Antecedentes
La seguridad del paciente
El documento del Institute of Medicine de 1999 (hace ya más de diez años) fue el precursor de una concienciación creciente por la seguridad que muchas organizaciones han impulsado a lo largo de estos años (National Academy of Science 1999). “La atención sanitaria en Estados Unidos no es tan segura como debería serlo y puede serlo”.Con estas palabras empieza un documento que recoge un análisis que aporta las cifras que han marcado una década: “Como mínimo 44.000 personas y quizá 98.000 personas mueren anualmente por errores médicos que habrían podido prevenirse”.Los eventos relacionados con medicamentos y con las transfusiones, errores relacionados con la cirugía, suicidios, quemaduras, caídas, úlceras por presión y errores en la identificación de los pacientes, son los que sustancian los números de errores relacionados con la asistencia hospitalaria. Una vez puesto de manifiesto lo importante de la seguridad contabilizada en vidas humanas perdidas, no lo es menos su el impacto económico y así es recogido también en el mismo informe.
Encontramos bibliografía relacionada con la incidencia de eventos adversos de la atención hospitalaria potencialmente evitables que ha ido marcando el camino hacia diversos sistemas de identificación de estas complicaciones sobrevenidas cada vez más operativos. Destaca el papel de la AHRQ potenciando diversos sistemas para la identificación de eventos adversos. Después de algunos estudios tentativos (Riley et al. 1993), Iezzoni publica diversos artículos con la finalidad de crear una herramienta de identificación de complicaciones prevenibles sobre la base del “Inpatient DataSet” (Iezzoni 1994). Así nació el Complication Screening Protocol (CSP), con 27 grupos de códigos de diagnósticos secundarios que se asocian con diferentes tipos de complicaciones. Paralelamente, Elixhauser aportó una nueva herramienta muy necesaria para poder ajustar el riesgo al que están sometidos los pacientes según su carga de comorbilidad. Esta herramienta supone una mejora respecto a la precedente desarrollada por Charlson (Sundararajan et al. 2004). Los pacientes con mayor comorbilidad pueden estar más expuestos a sufrir mayor número de complicaciones o bien a que estas complicaciones tengan un impacto mayor en riesgo de muerte, en consumo de recursos hospitalarios y coste (Quan et al. 2005). Más recientementey con el fin de identificar más concretamente los eventos adversos producidos por la atención hospitalaria, se definen los indicadores de seguridad del paciente (PSI) (AHRQ 2011), que se basan en la identificación de determinados diagnósticos. Por último, (McNutt et al. 2010)han intentado valorar el efecto de las condiciones adquiridas en las estancia hospitalaria (HAC) y sobre su reembolso hospitalario, basándose en los grupos de condiciones que el Center for Medicare & Medicaid indican como adquiridas durante la hospitalización y sugieren una perspectiva diferente, la del comprador de servicios sanitarios.
Los PSI han sido validados recientemente para el contexto español (Bernal-Delgado 2008). La adaptación de la lógica racional, los ajustes en los algoritmos PSI para adaptarlos a la forma de codificación en España y el conocimiento sobre sus propiedades métricas asegura una mejor relación entre los códigos de diagnóstico secundario incluidos en los distintos grupos PSI y la práctica de los codificadores españoles y de los incentivos diferenciales que existen entre la finalidad de nuestro CMBD respecto al Patient Treatment Profile sobre el que se basa el trabajo de la AHRQ. Todo hace indicar que si el CMBD se utiliza con finalidad de reembolso se produce un incentivo al “up-coding”(Aas M 1995) como sería el caso americano, mientras que si se utiliza solamente para benchmark, el incentivo no tiene un signo tan claro pero en todo caso es de una intensidad mucho menor, apuntándose un infra-registro que no es tanto un incentivo real de “down-coding” como menor validez debido a la falta de incentivos para recoger más allá de los parámetros básicos de la atención. En todo caso, de existir, el fenómeno es distinto según el evento adverso del que se trate (Bernal-Delgado 2011).
El coste de los eventos adversos
Han sido diversos los trabajos que han valorado el impacto en el coste de la asistencia de los Eventos Adversos. Destacan los realizados en EUA(Fuller et al. 2009)(Barnett 2003) (Rivard 2008),Canadá (Baker et al. 2004)Australia (Ehsani et al. 2006)o Bélgica (Pirson et al. 2006). Estos artículos han tenido como finalidad analizar los costes incrementales que aporta un evento adverso a la atención del paciente y por consiguiente un aumento de la estancia, una lesión o incapacidad o éxitus del paciente (McNair et al. 2010).
Cabe destacar que en el ámbito del cálculo de costes, la mayor parte de los artículos publicados son americanos. Estos estudios no utilizan de forma generalizada información primaria de costes primaria basada en sistema de contabilidad analítica, si no que más bien se basan en estimaciones secundarias basadas en pseudo-facturas y modelos de regresión para la estimación de costes por paciente (Barnett 2003)(Rivard 2008), o directamente “Charges” para los estudios basados en información del proyecto HCUP (Zhan et al. 2003). En otros contextos como el australiano (Ehsani et al. 2006) o el belga (Pirson et al. 2006) estos autores se han basado en costes generados mediante sistemas de contabilidad de costes full-costing y de asignación basada en actividades.
En el contexto español no fue hasta mediados los años 90 cuando se planteó, en el sistema de salud, un ajuste de los recursos que debía garantizar una cobertura general a la población. Fue entonces cuando nació un interés por los costes de los centros hospitalarios como medida de uso de recursos, de impacto, de comparabilidad entre centros y; al mismo tiempo, como herramienta de información. Así se introdujeron en el sistema sanitario español los costes por actividades con la finalidad de obtener un coste por paciente, y de este modo poder realizar análisis de costes hospitalarios. Para obtener dicha información se diseñaron sistemas de clasificación de pacientes (case-mix) y para el análisis de costes se utilizaron agrupaciones basadas en isoconsumo de recursos llamados Grupos Relacionados con el Diagnóstico (GRD) estudiados por (Librero et al. 1998)(Librero et al. 1999)(Cots et al. 2001). A partir de estas herramientas y a una mejora en la calidad de la información de las altas hospitalarias por episodios gracias al registro del CMBD (Conjunto Mínimo Básico de Datos), podemos asignar costes por paciente (Cots et al. 2004). A pesar de disponer de dichas herramientas ningún estudio ha sido publicado en nuestro país en la línea de los estudios publicados internacionalmente para valorar el impacto de los Eventos adversos en la atención hospitalaria.
Situación de partida del proyecto CoNoCE
Cuatro son los antecedentes científicos que inspiran y enmarcan este proyecto: el proyecto EuroDRG, la Red Española de Costes Hospitalarios, el proyecto Atlas VPM y el proyecto europeo ECHO.
Primero.El IP es el único representante español en el Proyecto europeo EuroDRG (www.eurodrg.eu/)financiado por el 7º programa marcoque tiene como objetivo la identificación sistemática y valoración de los factores estructurales, de case-mix, en la práctica clínica y de las medidas de eficiencia y calidad que determinan variaciones en el coste de 10 episodios asistenciales seleccionados.
Segundo. En este contexto nace el proyecto de crear una base de datos de costes de los hospitales españoles, la Red Española de Costes Hospitalarios (RECH) financiado por el programa EuroSalud del Ministerio de Ciencia e Innovación con el fin de obtener una gran base de datos en la que España pueda aportar una información fiable sobre el coste por paciente. Aun estando en fase de captación de datos, ya cuenta con 10 hospitales participantes aportando datos y otros cinco que han asegurado su participación y que están creando los ficheros de carga. Son ya más de 300 mil altas de los años (2008-2009) y con datos de 2010 y el conjunto de hospitales, sumaremos muy por encima del medio millón de altas. Todo ello gracias a que los hospitales pertenecientes a la red tienen sistemas sólidos de coste (full-costing) en los que se basa la distribución de costes en criterios basados en actividades (CBA). La barrera de los 15 hospitales será difícilmente superable en los próximos años ya que no existen más hospitales con los sistemas de información económica descritos. El paso siguiente a la creación de la base de datos ha sido ha sido la construcción de una aplicación WEB que permita consultar de forma libre a cualquier interesado el coste por episodio hospitalario (www.rechosp.org). La forma de consulta incluye filtros para realizar una acotación por año, tipo de hospital, tipo de asistencia y edad y realizar la búsqueda por GRD, o bien por una combinación de diagnósticos principales y procedimientos.
Es por todo ello que es altamente relevante la disponibilidad de la base datos RECH con el fin de obtener datos de costes propios que permitan ajustar una función de costes que incluya datos estructurales del hospital, características del paciente y de su causa de ingreso, la carga de comorbilidad al ingreso y las complicaciones sobrevenidas, pudiendo diferenciar aquellas que explican mayor coste pero que no se consideran eventos adversos evitables de aquellas que se pueden atribuir a problemas de la calidad de la atención. Más allá de la constatación de que nuestro sistema hospitalario incurre en problemas de atención que generan algún tipo de alteración sobre el paciente que el proyecto ENEAS ha estimado en un 7-8% de los pacientes (Aranaz 2005) se trata de conocer que coste implican de manera que ello contribuya a mejorar la calidad asistencial y a la sostenibilidad del sistema.
Tercero.El tercer antecedente científico del proyecto CoNoCE, es el Atlas de Variaciones de la Práctica Médica, proyecto de ámbito nacional que analiza de forma sistemática la variabilidad injustificada en la utilización de los servicios y de sus resultados, desde 2002. Su base de datos incorpora el conjunto de las altas hospitalarias de las 17 CCAA del país, lo que permitirá aplicar el modelo explicativo de costes desarrollado en el proyecto al conjunto de actividad del SNS (www.atlasvpm.org).
Cuarto.El cuarto y último antecedente, European Collaboration for Healthcare Optimization (ECHO), proyecto europeo financiado por el 7º programa marco, analiza el desempeño de los sistemas sanitarios de Austria, Dinamarca, Eslovenia, España, Inglaterra, Portugal y Suecia, aplicando las enseñanzas de su antecedente, Atlas VPM. Como en el caso de Atlas VPM, ECHO dispone de las hospitalizaciones producidas en los citados países desde 2002 y entre sus objetivos se encuentra el análisis de los costes asociados al desempeño de los servicios. Se espera que el conocimiento desarrollado en este proyecto sea de aplicación a los países implicados en el proyecto ECHO (www.echo-health.eu).
Hipótesis
La variabilidad del coste del paciente ingresado es consecuencia de diferencias en las prácticas clínicas, en el case-mix y la severidad de los pacientes, en factores estructurales, tecnológicos y en la calidad de la atención hospitalaria.
La hipótesis del presente trabajo postula que los Eventos Adversos, eventos atribuibles a la atención hospitalaria, comportan un sobrecoste relevante sean cuales sean las características del hospital (estructurales y organizativas) o del paciente (patología y comorbilidad).
Objetivos generales
- Ajustar una función del costes del paciente ingresado para determinar el impacto de los componentes de no calidad en el coste de la atención hospitalaria.
- Valorar el coste de todos los episodios hospitalarios producidos en el SNS mediante la función de costes ajustada por riesgo que permita distinguir los costes estructurales, de enfermedad basal, de carga de comorbiliad y de Eventos Adversos atribuibles a la atención hospitalaria.
Objetivos específicos
- Adaptar los indicadores de calidad asistencial disponibles y validados para el contexto español (o definir en su caso indicadores de interés) y desarrollar algoritmos que permitan su identificación en las bases de datos del proyecto
- Analizar el efecto de las distintas variables de ajuste a través de algoritmos basados en la información clínica incluida en el Conjunto Mínimo de Base de Datos de las Altas Hospitalarias (CMBD) y en información de las características de los hospitales contenidas en la Encuesta de Establecimientos Sanitarios en Régimen de Internado (ESRI).
- Más específicamente, determinar una escala de ponderación de las condiciones de ajuste de comorbilidad de Charlson y de Elixhauser, que reflejen el impacto que las mismas tienen en el coste del paciente hospitalizado.
- Construir el modelo de análisis del coste de la atención hospitalaria que incluya como factores: la información sobre eventos adversos, información del paciente ingresado (GRDs que causan el ingreso, comorbilidades a través de los sistemas de índices de Charlson y/o de Elixhauser, otras complicaciones) y la información sobre las características del hospital.
- Aplicar la función de costes ajustada mediante la RECH, separando el coste relacionado con los eventos adversos adquiridos, del resto de coste ajustado por riesgo, para el conjunto de admisiones recogidas en el Proyecto Atlas VPM.
- Se validarán distintos métodos de análisis y estimación de la función de costes.
Métodos
Diseño y población de estudio
Estudio transversal retrospectivo en el que se analiza el Coste de los episodios hospitalarios en función de la existencia de Eventos Adversos ajustando por las características de hospital y del paciente.
Para el objetivo de estimar la función de costes, la población de estudio son los ingresos hospitalarios incluidos en la Red Española de Costes Hospitalarios (RECH) (200.000 ingresos anuales). Para el objetivo de aplicar la función de costes estimada al conjunto de admisiones del SNS español, se utilizarán las altas disponibles en el Proyecto Atlas de la variabilidad de la Práctica Médica (Atlas VPM) (alrededor de 5 millones de ingresos anuales) en los años 2008-2010.
Criterios de inclusión y exclusión.
Se incluirán los casos de pacientes hospitalizados más de 24 horas, para los que la información disponible en el CMDB, especialmente la relativa a diagnósticos de admisión, diagnósticos secundarios y procedimientos quirúrgicos, sea de suficiente calidad. Tanto Atlas VPM como RECH incorporan diversos sistemas de validación de la calidad de la información cargada, ya sea buscando valores no válidos en los distintos sistemas de codificación (CIM-9-MC) o en GRD, y en los valores del resto de variables. También se detectan incongruencias de contenido entre distintas variables.
Variable dependiente: el coste de un paciente
El Coste del pacientees función de la Estructura hospitalaria (de la asignación técnica de recursos realizada en los diversos servicios y unidades, y del uso global que se hace de esos servicios y unidades), de las Características del paciente al ingreso (patología que causa el ingreso, tipo de tratamiento, sexo, edad y carga de comorbilidad) y por último, de los Eventos adversos sobrevenidos en el proceso de atención atribuibles precisamente al mismo.
El coste de la atención al paciente hospitalizado es la valoración económica del conjunto de actividades que se han realizado sobre el paciente a lo largo de la estancia en el hospital (intervalo ingreso-alta). Su construcción es fruto de la aplicación de un sistema de imputación de Costes a paciente Basado en Actividades (CBA) que distribuye el conjunto de los costes del hospital (Full Costing) destinados a atender a los pacientes ingresados. Es la valoración económica de la historia clínica del paciente en el período de ingreso. Todos los hospitales pertenecientes a la RECH utilizan esta metodología de construcción de los costes por paciente.
Variable explicativa principal: Evento Adverso atribuible a los cuidados (EA)
Se define como EA para este estudio aquel evento que se produce como consecuencia de la atención hospitalaria y que supone el incremento en el consumo de recursos y/o duración de la estancia y/o produce incapacidad, temporal, indefinida o incluso la muerte del paciente.
Operativamente, se utilizará como variable que determina un EA el conjunto de Indicadores de Seguridad del Paciente (PSI) y también aquellos EA específicos para distintos episodios hospitalarios que se han desarrollado en el proyecto EuroDRG.
Los PSI que han sido validados para España (Proyecto FIS 0690260 y proyecto de investigación comisionada MSPS para la validación de criterio de los PSI) son:
Úlcera por presión; Tromboembolismo pulmonar y trombosis venosa profunda después de intervención; Bacteriemia asociada a catéter; Sepsis postoperatoria y Traumatismo vaginal en parto con instrumentación. En el anexo 1, se detallan las definiciones validadas para España.
El resto de PSI definidos por AHRQ: Fallos en cirugía urgente; Olvidos de cuerpo extraño; Neumotórax iatrógeno; Fracturas postoperatorias de cadera; Hemorragia y hematomas postoperatorios; Fracaso renal postoperatorio; Fallo respiratorio postoperatorio; Dehiscencia de sutura en cirugía abdominopélvica; Cortes y pinchazos accidentales; Transfusión errónea; Trauma obstétrico neonatal; Traumatismo vaginal en parto sin instrumentación; Trauma obstétrico en cesáreas se incluirán en la medida que se valide su buen funcionamiento en nuestro entorno, atendiendo a que mayoritariamente son indicadores de eventos muy escasos y que por lo tanto, actúan más como indicador centinela que como indicadores capaces de construir tasa.
Los Episodios de atención estudiados en el proyecto EuroDRG y para los que se han determinado EA específicos son:
Cáncer de mama; infarto agudo miocardio (AMI); intervenciones coronarias percutáneas (PCI); implante de derivación de arteria coronaria (CABG); AVC; reparación hernia inguinal; apendicetomía; colecistectomía; sustitución cadera; sustitución rodilla y nacimiento.
Variables de ajuste: variables de paciente y variables de hospital
a) De paciente:
· Edad
· Género
· Patología de base que causa el ingreso. La base de datos de los hospitales participantes en la RECH incluye información del agrupador AP-GRD (All Patient DRG de 3M) según la versión correspondiente al año de alta de los pacientes. Una vez creada la base de datos definitiva se procederá a la reagrupación de los pacientes con el agrupador APR-GRD (All Patient Refined DRG de 3M) versión 24, cuya ventaja respecto a los agrupadores AP o CMS, está en ajustar los grupos de pacientes por patología “base”, sin diferenciar por grado de complicaciones o comorbilidades, permitiendo que el ajuste de riesgos sea realizado a través del desarrollo de variables especificas.
· Comorblidad. Se crearán distintos indicadores alternativos para valorar la comorbilidad del paciente:
Índice de Charlson. Se calcularán los 17 grupos de comorbilidad de Charlson, mediante el algoritmo de Quan (Quan el al. 2005) que utiliza la información de diagnósticos secundarios. Se ajustará el peso de cada grupo mediante una regresión del coste del paciente como variable dependiente, los 17 grupos decomorbilidades como variable independientes y APR-GRD (Rivard et al. 2008). Para su utilización en el función de costes hospitalarios se incorporará como un Indice sintético fruto de realizar el sumatorio de los parámetros obtenidos para cada paciente en función del número de grupos de comorbilidades en las que incurre.
Índice de Elixhauser.Se calcularán los 30 grupos de comorbilidades indicados por Elixhauser y comprobados con mejoras por otros autores y por la AHRQ (Quan et al. 2005) (Elixhauser et al. 1998), adaptando el algoritmo a la agrupación APR-GRD ya que incorpora exclusiones relacionadas con CMS-GRD. Se ajustará el peso de cada grupo mediante una regresión del coste del paciente como variable dependiente, los 30 grupos de comorbilidades como variable independientes y APR-GRD (Rivard et al. 2008). Para su utilización en el función de costes hospitalarios se incorporará como un índice sintético fruto de realizar el sumatorio de los parámetros obtenidos para cada paciente en función del número de grupos de comorbilidades en las que incurre.
Los dos índices (Charlson y Elixhauser) se utilizarán alternativamente en la función de costes resultante y se podrá valorar cual ajusta mejor y es pertinente mantener en la especificación final.
b) De proceso ligado a pacientes:
· Tipo de ingreso. Variable dicotómica urgente/programado.
· Exitus: Circunstancia a alta es muerte del paciente.
· UCI. El paciente ha requerido ser atendido en una unidad de Cuidados intensivos. (disponible solamente en RECH)
· Traslado a otro hospital de agudos. El paciente es trasladado a otro hospital de agudos donde continúa con su proceso asistencial.
c) De hospital:
· Volumenmedido en número de ingresos hospitalarios o bien camas o número de médicos, dependiendo de cual se ajuste mejor la especificación definida
· Especializaciónmedido mediante Indice de Gini sobre las Categorías Mayores Diagnósticas
· Estatus Universitario valorado mediante el ratio médicos en formación / médicos.
· Número medio de diagnósticos codificados. (En la modelización se verá si son endógenas y si están en el nivel individual)
· Número medio de procedimientos codificados en pacientes quirúrgicos.(En la modelización se verá si son endógenas y si están en el nivel individual).
· Complejidad. Pesomedio asociado a GRD del conjunto de pacientes del hospital
Análisis
Ajuste de la función de costes hospitalarios sobre la base de datos RECH.
Nos basaremos en el modelo conceptual de Rivard (Rivard 2008): tipología de hospital+ patología causa del ingreso+ comorbilidades y otras características del paciente + tipología del proceso + Eventos Adversos.
Se especificará el modelo que representa la Función de Costes Hospitalarios en diferentes pasos:
1.- Coste en función de la patología de base
Coste= f(APR GRD)
2.- Coste en función de la patología base y de las características del paciente y delproceso
Coste= f(APR GRD + (Edad, Genero y comorbilidad) + (Tipo de ingreso, Exitus, UCI y Traslado a otro hospital de agudos)).
3.- Coste en función de la patología de base, características del paciente y delproceso y de las características del hospital
Coste= f(APR GRD + (Edad, Genero y comorbilidad) + (Tipo de ingreso, Exitus, UCI, Traslado desde otro hospital y Traslado a otro hospital de agudos) + (Volumen, Especialización, Estatus Universitario, Número medio de diagnósticos codificados, Número medio de procedimientos codificados en pacientes quirúrgicos y Complejidad ))
4.- Coste de los EA ajustado por riesgo
Coste= f( (EA) + (APR GRD) + (Edad, Genero y comorbilidad) + (Tipo de ingreso, Exitus, UCI, Traslado desde otro hospital y Traslado a otro hospital de agudos) + (Volumen, Especialización, Estatus Universitario, Número medio de diagnósticos codificados, Número medio de procedimientos codificados en pacientes quirúrgicos y Complejidad ))
Estimación de los modelos.El coste se transformará a logaritmo para normalizar su distribución. La estimación se realizará con distintos métodos: 1) Modelo de Mínimos Cuadráticos Ordinarios (MCO) básico, 2) MCO Ponderado para incluir la heterocedasticidad; 3) Modelo Lineal Generalizado (MLG) para reducir el peso de la endogeneidad de las variables explicativas con el coste en el caso de algunos eventos adversos como la úlcera por decúbito o la bacteriemia asociada a catéter (el tiempo de estancia influye en el coste y aumenta el riesgo de que se produzca y al mismo tiempo si se produce un EA se aumenta la estancia y por lo tanto el coste). Aunque las definiciones de los indicadores tratan de reducir este riesgo, si se detecta endogeneidad se utilizará el “Propensity Score” para estimar el modelo en dos etapas. El efecto de cluster existente en este tipo de estudios requerirá estimadores robustos del error estándar. 4) Seconstruirá un caso control*4 apareado. El apareamiento se realizará teniendo en cuenta el hospital de atención, GRD de ingreso, edad (apareamiento en el mismo grupo etario intervalo de 5 años), sexo e índice sintético de comorbilidad (apareamiento si el control está en +/-1% del valor del índice para el caso)) y 5) Finalmente, el análisis se estimará un Modelo Generalizado Multinivel de efectos mixtos, en el que las características del paciente ocupan el primer nivel del modelo, y el hospital se considera el segundo nivel.
Valoración de los costes ajustados por riesgo en las hospitalizaciones registradas en la Base de datos del proyecto Atlas VPM
Una vez calculadas las mismas variables para el CMBDAH del SNS que integra el Proyecto Atlas VPM, la valoración del sobrecoste debido a EA se hará mediante dos aproximaciones:
1.- El sobrecoste por indicador de EA ajustado por riesgo (tipo de hospital, tramo de edad, genero, APR GRD y nivel de comorbilidad) se asignará a los episodios de la Base de datos del SNS, de manera que se podrá conocer el sobrecoste conjunto y por grupo de EA.
2.- Se ajustará una función de coste predictiva sobre la información de la RECH con el fin de valorar el conjunto de la base de datos CMBD del SNS:
Los Costes Fijos de planta se asociarán con la estancia (costes medios por día y patología, presumiendo que este coste se deriva de la duración de la estancia y que por lo tanto, a mayor comorbilidad, edad, y complicaciones, se asocia mayor estancia); los Costes Quirúrgicos se asignarán por tipología de intervención; los Costes Variables serán asignados con el mismo modelo explicativo general basado en hospital, patología, comorbilidad y eventos adversos (en este caso se asume que el coste en consumo de fármacos, radiología y laboratorios es fruto de la combinación entre estas variables, y no de la duración de la estancia o de la tipología de intervención quirúrgica); y los Costes de Prótesis se asignarán en función de la combinación de procedimientos que conlleve su utilización.
Con la base de datos de CMBD del SNS valorada con sus costes asociados a consumo de recursos, se procederá como con la base de datos de la RECH, aplicando el mismo modelo explicativo que el utilizado para la RECH. El resultado esperado será el sobrecoste de los eventos adversos ajustado por el resto de variables de la función de costes. Este sobrecoste se analizará tanto territorialmente, como por tipología de hospital, o bien por tipología de pacientes (GRD / Categorías Mayores Diagnósticas).
Aplicabilidad
La interacción entre CoNoCE y el proyecto EuroDRG supone la aplicación de manera intensiva y generalizada de la metodología de análisis aplicada de manera conjunta por 10 países a nivel europeo en un ámbito más reducido (solamente 10 tipologías de proceso) fruto de las restricciones de hacer homogéneas las especificaciones para tantos países.
La realización del proyecto significará que la bases de datos RECH no solamente podrá facilitar costes medios crudos, sino que podrá incluir en la consulta un valores de coste ajustados por riesgo y valorando el gap que hay entre el coste justificable y el no justificable en el ámbito de la consulta realizada.
La interacción de CoNoCE y el proyecto Atlas VPM tiene implicaciones netas en la evaluación del desempeño del Sistema Nacional de Salud. En tanto que la modelización del exceso de costes asociada a mala calidad considera la información disponible en la base de datos de Atlas VPM (5 millones de altas anuales desde 2002), la información que CoNoCE produce, permitirá analizar el exceso de coste asociado a mala calidad del conjunto de la actividad hospitalaria producida en el SNS español. En segundo lugar, como cada alta sanitaria dispondrá de un coste asociado, se podrá conocer la Variabilidad Injustificada en los Costes Hospitalarios a nivel poblacional para todos los procedimientos y condiciones estudiados por atlas VPM de forma sistemática.
La interacción de CoNoCE con el proyecto europeo ECHO permitirá, por un lado, testar la metodología desarrollada en la base de datos de éste (alrededor de 200 millones de altas hospitalarias) y en último extremo, anticipar desarrollos metodológicos que el proyecto ECHO deberá utilizar y adaptar al contexto de los 7 sistemas sanitarios que participan en el mismo.
En definitiva permitirá establecer una mecánica sostenible que aporte información de los costes de la no calidad en España y que permitirá priorizar en que ámbitos (patologías, tipologías de tratamientos o de hospitales, ámbitos geográficos, otras características de los pacientes) deben hacerse intervenciones de mejora de la seguridad del paciente y monitorizar el resultado de las intervenciones que se vayan realizando en el SNS con la finalidad de la mejora de la calidad.