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Documento de TrabajoEconomía de los Medicamentos012-2003
LOS GRUPOS DE DIAGNÓSTICO RELACIONADOS COMO
HERRAMIENTA PARA LA COMPRA DE SERVICIOS DEHOSPITALIZACIÓN EN COSTA RICA
Alexander Barrantes Arroyo
Centro Centroamericano - Fundación MERCK de Población
SAN JOSÉ, COSTA RICA; 2003
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LOS GRUPOS DE DIAGNÓSTICO RELACIONADO COMO HERRAMIENTA PARA LA COMPRA DE
SERVICIOSO DE HOSPITALIZACIÓN EN COSTA RICA
Editor: Maikol Elizondo Lara
Este trabajo fue preparado por el señor Alexander Barrantes, con el objetivo de optar por el grado
de Magíster en Economía de la Salud y Políticas Sociales de la Universidad de Costa Rica. Los
resultados, interpretaciones y conclusiones expresados en este estudio son enteramente
responsabilidad del autor, y pueden no coincidir con las de la Organización. La investigación
contó con el apoyo parcial sin condiciones de Merck Company Foundation, brazo filantrópico de
Merck & Co. Inc., Whitehouse Station, New Jersey, USA.
Centro Centroamericano de Población - Fundación MERCK
Documento de Trabajo MESM–012–2003 3
RESUMEN
La Caja Costarricense de Seguro Social (CCSS) a partir del proceso de modernización
institucional incorporó los Grupos de Diagnóstico Relacionados (GDR) como herramienta para
la gestión clínica, sin embargo no ha logrado utilizarlos para la presupuestación a los hospitales,
dado que no cuenta con los pesos relativos de cada grupo debido a deficiencias en los sistemas de
costos. La investigación pretende aportar elementos que ayuden a la introducción de esta
herramienta de compra de servicios de hospitalización, con el fin de mejorar la eficiencia en la
distribución de recursos. Para esto se emplean estadísticas descriptivas para identificar los
principales cambios en la casuística de los centros entre 1997 y el 2001, basados en el análisis de
los 25 GDR más frecuentes. Así mismo, se utilizan métodos econométricos para plantear una
alternativa metodológica de cómo hacer una aproximación de los pesos relativos de los G.D.R.
para la institución. Los resultados muestran que un aumento importante en los grupos de baja
complejidad, hospitales con crecimiento en diagnósticos que no corresponden a su nivel de
complejidad, así como descensos en grupos sensibles a cambios en la forma de registro. El
análisis de regresión realizado, si bien no aportó resultados concluyentes, sugiere una
metodología que podría usar el comprador para insertar, en el financiamiento a hospitales,
elementos de la casuística de los centros.
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1. INTRODUCCIÓN
Desde 1996 y como parte del proceso de modernización institucional, la Caja Costarricense de
Seguro Social (CCSS) separó las funciones de financiación y provisión de servicios de salud. Los
objetivos de esta iniciativa fueron mejorar la calidad en la atención, la eficiencia en el uso de los
recursos y la rendición de cuentas. Desde entonces, la función compradora ha sido desarrollada
principalmente por la Dirección de Compra de Servicios de Salud. Por su lado, el proveedor ha
estado conformado por todos los hospitales, generales y especializados, y por las áreas de salud,
tanto las que pertenecen directamente a la CCSS como las externas.
Estos cambios se dieron con base en análisis de situación que mostraban una tendencia
creciente en el gasto, insatisfacción de los usuarios y la necesidad de poder garantizar calidad y
equidad en la atención a las personas (CCSS, 2002). Por ello, el nuevo modelo de asignación de
recursos financieros propuesto, planteaba la necesidad de dotar a los establecimientos de mayor
autonomía en la gestión, introducir la planificación estratégica por objetivos y la lógica contractual
entre el comprador y el proveedor (CCSS, 2002). Para el caso particular de los hospitales, este
nuevo modelo ha pretendido introducir mecanismos que promuevan la competencia, incorporar
sistemas de pago e incentivos vinculados a los resultados e integrar a los centros en una cultura de
costos de las intervenciones realizadas.
La propuesta inicial señalaba que la asignación de recursos financieros al tercer nivel de
atención se iniciaría con la información disponible y posteriormente se contemplaría la casuística o
diversidad de los pacientes atendidos en un hospital.
Dentro de este marco, el comprador ha venido simulando la compra de servicios de
hospitalización con toda la red de hospitales públicos del país por medio de un compromiso de
gestión, el cual es la herramienta contractual en la cual se definen, prospectivamente, las metas de
producción y la asignación presupuestaria. Tal asignación de recursos se ha venido haciendo,
principalmente, según criterios de historia del gasto y metas de producción medidas en Unidades
de Producción Hospitalarias (UPH), Estas metas de producción intentan traducir los costos de la
actividad hospitalaria a través del establecimiento de estándares para cada producto. En términos
generales, estos productos pueden ser de tres tipos: de hospitalización, de consulta externa o de
urgencias.
Los estándares establecidos están basados en el costo de un día de estancia hospitalaria y
son diferentes según el nivel al que pertenezca el hospital, ya sea, nacional, regional, periférico o
especializado. Con ello se cumplió la primera fase propuesta en el cambio del modelo de
asignación de recursos, sin embargo, siete años después de iniciada esta reforma, no se ha logrado
incorporar, en la forma de pago ni en el sistema de incentivos, elementos relacionados con la
complejidad de los pacientes tratados por cada hospital, tal como el Sistema de Grupos de
Diagnósticos Relacionados (GDR).
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Este sistema de clasificación de pacientes, en inglés Case Mix Management, permite
recoger y analizar los datos de los egresos hospitalarios en un lenguaje familiar tanto para los
clínicos como para los gestores, dado que relaciona los distintos tipos de pacientes tratados con el
costo respectivo. El diseño de los GDR tuvo su origen a finales de los años sesenta en la
Universidad de Yale y su primera aplicación fue a finales de los setenta en el Estado de New
Yersey, Estados Unidos. En 1983, el Congreso de ese país modificó la Ley de Seguridad Social e
incorporó un sistema de pago prospectivo a los hospitales basado en los GDR para todos los
pacientes de Medicare (Di Lucca, 1997; Averil, ).
Para ese sistema de seguro médico, los GDR constituyen el sistema según el cual se
clasifican en unos 600 grupos todas las razones por las cuales los pacientes ingresan a los
hospitales, a fin de determinar cuánto deben pagar las compañías de seguros1. Los G.D.R. han
sido utilizados en ese sentido dado que relacionan la casuística del hospital con la demanda de
recursos y costos asociados con la atención de esos pacientes. Esto se logra al conformar grupos de
pacientes según características comunes que determinan su intensidad en el consumo de recursos
(Di Lucca, 1997). Este sistema se basa en el costo medio del tratamiento de pacientes que tienen
edades comprendidas en una misma escala de edad y a los cuales se les ha diagnosticado la misma
enfermedad o una enfermedad similar y necesitan el mismo tipo de tratamiento. Otros países que
han utilizado los GDR para el pago a hospitales tanto privados como públicos, según su sistema de
provisión de servicios, son: España, Alemania, Australia, Japón, Noruega, Suecia, y Dinamarca,
entre otros .
En Costa Rica, la CCSS inició en 1997 un proceso de licitación para la instalación del
software necesario para la clasificación de pacientes según GDR. La empresa española, IASIST,
fue la adjudicataria y quien inició el “Proyecto de Implantación de un sistema de Información para
la Gestión del Producto Hospitalario”.ix-x Este proyecto finalizó en julio de 1998 con la
instalación del software que soporta los GDR, denominado CLINOS, en la mayoría de los
hospitales. Además, la creación de una página Web por parte del Departamento de Información
Estadística para la difusión de la información, la capacitación de técnicos de registros médicos,
directores de los establecimientos, médicos y otros técnicos (CCSS, 2002). Durante los años
siguientes, continuó el proceso de capacitación a técnicos y médicos de los hospitales lo que ha
permitido introducir a los GDR como una herramienta para la gestión clínica. Este proceso se vio
fortalecido con la incorporación, en el compromiso de gestión, de un indicador relacionado con el
análisis de la casuística mediante GDR Sin embargo, la utilización de este sistema de clasificación
para la asignación de recursos financieros a los hospitales no ha avanzado dado que no ha sido
posible obtener los pesos relativos para asignar los costos correspondientes a cada categoría. Por
otro lado, los estudios de costos de los GDR que se han realizado pertenecen a países con sistemas
de salud con características diferentes al nacional, por lo que no pueden ser importados
1 New York State Department of Health. Patient’s Rights. www.nyhealth.gov
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directamente. En el año 2002, la Junta Directiva de la CCSS nombró una comisión intergerencial
para elaborar estrategias que abordaran los principales problemas institucionales, entre los que
destacaba el tema de la asignación de recursos.
Una de las estrategias planteadas por esta comisión fue ajustar el pago a los hospitales por
medio de los GDR, como un porcentaje de la financiación total, en forma creciente. No obstante,
dejaron pendiente la definición del algoritmo que relacionaría los GDR con la presupuestación. En
ese sentido, esta investigación pretende aportar elementos que ayuden a desarrollar los GDR como
herramienta para la compra de servicios de salud a los hospitales públicos del país. Para lograr ese
objetivo se usan métodos econométricos, con el fin de hacer aproximaciones acerca de cómo los
GDR explican el gasto hospitalario, en ausencia de los recursos necesarios para realizar el costeo
de los GDR en la actualidad.
Es de suma importancia la introducción de mecanismos que tiendan a hacer más eficiente
la distribución de los recursos entre los hospitales, dado que el presupuesto destinado a atender el
área de internamiento de los hospitales de la CCSS representó en el 2001 el 35% del gasto público
en salud y el 1.9% del PIB (Según adecuación de los datos del Octavo Informe sobre el Estado de
la Nación).xi
2. MARCO TEÓRICO
En esta sección se presentan los conceptos más importantes, partir de los cuales se desarrolla la
investigación.
• Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades (C.I.E.): tratamiento que hace la
Organización Mundial de la Salud (O.M.S.) de los diagnósticos y causas de hospitalización
de cada egreso hospitalario. La C.C.S.S. utiliza la última revisión hecha, es decir la C.I.E. –
10 (CCSS, 2001).
• Categorías Diagnósticas Mayores (C.D.M): “Es una adaptación clínica de los grandes
capítulos de la C.I.E. tomando en cuenta ciertos procedimientos, para obtener resúmenes de
25 categorías exhaustivas y mutuamente excluyentes del quehacer hospitalario respecto al
tipo de patología que atiende” (CCSS,2001).
• Grupos de Diagnósticos Relacionados (GDR): según Medicare, en Estados Unidos, es un
sistema de clasificación que agrupa las enfermedades o condiciones relacionadas que tienden
a consumir cantidades similares en los recursos para el cuidado de la salud, estadía en el
hospital y en los costos2. El Departamento de Información Estadística de la C.C.S.S. los
2 Guía para el Coordinador: GDR.: www.girpro.org
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define como el sistema de clasificación de pacientes desarrollado a partir de las C.D.M. y que
produce alrededor de 500 grupos de diagnósticos relacionados según a su complejidad clínica.
Así mismo señala que todos los diagnósticos de una categoría deben consumir una cantidad
parecida de recursos y ser similares clínicamente (CCSS,2001). Un GDR. incluye varias
categorías completas de la CIE o partes de ellas, ya que el análisis agrega un código de GDR
a varios códigos de la CIE Sin embargo, un código de la CIE puede recibir diferentes códigos
de GDR por causa de la edad o de si hubo o no intervención quirúrgica o procedimiento
médico complejo (CCSS, 2001). Los GDR desarrollados originalmente en la Universidad de
Yale, han tenido ajustes clínicos posteriores. Los G.D.R. básicos son los que ha utilizado la
Health Care Financing Administration (H.C.F.A.) para el pago por servicios de
hospitalización de beneficiarios de Medicare. Los “All Patient D.R.G” son una adecuación
que permite describir a grupos de pacientes más amplios, como los pediátricos. Una de las
versiones más recientes son los GDR - Refinados que incorporan distintos grados de
severidad, basándose en las complicaciones y las comorbilidades (Averil, ). La versión que
obtuvo la CCSS, mediante el contrato con IASIST, es la undécima. Esta versión fue hecha en
1993, fue traducida al español y se le hizo una adaptación para la CIE-10 (CCSS, 2001).
Actualmente, la institución cuenta con la versión 13.0 HCFA (Moya, 2003).
• Egreso hospitalario: según el Departamento de Información Estadística de la CCSS es el
retiro de un paciente de los servicios de internamiento de un hospital, ya sea vivo o por
defunción. No se incluye como egreso los traslados internos ni los recién nacidos sanos
(CCSS, 1998).
• Red hospitalaria de la CCSS: se refiere a la agrupación de los hospitales públicos del país
según nivel de complejidad. Actualmente esta red está constituida por seis hospitales
especializados y veintitrés hospitales generales: tres nacionales, siete regionales y trece
periféricos.
• Gasto de hospitalización: se refiere al gasto reportado por la Sección de Costos hospitalarios
de la CCSS para el área de hospitalización o internamiento de los hospitales de la institución
para un año determinado. El gasto medio de hospitalización se refiere al resultado de dividir
el gasto total entre el número total de egresos de cada centro.
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3. METODOLOGÍA
Los principales métodos utilizados en la investigación son las estadísticas descriptivas y el análisis
multivariante, tanto descriptivo como explicativo. Para lograr el objetivo de aportar elementos que
apoyen la compra de servicios de hospitalización basados en el uso de los GDR se siguieron los
siguientes pasos:
A. Determinación de variables: las variables involucradas en el estudio, definidas en el
marco teórico, son las siguientes:
• Gasto medio de hospitalización
• Número de egresos hospitalarios
• Número de egresos por GDR
B. Delimitación de la investigación: la investigación se realiza con datos de los años
1997 y 2001, dado que son años para los cuales se cuenta con bases de datos para los GDR
depuradas, además, reflejan dos momentos importantes en la evolución de la modernización de la
CCSS. En 1997, daba inicio la incorporación de los primeros hospitales en compromisos de
gestión y en el 2001 ya se encontraban todos los centros involucrados en ese proceso.
Por otro lado se decidió excluir del análisis los hospitales especializados, ya que aún no se
cuenta en el país con un sistema que clasifique los pacientes de esos centros adecuadamente según
sus particularidades, lo que hace que sean difíciles de comparar. Por lo que la investigación se
realizó con base en los datos de los 23 hospitales generales. Así mismo, se decidió utilizar los 25
GDR más frecuentes dado que ellos agrupan más del 50% del total de egresos en cada uno de los
dos años. Los 25 grupos son muy parecidos para ambos períodos, sólo difieren en dos GDR, por lo
que se dispuso usar los más frecuentes del 2001 como referencia.
C. Conformación de bases de datos: los datos para las variables: número de egresos
hospitalarios y número de egresos por GDR, se obtuvieron del Departamento de Información
Estadística de Servicios de Salud de la CCSS. Por otro lado, los datos de la variable gasto medio
de hospitalización se adquirieron de la Sección de Costos Hospitalarios de la misma institución
(CCSS, 2002). Para efectos del análisis de regresión, la base de datos está constituida por 46
observaciones, ya que se agregaron los datos de 1997 y 2001 para obtener un número de
observaciones lo suficientemente alto que permitiera tener los grados de libertad necesarios para
hacer el análisis de regresión.
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D. Conversión del gasto en colones constantes: para lograr identificar el crecimiento
del gasto en el área de hospitalización entre 1997 y el 2001 se deflató por medio del Índice de
Precios al Consumidor (IPC) convirtiendo los datos a colones de enero de 1995 (Estado de la
Nación, 2002).
E. Análisis de estadísticas descriptivas: para determinar los GDR que tuvieron mayor
variación de un año a otro, en cuanto a número de egresos, primero se calculó el crecimiento o
decrecimiento en términos porcentuales y luego se identificó los grupos cuyo porcentaje de
variación se ubicaron en el primer y cuarto cuartíl. Para ello no se tomó en cuenta los datos de
aquellos centros que no reportaban determinados GDR en 1997 pero que si lo hacían en el 2001,
dado que esas cifras daban porcentajes de crecimiento que no tenían ningún significado más que el
inicio del reporte de un determinado diagnóstico o la incorporación de una nueva tecnología.
Siguiendo el mismo procedimiento, se identificaron cuáles fueron los hospitales que presentaron
mayor variación en esos GDR, seleccionando aquellos que se ubicaron en el primer y en el cuarto
cuartil.
F. Determinación de la variable dependiente y las variables explicativas: La variable
dependiente se definió como el “Gasto medio de hospitalización”. Como variables explicativas las
siguientes:
• Año: variable tipo dummy donde 1997 es cero y el 2001 es uno.
• Número total de egresos hospitalarios
• Número de egresos por GDR
G. Estandarización y Normalización de los datos: con el fin de tener datos estandarizados
para las variables explicativas relacionadas al “Número de egresos por GDR”, primero se
obtuvieron los datos en términos relativos y luego se estandarizó restando a cada valor el
promedio del conjunto de valores de esa variable y se dividió entre la desviación estándar. Con
ello se logró que los datos de cada variable tuvieran un promedio de cero y una varianza de uno.
Así mismo, se normalizaron los datos de la variable dependiente “Gasto medio de
hospitalización”. Esto se logró al convertir los datos de esta variable a logaritmo natural,
obteniendo con ello una distribución normal, es decir con una media cero y una varianza de uno.
H. Análisis de regresión múltiple: se construyeron diferentes modelos explicativos al
ir introduciendo las variables independientes definidas anteriormente. Primero, se diseño un
modelo que contiene como variables explicativas sólo el año y el número total de egresos.
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Posteriormente se diseño un modelo al cual se le agregó, además de las variables del
primero, 25 variables correspondientes al número de egresos para cada uno de los GDR más
frecuentes. Para este caso se le indicó al sistema informático seleccionar automáticamente los
modelos cuyos coeficientes de regresión eran estadísticamente significativos con un 95% de
confianza.
I. Finalmente, se diseñó un tercer modelo con variables resumen de las 25 usadas en
el modelo anterior. Para ello se utilizó previamente el Análisis de Componentes Principales (ACP)
con lo cual se logró conformar nuevas variables sintéticas conformadas cada una de ellas con un
número específico de GDR. Una vez que se conformaron estas variables, denominadas en adelante
“factores”, se definió el modelo explicativo con la variable “Año”, “Número de egresos totales” y
los factores obtenidos del ACP.Como paso final, se obtuvieron los coeficientes de regresión
parciales para cada G.D.R. a partir del tercer modelo. Es decir, que de los coeficientes de regresión
obtenidos para los factores se reconstruyeron los coeficientes para cada variable original. Estos
coeficientes se compararon con los pesos relativos de los G.D.R. usados en Estados Unidos, de
donde han partido las versiones de los demás países, para hacer el análisis correspondiente.
J. Paquetes Informáticos: los paquetes utilizados en el análisis de los datos fueron
Microsoft Excel para la aplicación de las estadísticas descriptivas y SPSS para los análisis de
regresión y el ACP.
4. RESULTADOS
En esta sección se presentan en forma textual, por medio de tablas o de gráficos los principales
hallazgos obtenidos en la investigación.
GDR con mayor crecimiento: después de ordenar los porcentajes de crecimiento entre
1997 y el 2001 de los 25 grupos de diagnósticos se encontró que siete de ellos se ubicaron en el
cuarto cuartil.
Destaca que de estos siete grupos, cinco son
de tipo quirúrgico y solamente dos son de tipo médico.
Así mismo, llama la atención que el G.D.R con mayor
crecimiento es el de “Amigdalectomía y/o
adenoidectomía en menores de 18 años”, seguido por
la “Interrupción tubárica por laparoscopia y
laparotomía”.
GDR con mayor disminución: todos los
grupos de diagnósticos que se ubicaron en el primer
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cuartil tienen porcentajes decrecientes entre los dos años estudiados.
Entre estos grupos, destaca que el correspondiente a
“Recién Nacido Normal” es el que más disminuye
entre esos años, no obstante, el GDR 389, Neonato a
término con problemas mayores, también disminuye
considerablemente. Por otro lado, es importante
señalar la disminución de los GDR 467 y 382, dado
que corresponden respectivamente a “Otros factores
que influencian el estado de salud” y “Falsos dolores
de parto”.
Hospitales con mayor variación: para
identificar cuáles son los hospitales que presentan mayor variación en los tres GDR que sufren
más cambios en cada una de las dos secciones anteriores, se eligieron aquellos ubicados en el
primer cuartil y en el cuarto cuartil para cada caso.
Los hospitales que presentan mayor aumento del GDR 60
(Amigdalectomía y/o adenoidectomía) son tres hospitales
regionales (Enrique Baltodano, San Carlos y Max Peralta) y
uno periférico, el Hospital de Ciudad Neilly; los cuales
tienen porcentajes de aumento mayores a 53% entre los dos
años. Llama la atención que el Hospital San Francisco de
Asís muestra una disminución mayor al 60%.
Cinco hospitales aumentan entre 1997 y el 2001 más de un
39% en el GDR 361 o “Interrupción tubárica por
laparoscopia y laparotomía”, entre ellos hay tres hospitales
periféricos (Guápiles, Max Terán y San Francisco de Asís),
uno regional (Monseñor Sanabria) y uno nacional, el
Hospital San Juan de Dios. Sobresale el Hospital Tomás
Casas que disminuye en este G.D.R más de un 40%.
Los cuatro hospitales que muestran un porcentaje
de aumento mayor al 29% en el GDR 39 o “Intervenciones
de cristalino” son todos hospitales regionales (Monseñor
Sanabria, Tony Facio, San Rafael y San Carlos). Únicamente
tres hospitales disminuyeron el número de egresos en este
grupo: Hospital Calderón Guardia, Enrique Baltodano y
Escalante Pradilla.
Como se vio anteriormente, el G.D.R 391 o “Recién nacido
normal” es el grupo que mayor disminución presenta entre
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los dos años analizados. Seis hospitales muestran descensos de más del 88%, tres hospitales
periféricos (Guápiles, Upala y San Vito), dos hospitales
regionales (San Rafael y Max Peralta) y uno nacional: el
Hospital México. En el gráfico anterior se eliminó el dato
del Hospital Max Terán Valls, dado que la disminución es
mayor al 3000%, al pasar de 185 egresos en 1997 a 5 en el
2001. Con respecto al GDR 467 que agrupa “Otros factores
que influencian el estado de salud”, los hospitales que
disminuyeron más de un 60 % son cinco hospitales
periféricos (San Vito, San Francisco de Asís, Guápiles y
Max Terán) y uno nacional, el Hospital Calderón Guardia.
Este último mostró una disminución de 241%.
En relación al GDR 382, “Falsos dolores de parto”, hubo
seis hospitales que disminuyeron más de un 46%. Entre
ellos, dos periféricos (San Vito y Max Terán), tres
regionales (Tony Facio, Monseñor Sanabria y Max Peralta)
y uno nacional, el Hospital México.
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Crecimiento del gasto en el área de hospitalización: el gasto en el área de internamiento de
los 23 hospitales analizados aumentó en total un 31% entre 1997 y el 2001.
Análisis de regresión: Como se mencionó anteriormente, el análisis de regresión es usado
para de terminar cómo explican los principales 25 GDR el gasto medio de hospitalización. Los
resultados obtenidos se irán presentando según los diferentes modelos construidos para tal efecto.
Para cada uno de ellos se expondrá el coeficiente de correlación, el coeficiente de determinación,
el coeficiente de determinación ajustado y el coeficiente de regresión, entre otros.
El primer modelo construido consistió en la regresión del logaritmo del gasto medio sobre
el tamaño del hospital explicado en términos de “número de egresos totales”. Además, se agregó
una variable explicativa tipo dummy, la cual clasifica los casos según el año, (0 = 1997 y 1=
2001), y con ello evidenciar que el gasto en colones constates de 1995 es diferente entre esos años.
Los resultados de este modelo se presentan en las tablas No. 3,4 y 5
El segundo modelo planteado toma en cuenta como variables explicativas, además, del
año y el número total de egresos, el número de egresos para cada uno de los 25 GDR más
frecuentes expresados en números relativos.
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Los resultados se presentan en las tablas siguientes.
El tercer modelo que se presenta introduce el análisis de componentes principales (ACP)
como un paso previo a la regresión. Con ese análisis se pretende obtener nuevas variables
sintéticas que resuman la información de las 25 variables de GDR en unas pocas en las cuales se
cumpla con el principio de “No Multicolinealidad” entre las variables explicativas. El ACP
conformó ocho factores o componentes, cada una de ellos agrupa a un número determinado de
GDR que se pueden apreciar en la siguiente tabla.
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Al correr la regresión con el año, el número de egresos totales y los ocho componentes del
ACP como variables explicativas se
obtiene los resultados que se
muestran en las tablas siguientes.
A partir de la anterior
regresión se construyen los
coeficientes de regresión parcial de
cada GDR. Los resultados que se
obtienen muestran que la mayoría de
los coeficientes son negativos, por lo
que no tienen una interpretación
lógica para la explicación del gasto
medio de cada hospital. A manera de
ejercicio académico y para plantear una posible metodología de cómo poder hacer una
aproximación de los pesos relativos para cada uno de los GDR para la compra de servicios de
hospitalización en la CCSS, se hace el siguiente procedimiento.
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Al tomar los coeficientes de regresión parcial se encuentra que cinco de ellos son positivos
por lo que será con los únicos que se trabajará. Ellos se muestran en la tabla siguiente.
Si esos GDR se ordenan de menor a mayor
según el coeficiente de regresión de cada
uno, se obtiene un ordenamiento ascendente
según el consumo de recursos que cada uno
de ellos genera. Tal ordenamiento se puede
comparar con el que se haría según los pesos
relativos obtenidos por otros sistemas de
salud. Para ese análisis se usarán los pesos
relativos utilizados en Estados Unidos para
los sistemas H.C.F.A 3 y “All Patient”
(Averil, ).
Para el caso de la comparación con
los pesos relativos del HCFA. se utilizan
sólo cinco de los siete G.D.R., dado que para
ese sistema los GDR 184 y 430 son no
válidos.
3 Diagnosis Related Group: HCFA DRG Relative Weight Average Length of Stay DRG.www.state.ne,us/med/DRG_Rates.pdf
Documento de Trabajo MESM–012–2003 17
5. DISCUSIÓN
Este apartado pretende hacer la discusión de los
resultados presentados anteriormente. Con respecto a
la sección de estadísticas descriptivas y
específicamente con lo relacionado a los GDR que
más aumentan de 1997 al 2001, es importante señalar
que éstos se caracterizan principalmente por ser de
tipo quirúrgico y de baja complejidad.
El caso que más llama la atención, es el de las
amigdalectomías, que es el G.D.R. con el
porcentaje más alto de crecimiento. Como la base de
datos usada incluye los egresos de las personas
intervenidas en el servicio de Cirugía Mayor
Ambulatoria, podría pensarse que el estímulo que se
le ha dado a este tipo de procedimiento en los últimos
años tiene relación con este hallazgo.
Sin embargo, surge el cuestionamiento acerca
de si el aumento en las metas de cirugías ambulatorias
está basado principalmente en procedimientos de
cirugía general, es decir, no especializada. Esto podría
ser cierto si se parte de que la negociación de tales
metas se hace de forma global, sin especificar las
metas específicas de producción para procedimientos
más complejos. Por otro lado, al observar que el
crecimiento de este GDR se da de forma importante
en tres hospitales regionales, nace la pregunta de si
este procedimiento típico de cirugía general, podría
estar siendo realizado por especialistas en
otor r ino la r ingología , lo que e levar ía
considerablemente los costos de estos egresos.
Otro de los GDR que crece de forma importante es el 359, referido a egresos de
esterilización quirúrgica femenina. Este crecimiento puede tener una razón muy clara si se
considera que en 1999 se firmó un decreto ejecutivo sobre los derechos en salud sexual y
reproductiva. Con ese decreto se hizo más accesible este procedimiento ya que señala que no se
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requiere consentimiento del compañero, ni que existe edad ni número de hijos definido para poder
optar por la esterilización 4.
Los egresos de este tipo crecieron de forma importante en tres hospitales periféricos, lo
que podría hacer pensar que el acceso ha mejorado principalmente en el nivel más básico de
atención hospitalaria. Sin embargo, este procedimiento también aumentó considerablemente en el
Hospital San Juan de Dios, del nivel más complejo de atención, por lo que cabría analizar si éste
aumento se ha dado en pacientes posparto o si ha sido de forma ambulatoria, ya que esta cirugía no
tiene la complejidad requerida para ser realizada de forma ambulatoria por el tercer nivel.
El GDR 39, Intervenciones de cristalino, es el grupo que ocupa el tercer lugar entre los
que tuvieron mayor crecimiento. Este procedimiento es uno de los que genera listas de espera con
más frecuencia en los hospitales de la CCSS, por lo que se podría suponer que el programa
desarrollado por la institución en los últimos años para resolver las listas de espera sea una de las
razones por las que ha aumentado. Los hospitales que muestran mayor crecimiento son los
regionales, sin embargo hay dos de ellos que por el contrario presentan un decrecimiento
importante, lo que podría suponer inequidad en el acceso entre las diferentes regiones del país.
En relación a los GDR que tienen un mayor descenso entre los años estudiados, está el 391
correspondiente a Recién Nacido Normal. Una explicación probable para este hallazgo sería un
mejoramiento en el registro de los egresos una vez introducido el análisis de los GDR para la
gestión clínica, ya que como se vio en la definición de egreso hospitalario, todos los recién nacidos
que no requieren hospitalización no deben ser contabilizados como egresos. La disminución se da
en centros de los tres tipos, por lo que no se ve una causa diferente asociada al nivel de
complejidad.
Una hipótesis similar podría plantearse para el GDR 467 (Otros factores que influencian el
estado de salud) el cual podría haber disminuido por un mejoramiento en la consignación de los
diagnósticos de egreso. Esta teoría se podría ver reforzada por la disminución que muestra el
Hospital Calderón Guardia, del tercer nivel de atención, la cual es mayor al 200%; dado que un
descenso de esa magnitud difícilmente puede estar explicado por otro tipo de razones.
Los GDR 389, Neonato a término con problemas mayores, y el 382, Falsos dolores de
parto, podrían haber disminuido por un mejoramiento en la implementación de protocolos de
atención. Sería de esperar que si la calidad de la atención prenatal ha mejorado en el primer nivel
de atención esto repercutiría en una disminución de la incidencia de recién nacidos con patologías
asociadas. Así mismo, se esperaría que si los servicios de emergencia han implementado
protocolos para la admisión de pacientes en labor de parto, esto conduciría a una disminución en
los internamientos de este tipo.
El aumento del gasto en el área de hospitalización es difícil de analizar sin tomar en cuenta
otros factores no involucrados en esta investigación. No obstante, una de las probables
4 Decreto Ejecutivo No.27913-S
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explicaciones podría estar relacionada con un mejoramiento en la inversión en tecnología hecha
desde que inició el proceso de modernización de la CCSS.
Otra hipótesis sería que el mejoramiento en la capacidad de resolución del primer nivel de
atención, haya permitido a los hospitales dedicarse a la atención de pacientes con patologías más
complejas lo que habría llevado a un aumento del gasto.
Cuando se expusieron los resultados de los modelos de regresión hechos, se encontró que
el primer modelo que contenía como variables explicativas el año y el número total de egresos,
tenía un coeficiente de correlación de 57% y un coeficiente de determinación de 33%. En este
modelo, la variable año logró explicar el gasto medio en un porcentaje moderadamente bajo, el
cual no aumentó con la variable de egresos hospitalarios. El coeficiente de regresión obtenido para
la variable dummy “año” fue de 0.326 lo que demuestra que el gasto medio de hospitalización del
2001 fue 33% mayor que el gasto medio de 1997. Por otro lado el coeficiente de la variable
“egresos” no fue significativo al 95% de confianza.
El segundo modelo, que incorporó al anterior 25 variables correspondientes a los GDR
más frecuentes, logró un coeficiente de correlación más alto, es decir, pasó de 57% a un 87%, lo
mismo que con el coeficiente de determinación que aumentó a un 77%. Ese resultado se logró con
la introducción de los GDR 60, 184, 384, 364 y 467. Las demás variables fueron excluidas del
modelo dado que no eran significativas, además, que están fuertemente correlacionadas entre ellas,
por lo que no cumplen con el supuesto de no colinealidad.
Estos GDR corresponden a diagnósticos de baja complejidad, razón por la que
probablemente en todos ellos se obtiene coeficientes de regresión negativos. Sin embargo no se
puede hacer una interpretación lógica de estos resultados en términos de la variable dependiente.
Partiendo del problema de multicolinealidad existente entre las variables de GDR del segundo
modelo, se hizo el ACP, del cual se obtuvieron ocho factores o variables sintéticas. Donde los dos
primeros contienen casi la mitad de las 25 variables.
Estos factores contienen GDR de diferentes
tipos, sin embargo al intentar caracterizar cada uno,
podría señalarse como principales cualidades de cada
uno, las que se muestran en la tabla siguiente.
Cuando se incorporaron estos factores, como
variables explicativas en el tercer modelo junto con el
año y el número de egresos totales, se logró aumentar
el coeficiente de correlación de 54% a 81% y el
coeficiente de determinación de 30% a 66%. Esto se
alcanzó con la incorporación de tres de los ocho
factores: el uno, el dos y el cinco; sin embargo todos
ellos muestran coeficientes negativos, por lo que se
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presenta una situación similar a la expuesta para el modelo dos.
En este caso se logra un nivel moderadamente alto de explicación del gasto medio de los
servicios de hospitalización; sin embargo, estos porcentajes son menores que los del modelo dos.
A pesar de eso, el análisis de regresión por medio de factores permite obtener, posteriormente, los
coeficientes de regresión parcial de cada GDR, con los cuales se pueden hacer comparaciones con
los pesos relativos de otros sistemas más fácilmente. Es por esta razón que la última parte del
análisis se hace con base en este modelo y no en el segundo. El ordenamiento ascendente de los
GDR según su coeficiente de regresión, para los casos en que éstos fueron positivos, logra dar una
idea de cómo se podría ordenar los grupos de diagnóstico según los recursos que consumen La
escala obtenida muestra cómo los GDR menos complejos se ubican de primeros y los que tiene un
nivel mayor de complejidad se ubican entre los últimos. Así por ejemplo, entre los que consumen
menos recursos aparecen los GDR 382 y 184, que corresponden respectivamente a “Falsos dolores
de parto” y “Esofagitis, gastroenteritis y otros diagnósticos en menores de 18 años”. Por otro lado,
entre los que consumen más recursos se encuentran los GDR 39 y 163, que representan a las
“Intervenciones sobre el cristalino con o sin vitrectomía” e “Intervenciones de Hernias en menores
de 18 años”, respectivamente.
Para hacer una calificación más objetiva en relación a sí el ordenamiento hecho
corresponde efectivamente a diferentes niveles de complejidad según consumo de recursos, se hizo
la agrupación de esos GDR según los principales sistemas utilizados en Estados Unidos
obteniéndose resultados muy similares. Esto confirma que por medio de esta metodología podría
hacerse una aproximación de cómo se ordenarían los grupos de diagnóstico en la CCSS según los
recursos que consumen. Si esta misma metodología se aplicará para un conjunto de años más
grande que los utilizados en esta investigación se podrían obtener resultados más robustos. Con
ellos se podría, después de hacer el ordenamiento según coeficientes de regresión, identificar cuál
GDR está más cerca de la unidad según un sistema de pesos relativos extranjero, es decir, el grupo
de diagnóstico que representa el costo medio por egreso.
Si el coeficiente de regresión de ese GDR,
que se utilizaría como referencia, se convierte a
uno, podría hacerse una aproximación de pesos
relativos con base en las distancias obtenidas entre
los coeficientes de regresión de los otros GDR. Para
ejemplificar lo anterior se toman los coeficientes de
regresión de los siete GDR obtenidos en el modelo
tres. Para ello, se supondrá que el GDR 430 es el
más cercano a la unidad, por lo que se tomará como
referencia. Para estimar el peso relativo de cada
grupo se divide el coeficiente de regresión de cada
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uno entre el coeficiente del GDR 430.
La estimación hecha es muy grosera, ya que como se dijo anteriormente, es sólo para
ejemplificar, dado que se cuenta con coeficientes para muy pocos grupos. Se supone que si
construyera un modelo con datos más robustos se lograría obtener mayor exactitud en los
resultados. Con base en ese sistema de pesos relativos podría iniciarse el ejercicio de compra de
servicios de hospitalización según GDR, al comprometer al menos un porcentaje parcial del
incentivo económico de la evaluación del compromiso de gestión, a la complejidad de los casos
atendidos.
6. CONCLUSIONES
Los aportes que esta investigación logra hacer para introducir los GDR como herramienta para la
compra de servicios de hospitalización en la CCSS pueden considerarse desde dos perspectivas.
Una es desde el análisis de las estadísticas descriptivas, las cuales permiten monitorear la
producción hospitalaria desde un enfoque de la casuística de cada centro. La segunda perspectiva
consiste en los aportes que la econometría puede hacer en cuanto a la estimación de pesos relativos
para los GDR. En ese sentido, el análisis de estadísticas descriptivas permitió identificar que el
GDR 60, “Amigdalectomía y/o adenoidectomía en menores de 18 años”, fue el grupo que más
creció entre 1997 y el 2001. Este hallazgo debe ser una alerta para el comprador, ya que podría
pensarse que las metas de producción del servicio de Cirugía Mayor Ambulatoria, negociadas con
los establecimientos, están siendo cumplidas con procedimientos de baja complejidad.
Así mismo, debería de determinarse si este GDR forma parte del quehacer típico de un
hospital de tercer nivel. Otros GDR que deberían tomarse en cuenta de forma particular al
momento de negociar la producción con los hospitales, son los grupos 361 y 39, “Interrupción
tubárica por laparoscopia y laparotomía” e “Intervenciones de cristalino” respectivamente, dado
que son diagnósticos que muestran un crecimiento alto entre los años estudiados, con respecto al
crecimiento de los otros 25 grupos analizados. Otro aspecto relacionado a las estadísticas
descriptivas es el hallazgo de disminuciones sorprendentes en GDR como el 467 y el 382, que
corresponden a “Otros factores que afectan el estado de salud” y “Falsos dolores de parto”
respectivamente; dado que son descensos que podrían estar fuertemente influenciados por cambios
en la forma de registrar los egresos, por lo que constituyen casos que el comprador debería
investigar detalladamente. En relación a los métodos econométricos empleados, el principal aporte
es el hallazgo de que los coeficientes de regresión de los siete GDR con los que se trabajó en el
tercer modelo se ordenan según el consumo de recursos de forma similar como lo hacen los pesos
relativos de los sistemas de la HCFA y “All Patient”.
Esta metodología podría ser empleada por el comprador utilizando bases de datos más
amplias y con ello obtener una aproximación de los pesos relativos para la CCSS, los cuales
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permitirían incorporar la complejidad de los casos tratados por cada hospital como un elemento
para la presupuestación.
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