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

IAMETRICS – AP: El cuadro de mando asistencial para Atención Primaria. Didier de Saint Pierre ddesaint @ navigogroup.cl. Benchmarking clínico en AP. Objetivo: Saber cómo lo estamos haciendo – mejorar servicios, procesos y gestión Nuestra propuesta

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

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Presentation Transcript

  1. IAMETRICS – AP: El cuadro de mandoasistencialpara AtenciónPrimaria Didier de Saint Pierre ddesaint@navigogroup.cl

  2. 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

  3. ¿Porque el ajuste de riesgoesnecesario? • No todaslas personas tienen la mismanecesidad de recursos de atenciónmédica • % de la % de recursos en poblaciónatenciónmédica • 1% 30% • 10% 72% • 50% 97%

  4. Necesidad de segmentación de la población 6.140 pacientes diabetes Tipo 2 Diabetes T 2 sin complicaciones 84% Diabetes T 2 con complicaciones 16% 16 visitas AP; 2 CCEE 32 % urgencias 24% ingresa 663€ farmacia 2.057€ año 4,77 18 visitas AP; 3,2 CCEE 47% urgencias52% ingresa 1.135€ farmacia 4.306€ año 9,5% 0,84 12 visitas AP, 0,38 CCEE 4% urgencias6% ingresa 359€ farmacia 681€ año 7,2% 9,72 0,60 0,36 0 +1 +2 =>3 Comorbilidades

  5. Existen varios sistemas de clasificación de pacientes (SCP o casemix) disponibles: • AmbulatoryClinicalGroups(ACG), Johns Hopkins University • ClinicalRiskGroups(CRG), 3M • DiagnosticCostGroups(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.

  6. Descripcion del Sistema de Case-Mix ACG (Escuela de Salud Pública de la Universidad Johns Hopkins) • ACGs (" GruposAjustadosClínicos ", antes "Grupos de CuidadoAmbulatorios ") estánbasados en la premisaque la carga de morbilidadpuedeayudar a explicar la variación en el consumo del recurso de asistenciamédica. • Centrados en la salud global de los ciudadanos no en los episodios de cuidados individuales • Se asignasólo un ACG a cada persona, basándose en suedad, género y suconjunto de diagnósticos en un determinadolapso de tiempo. • Capta la dimensión longitudinal, multi-episódica de la atención de la salud. • El proceso de agrupación ha sidocomputarizado. El software agrupador “ACG ” requieredatos simples

  7. De códigos de diagnósticohacia ACGs Diagnósticosclínicos, variables demográficas 14.000 Códigos de diagnostico de la CIE-9 Grupos de DiagnósticosAjustados(32 ADGs) …… Edad y Género 106 ACGs-GruposClinicosAjustados

  8. Poblacion total ACG X ACG Y ACG Z Los ACGs La asignación se basa en la edad , el género, presencia de algunos ADGs específicos, número total de ADGs del paciente, número total de ADGs mayores, y opcionalmente embarazo y peso al nacer

  9. Ejemplos ACG ACG 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.

  10. 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

  11. Un conjunto balanceado de dimensiones clave ¿Cómo de distinta es la población atendida respecto a la del estándar? ¿ha cambiado de un año a otro? Todas las dimensiones  ¿Cómo de exhaustivo es el registro diagnóstico? ¿Hasta qué punto puede estar sesgando los resultados? Población de referencia ¿Son los pacientes más o menos complejos que los que atiende el estándar? ¿Cuán distinta es la prevalencia que muestran determinadas patologías? Calidad de datos Demanda Complejidad Frecuentación ¿Es su población relativamente sobreconsumidora de asistencia sanitaria? Cobertura Presiónasistencial ¿Está su población adecuadamente cubierta? ¿Hay alguna patología con cobertura manifiestamente mejorable? Eficiencia Visitas ¿Están sus médicos soportando una mayor actividad de lo que se esperaría? ¿por qué motivos? Farmacia Derivaciones ¿Son la farmacia prescrita, el número de visitas o las derivaciones por paciente las esperadas en función del tipo de pacientes atendidos? Calidad En desarrollo

  12. Resultados segmentados para poblaciones concretas Defina hasta 15 poblaciones diana para su monitorización Todas las poblaciones  Todas las dimensiones Diabéticos Hipertensos EPOC Cardiopatías  Población de referencia Calidad de datos Demanda Complejidad Frecuentación Cobertura Presiónasistencial Analice cómo se comportan distintas poblaciones en cada dimensión Eficiencia Visitas Farmacia Derivaciones Calidad En desarrollo

  13. Trazabilidad: del agregado poblacional al paciente individual Territorio Ej: SS  Subterritorios Ej: Comuna  EAP Ej: Consultorio  Médicos  Pacientes

  14. Configurable con ACG o CRG

  15. Usabilidad: la clave para la transformación de la práctica clínica

  16. Encuesta externa realizada por canal sondeo a clientes IAmetrics 94% La interpretación de resultados es fácil 94% La información es amigable 89% Los contenidos son de interés para los clínicos 87% Usa IAmetrics semanal o mensualmente 85% Lo recomendaríasin dudarlo a otros 56 usuarios clave de hospitales clientes. Marzo 2011

  17. 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

  18. Muchas gracias Didier de Saint Pierre ddesaint@navigogroup.cl

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