Este documento describe los mecanismos para controlar las diferencias entre proveedores sanitarios, como los hospitales. Explica que es importante ajustar las diferencias en las poblaciones de pacientes para discriminar qué parte de las diferencias en los resultados se debe a las características de los pacientes y qué parte se debe al sistema sanitario. Describe el uso de índices de ajuste de riesgo como el MPM para clasificar a los pacientes en función de su gravedad y probabilidad de muerte, y así poder comparar de forma apropiada los resultados entre proveedores después de cor
Social Business Studie @ Social Executive's Lounge 2014 by coUNDco Florian Wieser
Am jährlichen Event für Führungskräft, der Social Executive's Lounge, organisiert von coUNDco in Kooperation mit Lithium wurden die Studienresultate der in der Dach-Region durchgeführten "Social Business Solution" angereichert mit Beispielen und Erfahrungs-Notizen von coUNDco präsentiert. Die 5 Key Findings von Chef-Stratege Florian Wieser von der Agentur coUNDco gibt es hier in voller länge: http://coundco.ch/de/post/items/rueckblick-der-studienpraesentation-social-business-solutions
Social Business Studie @ Social Executive's Lounge 2014 by coUNDco Florian Wieser
Am jährlichen Event für Führungskräft, der Social Executive's Lounge, organisiert von coUNDco in Kooperation mit Lithium wurden die Studienresultate der in der Dach-Region durchgeführten "Social Business Solution" angereichert mit Beispielen und Erfahrungs-Notizen von coUNDco präsentiert. Die 5 Key Findings von Chef-Stratege Florian Wieser von der Agentur coUNDco gibt es hier in voller länge: http://coundco.ch/de/post/items/rueckblick-der-studienpraesentation-social-business-solutions
Eval grade eca 24w, ar adalim [bsm vs marc], =mej acr20 =ea =inmungaloagustinsanchez
Eficacia y seguridad de Adalimumab Biosimilar ABP501 frente a Adalimumab de Referencia en pacientes con Artritis Reumatoide moderada-severa: estudio aleatorizado, doble ciego, fase III de equivalencia.
Eval grade eca 24w, ar adalim [bsm vs marc], =mej acr20 =ea =inmungaloagustinsanchez
Eficacia y seguridad de Adalimumab Biosimilar ABP501 frente a Adalimumab de Referencia en pacientes con Artritis Reumatoide moderada-severa: estudio aleatorizado, doble ciego, fase III de equivalencia.
Sofisticando la medida de la variación: los estadísticos de variaciones que comparan con lo esperado
Habitualmente utilizamos tres estadísticos para superar esas limitaciones. Se trata de la Razón de Utilización Estandarizada (RUE), del Componente Sistemático de la Variación (CSV) y del estadístico Empírico Bayes (EB).
Eval grade est ret bd uk 5,8y, bajrcv, 140 160 [antihta vs no] =b +rgaloagustinsanchez
Resumen Eval GRADE Estudio Retrospectivo: Beneficios y Daños del tratamiento con antihipertensivos en personas con presión arterial 140-159 / 90-99 mm Hg, con puntuación de riesgo cardiovascular bajo.
E.Bernal-Delgado: Care of high need patients: Insights from Spain 20190601Atlas VPM
The 12th Annual Health Services Research UK (HSRUK) Conference will be held on 2 and 3 July 2019 at the University of Manchester’s Renold Building, presenting the leading-edge of health services and systems research.
LA VARIABILIDAD INJUSTIFICADA EN EL DESEMPEÑO SANITARIO evidencia de una orga...Atlas VPM
Congreso Nacional de hospitales y Gestión sanitaria. Enrique Bernal-Delgado 20190509. LA VARIABILIDAD INJUSTIFICADA EN EL DESEMPEÑO SANITARIO
evidencia de una organización sanitaria inefectiva e ineficiente
E.Bernal-Delgado in The 20th National Health Economics Conference 2018 University of Oslo speaking about 'Unwarranted variations in health care: magnitude, underlying causes and potential remedies', E.Bernal-Delgado
Convertir los Datos en la Inteligencia del Sistema Atlas VPM
Presentación realizada por el Dr. Enrique Bernal-Delgado en su participación en la mesa "¿Cómo mejorar la eficiencia en el SNS?" en la Escuela de Verano de la Universidad Internacional Menendez Pelayo [UIMP], dentro del Encuentro Ernest Lluch. 03 de Julio de 2017.
Improving data collection and information channels to support performance imp...Atlas VPM
Presentation about how to improve data collection and information channels to support performance improvement in Healthcare for the European Parlament - Science and Technology Options Assessment Workshop on 'Health systems for the future - Making EU health systems resilient and innovative'
Wennberg International Collaborative Conference 'Developing a disinvestment s...Atlas VPM
'Developing a disinvestment strategy for the Spanish National Health Service'. S.García-Armesto, Wennberg International Collaborative Conference. Septiembre 2015
Wennberg International Collaborative Conference 'Variation in excess cases of...Atlas VPM
"Variation in excess cases of adverse events amenable to health care: low value care with budgetary impact"
Comendeiro-Malloe, Ridao-López M, Martínez-Lizaga N, Angulo-Pueyo E, García-Armesto S, Bernal-Delgado E on behalf of the Atlas VPM team
Atlas VPM. EVOLUCIÓN DE LA ATENCIÓN A LA ENFERMEDAD CRÓNICA EN ESPAÑA EN EL P...Atlas VPM
Jornadas XXXV AES. 'EVOLUCIÓN DE LA ATENCIÓN A LA ENFERMEDAD CRÓNICA EN ESPAÑA EN EL PERÍODO 2002-2013' June 2015. Ester Angulo-Pueyo, Natalia Martínez-Lizaga, Manuel Ridao, Sandra García-Armesto, Enrique Bernal-Delgado
The Wennberg International Collaborative Policy Conference. E.bernal-delgado ...Atlas VPM
TRACKING REGIONAL VARIATION IN HEALTH CARE
A Key to Understanding and Improving Our Health Care Systems? Berlin, 4-5. June 2015
'Conclusions to draw from the analysis of variation in times of saving targets– experiences from member countries of the ECHO Project' E.Bernal.-Delgado
The Wennberg International Collaborative Policy Conference. E.bernal-delgado ...
Apotheke n6 ajuste_riesgos
1. APOTHEKE AVPM NÚM.6
“Píldora” metodológica 06:
Después de haber estudiado en los Apothekes anteriores, todos los
estadísticos utilizados en los estudios Atlas VPM, los métodos de
estandarización directo e indirecto, explicamos a continuación algunos
mecanismos para controlar algunas diferencias existentes entre
proveedores.
Ajuste de Riesgos
Hemos hablado casi indistintamente de variaciones geográficas,
poblacionales, y variaciones de utilización o resultados en centros
hospitalarios.
La base científica de comparación de dos (o más) proveedores sanitarios,
radica en poder discriminar qué parte de las diferencias entre ellos es
atribuible a las diferencias en las poblaciones o pacientes que atienden, y
qué parte es atribuible al propio sistema sanitario.
En los estudios geográficos, las diferencias en las poblaciones se han
“tratado” (homogeneizado, ajustado, controlado) mediante estandarización
directa e indirecta, apenas utilizando la edad y el sexo, y asumiendo que
éstos son proxy suficiente de las diferencias epidemiológicas de las
poblaciones.
Las cosas cambian cuando el sujeto de análisis no son las poblaciones sino
los pacientes atendidos en un determinado centro sanitario (hospitales en la
casuística que maneja Atlas VPM). Aquí, la edad y el sexo son insuficientes
2. y se precisa observar más variables: presencia de comorbilidad, severidad
de la enfermedad de base, etc.
Son múltiples los mecanismos para controlar las diferencias entre
proveedores, y se puede hacer ex ante, seleccionando pacientes parecidos,
por ejemplo; o ex post, utilizando lo que se denomina “ajuste de riesgos”.
Instrumentos de ajuste de riesgo
Son múltiples, los instrumentos de ajuste de riesgo existentes, (WOMAC,
APACHE, MPM, APGAR, ir-DRG, NYHA, Escala de Coma de Glasgow, etc.)
y todos ellos tienen como objetivo identificar y homogeneizar diferencias en
los pacientes que pueden afectar a un resultado sanitario de interés.
Un ejemplo:
Queremos comparar la mortalidad en dos Unidades de Cuidados Intensivos.
La mortalidad observada en ambas es idéntica: 37%. Sin embargo, existen
sospechas de que el tipo de pacientes atendido en una y otra es distinto en
su probabilidad de morir. ¿Disponemos de algún instrumento que nos
permita discriminar este efecto, corregirlo en la estimación final de muerte y
por tanto, comparar de forma más apropiada ambas unidades?
En este caso utilizaremos un índice, el MPM1 para cualificar a los pacientes
en función de su gravedad de base (probabilidad de morir). En la tabla
adjunta, se observa que de los 100 pacientes atendidos en la UCI 1, 10 de
ellos, tenían una gravedad basal de 0,15 según el MPM, y de ellos murieron
dos. En el extremo opuesto de gravedad (MPM de 0,60), había otros 10
pacientes de los cuáles murieron 6. Así, sucesivamente, se agrupan los
pacientes en función de su gravedad, en una y otra UCI.
1
Rue Monne M et al. Utilización del Mortality Probability Models (MPM II) en la evaluación de la
efectividad de la atención a pacientes críticos. Med Clin (Barc). 1996; 106: 565-570.
3. Comparación de la mortalidad en 2 UCI hipotéticas
Unidad de Cuidados Intensivos 1 Unidad de Cuidados Intensivos 2
Ingresos Muertes pMPM Muertes Ingresos Muertes pMP Muertes
UCI 1 observadas Esperadas UCI 2 observadas M Esperadas
10 2 0,15 1,5 10 1 0,11 1,1
20 5 0,24 4,8 20 4 0,18 3,6
30 10 0,33 9,9 30 5 0,22 6,6
30 14 0,45 13,5 30 17 0,34 10,2
10 6 0,60 6,0 10 10 0,48 4,8
Total 100 37 ------ 35,7 100 37 ---- 26,3
pMPM: probabilidad de muerte predicha por el Mortality Probability Model; UCI: Unidad de cuidados intensivos.
Las muertes esperadas para cada grupo de pacientes se calculan, de forma
directa, multiplicando el número de pacientes en cada estrato por el valor del
índice MPM. Así, en la UCI, en el primer subgrupo de pacientes, las muertes
esperadas serán de 1,5 (10 pacientes por probabilidad de muerte 0,15).
La consecuencia de la aplicación de este índice corrector (ajuste de riesgos)
es nítida. Aunque en ambas UCI mueren 37 de cada 100 pacientes, en la
UCI 1 se esperaban 35,7 muertes, mientras que en la UCI 2 se esperaban,
según la aplicación del ajuste de riesgos, 26,3.
Mientras que la UCI 1 tenía un 3,6% más de muerte (muertes observadas
divido por muertes esperadas igual a 1,036), en la UCI 2 el riesgo de muerte
fue un 41% más de lo esperado.
En comparación de proveedores sanitarios, sean éstos, médicos,
servicios u hospitales es imprescindible utilizar el ajuste de riesgos.