Download Iametrics AP v2

IAMETRICS – AP:
El cuadro de mando
asistencial para Atención
Primaria
Didier de Saint Pierre
[email protected]
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

¿Porque el ajuste de riesgo es necesario?
No todas las personas tienen la misma necesidad de
recursos de atención médica
% de la
en población
1%
4
% de recursos
atención médica
30%
10%
72%
50%
97%
Necesidad de segmentación de la población
6.140 pacientes diabetes Tipo 2
Diabetes T 2 sin
complicaciones 84%
Diabetes T 2 con
complicaciones 16%
100%
16 visitas AP; 2 CCEE
32 % urgencias 24% ingresa
663€ farmacia
2.057€ año
90%
4,77
80%
70%
18 visitas AP; 3,2 CCEE
47% urgencias 52% ingresa
1.135€ farmacia
4.306€ año
60%
63.9%
50%
40%
30%
20%
12 visitas AP, 0,38 CCEE
4% urgencias 6% ingresa
359€ farmacia
681€ año
0,84
9,5%
10%
0,60
0,36
7,2%
0%
15.4%
EDC06
10EDC
EDC07
2+1
EDC
3+2
EDC
Comorbilidades
>=
4 EDC
=>3
9,72
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
De códigos de diagnóstico hacia ACGs
Diagnósticos clínicos, variables demográficas
14.000 Códigos de diagnostico de la CIE-9
Grupos de Diagnósticos Ajustados (32 ADGs)
……
Edad y Género
11
106 ACGs-Grupos Clinicos Ajustados
Los ACGs
Poblacion total
ACG X
ACG Y
ACG Z
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
16
Ejemplos ACG
ACG
• 0200
• 0600
• 1722
• 2800
• 4430
• 5322
17
Descripcion
Agudo Menor, edad 2 a 5
Probabilidad recurrencia, con alergias
Embarazada con 2-3 ADGs, no ADGs
mayores.
Agudo Mayor y Probabilidad de
recurrencia
4-5 otras combinaciones de ADGs,
edad mayor 44, 2 o más ADGs
mayores
Niños con 0-5 ADGs, 1 o más ADGs
mayores o bajo peso al nacer.
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
23
Un conjunto balanceado de dimensiones clave
Todas las dimensiones

Población de referencia
Calidad de datos
Complejidad
Demanda
Frecuentación
Cobertura
Presión asistencial
Eficiencia
Visitas
Farmacia
Derivaciones
Calidad
En desarrollo
¿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?
¿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?
¿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
Todas las poblaciones
Todas las dimensiones

Diabéticos

Hipertensos
Defina hasta 15 poblaciones
diana para su monitorización
EPOC
Población de referencia
Calidad de datos
Complejidad
Demanda
Frecuentación
Cobertura
Presión asistencial
Eficiencia
Visitas
Farmacia
Derivaciones
Calidad
En desarrollo
Analice cómo se comportan distintas
poblaciones en cada dimensión
Cardiopatías
Trazabilidad: del agregado poblacional al paciente individual
Territorio
Ej: SS

Subterritorios
Ej: Comuna

EAP
Ej: Consultorio

Médicos

Pacientes
Configurable
con ACG o
CRG
ONLINE:
SERVICIO
INTEROPERABLE
MULTIUSUARIO
FLEXIBLE
CONFIDENCIALIDAD
MODULAR
Usabilidad: la clave para la transformación de la práctica clínica
Encuesta externa realizada por canal sondeo a clientes IAmetrics
94%
94%
89%
87%
85%
La interpretación de resultados es fácil
La información es amigable
Los contenidos son de interés para los clínicos
Usa IAmetrics semanal o mensualmente
Lo recomendaría sin dudarlo a otros
56 usuarios clave de hospitales clientes. Marzo 2011
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 Pierre
[email protected]