 http://www.gencat.cat/salut/depsalut/html/ca/dir505 /index.html
� Carreras M, Ibern P, Coderch J, Inoriza JM. Anàlisi de costos per pacient en una organització sanitària integrada. En: Fulls econòmics del sistema sanitari (39). Sistemes d’informació de costos. Barcelona: Servei Català de la Salut; 2010. p. 28-37. http://www10.gencat.cat/catsalut/archivos/publicaci ons/econo_sanitaria/efulls_39.pdf
Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GRESSIRES)
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TerencioTerencioItaliaItalia , 194 aC , 194 aC –– 159 aC 159 aC