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IMPACTO DE LA INTERRELACIÓN ENFERMERA EN LA ATENCIÓN PROFESIONAL EN LA COMUNIDAD VALENCIANA
Pablo Martínez de Cánovas
Pablo Martínez de Cánovas
1
DEPARTAMENTO DE ENFERMERÍA
FACULTAD DE CIENCIAS DE LA SALUD
IMPACTO DE LA INTERRELACIÓN ENFERMERA EN LA ATENCIÓN PROFESIONAL EN LA COMUNIDAD VALENCIANA
PABLO MARTÍNEZ CÁNOVAS
Tesis presentada para aspirar al grado de DOCTOR POR LA UNIVERSIDAD DE ALICANTE
Dirigida por: Dra. ÁNGELA SANJUÁN QUILES
Dr. MIGUEL RICHART MARTÍNEZ
Impacto de la interrelación enfermera en la prestación de cuidados en la Comunidad Valenciana
2
Pablo Martínez de Cánovas
3
La ciencia más útil es aquella cuyo fruto
es el más comunicable
Leonardo Da Vinci
Impacto de la interrelación enfermera en la prestación de cuidados en la Comunidad Valenciana
4
Pablo Martínez de Cánovas
5
A Allah, cuyas leyes pretendemos comprender, a mi esposa, Clara, sin cuyo apoyo no habría tesis,
a mis hijos, mis cuatro puntos cardinales, a mis padres, ejemplo de esfuerzo y constancia;
he aquí mi destino y mi razón de ser, mi compañera de camino y mi orgullo,
mi brújula y mi continuidad, y mi ayer y mi hoy.
El azar no existe; Dios no juega a los dados.
Albert Einstein
Índice
6
Pablo Martínez de Cánovas
7
I. INDICE
Una vez descartado lo imposible, lo que queda, por improbable que parezca,
debe ser la verdad.
Sir Arthur Conan Doyle
Índice
8
Pablo Martínez de Cánovas
9
I. INDICE .............................................................................. 7
1 RESUMEN ...................................................................... 13
2 CONFLICTO DE INTERESES ............................................. 17
3 INTRODUCCIÓN ............................................................. 19
3.1 De la necesidad de ser eficientes .................................. 21
3.2 El fraccionamiento de los sistemas sanitarios ............... 24
3.3 La necesidad de favorecer la continuidad de cuidados 25
4 MARCO CONCEPTUAL ................................................... 27
4.1 La continuidad de cuidados en el marco actual ............ 29
4.2 Tipos de continuidad de cuidados, la interrelación ...... 31
4.3 Evaluación de tecnologías sanitarias ............................. 35
4.4 La continuidad de cuidados y las nuevas tecnologías ... 37
4.5 El modelo Alicante ......................................................... 38
4.6 Efectos de la continuidad de cuidados .......................... 40
4.7 Condicionantes de la continuidad de cuidados ............ 43
5 JUSTIFICACIÓN ............................................................... 45
6 OBJETIVOS E HIPÓTESIS ................................................. 51
6.1 Objetivos........................................................................ 53
6.2 Hipótesis ........................................................................ 55
7 MATERIAL Y MÉTODO .................................................... 57
7.1 Diseño ............................................................................ 59
7.2 Muestra de estudio ....................................................... 59
7.3 Procedimiento ............................................................... 60
7.4 Variables de Estudio ...................................................... 63
7.5 Análisis de datos ............................................................ 66
7.6 Aspectos éticos .............................................................. 67
8 RESULTADOS .................................................................. 69
Índice
10
8.1 Descripción de la muestra y la coyuntura organizativa . 71
8.1.1 Situación organizativa .............................................. 71
8.1.2 Descripción de la muestra ........................................ 74
8.1.3 Situación basal de las cohortes ................................ 92
8.2 Grado de implantación herramientas de interrelación entre las enfermeras en la Comunidad Valenciana: .................. 96
8.2.1 ...... Informes de Enfermería al Alta en altas hospitalarias. ................................................................................................ 96
8.2.2 Consulta de la historia de salud ambulatoria en ingresos hospitalarios. ........................................................... 99
8.2.3 Captación de población susceptible de Gestión de Casos en Altas Hospitalarias................................................. 102
8.3 Impacto de la interrelación en el coste sanitario tras el alta hospitalaria. ....................................................................... 106
8.3.1 Impacto de la interrelación en la frecuencia de las visitas de la enfermera comunitaria. .................................... 107
Variable dependiente y su comportamiento ................... 107
Evaluación de las cohortes a lo largo del tiempo ............. 110
8.3.2 Impacto de la interrelación en la actividad hospitalaria. .......................................................................... 118
Variables dependientes y su comportamiento ................ 118
Impacto de la interrelación en los ingresos hospitalarios 121
Impacto de la interrelación en la estancia media de los reingresos. ........................................................................ 123
Impacto de la interrelación en la frecuentación de urgencias hospitalarias. .................................................... 125
8.3.3 Impacto de la interrelación en la frecuencia de las visitas de otros colectivos profesionales. ............................. 127
Variable dependiente y su comportamiento ................... 127
Evaluación de las cohortes a lo largo del tiempo ............. 138
Pablo Martínez de Cánovas
11
8.4 Impacto de la interrelación en el consumo de medicación y productos farmacéuticos ................................... 155
8.4.1 Impacto de la interrelación en el consumo de medicación en dosis por habitante y día (DHDs). ................ 158
8.4.2 Impacto de la interrelación en las dispensaciones.159
8.4.3 ....... Impacto de la interrelación en el gasto farmacéutico. ............................................................................................. 161
8.5 Resumen ...................................................................... 163
8.6 Diferencias intragrupo de aquellos departamentos que apliquen estrategias de interrelación. ..................................... 165
8.6.1 El informe de continuidad de cuidados en la Comunidad Valenciana ........................................................ 165
8.6.2 El modelo de gestión de casos en la Comunidad Valenciana ............................................................................ 167
8.6.3 Departamentos con ICC “Modelo Alicante”: análisis intragrupo ............................................................................ 173
9 DISCUSIÓN ................................................................... 201
9.1 Aportación a la ciencia por parte de este proyecto .... 212
9.2 Limitaciones del estudio .............................................. 212
10 CONCLUSIONES ........................................................... 215
11 BIBLIOGRAFÍA .............................................................. 221
12 AGRADECIMIENTOS ..................................................... 233
13 ANEXOS ........................................................................ 239
13.1 ANEXO 1 – Tarifas APLICADAS ..................................... 241
13.2 ANEXO 2 – Índice de FIGURAS ..................................... 242
13.3 ANEXO 3 – Índice de TABLAS ....................................... 245
13.4 ANEXO 4 – Test de CHARLSON .................................... 250
13.5 ANEXO 5 – Abreviaturas utilizadas .............................. 252
13.6 ANEXO 6 - Glosario ...................................................... 255
13.7 ANEXO 7 – Relación de servicios homologados
Índice
12
considerados ............................................................................ 258
13.8 ANEXO 8 – Dictamen favorable del “Comité ético autonómico de estudios clínicos con medicamentos y productos sanitarios de la Comunidad Valenciana (CAEC) ....................... 260
13.9 ANEXO 9 – Resolución de la Agencia Española del medicamento y productos sanitarios (AEMPS) ........................ 261
Pablo Martínez de Cánovas
13
1 RESUMEN
Resumen
14
Pablo Martínez de Cánovas
15
Introducción y marco conceptual: En la actual coyuntura de los sistemas
sanitarios de contención/reducción de costes, la interrelación
se dibuja como una estrategia esencial, en su doble vertiente;
por un lado favorecedora de la continuidad de cuidados
facilitando la excelencia en los cuidados, y por otro como
tecnología sanitaria susceptible de ser evaluada, así como la
eficiencia de sus efectos. La literatura nos dice que la estrategia
elegida, el lugar y el momento determinan que haya o no
eficiencia.
Objetivos: Nos planteamos conocer en qué medida se utilizan
estrategias de interrelación a través de las tecnologías de la
información en la Comunidad Valenciana, así como medir el
impacto en la frecuentación de diferentes variables de proceso.
Metodología: Estudio analítico de 4 cohortes retrospectivo; a los que se
realiza informes de continuidad de cuidados, a los que se
realiza gestión de casos, a los que se combinan gestión de
casos e informes de continuidad de cuidados y a los que no se
realizan estrategias de interrelación.
Resultados: Comparados en cada corte la variación de cada variable
dependiente respecto a la situación inicial, se hallaron
importantes reducciones de consumo de recursos en todas las
cohortes respecto a la basal. Casi todas las variables resultaron
más eficientes, especialmente en presencia de los informes de
continuidad de cuidados. También se observó un importante
incremento de urgencias hospitalarias al ser aplicada la
interrelación.
Conclusiones: Las estrategias de interrelación son eficientes, pero con
gran variabilidad territorial de implantación y de resultados.
Palabras Clave: Enfermera; Informe de continuidad de cuidados; gestión
de casos; interrelación; enfermería de enlace; eficiencia;
Resumen
16
Introduction and conceptual framework: In the current conjuncture of
health systems of containment / reduction of costs, the
interrelation is drawn as an essential strategy, in its double
aspect; on the one hand, favouring of the continuity of care by
facilitating the excellence in care, and, on the other, as a
sanitary technology susceptible to be evaluated, as well as the
efficiency of its effects. Literature tells us that the chosen
strategy, the place and the moment in time determine whether
or not it is effective.
Objectives: Our aim is to know in what dimensions the interrelation
strategies are used through the data/information technologies
in the Valencian Community, as well as to measure the impact
in the frequency of the different variables in the process.
Methodology: Analytical study of the 4 retrospective cohorts: the ones
which are reporting on continuity of care, the ones managing
the cases, the ones which combine the management of the
cases and the reports of continuity of care and the ones which
don’t apply strategies of interrelation.
Results: Comparing on each cohort, the variation of each dependant
variable with respect to the base-line, important reductions on
the consumption of the resources of all of the cohorts were
found with respect to the basal. Almost all the variables turned
out to be more efficient, especially in the presence of the
reports of continuity of care. Also, an important increase of
hospital urgencies was observed when the interrelation was
applied.
Conclusions: The strategies of interrelation are efficient, but with a big
territorial variability of implementation and of results.
Key words: Nurse; Continuity of patient care report; Case management;
interrelationship; Link nurse; efficiency;
Pablo Martínez de Cánovas
17
2 CONFLICTO DE INTERESES
Los investigadores que han participado en este proyecto declaramos no
haber recibido compensación económica, material ni de ningún otro
tipo de ninguna industria ni organismo, público o privado.
Declaramos que los resultados de este documento no están mediados
por ningún otro interés que no sea la búsqueda de la verdad.
La verdad no siempre es bonita, pero el hambre de ella sí.
Nadine Gordimer
Conflicto de intereses
18
Pablo Martínez de Cánovas
19
3 INTRODUCCIÓN
Aprender sin reflexionar es malgastar la energía
Confucio
Introducción
20
Pablo Martínez de Cánovas
21
3.1 De la necesidad de ser eficientes
Durante la última déca-
da, en nuestro país, así como en
el ámbito internacional, se han
dado las circunstancias socioeco-
nómicas que los poderes fácticos
han dado en llamar “crisis
económica”, y que a menudo han
puesto en tela de juicio el coste
económico de los servicios sanita-
rios, unas veces amparándose en
una gestión ineficiente sin parar-
se a reflexionar sobre la idonei-
dad de los gestores seleccionados
ni de los entes que los han
elegido, y otras con intereses más
espurios que pretendían sacar
tajada de aguas revueltas, pero
que en ningún caso tienen
fundamento científico (Fernando
Sánchez Martínez, 2014).
En este sentido, Martí-
nez-Riera afirma en 2012 que la
falta de profesionalización de los
cargos directivos conduce a la
toma de decisiones que no
necesariamente tienen como
objetivo el de la organización (en
términos de salud). Esto acaba
repercutiendo, entre otras conse-
cuencias, en detrimento de la
eficiencia de los sistemas, a los
que se incorporan a menudo
tecnologías sin suficiente eviden-
cia científica que los respalde.
Gráfico de elaboración propia a partir de los datos del INE. Figura 1. Evolución del gasto sanitario
en España sobre el Producto Interior Bruto (PIB).
De cualquier forma, el gasto
sanitario abarca una parte impor-
tante del presupuesto de aquellos
países que gozan del “estado de
bienestar”, y cuya contención ha
sido objetivo económico en gran
parte de los países desarrollados
desde mucho antes de que
aconteciese la crisis económica
de 2.008.
Por otra parte, la proporción
de personas de más de 65 años
6,0
6,5
7,0
7,5
8,0
8,5
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9,5
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09
% s
ob
re e
l PIB
Evolución del gasto en Sanidad en España sobre el producto interior bruto (PIB)
Introducción
22
en España respecto al total de
población casi se ha duplicado en
los últimos 35 años, pasando del
10’45% al 17’38%. Así el índice de
envejecimiento ha pasado de
35’87 en 1975 a 116’36 en 2016,
lo que significa que en la actuali-
dad hay más personas mayores
de 64 años que niños de menos
de 15 años. Es bien conocido que
la población española presenta
una pirámide de población en
forma de pagoda, con una
importante masa poblacional en
la franja de 35 a 55 años, conse-
cuencia del fenómeno del siglo
pasado llamado “baby boom” y
que para el final de la década de
2030 supondrá un envejeci-
miento extremo de la población.
Además, la esperanza de
vida al nacer no ha dejado de
crecer en las últimas décadas, lo
que hace prever que en las
venideras la población española
vivirá más años. Este efecto se
refleja en el descenso progresivo
de la tasa de mortalidad están-
darizada por grupos de edad y es
el principal argumento que
esgrimen los gestores de los
Estados para prolongar la vida
laboral de las personas
trabajadoras.
Figura 2. Evolución de la pirámide poblacional española.
Gráfico de elaboración propia a partir de los datos del INE. Figura 3. Evolución de la tasa
estandarizada de mortalidad y la esperanza de vida al nacer en España.
Igualmente, la tasa de
...
10,0
20,0
30,0
40,0
50,0
60,0
70,0
80,0
90,0
100,0
60,0
65,0
70,0
75,0
80,0
85,0
90,0
19
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19
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10
Mo
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nza
de
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a al
nac
er
Esperanza de vida al nacer (EVN) y Tasa de mortalidad estandarizada (TME) en España
EVN Mujeres EVN Hombres
ME Mujeres ME Hombres
Pablo Martínez de Cánovas
23
dependencia que en los últimos
35 años no había dejado de
descender, desde 2008 no ha
cesado de aumentar situándose
actualmente (53’44% en 2016) en
valores del año 1991/92 para la
población general (un 13’32%
más que el mínimo histórico
alcanzado en 2.005), mientras
que para la población de más de
64 años prácticamente no ha
dejado de aumentar en 37 años
(INE). Esta consideración es
trascendente debido a que,
excepto los primeros años de
vida, según se avanza en el ciclo
vital aumenta progresivamente el
consumo de servicios sanitarios,
especialmente a partir de los 35
años (Ver Figura 4) (Martínez
Riera, 2012).
Todas estas razones exigen
desde ya la necesidad de encon-
trar la forma de aumentar la
eficiencia en nuestros servicios
asistenciales, pues las expecta-
tivas para las próximas décadas
aumentarán esta exigencia pro-
gresivamente. Por todo ello cada
vez cobran mayor relevancia
estrategias como la “evaluación
de tecnologías sanitarias” como
medio de, entre otros, ganar
eficiencia en los cuidados de
salud que se prestan (Oliva, J.
2002), incluso si, como en el caso
de España, partimos de un
sistema más eficiente que el de
otros países desarrollados com-
parándonos en función del
porcentaje dedicado del PIB
(Martínez Riera, 2012).
Gráfico de elaboración propia a partir de los datos de la Encuesta nacional de salud 2011-2012. Figura 4. Uso de recursos por grupos de edad (Encuesta Nacional de Salud 2011/12)
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
70,00
De 0 a 4años
De 5 a14 años
De 15 a24 años
De 25 a34 años
De 35 a44 años
De 45 a54 años
De 55 a64 años
De 65 a74 años
De 75 a84 años
De 85 ymás años
% s
ob
re e
l to
tal d
e p
ob
laci
ón
USO DE RECURSOS ASISTENCIALES
Tiempo transcurrido desde la últimaconsulta médica, 4 semanas o menos
Ha sido hospitalizado en el últimoaño
Introducción
24
3.2 El fraccionamiento de los sistemas sanitarios
Uno de los mecanismos
adoptados el pasado siglo para
afrontar la eficiencia de un
sistema sanitario fue y sigue
siendo su estratificación en
diferentes escalones o niveles
asistenciales. La mayor parte de
países desarrollados cuentan con
un primer escalón, caracterizado
por un alto grado de accesibilidad
de la población y un bajo nivel de
tecnificación y especialización
(entendida esta como la focali-
zación en patologías, aparatos y
sistemas y no en la capacidad y
competencia de los profesionales
en función de que estén en uno u
otro nivel de atención). De este
primer escalón se puede saltar al
segundo, mucho más tecnificado,
especializado y, en consecuencia,
costoso.
Así es posible concentrar la
mayor parte de la demanda en
las estructuras organizativas
menos costosas, y dejar trascen-
der una pequeña parte de las
necesidades asistenciales que
realmente lo requieren a la parte
organizativa más costosa en
términos económicos.
Esta estratificación en nive-
les de especialidad para lograr
una mayor eficiencia implica la
necesidad de coordinación entre
éstos, que de no ser adecuada
podría no resultar todo lo óptima
que se le presume. La dispersión
de los servicios y la fragmen-
tación de la responsabilidad exi-
gen coordinación y colaboración
real entre los distintos disposi-
tivos y programas que prestan
servicio a los pacientes (González
Rodríguez, 2011).
No obstante, no son pocas
las voces críticas por la falta de
comunicación entre niveles asis-
tenciales (Martínez Riera, 2012).
Allepuz (2012) realizó un estudio
entre profesionales sanitarios que
pretendía identificar las áreas de
“carencias” y “aspectos a mejo-
rar” en relación a la comunica-
ción entre niveles. Entre las áreas
que fueron identificadas destacó
la comunicación entre profesio-
nales (con un 43% de los
participantes), aunque también
se encontraban aspectos como
“Información compartida entre
profesionales” (17’9%), “tecnolo-
Pablo Martínez de Cánovas
25
gía para mejorar la comunica-
ción” (2’5%) y “asegurar la
continuidad de cuidados (CC)”
(1’1%).
Así se hace preceptivo hallar
la forma de crear las tecnologías
sanitarias necesarias que permi-
tan tanto la comunicación entre
profesionales como la facilitación
de la continuidad de cuidados a
través de los niveles asistenciales.
Aunque no es menos cierto que
también es conveniente evaluar
las tecnologías existentes para
que a partir de criterios cientí-
ficos puedan ser potenciadas,
mejoradas o sustituidas por otras
más oportunas según el resultado
de la evidencia al respecto.
Y todo ello sin menosprecio
a la necesidad de impulsar
canales de comunicación per-
meables y permanentes tanto
entre los profesionales como
entre estos y los pacientes y sus
familias a través de la empatía, la
relación de ayuda, la escucha
activa… que nunca pueden ser
sustituidos por la tecnología,
aunque si favorecidos.
3.3 La necesidad de favorecer la continuidad de cuidados
En este contexto en el que la
población es progresivamente
más susceptible de requerir
cuidados, la asistencia se presta
en diferentes ámbitos y los
profesionales destacan las defi-
ciencias en comunicación/ conti-
nuidad asistencial; la búsqueda
de caminos que lleven a la
eficiencia de los sistemas sanita-
rios conduce a una tendencia
reduccionista de la estancia hos-
pitalaria y de las camas de los
hospitales, haciendo que el im-
pacto de la necesidad de cuida-
dos a través de las diferentes
organizaciones asistenciales sea
mayor, ya que las personas
presentan necesidades de cuida-
dos cada vez más complejos y, a
menudo, estos cuidados han de
dispensarse a lo largo de dife-
rentes entornos organizacionales
(García-Abad Martínez, 2010;
Helles et al., 2005; Miraux
Dinomais et al., 2011).
Introducción
26
Pero esta visión centrada en
la necesidad de dar continuidad a
los cuidados transorganizacio-
nales 1 no es nueva, ya la Ley
General de Sanidad en 1986,
especificaba en su artículo 65.3,
del Título III, que “se adoptarán
las medidas oportunas para
garantizar la interrelación entre
los diferentes niveles asisten-
ciales”.
En un meta-análisis realiza-
do por un grupo colaborativo de
profesionales Canadienses y de
diversos países europeos
(Harriette G.C et al, 2017), se
evidencia que la intervención de
las enfermeras 2 , además de
reducir la mortalidad por todas
las causas y favorecer la
continuidad de cuidados, dismi-
nuye tanto los reingresos
hospitalarios, como los costes
globales, estimando el ahorro por
paciente entre los 245$ (para las
disease management clinics) y los
3810$ (para las nurse home
visits), siendo también relevantes
1 Cuidados transorganizacionales, los que
deben ser continuados a través de diferentes organizaciones o niveles asistenciales. 2 En este trabajo utilizaremos el término
enfermera/as para referirnos tanto a enfermeras como a enfermeros.
los ahorros de la teleasistencia y
el soporte telefónico.
No obstante, incluso cuando
un estudio experimental resulta
exitoso, es posible que la repro-
ducibilidad no esté asegurada
debido a los condicionantes
locales que no hayan sido
controlados por el investigador.
Esto podría justificar que inter-
venciones procuradoras de la
continuidad de cuidados hayan
resultado ser eficientes en unos
contextos, y haber fracasado en
otros (Greg Peterson, 2016), lo
que redunda en un mayor interés
por la investigación local en
relación al conocimiento exhaus-
tivo del contexto y los factores
que en el mismo intervienen y de
la aplicación de las tecnologías
sanitarias al respecto.
Pablo Martínez de Cánovas
27
4 MARCO CONCEPTUAL
A pesar de ser un solitario
mi conciencia de pertenecer a la comunidad invisible de aquellos que luchan por la verdad, la belleza y la justicia
me ha impedido sentirme aislado.
Albert Einstein
Marco conceptual
28
Pablo Martínez de Cánovas
29
4.1 La continuidad de cuidados en el marco actual
En la tesitura actual en la
que la Atención Primaria se ha
ido viendo desprovista de las
buenas voluntades de Alma-Ata,
para ir decayendo progre-
sivamente en un quiero–y–no–
puedo quasi-méramente asisten-
cial (Martínez-Riera, 2012),
aparecen las primeras promo-
ciones de Enfermeras especialis-
tas en Enfermería Familiar y
Comunitaria (2013).
Esta realidad acaba
consolidando en la Orden
SAS/1729/2010, de 17 de junio,
por la que se aprueba y publica el
programa formativo de la espe-
cialidad de Enfermería Familiar y
Comunitaria.
En un estudio cualitativo
realizado por Begoña Sánchez
Gómez et al. (2012), identifican
como competencia que sería
necesario desarrollar en la
formación de Especialistas Comu-
nitarios la atención a los cuida-
dores familiares, aspecto trans-
cendental en la continuidad de
los cuidados, tanto en el propio
domicilio, como en la transición
inter-niveles. El mismo trabajo
reconoce a través de diversas
competencias la necesidad de
formar al respecto de continuidad
de cuidados.
Son estos aspectos
específicos de la formación de
especialistas en enfermería fami-
liar y comunitaria los que llevan a
la Asociación de Enfermería
Comunitaria (AEC) en 2013,
coincidiendo con la finalización
de formación de la primera
promoción, a reivindicar la
necesidad de crear puestos
específicos para dichas especialis-
tas en las organizaciones
sanitarias que puedan dar
respuesta a determinadas necesi-
dades como las relacionadas con
la continuidad de cuidados a
través de la gestión de casos,
entre otras competencias que la
citada Sociedad Científica relacio-
Marco conceptual
30
na y justifica.
No obstante, una de las
principales dificultades con que
se encuentra la continuidad de
cuidados es la falta de regulación
y, en consecuencia, de desarrollo
de sistemas de información que
la faciliten.
A pesar de que la normativa
contempla la conveniencia y el
derecho del paciente a ser
informado, no alcanza a estable-
cer este requisito a nivel de
“cuidados”, quedando esta nece-
sidad a merced de la voluntad de
las enfermeras, de otros profe-
sionales que puedan querer
reflejar información al respecto
con más o menos acierto, o, en el
mejor de los casos, a la voluntad
del gestor enfermero local que lo
identifica como necesidad, pero
que no logra generalizarse en el
conjunto del sistema, entre otras
cosas, porque tampoco éste tiene
la capacidad de decisión última
que permita generalizar dichas
prácticas, al estar sujetas dichas
decisiones a estamentos superio-
res no enfermeros que no
identifican ni valoran su aporta-
ción, lo que impide no tan solo su
puesta en práctica sino, lo que es
peor, su evaluación que permita
generar evidencias sobre su opor-
tunidad práctica de mejora de la
calidad y de eficiencia para la
organización, acabando en meras
anécdotas o acciones puntuales
sin repercusión real.
Y esto forma parte, entre
otras muchas razones de la
invisibilización de los cuidados o
la falta de valor que a los mismos
se les otorga, es decir, con la no
institucionalización de los cuida-
dos.
Pablo Martínez de Cánovas
31
4.2 Tipos de continuidad de cuidados, la interrelación
Sammenka y sus colabora-
dores (2000) definían la continui-
dad de cuidados como “el grado
en que la atención profesional e
informal se ofrece como una
secuencia coordinada e ininte-
rrumpida de actividades, de
conformidad con las necesidades
reales del paciente durante la
trayectoria de la enfermedad”.
Desde esta perspectiva, los auto-
res afirman que la continuidad de
cuidados se convierte en una
dimensión más del cuidado, lo
que va más allá de la necesidad
institucional y lo convierte en una
obligación ética de los profesio-
nales. Por su parte la Joint
Commission on Accreditation of
Healthcare Organization define la
continuidad de cuidados como
“El grado en que la asistencia que
necesita el paciente está coordi-
nada eficazmente entre diferen-
tes profesionales y organiza-
ciones, y con relación al tiempo”
(Aragón Posadas, 2009).
Helles (2005), por su parte,
afirma que la “comunicación y
coordinación” entre contextos
organizacionales es crucial para
los pacientes que necesitan su
atención, siendo éstas una tarea
“colectiva y cooperativa”. Autores
españoles ya apuntaban en la
misma dirección desde finales del
pasado siglo, destacando la
importancia de la “comunicación
y la continuidad” (Martínez-Riera,
2000; Sierra Talamante, 2007;
Cruzado Álvarez, 2008; Aragón
Posadas, 2009). Para García-Abad
Martínez (2010) la comunicación
es el más importante instrumento
de la interrelación.
En un estudio cualitativo
realizado en los Estados Unidos
de Norteamérica los cuidadores
de pacientes ancianos identifi-
caron las cuatro áreas a las que
más valor daban de la asistencia
que recibían, de estas cuatro
áreas dos eran la relación entre
los diferentes cuidadores que
intervenían en el proceso de
cuidados y la continuidad
(Soodeen, 2007).
Martínez-Riera y Sanjuán-
Quiles (2009) ponen de manifies-
to la relación entre estos 2
conceptos, “continuidad de cui-
Marco conceptual
32
dados” como elemento clave en
la atención y “comunicación/
interrelación” como herramienta
para conseguir, entre otros
objetivos, la continuidad de
cuidados. A pesar de que el
concepto “Interrelación” es mu-
cho más amplio, en lo sucesivo lo
utilizaremos para hacer referen-
cia a la comunicación entre
profesionales de distintos niveles
de atención y siempre en relación
a las personas que son foco del
cuidado, es decir, en la misma
dimensión que lo utiliza la Ley
General de Sanidad de 1986,
referenciada anteriormente.
Cabe destacar que la restric-
ción de la coordinación entre
profesionales lleva, según Bond
(1992, citado por Theo Van
Achterberg et al., 1996) a un
proceso monopolístico de la
medicalización con un aumento
de la dependencia, y que además
los déficits de continuidad, como
tecnología sanitaria, conllevan un
gran aumento de reingresos por
complicaciones (Aragón Posadas
et al., 2009). Esta consecuencia es
lógica si consideramos un estudio
realizado en l’Université d’Angers,
en el que llegaron a concluir que
un médico de familia no
apreciaba diferencias entre un
alta hospitalaria de una persona
con dependencia y un alta
hospitalaria en cualesquiera otras
circunstancias (Miraux Dinomais
et al., 2011).
La continuidad de cuidados
y la comunicación entre profesio-
nales constituyen, pues, pilares
fundamentales del proceso del
cuidar, pero ¿de qué herra-
mientas facilitadoras disponen los
profesionales sanitarios?
La continuidad de cuidados
se ve facilitada por la existencia
de enfermeras de referencia
tanto en atención primaria
(Martínez-Riera y Sanjuán-Quiles,
2009) como en atención
hospitalaria (Weissert et al.,
1988; Surles et al., 1992;
Carcagno et al., 1986; Rabiner,
1992, citados por Theo Van
Achterberg, 1996; García-Abad
Martínez, 2010; Egglan &
HeineMann, 1994, citado por
Aragón-Posadas, 2009), el
modelo de gestión de casos (GC)
(Theo Van Achterberg et al.,
1996; García-Abad Martínez,
2010) y el informe de continuidad
de cuidados (Helles et al., 2005)
Pablo Martínez de Cánovas
33
que debe ser bidireccional
(Aragón-Posadas et al., 2009;
García-Abad Martínez, 2010).
El concepto Informe de
Continuidad de Cuidados (ICC)
engloba, entre otros, a los
informes de enfermería al ingreso
(IEI) y al alta (IEA), los que para
Martínez-Riera (2005) destacan
entre otras como herramientas
para la interrelación. Ambos, el
IEI y el IEA garantizarían la
bidireccionalidad de la comuni-
cación a la que Aragón Posadas y
su colaboradores (2009) y García-
Abad Martínez (2010) hacían
referencia.
Castillo Gómez y sus
colaboradores (2008) ensalzan
como principal herramienta de
comunicación el informe al alta
de enfermería, que se ejecuta en
un 35% de su población de
estudio en un hospital de Murcia.
El mismo año, en Málaga
(Cruzado Álvarez et al., 2008), un
equipo de investigación refiere
porcentajes de elaboración del
informe al alta del 80%, y el año
previo en un estudio en Valencia
(Sierra Talamante et al., 2007)
declararon porcentajes del hasta
el 81%. La realización o no de IEA
suele relacionarse con la mayor
necesidad de cuidados de los
pacientes/familias o de la com-
plejidad de esos cuidados
(Castillo Gómez et al., 2008;
Villarejo Aguilar, 2012).
En cuanto al IEI no se han
encontrado estudios que cuanti-
fiquen o valoren su impacto.
Rogers y Curtis (1980, cita-
dos por Theo Van Achterberg et
al., 1996) defienden que la
continuidad de la atención se
sustenta sobre tres elementos,
siendo uno de ellos el informe
escrito y otro la coordinación
entre diferentes servicios asisten-
ciales, habiendo sido éste último
documentado por múltiples in-
vestigadores (Smeenka et al.,
2000). El modelo de enfermera
de gestión de casos – enfermera
hospitalaria de enlace es el más
extendido en nuestro país
(García-Abad Martínez, 2010),
denominándoseles en la Comuni-
dad Valenciana “Enfermeras de
Gestión Comunitaria” y “Enfer-
meras Hospitalarias de Enlace”
según el nivel de atención en el
que desempeñen sus funciones.
Marco conceptual
34
Figura 5. Componentes de la interrelación de enfermería.
ENFERMERA DE
REFERENCIA EN
HOSPITAL
ENFERMERAS GESTORA DE
CASOS
ENFERMERA COMUNITARIA
DE REFERENCIA INFORME DE
CONTINUIDAD DE CUIDADOS
I.E.I. I.E.A.
Pablo Martínez de Cánovas
35
4.3 Evaluación de tecnologías sanitarias
La evaluación económica de
tecnologías sanitarias tiene como
finalidad examinar las consecuen-
cias que tienen a corto y largo
plazo la utilización de éstas en los
individuos y en la sociedad
(Hidalgo, A., 2000, citado por
Oliva, J. 2002), de tal manera que
tanto profesionales como gesto-
res y pacientes pueden conocer
cuáles son las mejores alterna-
tivas respecto al uso racional de
recursos (Oliva, J. 2002).
El instituto de medicina de
los Estados Unidos de Norteamé-
rica define “tecnología sanitaria”
en 1985 como el “Conjunto de
medicamentos, aparatos, proce-
dimientos médicos y quirúrgicos
usados en la atención médica y
los sistemas organizativos con los
que se presta la atención
sanitaria”. Por su parte, la oficina
de evaluación de tecnologías del
mismo país, define su evaluación
como la “forma amplia de
investigación que examina las
consecuencias clínicas, sociales,
económicas y éticas que se
producen a corto y largo plazo,
derivadas del uso de la
tecnología, tanto directas como
indirectas, y tanto sobre los
efectos deseados como los no
deseados” (Gimeno Ullastres,
2006).
Por su parte, Battista (1999)
la define como “Puente entre el
mundo de la investigación y el
mundo de la toma de decisiones”.
Según el informe SESPAS de
2008, la evaluación económica de
tecnologías de la salud “debe
tener un papel destacado en la
toma de decisiones sanitarias”, y
hace referencia a la priorización
de servicios en base a su eficien-
cia.
Así pues, investigar sobre la
repercusión de los procedimien-
tos, entre otros, que habitual-
mente realizamos, se dibuja
como una de las estrategias de
utilidad para afrontar el futuro
aumento de demanda que
describíamos en la introducción,
y cuyos resultados deben ser
tomados en consideración por
políticos y gestores de los
servicios sanitarios a la hora de
tomar decisiones.
Marco conceptual
36
Este requisito se puede
enmarcar en la necesidad de
cambio de paradigma propuesta
por Martínez-Riera (2012) que,
basada en el modelo de Khun,
exige el procedimiento científico
y, en consecuencia, la investiga-
ción, para superar una situación
de crisis hacia el dicho cambio de
paradigma.
Pablo Martínez de Cánovas
37
4.4 La continuidad de cuidados y las nuevas tecnologías
Para terminar, según García-
Abad Martínez (2010), “la
continuidad asistencial requiere
que la distribución de la
información sea rápida, eficaz y
segura. El informe debe llegar en
el menor tiempo posible,
preservando la confidencialidad”
(2010). En este sentido, los
sistemas de información se
articulan como piedra angular en
la continuidad de cuidados
(Sánchez y Duarte, 2008; citado
por Aragón-Posadas, 2009).
Además, el grado de implanta-
ción de las TIC, nos permite
“compensar la fragmentación de
la atención sanitaria” (Helles,
2005), por lo que estos sistemas
no sólo son susceptibles de ser
investigados, sino que es una
necesidad hacerlo (García-Abad
Martínez, 2010).
La irrupción en el medio
laboral de la historia electrónica
durante los últimos años, ha
facilitado 3 aspectos de vital
importancia para nuestro estudio
(Galimany, 2016):
La mejora de la continuidad
asistencial entre diferentes
niveles asistenciales.
La integración y coordinación
entre los niveles asistencia-
les, redundando en cuidados
personalizados y de excelen-
cia.
La reducción de los costes en
salud.
Bajo estas tres premisas,
nuestro estudio se planteará en
un entorno en el que los flujos de
información se canalicen a través
de las nuevas tecnologías, en un
escenario en el que los registros
(informes de continuidad y/o de
gestión de casos) en formato
papel ya no existan.
Marco conceptual
38
4.5 El modelo Alicante
En estas circunstancias
Maraver (2011) afirma que la
utilización de la Historia Clínica
Electrónica permite un intercam-
bio de información inmediata y
segura en todos los ámbitos
asistenciales, premisa bajo la que
el departamento de Salud de
Alicante se plantea modernizar su
sistema de información de infor-
mes de continuidad de cuidados
haciendo uso de la historia clínica
electrónica.
En este departamento, los
primeros antecedentes de infor-
mes de continuidad de cuidados
datan de finales de la década de
los 90 del pasado siglo, aunque ya
había áreas de salud trabajando
en este sentido desde principios
de la misma década. La estrategia
al respecto del Área de Salud 17
de la Comunidad Valenciana, de
Elda, mereció el primer premio
del XVIII certamen internacional
de Enfermería de San Juan de
Dios (Pacheco, 1998).
Por su parte, en el
departamento de Alicante, utili-
zan una beca FIS en 2006 para
actualizar su Informe de Enferme-
ría al Alta. En el año 2008, un
grupo de trabajo constituido por
profesionales de diferentes ámbi-
tos de atención, desarrolla el
Modelo Alicante de Continuidad
de Cuidados. Idean el informe
electrónico de continuidad de
cuidados, que puede ser
visualizado en los Centros de
Salud de forma inmediata
(Maraver, 2011). Como en otros
departamentos se hiciera antes,
incluyen un indicador al respecto
en el acuerdo de gestión del año
2011.
El modelo se fundamenta,
entre otros aspectos, en la
consulta de la historia ambula-
toria al ingreso del paciente, a
modo de informe de enfermería
al ingreso, al registro en la misma
historia de un informe de
continuidad de cuidados al alta
del paciente, y la emisión de una
cita en una agenda de enfermería
(diseñada ex proceso) en el
centro de salud del paciente que
serviría de alerta para notificar la
necesidad de continuidad.
Pablo Martínez de Cánovas
39
La universalidad de acceso
seguro por parte de las enferme-
ras a la historia electrónica, ligada
a los factores que Galimandy
(2016) señalaba como de interés
de las TIC, favorecieron que otros
departamentos se adhirieran al
modelo con diferentes formatos
de implantación.
El hecho de que el soporte
de estos informes de continuidad
de cuidados sea electrónico
facilita la evaluación de los
mismos como tecnología sanita-
ria.
Marco conceptual
40
4.6 Efectos de la continuidad de cuidados
Son numerosos los estudios
que asocian mayores niveles de
satisfacción y mayor calidad
percibida de la atención a éstas
diferentes formas de interrela-
ción (por favorecer la continuidad
de cuidados), entiéndase IEA y GC
(Jonson et al., 2008, citado por
Aragón-Posadas et al., 2009;
Davies y Challis, 1991, citado por
Theo Van Archterberg et al.,
1996; Challis et al., 1991, citado
por Theo Van Archterberg et al.,
1996; González Rodríguez, 2011;
Wong, 2012), hasta el punto de
que la propia OMS señala a la
continuidad de cuidados como
elemento de calidad de la
asistencia sanitaria (Aragón-
Posadas et al., 2009). En cambio,
otro gran número de estudios
muestran contradicciones en lo
que se refiere a la eficiencia de
estas herramientas (Smeenka et
al., 1998; Chi Chi, 2007; Sanfélix
Gimeno, 2007; Carl van Walraven
et al., 2008; Cruzado-Álvarez et
al., 2008; Aragón-Posadas et al.,
2009; Wong, 2012).
En una revisión bibliográfica
llevada a cabo por Aragón-
Posadas y colaboradores (2009)
se encontraron estudios demos-
trando que los informes de
continuidad de cuidados dismi-
nuían el número de ingresos,
complicaciones y reingresos, la
prescripción en pacientes con
enfermedades crónicas, la estan-
cia media y los costes asisten-
ciales por proceso, al mismo
tiempo que aumentaba la cober-
tura de la atención, tanto a
pacientes como a cuidadoras, y
aumentaban los beneficios de
salud.
Lagoe (2005, citado por
Aragón-Posadas et al., 2009)
también realiza una revisión
bibliográfica en la que hallan 20
estudios que demuestran que los
informes de continuidad de
cuidados entre niveles reducen la
estancia media.
Smeenka y sus colabora-
dores (1998) refieren hallar
costes significativamente más
bajos, tanto farmacéuticos como
de rehospitalización en el grupo
de intervención (a los que se
aplicaron estrategias de interre-
Pablo Martínez de Cánovas
41
lación), mientras que la atención
prestada por la medida del
impacto económico, evaluación
de tecnologías sanitarias,
enfermeras comunitarias y los
costos de ayuda a domicilio
fueron significativamente más
altos. El total de costes final no
presentó diferencias significati-
vas.
En cambio, en 2012, Wong sí
que haya diferencias en un
estudio de coste-efectividad en
un programa de gestión de casos
gestionado por enfermeras.
Theo Van Achterberg y sus
colaboradores (1996) encuentran
además que cuando hay gestión
de casos disminuye la depen-
dencia.
Pero por otra parte también
hay estudios en estas revisiones
en los que no se encuentra
relación entre las herramientas
de interrelación y la incidencia de
reingresos, ni con la estancia
media, ni los costes globales (You,
2013), como también concluye
Chi Chi en su estudio (2007). Esto
puede deberse a las diferencias
existentes en los estudios realiza-
dos en entorno controlado
(diseño experimental), en los que
todos los profesionales tienen
una especial implicación, respec-
to a los estudios realizados en
condiciones reales, ya que en la
práctica habitual pueden darse
informes de continuidad de
cuidados con información poco
precisa e incompleta, y cuya
única finalidad es cumplir con los
trámites burocráticos, hecho que
restaría efectividad a la herra-
mienta (Sanfélix Gimeno, 2007;
Carl van Walraven et al., 2008).
No se han encontrado
estudios que analicen el impacto
en el coste sanitario de varias
herramientas de interrelación de
manera simultánea, lo que hace
mucho más pertinente éste
proyecto.
De cualquier forma, la
necesidad de investigar en éste
campo, ya expresada en 1999 por
Comet, sigue en vigor, y su
importancia ha sido sistemática-
mente refrendada por las
revisiones sistemáticas que
muestran tanto evidencias a favor
(Lagoe, 2005, citado por Aragón-
Posadas et al., 2009) como
controversia en los resultados
(Aragón-Posadas et al., 2009;
Marco conceptual
42
Cruzado-Álvarez et al., 2008).
Pablo Martínez de Cánovas
43
4.7 Condicionantes de la continuidad de cuidados
Deberemos de tener en
cuenta, además, que pueden
darse factores de confusión que
tendrán que ser controlados para
que nuestro estudio tenga
validez. Así, puede darse la
circunstancia de que las enferme-
ras tiendan a utilizar herramien-
tas de interrelación en aquellas
personas que precisen mayores
prestaciones de cuidados (Castillo
Gómez et al., 2008; Villarejo
Aguilar, 2012), en detrimento de
aquellas otras que son identifi-
cadas por las mismas enfermeras
como con menor necesidad de
continuidad de cuidados, siendo
muy probable que el coste global
de la atención sea muy diferente
en estos dos grupos de manera
independiente de la estrategia de
interrelación. A falta de contar en
la historia clínica con escalas de
complejidad como la que propo-
ne Ruiz Miralles (2016), este
fenómeno podría controlarse
estratificando el análisis con va-
riables que midan la dependencia
física, instrumental o el grado de
deterioro psíquico, pero es
probable que estas medidas
tiendan a hacerse a aquellas
personas que realmente lo
requieren y podrían artefactar
igualmente los resultados. Otra
posibilidad para el control es
utilizar una fuente de información
ajena a los registros enfermeros,
por lo que nos planteamos el
mensurar la comorbilidad a partir
de los datos contenidos en las
historias de salud con el Índice de
Charlson, escala validada con
muestras de más de 30.000
pacientes (Gil-Bona et al., 2010),
habiéndose relacionado con la
estancia hospitalaria y la
dependencia (Bayliss et al., 2005),
así como el coste sanitario de la
atención (Pesa, 2012), todos ellos
aspectos centrales en este
proyecto.
En este sentido concluye
Seva (2012) en su tesis doctoral,
afirmando que en su comunidad
autónoma carecen de un sistema
de clasificación de los pacientes
por niveles de dependencia que
facilite la realización de los
informes de continuidad de
cuidados.
Marco conceptual
44
Otro condicionante es la
heterogeneidad organizativa del
territorio autonómico, pues cada
departamento actúa como reino
de taifa a la hora de planificar e
instaurar sus propios canales de
comunicación que favorezcan la
continuidad de cuidados. La
situación de partida de cada una
de las estructuras organizativas
debe ser objeto de estudio para
una adecuada interpretación de
la información que de ellas se
obtenga.
Pablo Martínez de Cánovas
45
5 JUSTIFICACIÓN
En cuestiones de ciencia, la autoridad de mil no vale lo que el humilde razonamiento de un sólo individuo.
Galileo Galilei
Justificación
46
Pablo Martínez de Cánovas
47
Hace más de veinte años dos
profesionales, José Mª Hernández
Maestre y José Ramón Martínez
Riera, inquietos, ambiciosos,
motivados, innovadores, pero
sobre todo de una extraordinaria
calidad y dimensión humana y
profesional decidieron contar
conmigo para incorporarme al
equipo de Dirección de Atención
Primaria de la entonces Área de
Salud 17 de Elda.
Ellos como Directores médi-
co y enfermero respectivamente,
trataban de introducir cambios
significativos en la organización
de los centros de salud con el fin
de mejorar la atención a las
personas, a las familias y a la
comunidad.
Como suele suceder casi
siempre que alguien trata de
modificar, mover, resituar algo,
fueron vistos e interpretados
como “extraños”, “raros” y poco
realistas. Ellos sin embargo conti-
nuaron empeñados en su objeti-
vo y pasaron de los rígidos cáno-
nes de la atención asistencialista
a un proceso de atención huma-
nista y humanizada en el que la
comunicación fuese el eje funda-
mental no tan solo de la gestión
sino de la propia atención a
prestar. Estaban avanzándose a lo
que hoy son planteamientos y
metodologías que se constituyen
no tan solo como necesarios, sino
como paradigma de la continui-
dad de cuidados y la interrela-
ción.
Yo tuve la inmensa suerte de
participar de este ilusionante
proyecto. Al principio con miedo,
con temor a no saber dar la
respuesta adecuada. Pero su
ilusión y su saber lograron
erradicar inmediatamente mis
dudas y ansiedades e incorpo-
rarme a esta experiencia tan
enriquecedora, grata y dinámica.
Precisamente ese dinamis-
mo es el que nos ha permitido
seguir avanzando, innovando,
adecuando a las necesidades de
las personas y sus familias.
Así pues, la interrelación
comentada fue el escenario que
permitió incorporar herramientas
como el IEA y el IEI. De ahí que la
continuidad de cuidados y la
interrelación, objetos principales
de esta investigación, fueran un
Justificación
48
elemento maleable que permitió,
a su vez, imprimir el dinamismo
necesario en todo este proceso
en el que las enfermeras tenían
un rol fundamental.
Es por ello que no se pueden
entender las herramientas utiliza-
das y analizadas como objetos del
presente estudio, de manera
aislada de la estrategia de
interrelación ni de la continuidad
de cuidados
Las herramientas utilizadas y
analizadas son importantes y
potentes herramientas, pero, en
el caso que nos ocupa, han sido,
además, un nexo de unión
fundamental de la mencionada
interrelación, a la que ha fortale-
cido, enriquecido y justificado.
Una Tesis siempre es
personal por cuanto de aporta-
ción individual supone para
poder ser evaluada. Sin embrago
me resulta muy difícil el describir,
analizar o narrar en primera
persona del singular. El trabajo
compartido a lo largo de todos
estos años me ha permitido hacer
realidad el objetivo de presentar
esta tesis que, por lo tanto, es
una Tesis en primera persona del
plural, como compromiso obliga-
do de agradecimiento.
La investigación tiene sentí-
do y razón de ser por cuanto de
utilidad puedan tener los
resultados que de la misma se
obtengan para beneficio de la
sociedad. Investigar por el simple
hecho y/o inercia de hacerlo,
como consecuencia del cumpli-
miento de normas o por el simple
y único prurito personal de quien
lo hace, a mi modesto entender,
desvirtúa y resta validez tanto a la
propia investigación como a
quien la realiza. Es por esto que
espero que el estudio que aquí se
presenta pueda servir, cuanto
menos, para demostrar la validez
de lo que se ha venido haciendo,
pero también para que pudiera
promover cambios en la atención
enfermera que la hagan más
humana, autónoma, responsable
y eficaz, a través de sus actores
principales, las enfermeras. Cam-
bios que no sean consecuencia de
la necesidad de adaptarse de
manera reglada a los solicitados
en un momento u otro depen-
diendo de los “caprichos” de los
gestores de turno. Cambios que
no sean consecuencia de una
Pablo Martínez de Cánovas
49
adecuación a las nuevas carteras
de servicio. Sino cambios que den
respuesta a las necesidades de las
personas y sus familias en cuanto
a su continuidad de cuidados;
que den respuesta a las necesida-
des de adecuar las competencias
enfermeras a las necesidades de
las personas, las familias y la
Comunidad a los que las
enfermeras prestan cuidados;
cambios en las competencias de
quienes, como profesionales, no
debemos considerarnos protago-
nistas nada más que de la
necesidad de dar la mejor
respuesta que de nosotros se
espere y no a la inversa. No sé si
estaré generando en mí mismo
falsas expectativas, espero que
no. Pero antes de que esto pueda
ser comprobado en un futuro
próximo, el presente ya me
ofrece la posibilidad de disfrutar
de algunas satisfacciones deriva-
das del estudio.
En primer lugar, comprobar
como a pesar del tiempo trans-
currido sigue estando vigente la
necesidad de mejorar la continui-
dad de cuidados y la inter-
relación.
Por otra parte, el aprendi-
zaje personal que supuso el
poder participar de manera
directa, activa y colaborativa en
esta experiencia que me permitió
modificar mi pensamiento y
posicionamiento como enferme-
ro, sobre todo, en, aprender
cómo CUIDAR.
Por último, y no menos
importante, el poder comprobar
la trascendencia del conocimien-
to compartido. La libertad de
pensamiento, el razonamiento
crítico, el lenguaje objetivo, la
reflexión sincera, el análisis
científico se han incorporado
como elementos habituales gra-
cias a la generosidad de quienes
han sabido compartir conoci-
miento a lo largo de toda esta
experiencia, con el fin de ponerlo
al alcance de otras enfermeras y
alejándolo de los límites irracio-
nales que impone el día a día de
la asistencia.
Espero que la aportación de
las experiencias propias, desde
mi posicionamiento de actor en
el estudio, sirva de refuerzo a los
resultados obtenidos en la inves-
tigación y que, de manera
conjunta, sustenten la importan-
cia de valorar y visibilizar los
Justificación
50
cuidados enfermeros y su
trascendencia en la impres-
cindible continuidad de cuidados
y la interrelación.
Pablo Martínez de Cánovas
51
6 OBJETIVOS E HIPÓTESIS
Cuanto más atrás puedas mirar más adelante verás
Winston Churchill
Objetivos e hipótesis
52
Pablo Martínez de Cánovas
53
6.1 Objetivos
1) Conocer el grado de implantación herramientas de interrelación
entre las enfermeras en la Comunidad Valenciana:
a) Medir la tasa de Informes de Enfermería al Alta en altas
hospitalarias.
b) Medir la tasa de consulta de la historia de salud ambulatoria en
ingresos hospitalarios.
2) Medir el impacto de la interrelación en el coste sanitario a los 6, 12,
18, 24, 30 y 36 meses del alta hospitalaria.
a) Medir el impacto de la interrelación en la frecuencia de las
visitas de la enfermera comunitaria.
b) Medir el impacto de la interrelación en la actividad hospitalaria:
i) En los ingresos hospitalarios.
ii) En la estancia media de los reingresos.
iii) En la frecuentación de urgencias hospitalarias.
c) Medir el impacto de la interrelación en la frecuencia de las
visitas de otros colectivos profesionales.
i) Médicos de Atención Primaria.
ii) Otros profesionales de atención primaria.
iii) Consultas externas hospitalarias.
d) Medir el impacto de la interrelación en el consumo de
medicación y productos farmacéuticos:
i) Medir el impacto de la interrelación en el consumo de
medicación en dosis por alta y día (DHDs).
ii) Medir el impacto de la interrelación en las dispensaciones.
Objetivos e hipótesis
54
iii) Medir el impacto de la interrelación en gasto farmacéutico.
3) Cuantificar las diferencias intragrupo de aquellos departamentos que
apliquen estrategias de interrelación.
Pablo Martínez de Cánovas
55
6.2 Hipótesis
Ho: La interrelación en enfermería NO modifica
el coste de la atención profesional en la
Comunidad Valenciana.
Ha: La interrelación en enfermería modifica
el coste de la atención profesional en la
Comunidad Valenciana.
Metodología
56
Pablo Martínez de Cánovas
57
7 MATERIAL Y MÉTODO
Es de sentido común elegir un método y probarlo. Si falla, admitirlo francamente y probar con otro.
Pero, sobre todo, intentar algo.
Franklin D. Roosevelt
Metodología
58
Pablo Martínez de Cánovas
59
7.1 Diseño
Es un estudio observacional
retrospectivo de 4 cohortes, en el
que se estudiarán las altas
hospitalarias habidas durante el
año 2012 a ciudadanos que
residan en cualquiera de las
poblaciones que configuran el
territorio de la Comunidad
Valenciana.
Cohortes:
Altas con ICC sin GC.
Altas con GC sin ICC.
Altas con ICC y GC.
Altas sin ICC ni GC.
7.2 Muestra de estudio
Nuestra población diana son
las personas dadas de alta tras
ingreso hospitalario por cualquier
causa en la Comunidad Valencia-
na. Por motivos de accesibilidad
de la información, la población
fuente se centrará en las
personas que tengan centro de
salud asignado en la Comunidad
Valenciana, tanto al principio del
periodo de estudio como a su
finalización.
Por lo tanto, el criterio de
inclusión será:
Haber sido dada de alta en
cualquier hospital de la
Conselleria de Sanitat
durante el año 2012.
Y los criterios de exclusión:
No tener Centro de Salud
asignado en la red asistencial
de la Conselleria de Sanitat.
Estar empadronado en una
comunidad autónoma dife-
rente de la Comunidad
Valenciana entre los años
2012-Jun/2015.
Haber sido dado de baja en
SIP en cualquier momento
durante el periodo de
estudio.
Metodología
60
Haber tenido un ingreso
hospitalario en los 12 meses
previos al primer alta en
2012.
En función de la variable que
analicemos y la situación organi-
zativa al respecto de su departa-
mento de salud, optaremos por
excluir del análisis bloques de
población para evitar que los
resultados aparezcan sesgados.
7.3 Procedimiento
Los datos que se requieren
para el análisis se obtendrán por
medio de una solicitud a PRO-SI-
GA (ente de la Generalitat
Valenciana encargado de
gestionar las peticiones de datos
de los sistemas de información
ambulatorios, SIP, CMDB, etc., el
tratamiento de éstos y su cesión):
Altas hospitalarias habidas
en el año 2012 (AH12),
obtenidas a partir del
“conjunto mínimo de datos
básicos” (CMDB), incluyendo
fecha de ingreso, alta, edad,
sexo y número de identifica-
ción convenientemente ano-
nimizado.
Costes de la asistencia
sanitaria hospitalaria para
cada AH12, estimándose a
partir del nº de ingresos,
estancia hospitalaria y nº de
urgencias hospitalarias.
Interrelación: Para cada
AH12, equiparando el
informe de enfermería al
ingreso como cualquier
acceso a SIA por parte del
servicio de Enfermería de
Atención hospitalaria (EAE)
entre las fechas de ingreso y
alta, y el informe de
enfermería al Alta como el
registro en SIA por parte de
la enfermera de Atención
Especializada (EAE) coinci-
diendo con la fecha del alta.
Se registrará igualmente si
en la misma fecha se ha
dado o no cita con destino al
servicio de enfermería de
Atención Primaria para
favorecer la continuidad.
Pablo Martínez de Cánovas
61
Igualmente se contemplarán
los registros habidos durante
la estancia hospitalaria y tras
ésta por los servicios de
“enfermería de gestión de
casos” (EGC) y “enfermería
de enlace hospitalario”
(EEH), así como si el paciente
tiene o no asignada una
enfermera de referencia en
SIP.
Variables de control para
AH12, considerando el
número de ingresos del año
previo, el número de visitas
a urgencias hospitalarias del
año previo, el número de
visitas a medicina de
atención primaria/pediatría
de atención primaria en el
año previo, el número de
visitas al servicio de Atención
continuada en el año previo
(medicina y enfermería), el
número de visitas a domicilio
por parte del servicio de
atención continuada en el
año previo (medicina y
enfermería), el número de
consultas (centro y
domicilio) ejecutadas por la
enfermera de atención
primaria y por la enfermera
gestora de casos, y el Índice
de Charlson al alta. Valora-
ción y fecha para cada una
de las herramientas valida-
das (Braden, Norton,
Barthel, Lawton y Body,
Pfeiffer) con mayor antigüe-
dad, pero posterior a la
fecha del alta. Todos estos
datos agregados para cada
semestre contado a partir de
la fecha del alta.
Entendemos que la
asignación de enfermera a
paciente (enfermera de
referencia), como elemento
favorecedor de la
continuidad, puede artefac-
tar el resultado, por lo que
será tenido en cuenta en el
análisis.
Coste de la asistencia
sanitaria ambulatoria para
cada AH12, nº de Registros
en Historia SIA por el
conjunto de Profesionales
asistenciales, nº de Registros
en Historia SIA por enferme-
ras comunitarias: ENF (Enfer-
mería de Atención Primaria)
y ENFS (Enfermería sábados),
nº de Registros en Historia
SIA por profesionales de
Metodología
62
atención continuada (Aten-
ción continuada enfermería
ACE y Atención continuada
Médico ACM), importe
farmacéutico de la asistencia
sanitaria como Importe total
de productos farmacéuticos
dispensados y registrados en
GAIA procedentes de
códigos de puestos asisten-
ciales (CPAs) médicos, impor-
te farmacéutico de prescrip-
ción enfermera como Impor-
te total de productos farma-
céuticos dispensados y regis-
trados en el sistema de la
prestación farmacéutica
(GAIA) por CPAs de enferme-
ras.
Pablo Martínez de Cánovas
63
7.4 Variables de Estudio
TABLA PRINCIPAL (Un registro por paciente y alta, desde el alta hasta el 30 de junio de 2015)
Identificador del
paciente
• SIP. Convenientemente anonimizado. • Departamento sanitario. • Zona básica de Salud. • Centro de Salud. • Índice de Charlson al alta hospitalaria. • Asignación de enfermera a paciente en SIP.
Estado basal,
datos en el momento
del alta hospitalaria
Datos
considerados respecto a los 12 meses pre-
vios al alta del 2012
• nº de Ingresos. • Estancia Media. • Número de Informes de Urgencias Hospitalarias. • Número de Consultas por Medicina de Atención
Primaria o pediatría. • Número de Consultas por Enfermería de atención
primaria. • Número de Consultas por Medicina de Atención
continuada. • Número de Consultas por Enfermería de Atención
continuada. • Número de Consultas por Enfermería de Gestión
de Casos. • Número de Consultas por Enfermería de Enlace
Hospitalario. • Número de Consultas por Otros colectivos. • Número de visitas a domicilio por Medicina de
Atención Primaria o pediatría. • Número de visitas a domicilio por Enfermería de
atención primaria. • Número de visitas a domicilio por Medicina de
Atención continuada. • Número de visitas a domicilio por Enfermería de
Atención continuada. • Número de visitas a domicilio por Enfermería de
Gestión de Casos. • Número de visitas a domicilio por Otros colecti-
vos. • Índice de Charlson 12 meses antes del alta hospi-
talaria.
Metodología
64
Variables independientes
• GC: Inclusión del paciente en gestión de casos. Esta variable será considerada por departamen-tos, zonas y centros de salud, información que se-rá recogida telefónicamente mediante entrevista al responsable de interrelación de cada departa-mento de salud. • Se considerará la existencia de registros en SIA
por parte de la enfermera de enlace hospitala-rio durante el ingreso.
• Se considerarán los registros en los 15 días posteriores al alta de la enfermera de gestión de casos.
• EGC: Estrategia seguida para la gestión de casos (habida cuenta de que coexisten diversas estrate-gias, serán documentadas en la entrevista telefó-nica citada previamente).
• IEI: Informe de enfermería al ingreso como cual-quier consulta a la historia de salud ambulatoria por parte de enfermería de atención especializada durante la estancia hospitalaria.
• IEA: Informe de enfermería al alta, entendido como registro en la historia de salud ambulatoria por parte de enfermería de atención especializada coincidiendo con la fecha del alta.
• Número de patrones funcionales valorados. • Número de ítems valorados en patrones funciona-
les. • Número de NANDAs codificados. • Número de NICs codificados.
• CITA: Si además del IEA y en la fecha del alta, se da o no una cita con origen en el servicio de en-fermería de atención especializada y destino el servicio de atención primaria (desde el día ante-rior a la fecha del alta hasta el día posterior).
• ICC-MA: IEA+CITA TABLA UTILIZACIÓN ATENCIÓN ESPECIALIZADA
Un registro por alta
hospitalaria o atención en urgencias, desde el
alta hasta el 31 de diciembre de 2015
• Identificador del paciente. • Fecha. • Servicio médico (Origen del alta o “Urgen-
cias”). • Estancias generadas.
Pablo Martínez de Cánovas
65
TABLA UTILIZACIÓN SIA
Un registro por registro en historia,
desde el alta hasta el 31
de diciembre de 2015
• Identificador del paciente. • Fecha. • Con o sin presencia del paciente. • Centro o domicilio. • Demanda o concertada. • Servicio de registro (Enfermería de atención primaria,
Medicina Familiar y comunitaria, Medicina de Sába-dos, Pediatría de atención primaria, Medicina de Atención continuada, Enfermería de Atención conti-nuada, Enfermería de Gestión de Casos, Enfermería de Enlace Hospitalario, etc.).
• Resultado Pfeiffer (Si se ha realizado). • Resultado Braden (Si se ha realizado). • Resultado Norton (Si se ha realizado). • Resultado Barthel (Si se ha realizado). • Número de patrones funcionales valorados (“nulo” si
no es servicio de enfermería). • Número de ítems valorados en patrones funcionales
(“nulo” si no es servicio de enfermería). • Número de NANDAs codificados (“nulo” si no es ser-
vicio de enfermería). • Número de NICs codificados (“nulo” si no es servicio
de enfermería).
TABLA USO DE NANDAS
Un registro para código diagnóstico
utilizado
• Identificador del paciente. • Fecha del registro. • Servicio homologado. • Código NANDA.
TABLA DE EVOLUCIÓN TRIMESTRAL
Un registro por paciente y trimestre,
desde el alta hasta el 31
de diciembre de 2015
• Identificación del paciente. • Trimestre. • Año. • Índice de Charlson. • Número de dosis de fármacos retiradas en farmacia. • Coste del consumo de medicamentos. • Número de envases de otros productos farmacéuti-
cos suministrados. • Coste de otros productos farmacéuticos suministra-
dos.
Tabla de variables solicitadas a PROSIGA Tabla 1.
Metodología
66
7.5 Análisis de datos
Se realizará un análisis
previo de la situación basal de los
diferentes entes organizativos,
para determinar la mejor estra-
tegia de análisis, que en cualquier
caso incluirá:
Análisis de la información
con el paquete estadístico “R”,
estratificando las poblaciones por
grupos de edad, sexo, índice de
comorbilidad de Charlson, índice
de dependencia y/o índice de
deterioro cognitivo, comparando
las agrupaciones dadas por las
variables independientes antes y
después del periodo de estudio,
considerando igualmente si en el
año anterior al periodo de
estudio habían sido ya realizadas
intervenciones enmarcadas en las
variables de estudio. Las variables
dependientes cuantitativas serán
comparadas con medias aritméti-
cas, serán consideradas sus
dispersiones, y se observará su
significación estadística con t de
student-welch/Wilcoxon o kruskal
-Wallis/ANOVA, según criterios de
normalidad, homocedasticidad y
cantidad de factores de la
variable agrupadora. Se estima-
rán intervalos de confianza al
99%. Las variables cualitativas se
analizarán con proporciones y
tablas de contingencia, siendo el
estadístico chi cuadrado el que
nos permitirá conocer su
significación estadística.
Se obtendrán los riesgos
relativos de las diferentes
variables explicativas, así como
sus interacciones mediante regre-
sión de Poisson cuando la bondad
de ajuste del modelo sea contras-
tada, y quasipoisson cuando no.
Para estimar los sobrecostes
o costes ahorrados se hallará la
diferencia de medias entre las
cohortes expuestas a interrela-
ción respecto a la que no y se
multiplicará por el número de
sujetos de la cohorte y por el
precio unitario del concepto
tratado, tal y como se muestra en
la Figura 6.
Variación media del grupo intervención -
Variación media del grupo control
x n del grupo
intervención
Figura 6. Procedimiento de estimación de actos ganados/perdidos
Pablo Martínez de Cánovas
67
7.6 Aspectos éticos
El presente proyecto se
llevará a cabo cumpliendo los
postulados de la declaración de
Helsinki, así como el código de
buenas prácticas de la Unión
Europea. Toda la información
resultante se tratará con absoluta
confidencialidad y en ningún
momento se manejarán datos
que puedan identificar la titu-
laridad de los mismos.
El protocolo de este estudio
ha sido clasificado por la Agencia
Española del Medicamento
(AEMPs) en fecha 18 de mayo de
2015 como “Estudio Observa-
cional No Postautorización”. Así
mismo ha sido revisado y
aprobado por el Comité Ético
Autonómico de Estudios Clínicos
de Medicamentos y Productos
Sanitarios de la Comunidad
Valenciana (CAEC) en fecha 28 de
septiembre de 2015.
Los datos relativos a los
pacientes serán custodiados y
protegidos con contraseña hasta
que los resultados hayan sido
convenientemente difundidos en
prensa científica, momento en el
cual serán destruidos.
Los investigadores que han
participado en este proyecto
declaramos no haber recibido
compensación económica, mate-
rial ni de ningún otro tipo de
ninguna industria ni organismo,
público o privado.
Declaramos que los resul-
tados de este documento no
están mediados por ningún otro
interés que no sea la búsqueda
de la verdad.
Metodología
68
Pablo Martínez de Cánovas
69
8 RESULTADOS
La verdad siempre se halla en la simplicidad y no en la multiplicidad y confusión de las cosas
Isaac Newton
Resultados
70
Pablo Martínez de Cánovas
71
8.1 Descripción de la muestra y la coyuntura organizativa
8.1.1 Situación organizativa
De manera preliminar al
análisis, se realizó una encuesta a
las/os directoras/es enferme-
ras/os de todos los departa-
mentos de salud con el fin de
tener más información sobre sus
sistemas de información relacio-
nados con el informe de conti-
nuidad de cuidados.
A partir de los datos
obtenidos se elaboró la siguiente
figura:
Sin
ICC
Dpto. 06 (Valencia)–Vilanova
Dpto. 12 Gandía
Dpto. 02 Castellón
Dpto. 08 Requena
Dpto. 15 Alcoy
Dpto. 16 Villajoyosa
Dpto. 17 San Juan
Dpto. 18 Elda
Dpto. 19 Alicante
Dpto. 20 Elche General
Dpto. 21 Orihuela
Tienen ICC
con directrices sm
ilares al modelo A
licante
D
ispo
nen
de
otro
s Sist
emas
Dpto. 04 Sagunto
Dpto. 10 (Valencia)–Pesset
Dpto. 14 Xàtiva
No
Con
test
an
Dpto. 01 Vinarós
Dpto. 03 La Plana
Dpto. 05 (Val.)–Malva Rosa
Dpto. 07 (Valencia)–La FE
Dpto. 09 (Valencia)–General
Dpto. 11 La Ribera
Dpto. 13 Denia
Dpto. 22 Torrevieja
Dpto. 23 Manises
Dpto. 24 Elche Vinalopó
Concesiones A
dm.
(No contestan)
Figura 7. Situación de los departamentos de salud respecto al Informe de continuidad de cuidados (ICC) en 2012
Resultados
72
Figura 8. Distribución geográfica de las diferentes estrategias de Informes de
Continuidad de Cuidados.
Igualmente se consultó el
Catálogo de Recursos Corpora-
tivos (CRC) para saber qué
centros asistenciales disponían de
Enfermeras Gestoras de Casos,
considerando por un lado a
aquellos que la tenían en el
momento del alta (2012), y por
otro a aquellos en los que el
programa de intervención co-
menzó posteriormente, durante
el desarrollo del estudio.
Departamnto Centro
1 Vinarós CENTRO SANITARIO INTEGRADO (CSI) BENICARLO CENTRO DE SALUD (CS) DE VINAROS
2 Castellón CSI CASTELLON DE LA PLANA GRAO CS CASTELLON DE LA PLANA 9 D'OCTUBRE CS DE CASTELLON DE LA PLANA FERNANDO EL CATOLICO CS DE CASTELLON DE LA PLANA RAFALAFENA CS DE CASTELLON DE LA PLANA PALLETER CONSULTORIO DE CASTELLON DE LA PLANA EL GRAO
Sin Informe de Continuidad de Cuidados
Informe de Continuidad de Cuidados – Modelo Alicante
Otras estrategias de continuidad de cuidados.
Departamentos que no contestan.
SITUACIÓN DE LOS DEPARTAMENTOS RESPECTO A LOS INFORMES DE CONTINUIDAD DE CUIDADOS
Pablo Martínez de Cánovas
73
Departamnto Centro
3 La Plana CS DE BURRIANA CS DE NULES CS DE ONDA I CS DE LA VALL D'UIXO 1
CS DE VILLARREAL CARINYENA
4 Sagunto CS DE PUERTO DE SAGUNTO II
5 (Val)-Malva Rosa
CS VALENCIA SERRERIA 2 CS VALENCIA SERRERIA 1 CS VALENCIA TRAFALGAR CS DE VALENCIA SALVADOR PAU
6 (Val)-Vilanova
CS DE BETERA CS DE PATERNA
7 (Val)-La FE CS DE VALENCIA CAMPANAR CS DE VALENCIA ECONOMISTA GAY CS VALENCIA BENICALAP MIGUEL SERVET
8 Requena CS DE REQUENA CS DE UTIEL
9 (Val)-General
CS DE TORRENT II CS DE TORRENT CS DE XIRIVELLA CS DE VALENCIA NOU MOLES CS DE VIRGEN DE LA FUENSANTA CS DE SAN ISIDRO
10 (Val)-Pesset
CS DE VALENCIA RUZAFA CS DE VALENCIA PADRE JOFRE
CS DE VALENCIA PLAZA SEGOVIA CS DE VALENCIA FUENTE DE SAN LUIS CS DE VALENCIA SAN MARCELINO
12 Gandía CS DE GANDIA COREA CS DE GANDIA BENIOPA CSI DE TAVERNES DE LA VALLDIGNA
14 Xàtiva CS DE CANALS CS DE XATIVA CS DE ONTINYENT AVDA. ALBAIDA
15 Alcoy CS DE ALCOY PLAÇA DE DINS CS DE ALCOY LA BASSA CS DE ALCOY LA FABRICA
16 Villajoyosa CSI DE VILA JOIOSA
18 Elda CS VILLENA 1
19 Alicante CS DE ALICANTE SAN BLAS CS DE SAN VICENTE DEL RASPEIG I CS DE SAN VICENTE DEL RASPEIG II CS DE ALICANTE FLORIDA
20 Elche General
CS DE ELCHE EL RAVAL CS DE ELCHE PLA CS DE ELCHE ALTABIX CS DE ELCHE SAN FERMIN
21 Orihuela CS DE CALLOSA DE SEGURA
Se resaltan en negrita los centros que tenían enfermera gestora de casos en 2012 Figura 9. Centros asistenciales con enfermera gestora de casos comunitarios en el
momento de la finalización del estudio
Resultados
74
8.1.2 Descripción de la muestra
La edad al alta hospitalaria,
representando su tasa por cada
1.000 habitantes en forma de
pirámide, nos permite apreciar
fácilmente 3 periodos vitales más
afectados: ambos extremos de la
vida, sin grandes diferencias de
género, y la edad fértil de las
mujeres.
Figura 10. Representación en forma de pirámide la tasa de altas hospitalarias por cada
1000 habitantes de cada grupo etáreo.
150 100 50 0 50 100
0 a 45 a 9
10 a 1415 a 1920 a 2425 a 2930 a 3435 a 3940 a 4445 a 4950 a 5455 a 5960 a 6465 a 6970 a 7475 a 7980 a 84
85 o más
ALTAS por cada 1.000 habitantes
Ran
gos
de
Edad
Pirámide de Altas Hospitalarias
Tasa Mujeres
Tasa Hombres
Pablo Martínez de Cánovas
75
AH12, SEGÚN DEPARTAMENTO DE PACIENTE
GRUPO ETÁREO
Total altas
% 00-14
% 15-29
% 30-44
% 45-59
% 60-74
% 75 o +
Dpto. 1 - Vinarós 15’92% 12’83% 22’54% 16’18% 18’93% 13’60% 3.523
Dpto. 2 - Castellón 16’63% 11’73% 23’54% 15’66% 18’37% 14’07% 10.209
Dpto. 3 - La Plana 18’18% 12’85% 24’31% 14’34% 17’99% 12’34% 7.317
Dpto. 4 - Sagunto 13’32% 11’47% 23’25% 15’96% 20’12% 15’87% 5.682
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 11’39% 11’75% 23’06% 18’43% 21’33% 14’03% 10.605
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 13’39% 12’59% 24’10% 17’56% 19’69% 12’68% 10.433
Dpto. 7 - (Val)-La FE 11’79% 11’59% 23’16% 16’59% 21’26% 15’60% 6.684
Dpto. 8 - Requena 14’78% 9’91% 23’92% 14’78% 19’71% 16’89% 1.948
Dpto. 9 - (Val)-General 13’83% 12’31% 24’28% 16’14% 18’83% 14’61% 10.211
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 14’04% 11’59% 22’23% 16’24% 20’40% 15’50% 11.717
Dpto. 11 - La Ribera 13’66% 13’59% 21’85% 16’34% 20’76% 13’81% 9.219
Dpto. 12 - Gandía 12’52% 13’96% 24’56% 17’63% 17’85% 13’48% 6.892
Dpto. 13 - Denia 13’01% 12’23% 22’29% 15’95% 22’49% 14’04% 5.505
Dpto. 14 - Xàtiva 11’59% 12’53% 23’93% 18’18% 20’52% 13’24% 7.893
Dpto. 15 - Alcoy 12’25% 11’64% 24’17% 17’40% 19’46% 15’08% 5.258
Dpto. 16 - Villajoyosa 11’63% 13’13% 23’49% 17’18% 20’75% 13’82% 5.658
Dpto. 17 - San Juan 14’41% 11’08% 24’24% 16’99% 18’83% 14’45% 7.870
Dpto. 18 - Elda 17’22% 11’59% 21’99% 16’48% 18’43% 14’29% 8.372
Dpto. 19 - Alicante 12’08% 13’82% 25’96% 17’10% 18’60% 12’43% 11.100
Dpto. 20 - Elche General 12’08% 12’79% 26’77% 17’48% 18’42% 12’46% 7.225
Dpto. 21 - Orihuela 15’43% 14’44% 24’15% 15’87% 18’23% 11’88% 7.239
Dpto. 22 - Torrevieja 9’06% 12’37% 19’95% 14’24% 29’52% 14’85% 6.476
Dpto. 23 - Manises 16’16% 11’41% 23’19% 16’76% 19’60% 12’88% 7.029
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 10’66% 14’66% 26’98% 17’55% 18’40% 11’75% 6.434
Total general 13’55% 12’47% 23’68% 16’64% 19’86% 13’80% 180.499 Altas hospitalarias en 2012 por departamento y grupo etáreo Tabla 2.
En esta tabla se muestran las
cifras proporcionales sobre el
total de altas hospitalarias de
cada departamento relativas al
año 2012. Las altas se presentan
por departamento de asignación,
es decir, las altas están compu-
tadas en el departamento donde
el paciente tiene asignado centro
de atención primaria en el
sistema de información pobla-
cional (SIP), de manera indepen-
Resultados
76
diente del hospital en el que se
ha generado el alta hospitalaria.
Las tablas que suceden,
como la anterior, están calculadas
sobre el total de altas
hospitalarias como denominador,
con el fin de poder hacer más
factible la comparación interde-
partamental.
Actos en los 36 meses posteriores al AH12 Departamento
Actos en Atención especializada por cada alta hospitalaria
% U
rge
nci
as
ho
spit
alar
ias
% H
osp
ital
i-za
cio
ne
s
% E
stan
cias
h
osp
ital
aria
s
% C
on
sult
as
ext
ern
as
Dpto. 1 - Vinarós 1’82 0’46 2’88 7’01
Dpto. 2 - Castellón 2’06 0’49 3’33 6’87
Dpto. 3 - La Plana 1’75 0’46 3’12 4’84
Dpto. 4 - Sagunto 2’20 0’46 3’02 0’18
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 2’31 0’45 3’02 3’89
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 2’14 0’52 3’52 1’81
Dpto. 7 - (Val)-La FE 2’87 0’46 2’99 2’65
Dpto. 8 - Requena 2’19 0’41 1’88 10’46
Dpto. 9 - (Val)-General 2’32 0’45 2’87 4’17
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 2’64 0’58 3’77 0’82
Dpto. 11 - La Ribera 1’15 0’49 2’36 0’03
Dpto. 12 - Gandía 1’23 0’47 2’37 2’04
Dpto. 13 - Denia 1’57 0’47 2’38 0’24
Dpto. 14 - Xàtiva 1’67 0’48 2’42 5’48
Dpto. 15 - Alcoy 0’84 0’53 3’16 8’94
Dpto. 16 - Villajoyosa 1’78 0’51 2’97 12’43
Dpto. 17 - San Juan 1’63 0’53 3’04 6’81
Dpto. 18 - Elda 2’11 0’54 2’70 7’97
Dpto. 19 - Alicante 1’13 0’53 3’47 10’30
Dpto. 20 - Elche General 2’45 0’56 3’13 12’44
Dpto. 21 - Orihuela 2’18 0’57 3’02 8’03
Dpto. 22 - Torrevieja 1’76 0’49 2’26 0’19
Dpto. 23 - Manises 2’54 0’47 2’84 0’14
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 2’67 0’46 2’19 0’54
Total general 1’97 0’50 2’95 4’69
Actividades especializadas por cada alta hospitalaria del año 2012 en los 36 Tabla 3.meses subsiguientes al alta.
Pablo Martínez de Cánovas
77
Figura 11. Distribución geográfica de las concesiones administrativas
Podemos observar una gran
variabilidad de las consultas
externas pudiendo destacar las
cifras de los departamentos con
gestión privada.
Esto es muy probable que
pueda deberse al uso de sistemas
informáticas propios que no
dejan constancia de la asistencia
en el Sistema de Información
Poblacional (SIA), de donde se
han extraído los datos para su
procesamiento.
Este efecto no afectaría a
urgencias, ingresos y estancias
hospitalarias debido a que esta
información proviene de CMDB,
sistema de preceptiva cumpli-
mentación para todos los hospi-
tales públicos, independiente-
mente del modelo de gestión al
que estén adscritos.
También podemos observar
que los departamentos de Sagun-
CONCESIONES ADMINISTRATIVAS
MANISES
ALZIRA
DENIA
ELCHE-VINALOPÓ
TORREVIEJA
Resultados
78
to y Pesset presentan propor-
ciones de consultas externas
similares a los de las concesiones
administrativas. En las próximas
páginas ahondaremos en el cono-
cimiento de estas diferencias para
que el análisis ulterior sea más
ajustado a la realidad.
Actos en los 36 meses posteriores al alta hospitalaria.
Número de consultas por cada alta en Atención Primaria
Centro Domicilio Unidades de apoyo
Dpto. 1 - Vinarós 27’83 0’61 1’17
Dpto. 2 - Castellón 33’59 0’80 1’26
Dpto. 3 - La Plana 24’67 0’45 1’31
Dpto. 4 - Sagunto 3’73 0’13 0’26
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 19’92 0’44 1’03
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 16’40 0’37 1’21
Dpto. 7 - (Val)-La FE 16’54 0’52 0’85
Dpto. 8 - Requena 32’13 0’89 2’25
Dpto. 9 - (Val)-General 23’24 0’51 1’19
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 5’03 0’10 0’27
Dpto. 11 - La Ribera 0’43 0’01 0’00
Dpto. 12 - Gandía 15’13 0’33 1’12
Dpto. 13 - Denia 4’47 0’08 0’24
Dpto. 14 - Xàtiva 29’53 0’84 1’22
Dpto. 15 - Alcoy 31’02 0’88 2’44
Dpto. 16 - Villajoyosa 33’45 1’12 2’71
Dpto. 17 - San Juan 25’52 0’92 1’13
Dpto. 18 - Elda 25’60 0’74 1’74
Dpto. 19 - Alicante 30’95 1’16 1’70
Dpto. 20 - Elche General 33’69 1’09 2’40
Dpto. 21 - Orihuela 25’32 0’38 1’32
Dpto. 22 - Torrevieja 1’79 0’03 0’01
Dpto. 23 - Manises 4’40 0’08 0’22
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 6’62 0’11 0’41
Total general 19’30 0’52 1’09
Actividades en atención primaria por cada alta hospitalaria del año 2012 en los Tabla 4.36 meses subsiguientes al alta.
Pablo Martínez de Cánovas
79
En lo que respecta a la
actividad en atención primaria, se
observa un fenómeno parecido al
descrito con el seguimiento de
atención especializada, estando
las cifras de las concesiones
administrativas muy por debajo
de las cifras que alcanzan el
conjunto de departamentos, y
dándose una importante variabi-
lidad en los datos de los departa-
mentos de gestión pública.
Cabría destacar que la
mayor parte de los departamen-
tos con elevadas cifras de
actividad, así como la mayor
parte de concesiones adminis-
trativas, se hayan ubicadas en la
provincia de Alicante.
En la tabla de la página
siguiente, donde se han aglutina-
do todos los conceptos asisten-
ciales previos (de atención prima-
ria y de atención especializada),
puede observarse la polarización
de la que estamos hablando:
Actividad marcadamente re-
ducida de las concesiones
administrativas.
Actividad muy elevada en los
departamentos de gestión
pública periféricos.
Actividad tendente a la
media en el área metro-
politana de Valencia y depar-
tamentos limítrofes.
Resultados
80
Actos en los 36 meses posteriores a AH12 Departamento
Total asistencias (hospitalarias o ambulatorias)
x AH12
Gasto Farmacéutico
x AH12
Dpto. 1 - Vinarós 44’07 1.525’55
Dpto. 2 - Castellón 49’88 1.640’08
Dpto. 3 - La Plana 36’57 1.638’02
Dpto. 4 - Sagunto 4’93 1.806’49
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 29’63 1.915’69
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 22’12 1.715’02
Dpto. 7 - (Val)-La FE 23’68 1.818’74
Dpto. 8 - Requena 56’61 1.731’86
Dpto. 9 - (Val)-General 33’73 1.954’11
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 7’61 1.989’74
Dpto. 11 - La Ribera 1’00 1.680’69
Dpto. 12 - Gandía 21’14 1.718’40
Dpto. 13 - Denia 5’73 1.744’64
Dpto. 14 - Xàtiva 43’03 1.837’91
Dpto. 15 - Alcoy 52’75 1.878’46
Dpto. 16 - Villajoyosa 62’66 1.834’10
Dpto. 17 - San Juan 41’72 1.686’26
Dpto. 18 - Elda 44’55 1.672’33
Dpto. 19 - Alicante 54’95 1.713’99
Dpto. 20 - Elche General 62’63 1.674’18
Dpto. 21 - Orihuela 43’64 1.619’35
Dpto. 22 - Torrevieja 2’70 1.794’59
Dpto. 23 - Manises 5’46 1.834’60
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 8’76 1.968’99
Total general 30’90 1.774’22 €
Total de actividades asistenciales y gasto farmacéutico por cada alta Tabla 5.hospitalaria del año 2012 en los 36 meses subsiguientes al alta.
Pablo Martínez de Cánovas
81
Figura 12. Evolución y de las consultas enfermeras según tipo de departamento.
Si observamos la evolución
semestral de las consultas enfer-
meras en Atención Primaria, se
hace patente la diferencia que
existe entre los departamentos
que siguen el modelo Alicante de
continuidad de cuidados (media
global: µ=1'591 IQ99%[1'574-
1'608], respecto a los que no. Y
dentro de éstos últimos, el
margen entre los gestionados por
concesiones administrativas (me-
dia global: µ=0'174 IQ99%[0'165-
0'183]) y los gestionados por Con-
sellería (media global: µ=0'932
IQ99%[0'92-0'944]) es muy evi-
dente.
El esquema de las consultas
enfermeras se reproduce en las
consultas médicas (familiar y
pediátrica). Con una media de
µ=3'019 IQ99% [3'003-3'034]
para los departamentos adhe-
ridos al modelo de ICC Alicante,
µ=0'325 IQ99%[0'316-0'334] para
las concesiones administrativas, y
µ=1'748 IQ99%[1'736-1'76] para
el resto.
Esta diferencia tan destaca-
da de las concesiones adminis-
trativas pudiera deberse a que
utilizan otros sistemas de
información para soportar la
historia clínica.
1 2 3 4 5 6
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
Tendencia semestral:Consultas enfermeras
Semestre
nº d
e co
nsul
tas
sem
estra
les
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Resultados
82
Figura 13. Evolución y de las consultas médicas según tipo de departamento.
Figura 14. Evolución y de las consultas de otros profesionales de A.P. según tipo de departamento.
De cualquier forma estos
grupos no son comparables y
habremos de tenerlo en cuenta
para sucesivos análisis.
Aunque esta diferencia sigue
siendo significativa en el caso de
otros profesionales de A.P.:
- ICC-MA: µ=0'383
1 2 3 4 5 6
01
23
45
Tendencia semestral:Consultas médicas
Semestre
nº d
e co
nsul
tas
sem
estra
les
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
1 2 3 4 5 6
0.0
0.5
1.0
1.5
Tendencia semestral:Consultas de otros profesionales de A.P.
Semestre
nº d
e co
nsul
tas
sem
estra
les
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Pablo Martínez de Cánovas
83
IQ99%[0'373-0'394]
- Concesiones: µ=0'047
IQ99%[0'043-0'052]
- Resto: µ=0'256
IQ99%[0'249-0'264]
Es mucho menos evidente.
Podría estar mediada por el
mismo fenómeno referido.
También a nivel de la
atención especializada (consultas
externas y centros de especia-
lidades) encontramos el mismo
fenómeno.
Los departamentos con más
consultas por alta hospitalaria
son los adheridos al ICC-MA con
1'517 consultas por cada alta
(IQ99% [1'506-1'528]), seguidos
de los no adheridos de gestión
pública (0'511 IQ99%[0'507-
0'516]) y por último las conce-
siones administrativas (0'035
IQ99%[0'033-0'037]).
Figura 15. Evolución y de las consultas externas según tipo de departamento.
1 2 3 4 5 6
0.0
0.5
1.0
1.5
2.0
2.5
Tendencia semestral:Consultas Externas
Semestre
nº d
e co
nsul
tas
sem
estra
les
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Resultados
84
Figura 16. Evolución y de las consultas en unidades de apoyo según tipo de departamento.
El consumo del recurso
“Unidades de Apoyo” por alta
hospitalaria (Salud Sexual,
Conductas Adictivas, Bucodental,
Salud Mental…) también es
diferente según la clasificación
que estamos abordando.
-ICC-MA µ=0'294
IQ99%[0'287-0'301]
-CC Adm. µ=0'026
IQ99% [0'023-0'03]
-NO ICC-MA µ=0'159
IQ99%[0'154-0'163]
En cambio, si observamos
otras variables no dependientes
del sistema de información
ambulatoria, el efecto es
totalmente distinto.
El gasto farmacéutico,
gestionado por un sistema de
información de uso obligatorio
por todos los departamentos,
GAIA, parece no presentar
diferencias (o son mínimas):
- ICC-MA: µ=283'828
IQ99%[281'484-286'172]
- CC Adm: µ=293'028
IQ99% [289'48-296'575]
- Resto: µ=303'879
IQ99%[301'776-305'981]
Diferencias similares encon-
tramos en el promedio de DDDs,
así como en las dispensaciones
(ambos dependientes de GAIA).
1 2 3 4 5 6
0.0
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
Tendencia semestral:Consultas en unidades de apoyo
Semestre
nº d
e co
nsul
tas
sem
estra
les
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Pablo Martínez de Cánovas
85
Figura 17. Evolución y del gasto farmacéuticosegún tipo de departamento.
Figura 18. Evolución y de las hospitalizaciones según tipo de departamento.
Otros indicadores se extraen
de sistemas de información como
el CMDB, igualmente de uso
preceptivo por todos los hospi-
tales, por lo que las diferencias
entre los departamentos también
son mínimas o inexistentes.
Así sucede con el número de
1 2 3 4 5 6
240
260
280
300
320
340
360
Tendencia semestral:Gasto en prescripciones farmacéuticas
Semestre
Eur
os s
emes
trale
s en
rece
tas
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Resultados
86
ingresos hospitalarios:
- ICC-MA µ=0'088
IQ99%[0'086-0'089]
- CC Adm. µ=0'08
IQ99% [0'078-0'082]
- NO ICC-MA µ=0'081
IQ99%[0'08-0'082]
O el promedio de estancias
semestrales de cada departa-
mento:
- ICC-MA µ=0'515
IQ99%[0'498-0'532]
- CC Adm. µ=0'402
IQ99% [0'382-0'422]
- NO ICC-MA µ=0'51
IQ99%[0'494-0'526]
Siendo en este caso
destacable que las concesiones
presenten alrededor de un 20%
menos de estancias que los
departamentos de gestión
pública.
Figura 19. Evolución y de las estancias hospitalarias según tipo de departamento.
También las urgencias hospi-
talarias presentan cifras muy
similares.
- ICC-MA µ=0'299
IQ99%[0'295-0'302]
- CC Adm. µ=0'316
IQ99% [0'311-0'32]
- NO ICC-MA µ=0'358
IQ99%[0'355-0'362]
1 2 3 4 5 6
0.2
0.3
0.4
0.5
0.6
0.7
Tendencia semestral:Estancias hospitalarias
Semestre
Est
anci
as s
emes
trale
s
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Pablo Martínez de Cánovas
87
En éstas, como en las
estancias y los ingresos, es de
destacar que el primer semestre
presenta cifras mucho más
elevadas que los subsiguientes.
Figura 20. Evolución y de las urgencias hospitalarias según tipo de departamento.
Por último, y siguiendo la
estrategia planteada en el aparta-
do de metodología, planteamos 4
cohortes de personas dadas de
alta durante el año 2012 en hos-
pitales de la red de Consellería de
Sanidad de la Comunidad Valen-
ciana.
La cohorte “Sin CC3” com-
prende aquellas personas que en
su primer alta hospitalaria de
2012 no tuvieron informe de
continuidad de cuidados modelo
3 Sin continuidad de cuidados.
Alicante (ICC-MA4), ni mediación
de las enfermeras gestoras de
casos.
La cohorte de individuos con
ICC-MA, comprende únicamente
la ejecución de registro en SIA
más la citación en agenda de
primaria. Hemos excluido el IEI
por haber comprobado que su
uso es errático y anecdótico.
La cohorte de gestión de
casos contempla aquellos usua-
4 Informe de continuidad de
cuidados según el modelo alicante.
1 2 3 4 5 6
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Tendencia semestral:Urgencias hospitalarias
Semestre
Urg
enci
as p
or s
emes
tre
Dptos sin ICC-MADptos con ICC-MAConcesiones Adm.Promedio C.V.
Resultados
88
rios en cuyo centro de Atención
Primaria había en 2012 enferme-
ra gestora de casos.
Y la cuarta cohorte es la de
aquellos que han logrado
aglutinar tanto el informe de
continuidad de cuidados, como la
existencia de gestión de casos en
su centro de Atención Primaria.
GESTIÓN DE CASOS
Cohortes de estudio
Sin CC ICC-MA GC ICC+GC Altas
Dpto. 1 - Vinarós 69,57% 0,03% 30,29% 0,11% 3.523
Dpto. 2 - Castellón 60,87% 4,05% 30,28% 4,81% 10.209
Dpto. 3 - La Plana 80,55% 0,01% 19,42% 0,01% 7.317
Dpto. 4 - Sagunto 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 5.682
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 72,95% 0,00% 27,05% 0,00% 10.605
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 10.433
Dpto. 7 - (Val)-La FE 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 6.684
Dpto. 8 - Requena 37,99% 0,00% 62,01% 0,00% 1.948
Dpto. 9 - (Val)-General 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 10.211
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 94,50% 0,00% 5,50% 0,00% 11.717
Dpto. 11 - La Ribera 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 9.219
Dpto. 12 - Gandía 59,02% 0,00% 40,98% 0,00% 6.892
Dpto. 13 - Denia 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 5.505
Dpto. 14 - Xàtiva 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 7.893
Dpto. 15 - Alcoy 98,97% 1,03% 0,00% 0,00% 5.258
Dpto. 16 - Villajoyosa 91,27% 8,73% 0,00% 0,00% 5.658
Dpto. 17 - San Juan 99,94% 0,06% 0,00% 0,00% 7.870
Dpto. 18 - Elda 91,09% 0,01% 8,89% 0,01% 8.372
Dpto. 19 - Alicante 58,52% 11,77% 23,68% 6,02% 11.100
Dpto. 20 - Elche General 93,84% 6,16% 0,00% 0,00% 7.225
Dpto. 21 - Orihuela 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 7.239
Dpto. 22 - Torrevieja 99,97% 0,03% 0,00% 0,00% 6.476
Dpto. 23 - Manises 100,00% 0,00% 0,00% 0,00% 7.029
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 99,89% 0,11% 0,00% 0,00% 6.434
Total general 88,70% 1,51% 9,14% 0,65% 180.499
Sin CC: Sin continuidad de cuidados – ICC-MA: Informe de continuidad de cuidados según el Modelo Alicante – GC: El centro de Atención Primaria de la persona dada de alta tiene enfermera gestora de casos – ICC+GC: A la persona dada de alta se le hace informe de continuidad de cuidados según el modelo Alicante y en su centro de atención primaria de referencia hay enfermera gestora de casos.
Comparación de las 4 cohortes del estudio Tabla 6.
Pablo Martínez de Cánovas
89
En lo relativo a la comor-
bilidad, ha sido utilizada la escala
de Charlson, cuyo procedimiento
de medida se recoge en los
anexos. Según ésta escala ideada
inicialmente para estimar la
esperanza de vida (Charlson,
2008), una puntuación por enci-
ma de 3 es considerada como
comorbilidad elevada e influye en
el consumo de recursos asisten-
ciales.
Junto con la dependencia y
la edad, creemos que es uno de
los principales factores explica-
tivos de la demanda de recursos
asistenciales y por ello la
utilizaremos para estratificar el
análisis.
En la figura superior se
representa en forma de histogra-
ma para las frecuencias absolutas
(escala de la derecha), como en
forma de línea (siguiendo la
escala logarítmica de la izquierda)
para poder mostrar que cada
puntuación es entre 3’5 y 4 veces
menos frecuente que la
inmediatamente anterior.
Más de ¾ partes de la
población no tiene en la historia
diagnósticos CIE sugerentes de
comorbilidad.
Figura 21. Distribución de comorbilidades según Charlson.
0
20.000
40.000
60.000
80.000
100.000
120.000
140.000
160.000
1
10
100
1.000
10.000
100.000
Nú
mer
o d
e P
acie
nte
s (E
scal
a ar
itm
étic
a)
Nú
mer
o d
e P
acie
nte
s (E
scal
a lo
garí
tmic
a)
Puntuación en test de CHARLSON
Distribución logarítmica de la comorbilidad según Charlson
ALTA COMORBILIDAD
Resultados
90
COMORBILIDAD Charlson
Media 0’368
Desviación Estándar 0’795
FRECUENCIAS n %
Charlson = 0 136.861 75’34%
Charlson = 1 29.840 16’75%
Charlson = 2 9.631 5’49%
Charlson = 3 2.666 1’55%
Charlson = 4 673 0’40%
Charlson = 5 169 0’10%
Charlson = 6 489 0’28%
Charlson = 7 123 0’07%
Charlson = 8 38 0’02%
Charlson = 9 9 0’01%
TOTAL 180.499 100%
Tabla de frecuencias de comorbilidad según Tabla 7.Charlson
Pablo Martínez de Cánovas
91
Alta comorbilidad según Charlson
Departamento Altas %
Dpto. 1 - Vinarós 28 0’775%
Dpto. 2 - Castellón 87 0’826%
Dpto. 3 - La Plana 68 0’904%
Dpto. 4 - Sagunto 36 0’617%
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 108 0’992%
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 81 0’754%
Dpto. 7 - (Val)-La FE 70 1’018%
Dpto. 8 - Requena 7 0’346%
Dpto. 9 - (Val)-General 152 1’445%
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 155 1’279%
Dpto. 11 - La Ribera 65 0’684%
Dpto. 12 - Gandía 51 0’719%
Dpto. 13 - Denia 51 0’898%
Dpto. 14 - Xàtiva 43 0’530%
Dpto. 15 - Alcoy 27 0’498%
Dpto. 16 - Villajoyosa 61 1’046%
Dpto. 17 - San Juan 82 1’012%
Dpto. 18 - Elda 49 0’569%
Dpto. 19 - Alicante 103 0’897%
Dpto. 20 - Elche General 63 0’843%
Dpto. 21 - Orihuela 49 0’654%
Dpto. 22 - Torrevieja 66 0’988%
Dpto. 23 - Manises 68 0’937%
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 48 0’724%
Total general
1.618 0’870%
Pacientes puntuados con ALTA morbilidad en el TEST de CHARLSON por Tabla 8.departamento
Resultados
92
8.1.3 Situación basal de las cohortes
Conocer es estado de
partida las diferentes cohortes
nos permitirá saber si existían
diferencias a priori. Para ello
vamos a considerar las variables
demográficas “Sexo” y “Edad”, así
como el estado de comorbilidad
medido con la escala de Charlson,
la dependencia medida con la
escala de Barthel y el deterioro
cognitivo medido con la escala de
Pfeiffer.
También se han considerado
las escalas de riesgo de úlceras
por presión por ser indicadores
indirectos de necesidad de
cuidados.
Atendiendo a las herra-
mientas de valoración que SIA
pone a disposición de los
profesionales, en 35 de las
180.499 altas (un 0,019%) se
utilizaron las escalas de PFEIFFER,
BARTHEL, NORTON o BRADEN.
Nivel de dependencia según BARTHEL
Deterioro Cognitivo según PFEIFFER
Grado n % Grado n %
Independiente 13 50’00% Normal 3 75% Dep. Leve 6 23’08% Deterioro Leve 0 - Dep. Moderado 3 11’54% Deterioro Moderado 0 - Dep. Grave 0 0’00% Deterioro importante 1 25% Dep. Total 4 15’38%
Valoraciones de BARTHEL al Tabla 9.alta hospitalaria.
Valoraciones de deterioro cognitivo Tabla 10.al alta hospitalaria.
Riesgo de Úlceras por Presión según BRADEN
Riesgo de Úlceras por Presión según NORTON
Grado n % Grado n %
Sin Riesgo 5 83’33% Riesgo Mínimo / No Riesgo 14 70% Riesgo Bajo 0 - Riesgo Medio 1 5% Riesgo Moderado 0 - Riesgo Alto 0 - Riesgo Alto 1 16’67% Riesgo muy Alto 5 25%
Valoraciones de Riesgo de Tabla 11.UPP-BRADEN alta hospitalaria.
Valoraciones de Riesgo de UPP-Tabla 12.NORTON alta hospitalaria.
Pablo Martínez de Cánovas
93
Es el departamento de
Villajoyosa, seguido del de
Orihuela y el de Elda, el que más
valoraciones aporta a los infor-
mes de continuidad de cuidados.
Excepto una valoración realizada
en la Malva Rosa, todas las demás
dentro de la provincia de
Alicante.
Dado el escaso aporte de las
herramientas de valoración a las
altas de enfermería, hemos de
renunciar a considerarlas para
estimar la población susceptible
de gestión de casos, o a
estratificar análisis posteriores en
función de éstas.
En cuanto a la comorbilidad
según la escala de Charlson, no
hay igualdad entre las 4 cohortes:
Charlson Significación en comparación de medias
Media / D.E. Mixto GCC ICC
Base n= 158.620
0’362 0’786
0’002 0’002 0’121
ICC n=2.730
0’329 0’795
0’367 0’894
GC n= 17.726
0’340 0’770
0’068
Mixto n=1.423
0’287 0’705
Valor “p” de ANOVA < 0’001 Base: Cohorte a la que no se aplica estrategia alguna de interrelación. ICC: Cohorte a la que se realiza informes de continuidad de cuidados según el modelo Alicante. GCC: Cohorte de usuarios que dispone en su centro de salud de atención primaria de enfermera
gestora de casos. Mixto: Cohorte que dispone de enfermera gestora de casos en su centro de salud y que además se
le realiza informe de continuidad de cuidados.
Comorbilidad de Charlson en las 4 cohortes. Tabla 13.
Tal y como puede obser-
varse en la Tabla 13, el grupo al
que no se aplica ninguna
estrategia de interrelación difiere
significativamente de aquellos
relacionados con gestión de casos
comunitarios, si bien es cierto
que las diferencias son mínimas.
El resto de comparaciones
posibles no son significativas.
Si observamos directamente
la alta comorbilidad (Charlson por
encima de la puntuación 3),
Resultados
94
tampoco se alcanzan diferencias
significativas, con un valor “p”
para X2 de 0’756 y porcentajes de
alta comorbilidad en torno a 0’8%
para todas las cohortes excepto la
de ICC que alcanza el 0’92% (Ver
Tabla 14).
Alta comorbilidad
No SI
Base 99’16% 0’84%
ICC 99’08% 0’92%
GCC 99’22% 0’78%
ICC+GC 99’30% 0’70% ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos
Proporción de personas con Tabla 14.alta comorbilidad en cada cohorte de estudio.
De la misma manera existen
diferencias significativas si obser-
vamos las medias de edad en el
momento del alta (Tabla 15) de
cada una de las cohortes. Si bien
las diferencias no son grandes,
hemos de tener en cuenta que el
grupo basal se revela como el
más mayor, no apreciándose
diferencias significativas al com-
parar las cohortes a las que se
practica interrelación entre sí.
Edad al ALTA
Significación en comparación de medias
Media / D.E. Mixto GCC ICC
Base n= 158.620
45’330 24’559
<0’001 <0’001 0’001
ICC n=2.730
43’582 23’868
0’096 0’844
GC n= 17.726
43’997 24’566
0’005
Mixto n=1.423
41’729 24’979
Valor “p” de ANOVA < 0’001 Base: Cohorte a la que no se aplica estrategia alguna de interrelación. ICC: Cohorte a la que se realiza informes de continuidad de cuidados según el modelo Alicante. GCC: Cohorte de usuarios que dispone en su centro de salud de atención primaria de enfermera
gestora de casos. Mixto: Cohorte que dispone de enfermera gestora de casos en su centro de salud y que además se
le realiza informe de continuidad de cuidados.
Edad en el momento del alta hospitalaria en las 4 cohortes. Tabla 15.
Pablo Martínez de Cánovas
95
De la misma manera
también encontramos diferencias
en la variable SEXO respecto a las
cohortes. Las cohortes en las que
se realizan ICC las mujeres
suponen varios puntos porcen-
tuales por encima de los
hombres.
En la Tabla 16 se aprecia que
son más las mujeres que los
hombres en todas las cohortes,
pero especialmente en aquellas a
las que se hace informes de
continuidad de cuidados en las
que llegan a suponer más del
60% de la cohorte.
Sexo % Hombres % Mujeres
Base 42’1 57’9
ICC 36’8 63’2
GCC 41’9 58’01
Mixto 38’3 61’7
Chi
2 < 0’0001
ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mixta: ICC+GCC
Distribución de sexos en el momento del alta. Tabla 16.
Resultados
96
8.2 Grado de implantación herramientas de interrelación entre las enfermeras en la Comunidad Valenciana:
8.2.1 Informes de Enfermería al Alta en altas hospitalarias.
DEPARTAMENTO % Reg. SIA % ICC-MA ALTAS
Sin
IC
C Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 0’13 0’00 10.433
Dpto. 12 - Gandía 0’06 0’00 6.892
Co
nce
sio
nes
A
dm
inis
trat
ivas
Dpto. 11 - La Ribera 0’03 0’00 9.219
Dpto. 13 - Denia 0’44 0’00 5.505
Dpto. 22 - Torrevieja 1’61 0’03 6.476
Dpto. 23 - Manises 0’46 0’00 7.029
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 3’09 0’11 6.434
No
co
nte
stan
Dpto. 1 - Vinarós 6’33 0’28 3.523
Dpto. 3 - La Plana 6’81 0’07 7.317
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 0’16 0’00 10.605
Dpto. 7 - (Val)-La FE 0’22 0’00 6.684
Dpto. 9 - (Val)-General 0’46 0’00 10.211
Otr
os
Sist
emas
Dpto. 4 - Sagunto 0’39 0’00 5.682
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 0’22 0’00 11.717
Dpto. 14 - Xàtiva 0’25 0’00 7.893
Ad
her
ido
s al
mo
de
lo A
lican
te Dpto. 2 - Castellón 62’82 8’91 10.209
Dpto. 8 - Requena 30’75 0’00 1.948
Dpto. 15 - Alcoy 24’38 1’84 5.258
Dpto. 16 - Villajoyosa 29’07 10’87 5.658
Dpto. 17 - San Juan 7’61 0’06 7.870
Dpto. 18 - Elda 5’98 0’02 8.372
Dpto. 19 - Alicante 19’63 20’12 11.100
Dpto. 20 - Elche General 33’62 19’34 7.225
Dpto. 21 - Orihuela 5’48 0’00 7.239
Total general 9’58 2’90 180.499 Departamento de Salud – ICC: Informe de continuidad de cuidados – Reg. SIA: Registro en la historia de salud del sistema de información ambulatoria – ICC-MA: Informe de continuidad de cuidados según el modelo Alicante – ALTAS: Altas hospitalarias habidas en 2012.
Porcentaje de informes de continuidad de cuidados al alta según “Modelo Tabla 17.Alicante” por departamentos.
Pablo Martínez de Cánovas
97
Considerando el informe de
continuidad de cuidados del mo-
delo Alicante, como al registro en
la historia ambulatoria y la cita-
ción en la agenda de enfermería
de Atención Primaria, observa-
mos gran heterogeneidad entre
los departamentos (Ver Tabla 17).
Entre los departamentos
que declaran estar adheridos al
modelo Alicante las cifras oscilan
entre el 20’12% de Alicante y el
0’02% de Elda, mientras que en
los no adheridos la gran mayoría
queda en el 0%, aunque los 4
departamentos que presentan
actividad al respecto, Elche Vina-
lopó, Vinarós, La Plana y
Torrevieja, alcanzan cifras por
encima del 0’02% de Elda.
La principal diferencia la
marca la citación en agenda de
primaria. En los departamentos
no adheridos es anecdótica y
podemos ver que sí se realizan
registros en historia ambulatoria
de manera más o menos
relevante, mientras que en los
adheridos la citación está
presente en la mayoría de ellos.
Pese a que los departa-
mentos que siguen el modelo
presentan cifras muy superiores a
otros departamentos, muestran
mucha variabilidad reflejando
importantes diferencias a la hora
de llevarlo a la práctica.
Si expresamos los resultados
de los departamentos que siguen
el modelo Alicante en forma de
tasa, obtenemos la Tabla 18, en la
que puede apreciarse claramente
que los departamentos que
presentan informes de
continuidad refiriendo no seguir
el Modelo apenas alcanzan el 1 o
el 2 por cada mil altas y año,
mientras que los departamentos
que sí refieren su adherencia al
modelo alcanzan tasas muy
dispares pero elevadas (excepto
Elda y San Juan de Alicante).
Resultados
98
DEPARTAMENTO Tasa de ICC-MA cada
1.000 altas/año ALTAS Dpto. 22 - Torrevieja 0’31 6.476 Dpto. 24 - Elche Vinalopó 1’09 6.434
Dpto. 1 - Vinarós 2’84 3.523 Dpto. 3 - La Plana 0’68 7.317
Dpto. 2 - Castellón 89’14 10.209 Dpto. 15 - Alcoy 18’45 5.258 Dpto. 16 - Villajoyosa 108’70 5.658 Dpto. 17 - San Juan 0’64 7.870 Dpto. 18 - Elda 0’24 8.372 Dpto. 19 - Alicante 201’17 11.100 Dpto. 20 - Elche General 193’36 7.225
Total en departamentos referidos 66’50 79.442
Total general 29’03 180.499
Tasas de Informes de continuidad de cuidados por cada 1.000 altas. Tabla 18.
Por otra parta cabría
plantearse si la emisión de
informes de continuidad de
cuidados al alta se realiza de
manera selectiva en función de la
edad o si se aplica a todos por
igual. En la Tabla 19 se observa
que si bien no hay grandes
diferencias a lo largo de la vida,
se aprecia una tendencia más o
menos constante en torno a 29
informes por cada 1.000 altas y
año (con mínimos en el rango 60-
74 años y máximos en el de 15-29
años), mas si consideramos las
tasas en función de la población y
no de las altas, la tendencia es
creciente al final de la vida.
Tasa de Informes de continuidad de cuidados por grupo etáreo (x1000) n Altas Tasa
1 Población Tasa
2
00-14 717 24.455 29’319 667.648 1’074 15-29 698 22.507 31’013 666.442 1’047 30-44 1.306 42.749 30’550 1.023.684 1’276 45-59 809 30.037 26’933 887.531 0’912 60-74 969 35.849 27’030 618.248 1’567 75 o + 740 24.902 29’716 389.607 1’899
Total 5.239 180.499 29’025 4.253.160 1’232 (1) Tasa por cada 1.000 altas hospitalarias. (2) Tasa por cada 1.000 habitantes según censo de 2011 (INE)
Tasa de Informes de continuidad de cuidados por cada 1.000 altas Tabla 19.hospitalarias y por cada 1.000 habitantes por grupos etáreos.
Pablo Martínez de Cánovas
99
8.2.2 Consulta de la historia de salud ambulatoria en ingresos hospitalarios.
Considerando como uno de
los pilares básicos de la
continuidad de cuidados al
informe de enfermería al ingreso
(IEI), también observamos (Tabla
20) una gran heterogeneidad
entre los departamentos.
Al igual que se contempla en
el Modelo Alicante, comprende-
mos como IEI el hecho de
documentarse en la historia
electrónica de salud ambulatoria
al ingreso en hospital, y como tal,
sólo algunos de los departamen-
tos que dicen estar adheridos a
dicho modelo presentan cifras
destacables, en cualquier caso
muy bajas y beneficiando, en el
mejor de los casos, al 24’61 por
cada 1.000 altas hospitalarias y
año (para el Hospital de Elda),
ocupando el hospital de Alicante,
promotor del modelo, una
posición intermedia con un 8’56
por cada 1.000 altas y año. Al de
Elda le siguen el de Elche (17’72
por 1.000/año) y el de Villajoyosa
(12’55 por 1.000/año).
De los departamentos no
adheridos al modelo, tan solo dos
superan el medio punto porcen-
tual (La Plana con 6’01 por
1.000/año y Dr. Pesset con 4’36
por 1.000/año).
En el conjunto de la
Comunidad Valenciana, la tasa de
Informes de Enfermería al Ingreso
estaría en 5’47 por cada 1.000
altas hospitalarias al año.
Es destacable que Gandía,
pese a que declara no disponer
de un sistema de información
para los informes de continuidad
de cuidados, presente tasas más
próximas a valores medios de la
tabla que a los mínimos espera-
dos por su condición.
Resultados
100
Tasa de Informes de Enfermería al Ingreso (IEI) por cada 10.000 altas
DEPARTAMENTO DEL PACIENTE IEI ALTAS
Dpto. 6 - (Val)-Vilanova 3’83 10.433
Dpto. 12 - Gandía 36’27 6.892
Dpto. 11 - La Ribera 0’00 9.219
Dpto. 13 - Denia 5’45 5.505
Dpto. 22 - Torrevieja 1’54 6.476
Dpto. 23 - Manises 2’85 7.029
Dpto. 24 - Elche Vinalopó 10’88 6.434
Dpto. 1 - Vinarós 28’38 3.523
Dpto. 3 - La Plana 60’13 7.317
Dpto. 5 - (Val)-Malva Rosa 11’32 10.605
Dpto. 7 - (Val)-La FE 5’98 6.684
Dpto. 9 - (Val)-General 7’83 10.211
Dpto. 4 - Sagunto 7’04 5.682
Dpto. 10 - (Val)-Pesset 43’53 11.717
Dpto. 14 - Xàtiva 34’21 7.893
Dpto. 2 - Castellón 234’11 10.209
Dpto. 8 - Requena 46’20 1.948
Dpto. 15 - Alcoy 19’02 5.258
Dpto. 16 - Villajoyosa 125’49 5.658
Dpto. 17 - San Juan 13’98 7.870
Dpto. 18 - Elda 246’06 8.372
Dpto. 19 - Alicante 85’59 11.100
Dpto. 20 - Elche General 177’16 7.225
Dpto. 21 - Orihuela 23’48 7.239
Total general 54’74 180.499 IEI: Informes de Enfermería al ingreso. Se considera como tal la consulta de la historia de salud ambulatoria durante la estancia hospitalaria.
Informes de enfermería al ingreso por departamentos. Tabla 20.
Estratificados por edad, los
informes de enfermería al ingreso
se aplican mayoritariamente en
los extremos de la vida, tanto si
observamos la infancia (59’7 de
cada 10.000 altas al año y 2’19 de
cada 10.000 niños al año) como si
observamos la senectud (85’54
por cada 10.000 altas a mayores
de 74 años al año, y 5’47 por cada
10.000 habitantes de más de 74
años al año).
Pablo Martínez de Cánovass
101
GRUPO
IEI (n) Altas Tasa
1
x10.000 Población Tasa
2
x10.000 ETÁREO
00-14 146 24.455 59’701 667.648 2’187
15-29 83 22.507 36’877 666.442 1’245
30-44 146 42.749 34’153 1.023.684 1’426
45-59 170 30.037 56’597 887.531 1’915
60-74 230 35.849 64’158 618.248 3’720
75 o + 213 24.902 85’535 389.607 5’467
Total 988 180.499 54’737 4.253.160 2’323
(1) Tasa de informes de continuidad de cuidados por cada 10.000 altas hospitalarias y año.
(2) Tasa de informes de continuidad de cuidados por cada 10.000 habitantes y año (Censo 1011, INE).
Aplicación de Informe de Enfermería al Ingreso por rangos de edad Tabla 21.
Resultados
102
8.2.3 Captación de población susceptible de Gestión de Casos en Altas Hospitalarias.
Como base para determinar
qué población es susceptible de
gestión de casos, y tal y como
adelantábamos en el marco
conceptual, es deseable conocer
qué personas tienen requeri-
mientos de cuidado complejos.
En la actualidad no contamos con
registros electrónicos de este tipo
que puedan ayudarnos a
discriminar a los pacientes con
esos requerimientos de los que
no. Por esta razón se recabó la
información de escalas que nos
ayudasen a cuantificar la depen-
dencia, el deterioro cognitivo o el
riesgo de úlceras por presión en
el momento del alta.
Como ya se ha visto en el
apartado 8.1.3 , la utilización de
estas escalas en los informes de
continuidad de casos es muy baja
y no es posible utilizarlas para
inferir una necesidad real de
cuidados.
Por otra parte, y dada la
heterogeneidad en su funciona-
miento a lo largo de la geografía
valenciana, hemos valorado
distintas formas de abordar el
fenómeno.
Por un lado, están los
pacientes con cobertura en su
centro asistencial (que disponen
en su centro de atención primaria
y/o en su hospital de referencia
de una enfermera gestora de
casos), independientemente de
que se hayan beneficiado o no de
este servicio. Esta variable nos
permite hacer un abordaje ecoló-
gico del fenómeno, pero tiene el
inconveniente de la consecuente
falacia ecológica.
Por otro lado, hemos
recogido los registros en historia
por parte de enfermeras gestoras
de casos, ya sean comunitarias u
hospitalarias, con el inconvenien-
te de que no tenemos garantía de
que existan profesionales que
actúen como tal pero que no
registren en las historias por ese
epígrafe, o que se estén dando
registros en este concepto sin
que realmente haya una
mediación de la gestora de casos.
Además, esa categorización de
registro en la historia puede
obedecer a muy variadas
estrategias de funcionamiento.
Pablo Martínez de Cánovas
103
GESTIÓN DE CASOS 2012-2015 (n y %)
Gestión de casos en Pacientes:
con cobertura en 2012 con registros, 1er año tras alta
EGCC EGCH EGCC EGCH n % n % n % n %
Vinarós 1.071 30’40 - 71 2’02 20 0’61
Castellón 3.582 35’09 10.209 10 189 1’85 60 0’59
La Plana 1.422 19’43 7.317 10 212 2’90 116 1’65
Sagunto - - 3 0’05 5 0’09
Malva Rosa 2.869 27’05 - 115 1’08 53 0’50
Vilanova - - 14 0’13 24 0’24
La FE - - 29 0’43 34 0’52
Requena 1.208 62’01 - 49 2’52 -
General - - 21 0’21 1 0’01
Pesset 645 5’50 - 37 0’32 14 0’12
La Ribera - - 1 0’01 -
Gandía 2.824 40’98 6.892 10 59 0’86 37 0’59
Denia - - 1 0’02 1 0’04
Xàtiva - 37 0’47 26 0’35
Alcoy - - 3 0’06 5 0’09
Villajoyosa - - - 1 0’02
San Juan - - 4 0’05 1 0’01
Elda 745 8’90 8.372 10 4 0’05 250 3’10
Alicante 3.297 29’70 - 187 1’68 53 0’50
Elche General - - 100 1’38 68 1’00
Orihuela - - 1 0’01 65 0’93
Torrevieja - - - -
Manises - - - 1 0’01
Elche Vinalopó - - 1 0’02 1 0’02
Total general 17663 9’82 32790 18’3 1138 0’63 836 0’46 EGCC: Enfermera gestora de casos comunitaria. EGCH: Enfermera gestora de casos hospitalaria.
Gestión de casos por departamento Tabla 22.
Es necesario considerar,
además, que la dedicación de las
enfermeras gestoras de casos
también es heterogénea en cada
centro asistencial / departamen-
to, lo que junto a los argumentos
previos explica que podamos
observar en la Tabla 22 departa-
mentos sin gestores de casos
pero con registros, o departa-
Resultados
104
mentos con altas coberturas de
gestión de casos pero con pocos
registros al respecto.
La información agregada
puede observarse en la Tabla 22,
donde se muestran tanto el
número de cada supuesto como
su porcentaje respecto al número
de altas por departamento.
Como ya hemos dicho
respecto a la Tabla 22, podemos
constatar que los departamentos
de Vinarós, Sagunto, Malvarrosa,
Vilanova, La Fe, Requena,
General, Pesset, La Rivera, Denia,
Xátiva, Alcoy, Villajoyosa, San
Juan, Alicante, Elche General,
Orihuela, Torrevieja, Manises y
Elche Vinalopó presentan
registros de enfermeras gestoras
de casos hospitalarias sin que
conste de la existencia de éstos.
Esto puede deberse a que dichos
registros proceden de altas de
otros hospitales, a que realmente
contamos con gestores de casos
hospitalarios que no están
declarados como tales.
El mismo fenómeno se
aprecia respecto a los registros de
enfermeras gestoras de casos
comunitarias. Hay departamentos
como Sagunto, La Rivera, Denia,
Alcoy, San Juan, Orihuela y Elche
Vinalopó que en 2012 no les
constaba enfermera gestora de
casos comunitaria pero presentan
algunos registros al respecto.
Estos regostros podrían consistir
en personas migradas de centros
donde sí los hay. Pero tenemos
otros departamentos como Xátiva
o Elche General donde los
registros son muy numerosos
como para quedar justificados
por la migración de sujetos.
Dada la heterogeneidad de
la implantación y sus métodos, y
la desconfianza que inspira
basarse en los registros habidos
al respecto, en este proyecto
optaremos por considerar el
abordaje ecológico por no tener
la certeza de que los registros en
historia sean representativos del
fenómeno de estudio. Por otra
parte, si observamos cómo
evoluciona la implantación de
estrategias de gestión de casos en
los años subsecuentes al alta
hospitalaria, se hace patente que
la situación se ha modificado a lo
largo del tiempo, lo que podría
sesgar un análisis basado en la
situación de partida, pues ha ido
Pablo Martínez de Cánovas
105
cambiando a lo largo del tiempo.
Figura 22. Registros de gestión de casos en los semestres sucesivos al alta hospitalaria.
0,00%
0,20%
0,40%
0,60%
0,80%
1,00%
1,20%
1,40%
1 2 3 4 5 6
Pro
po
rció
n d
e a
ltas
co
n g
est
ión
de
cas
os
Semestre
Evolución de la GESTIÓN DE CASOS
GCC
GCH
Resultados
106
8.3 Impacto de la interrelación en el coste sanitario tras el alta hospitalaria.
Para medir el impacto de la
interrelación en la asistencia
sanitaria, se han tenido en cuenta
las diferencias entre el consumo
de recursos por semestre en
relación al promedio semestral
del año previo al alta (la
semisuma de los 2 semestres
anteriores). El objetivo de
comparación es valorar el
incremento de consumo en lugar
del consumo bruto, ya que este
último no es comparable entre
las 4 cohortes debido a las
diferencias presentes entre ellas.
Además, contamos con el
inconveniente de que el consumo
de recursos para aquellos usua-
rios del sistema a los que se les
hace gestión de casos es, ya de
partida, más elevado que el resto.
Por ello hemos calculado para
cada alta hospitalaria, variable
dependiente y semestre, la dife-
rencia con respecto a la situación
de partida, la previa al ingreso
hospitalario en 2012, con el fin de
hacer comparables los diferentes
grupos que, a priori, ya sabemos
que son diferentes.
En cuanto el test estadístico,
hemos comparado las 4 cohortes
con un ANOVA de doble vía, una
intergrupos en la que se ha
comparado la diferencia de
medias y otra intragrupos en la
que se ha controlado la
variabilidad temporal.
Las cohortes de control, ICC,
GC e ICC+GC tienen 53.328,
2.719, 7.672 y 1.160 individuos
respectivamente.
Pablo Martínez de Cánovas
107
8.3.1 Impacto de la interrelación en la frecuencia de las visitas de la enfermera comunitaria.
Variable dependiente y su comportamiento En cuanto a las consultas de
enfermería, si observamos la
Figura 23, se observa claramente
una tendencia creciente con la
edad, con un ligero aumento en
infancia y adolescencia, y con
mínimos en la franja de los 15 a
los 30 años para alcanzar su
máximo en la cota 80 años, y que
acaba disminuyendo según decae
la población en su ocaso. Esta
curva no presenta diferencias
relevantes si la desagregamos en
actividad “a demanda” o activi-
dad “concertada”, o incluso a
domicilio, tan solo se produce
una variación de proporciones, y
que las curvas máximas de
“concertada” y “domicilios” están
desplazadas a la derecha, es
decir, hacia una mayor senectud.
En cuanto a la comorbilidad
(ver Figura 24), si comparamos la
intensidad de ésta medida con
Charlson con los actos de las
enfermeras, parece haber una
tendencia ascendente hasta el
límite de los 5 puntos, a partir de
los cuales la actividad cae para
volver a aumentar discretamente
y acabar reduciéndose al final de
la vida:
0 20 40 60 80 100
0'0
0'5
1'0
1'5
2'0
2'5
Relación entre las consultas de enfermeríade A.P. y la trayectoria vital
Edad al Alta
Con
sulta
s
ConsultasConcertadasDemandaDomicilios
Resultados
108
Figura 23. Media de consultas semestrales de enfermeras por rangos de edad.
Figura 24. Media de consultas semestrales de enfermeras por puntuación de
comorbilidad.
2 4 6 8
0'0
0'5
1'0
1'5
2'0
2'5
3'0
3'5
Relación entre las consultas de enfermeríade A.P. y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Con
sulta
s
ConsultasConcertadasDemandaDomicilios
=Alta
Resultados
109
ACTOS DE ENFERMERAS Consultas Domicilios Concertadas Demanda No presenciales
Variable Grupos RR p-
Value RR
p-Value
RR p-
Value RR
p-Value
RR
p-Value
Edad al alta 15-29 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
00-14 1’324 0’000
1 * 0’814 0’0001 * 1’859 0’000
1 * 1’087 0’0001 * 6’778 0’0001 *
30-44 1’224 0’000
1 * 0’536 0’0001 * 1’166 0’000
1 * 1’216 0’0001 * 1’222 0’009 *
45-59 2’718 0’000
1 * 2’775 0’0001 * 3’233 0’0001 * 2’514 0’000
1 * 3’945 0’0001 *
60-74 4’845 0’000
1 * 8’186 0’0001 * 6’645 0’000
1 * 4’272 0’0001 * 8’349 0’0001 *
75 o + 5’891 0’000
1 * 35’833 0’0001 * 10’850 0’000
1 * 5’232 0’0001 * 19’315 0’000
1 * ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 Poisson 0’0001 *
sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 0’821 0’000
1 * 1’434 0’000
1 * 0’850 0’0001 * 0’861 0’000
1 * 0’915 0’0001 *
Desconocido 0’286 0’598 0’001 0’797 0’000 0’928 0’441 0’677 0’003 0’891
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 Poisson 0’0001 * Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 2’081 0’000
1 * 4’338 0’000
1 * 2’585 0’0001 * 2’051 0’000
1 * 3’712 0’0001 * al alta ChiSQ ANOVA: quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 Poisson 0’0001 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de enfermeras de atención primaria. Tabla 23.
Resultados
110
En la 0 se han realizado
regresiones lineales generalizadas
para cada una de las variables
relacionadas con las consultas de
enfermería. Podemos observar
cómo en la primera columna,
consultas (atención en consulta
en centro), el grupo de edad que
menos usa la consulta es el de 15
a 29, y que hay una tendencia
creciente con la edad llegando, a
partir de los 75 años, a
multiplicar por 5’89 las consultas
de las personas en el rango 15-
29.
En la actividad domiciliaria,
en cambio, llega a multiplicarse
por 35’83. Lo mismo sucede con
las consultas concertadas y las
consultas a demanda, multipli-
cándose por 12’07 y 10’12
respectivamente.
En relación al sexo, en todos
los tipos de consulta aporta más
actividad el hombre que la mujer,
salvo en la actividad domiciliaria
donde la mujer presenta un
43’4% más de actos domiciliarios.
Si observamos en la misma 0
la comorbilidad, cuando esta es
alta se duplican todos los tipos de
consulta, excepto los domicilios,
que se cuadruplican.
Evaluación de las cohortes a lo largo del tiempo
Consultas enfermeras (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’469
[0’45 – 0’488] 0’98
[0’788-1’171] 0’659
[0’598 – 0’72] 0’837
[0’529 – 1’145]
2 -0’129
[-0’144 – -0’114] -0’484
[-0’625 – -0’344] -0’154
[-0’202 – -0’106] -0’786
[-1’034 – -0’538]
3 -0’151
[-0’166 – -0’136] -0’562
[-0’693 – -0’43] -0’21
[-0’255 – -0’165] -0’722
[-1’006 – -0’439]
4 -0’183
[-0’198 – -0’168] -0’614
[-0’773 – -0’454] -0’205
[-0’255 – -0’156] -0’969
[-1’241 – -0’698]
5 -0’193
[-0’208 – -0’177] -0’638
[-0’779 – -0’497] -0’227
[-0’277 – -0’177] -0’97
[-1’232 – -0’709]
6 -0’197
[-0’212 – -0’181] -0’627
[-0’781 – -0’473] -0’239
[-0’29 – -0’188] -0’9
[-1’169 – -0’63]
Evolución semestral de las consultas de las enfermeras por cohortes Tabla 24.
Pablo Martínez de Cánovas
111
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 25. Consultas enfermeras, evolución de las 4 cohortes
A la luz de la Figura 25 es
fácilmente observable que las
cohortes de ICC y la mixta quedan
por debajo de la de control a
partir del primer semestre,
mientras que la cohorte de GCC
transcurre casi superpuesta a la
de control, razón por la cual las
diferencias podrían explicarse por
el efecto del azar en algunos
semestres.
Destaca que el primer
semestre conlleva un aumento
generalizado en todas las
cohortes que afecta especialmen-
te a la cohorte combinada que
alcanza 0’837 consultas por alta,
mientras que la que menos
consultas genera es la basal, que
se queda en 0’469 consultas por
alta (ver Tabla 24).
Estaríamos, cuantificando en
números absolutos las diferencias
halladas al final de periodo,
hablando de un descenso de
4.244 (52’03 por cada 100 altas y
año) consultas en la cohorte de
ICC, un aumento de 61 (0’27 por
cada 100 altas y año) en la de GC,
y una reducción de 3.626 (104’20
por cada 100 altas y año) en la
cohorte de estrategia mixta.
-1.0
0.0
0.5
1.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
112
En términos económicos y
según las tarifas de facturación
del año 2012 para la Comunidad
Valenciana, estaríamos reducien-
do el costo entre 118.057’79€ y
236.115’57€ (según fueran
considerados los precios de las
consultas sucesivas o primeras
respectivamente).
Curiosamente, si considera-
mos la alta comorbilidad, la única
cohorte que se revela diferente y
con una importante reducción de
consultas es la de estrategia
mixta, que llega a reducir hasta
12 consultas/semestre mientras
las demás cohortes tienden a
mantenerse igual que antes del
alta hospitalaria.
Consultas CONCERTADAS enfermeras (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’291
[0’278 – 0’304] 0’811
[0’672 – 0’949] 0’424
[0’382 – 0’465] 0’776
[0’535 – 1’016]
2 0’018
[0’007 – 0’028] -0’072
[-0’172 – 0’028] 0’048
[0’012 – 0’084] -0’441
[-0’615 – -0’266]
3 0’019
[0’009 – 0’03] -0’137
[-0’234 – -0’041] 0’029
[-0’005 – 0’064] -0’398
[-0’587 – -0’209]
4 0’004
[-0’006 – 0’014] -0’164
[-0’28 – -0’048] 0’031
[-0’008 – 0’07] -0’535
[-0’73 – -0’341]
5 0’01
[0 – 0’021] -0’184
[-0’282 – -0’085] 0’024
[-0’015 – 0’064] -0’438
[-0’642 – -0’234]
6 0’014
[0’003 – 0’025] -0’162
[-0’281 – -0’043] 0’044
[0 – 0’089] -0’335
[-0’564 – -0’106]
Evolución semestral de las consultas concertadas de las enfermeras por Tabla 25.cohortes
Pablo Martínez de Cánovas
113
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 26. Consultas concertadas enfermeras, evolución de las 4 cohortes
En las consultas enfermeras
concertadas (Figura 26), y una vez
más, la diferencia la marcan las
cohortes de ICC y mixta, pero
especialmente esta segunda,
dado que el grupo control y la
cohorte de gestión de casos, tras
el repunte inicial, tienden a volver
a frecuentación previa al alta
hospitalaria, mientras que las de
ICC y GC+ICC presentan una
reducción mantenida en el
tiempo tras el primer semestre.
En este primer semestre, en
todas las cohortes de interven-
ción son significativamente más
frecuentadores respecto al perio-
do pre-ingreso que la cohorte
basal (sin intervención). La
cohorte que más repunta, tal y
como puede verse en la Tabla 25
en la de informes de continuidad
de cuidados llegando a generar
0’811 consultas por alta en ese
semestre, mientras que la basal
queda en 0’291, a casi un tercio
por debajo.
Esta situación se invierte a
partir del segundo semestre en
cuanto a las dos cohortes que
-0.5
0.0
0.5
1.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas concertadas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.84Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
114
incluyen informes de continuidad
de cuidados, como queda patente
en la Figura 26.
En términos absolutos
(comprendiendo todo el periodo
de estudio) estaríamos hablando
de un descenso acumulado de
718 consultas en ICC y 2.003
consultas en la estrategia mixta,
sean 40.817’04€ menos en
comparación con la cohorte
exenta de estrategias de
continuidad.
Igual que ocurre con la
consulta de enfermería, en
presencia de alta comorbilidad la
cohorte de estrategia mixta
resulta ser la más eficiente, pero
sin diferencias significativas.
Consultas A DEMANDA enfermeras (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’241
[0’228 – 0’255] 0’219
[0’104 – 0’334] 0’325
[0’283 – 0’368] 0’055
[-0’111 – 0’221]
2 -0’15
[-0’161 – -0’14] -0’535
[-0’62 – -0’45] -0’192
[-0’224 – -0’16] -0’54
[-0’691 – -0’389]
3 -0’176
[-0’187 – -0’165] -0’532
[-0’619 – -0’444] -0’228
[-0’258 – -0’197] -0’533
[-0’713 – -0’354]
4 -0’19
[-0’201 – -0’18] -0’559
[-0’667 – -0’452] -0’215
[-0’247 – -0’183] -0’625
[-0’798 – -0’451]
5 -0’197
[-0’208 – -0’187] -0’545
[-0’64 – -0’451] -0’23
[-0’264 – -0’195] -0’722
[-0’851 – -0’593]
6 -0’197
[-0’208 – -0’186] -0’552
[-0’653 – -0’452] -0’244
[-0’276 – -0’212] -0’653
[-0’799 – -0’507]
Evolución semestral de las consultas a demanda de las enfermeras por Tabla 26.cohortes
Pablo Martínez de Cánovas
115
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 27. Consultas a demanda enfermeras, evolución de las 4 cohortes
En cuanto a las consultas a
demanda de las enfermeras, las
cohortes de ICC y la mixta son
significativamente más eficientes
que la basal y la de GC (que
transcurre casi superpuesta a la
basal).
Tal y como se aprecia en la
Figura 27 no hay diferencias
significativas en el primer
semestre, a pesar de estar las
cohortes relacionadas con los
informes de continuidad de
cuidados por debajo de la
cohorte basal, pero a partir del
segundo semestre se da una
separación significativa y mante-
nida en el tiempo.
Si consultamos la Tabla 26
constatamos que los informes de
continuidad confieren un descen-
so mantenido de 0’5-0’6
consultas a demanda por
semestre y alta hospitalaria,
mientras que las cohortes basal y
de gestión de casos reducen
respecto al periodo previo al alta
tan solo 0’20-0’25 consultas por
semestre y alta.
La diferencia en número
-0.8
-0.4
0.0
0.4
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas a demanda
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Dom
icili
os
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
116
total de consultas al final del
periodo de estudio sería de 4.989
menos para la cohorte ICC, y
2.725 menos para la de estrategia
mixta.
Estos conceptos podemos
cuantificarlos en 231.426’15€
menos que a cohorte basal.
Considerada una alta
comorbilidad, y como en
anteriores variables relacionadas
con la actividad enfermera, la
única cohorte con diferencias
significativas y relevantes es la
mixta.
Domicilios atendidos por enfermeras (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’099
[0’092 – 0’106] 0’19
[0’124 – 0’255] 0’138
[0’114 – 0’162] 0’194
[0’085 – 0’303]
2 0’032
[0’026 – 0’038] 0’017
[-0’018 – 0’052] 0’058
[0’038 – 0’078] 0’006
[-0’081 – 0’092]
3 0’03
[0’025 – 0’035] 0’032
[-0’022 – 0’087] 0’06
[0’039 – 0’081] -0’008
[-0’082 – 0’065]
4 0’032
[0’027 – 0’038] 0’03
[-0’038 – 0’098] 0’069
[0’047 – 0’091] 0’009
[-0’068 – 0’086]
5 0’041
[0’035 – 0’047] 0’049
[-0’015 – 0’114] 0’07
[0’045 – 0’094] 0’011
[-0’062 – 0’084]
6 0’049
[0’042 – 0’055] 0’052
[-0’015 – 0’119] 0’087
[0’06 – 0’114] 0’112
[-0’02 – 0’243]
Evolución semestral de domicilios de las enfermeras por cohortes Tabla 27.
A pesar de que la
comparación de medias de las
cohortes para los diferentes
semestres arroja una significación
para ANOVA menor de 0’0005,
ésta solo es atribuible a meses
puntuales. Como puede observar-
se en la Figura 28, quedan dife-
renciadas en el primer semestre
la cohorte que dispone de
gestoras de casos comunitarias
en su centro de salud de la
cohorte basal, quedando ésta
última 0’039 consultas por
semestre y alta por debajo. Esta
diferencia, que a la vista de la
Tabla 27 se reitera en los
semestres 3 y 6, además de ser
pequeña no tiene continuidad a
lo largo de las meses.
Pablo Martínez de Cánovas
117
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 28. Domicilios de enfermeras, evolución de las 4 cohortes
Podemos concluir que no
existen diferencias significativas a
nivel de gestión entre los 4 brazos
del estudio cuando abordamos
los contactos domiciliarios de las
enfermeras. Estas diferencias no
se dan incluso considerando
solamente a los pacientes de alta
comorbilidad, como sucedía en
variables anteriores relacionadas
con los actos de las enfermeras.
-0.1
0.0
0.1
0.2
0.3
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de domicilios
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Dom
icili
os
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
118
8.3.2 Impacto de la interrelación en la actividad hospitalaria.
Variables dependientes y su comportamiento
Si procedemos a describir la
actividad hospitalaria, podemos
observar en la Figura 29 que el
fenómeno sigue un patrón
ascendente con la edad, tanto
para las estancias, como para los
ingresos (éstos últimos con una
curva más suavizada).
La actividad hospitalaria en
función de la comorbilidad, tal y
como puede verse en la Figura
30, presenta un patrón tendente
a la constancia en cuanto a
urgencias e ingresos, no así para
el número de estancias que
aumenta con el valor de Charlson
hasta alcanzar los 5 puntos. A
partir de entonces se mantiene
contante en un valor intermedio.
Las urgencias parecen
tender a ser constantes a lo largo
del ciclo vital, observándose un
pico coincidente con el inicio de
la vida, otro alrededor de los 20
años de edad, y otro hacia el final
de la vida (Véase la Figura 29).
Figura 29. Media de ingresos hospitalarios semestrales por rangos de edad.
0 20 40 60 80 100
0'0
0'2
0'4
0'6
0'8
1'0
Relación entre la actividadhospitalaria y la trayectoria vital
Edad al Alta
Est
anci
as /
Ingr
esos
/ U
rgen
cias
EstanciasIngresosUrgencias
Pablo Martínez de Cánovas
119
Figura 30. Media de ingresos semestrales por puntuación de comorbilidad.
La regresión detallada en la
0 nos hace constar que las
personas con alta comorbilidad
presentan un 338,6% más de
riesgo de estancias hospitalarias,
un 258% más de riesgo de
hospitalización, y un 59% más de
riesgo de urgencia hospitalaria.
La perspectiva de género
nos indica que no hay diferencia
en la asistencia ambulatoria
especializada, pero sí en la hospi-
talización, donde las mujeres
presentan importantes diferen-
cias respecto a los hombres,
tanto en el menor nivel de
ingresos (un 22% menos), como
en el menor nivel de estancias
(un 34% menos).
2 4 6 8
0'0
0'5
1'0
1'5
2'0
Relación entre los actoshospitalarios y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Act
os
EstanciasIngresosUrgencias
=Alta
Pablo Martínez de Cánovas
120
ATENCIÓN ESPECIALIZADA Hospitalizaciones Estancias Urgencias
Variable Grupos RR p-Value
RR p-Value RR p-Value
Edad al alta 15-30 1 - - 1 - - 1 - -
00-15 0’820 0’000
1 * 0’669 0’0001 * 1’409 0’000
1 *
30-45 1’051 0’000
1 * 1’231 0’0001 * 0’772 0’000
1 *
45-60 1’598 0’000
1 * 2’392 0’0001 * 0’765 0’000
1 *
60-75 2’173 0’000
1 * 3’080 0’0001 * 0’874 0’000
1 *
75 o + 2’486 0’000
1 * 3’790 0’0001 * 1’081 0’000
1 * ChiSQ ANOVA Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 * sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 0’783 0’000
1 * 0’659 0’0001 * 0’995 0’357
Desconocido 0’003 0’704 0’000 0’969 1’496 0’640
ChiSQ ANOVA Poisson 0’000 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’594
Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 2’583 0’000
1 * 3’386 0’0001 * 1’591 0’000
1 * al alta ChiSQ ANOVA: Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de atención especializada. Tabla 28.
Pablo Martínez de Cánovas
121
Impacto de la interrelación en los ingresos hospitalarios
Es importante recordar que
contábamos como criterio de
exclusión a las personas que
hubieran ingresado el año previo
al alta hospitalaria, por lo que
esta variable no mide un
aumento o una reducción de
ingresos, si no los ingresos reales
habidos.
Si observamos la Tabla 29,
vemos que las medias están muy
próximas entre sí lo que hace que
las diferencias no sean significati-
vas.
Sin embargo, el resultado de
ANOVA con una p<0’0005
destapa que en el segundo
semestre hay diferencias entre las
cohortes basal (media=0’093) y
de gestión de casos (media
=0’094), respecto a la que
combina Informes de continuidad
de cuidados y gestión de casos en
el centro de Atención Primaria
del usuario (media=0’069).
La Figura 31 representa
gráficamente la evolución de
estas medias y sus intervalos de
confianza al 99%, pudiendo
observar que aunque la cohorte
base (a la que no se aplican
estrategias de continuidad de
cuidados) presenta casi siempre
un mayor número de ingresos, las
diferencias no son significativas.
Estas diferencias que no
vamos a tener en cuenta por su
escasa significación alcanzan
tasas de -0’80, -0’83 y -2’37
ingresos por cada 100 altas y año,
para las cohortes de informes de
continuidad de cuidados, gestión
de casos y estrategia combinada
respectivamente.
Las cortes provocan
descenso en la cantidad de
hospitalizaciones, pero sin
significancia ni relevancia.
Resultados
122
Ingresos hospitalarios (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’055
[0’053-0’056] 0’05
[0’041-0’059] 0’049
[0’045-0’053] 0’048
[0’036-0’061]
2 0’093
[0’091-0’095] 0’082
[0’07-0’094] 0’094
[0’088-0’099] 0’069
[0’054-0’084]
3 0’091
[0’089-0’092] 0’085
[0’073-0’097] 0’085
[0’08-0’09] 0’075
[0’059-0’091]
4 0’087
[0’085-0’089] 0’095
[0’081-0’108] 0’083
[0’078-0’088] 0’079
[0’063-0’096]
5 0’087
[0’085-0’089] 0’08
[0’069-0’092] 0’084
[0’079-0’089] 0’077
[0’06-0’093]
6 0’089
[0’087-0’091] 0’086
[0’072-0’099] 0’082
[0’077-0’087] 0’083
[0’064-0’101]
Evolución semestral de los ingresos por cohortes Tabla 29.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 31. Ingresos hospitalarios, evolución de las 4 cohortes
0.00
0.04
0.08
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de ingresos
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Ingr
esos
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
123
Impacto de la interrelación en la estancia media de los reingresos. Estancias hospitalarias (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’393
[0’372-0’413] 0’235
[0’174-0’297] 0’414
[0’341-0’486] 0’398
[0’142-0’654]
2 0’537
[0’515-0’559] 0’4
[0’301-0’5] 0’601
[0’525-0’678] 0’561
[0’1-1’023]
3 0’498
[0’478-0’518] 0’47
[0’373-0’567] 0’53
[0’45-0’611] 0’472
[0’309-0’636]
4 0’493
[0’474-0’512] 0’533
[0’414-0’651] 0’507
[0’452-0’561] 0’524
[0’296-0’752]
5 0’5
[0’481-0’518] 0’459
[0’361-0’557] 0’539
[0’469-0’608] 0’442
[0’288-0’596]
6 0’514
[0’496-0’532] 0’476
[0’334-0’618] 0’513
[0’458-0’569] 0’63
[0’338-0’921]
Evolución semestral de las estancias hosptialarias por cohortes Tabla 30.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 32. Estancias hospitalarias, evolución de las 4 cohortes
En lo relativo al número de
estancias hospitalarias (ver Tabla
30), y al igual que la variable
anterior, partimos de un valor 0
en el periodo previo al alta
hospitalaria por requerimiento de
0.0
0.4
0.8
1.2
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de estancias
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.077Semestre
Est
anci
as
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
124
los criterios de selección.
La comparación de medias
con ANOVA arroja un valor p de
0’077, por lo que no podemos
afirmar que cualquier diferencia
observada no se deba al azar.
Si analizamos la Figura 32
podemos constatar a través de
los intervalos de confianza que no
es posible que exista significación
estadística, excepto el primer año
en el que sí difiere la cohorte
basal (sin estrategias de
interrelación) de la cohorte a la
que se hace informes de
continuidad, para las que la
diferencia de -16’15 estancias
menos por cada 10.000 altas a
favor de la cohorte intervenida no
puede deberse a otros factores
aleatorizados. No obstante, el
valor es muy pequeño para ser
considerado en la estimación de
costes.
Pablo Martínez de Cánovas
125
Impacto de la interrelación en la frecuentación de urgencias hospitalarias. Urgencias hospitalarias (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 -0’718
[-0’725 – -0’711] -0’603
[-0’654 – -0’552] -0’543
[-0’562 – -0’524] -0’436
[-0’497 – -0’376]
2 -0’791
[-0’798 – -0’784] -0’662
[-0’711 – -0’612] -0’592
[-0’611 – -0’574] -0’467
[-0’524 – -0’411]
3 -0’793
[-0’8 – -0’786] -0’648
[-0’699 – -0’598] -0’602
[-0’621 – -0’584] -0’48
[-0’54 – -0’42]
4 -0’793
[-0’8 – -0’786] -0’658
[-0’707 – -0’609] -0’603
[-0’622 – -0’585] -0’465
[-0’524 – -0’405]
5 -0’789
[-0’796 – -0’782] -0’677
[-0’725 – -0’63] -0’581
[-0’6 – -0’561] -0’474
[-0’535 – -0’413]
6 -0’76
[-0’767 – -0’753] -0’601
[-0’654 – -0’548] -0’548
[-0’568 – -0’528] -0’401
[-0’465 – -0’337]
Evolución semestral de las urgencias hospitalarias por cohortes Tabla 31.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 33. Urgencias hospitalarias, evolución de las 4 cohortes
-0.8
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de Urgencias Hospitalarias
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
nº d
e U
rgen
cias
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
126
Tal y como se observa en la
Figura 33 el número de urgencias
hospitalarias se reduce menos en
los pacientes a los que se expone
a estrategias de interrelación que
a los que no. Las diferencias son,
además, estadísticamente signifi-
cativas con un valor de “p” para
el ANOVA global menor de
0’0005, con intervalos de
confianza al 99% que tan solo se
solapan en las cohortes de
intervención simple, es decir, la
de informes de continuidad de
cuidados y la de gestión de casos
comunitarios.
La cohorte de estrategia
mixta es la que, aun reduciendo
la frecuentación de urgencias, es
la que menos lo hace. Las
diferencias son, además, mante-
nidas en el tiempo.
De las diferencias de medias
expuestas en la Tabla 31 para
cada una de las cohortes de
interrelación y semestre, pode-
mos inferir un aporte al final del
periodo de estudio de 2.162,
9.015 y 2.228 visitas a urgencias
sobre el grupo base para las
cohortes de informes de
continuidad, la de gestión de
casos y la combinada respectiva-
mente.
Estas 13.405 visitas a
urgencias hubieran podido ser
facturadas por 2.514.830,44€, y
se corresponden con un aumento
de 26’50 urgencias por cada 100
altas y año en la cohorte de
informes de continuidad de
cuidados, 39’17 urgencias por
cada 100 altas y año en la cohorte
con enfermera gestora de casos
en su centro de salud de atención
primaria, y 64’03 urgencias por
cada 100 altas y año en la cohorte
que combina ambas estrategias.
Pablo Martínez de Cánovas
127
8.3.3 Impacto de la interrelación en la frecuencia de las visitas de otros colectivos profesionales.
Variable dependiente y su comportamiento En el caso de medicina, la
tendencia de las consultas
generadas en función de la edad
al alta es similar a lo que sucedía
en el caso de enfermería (Ver
Figura 34), haciéndose mucho
más patente la demanda
asistencial en los primeros años
de vida (a costa del servicio de
pediatría), alcanzando su mínimo
en torno a los 20 años.
En la 0 observamos que
conforme se progresa en la edad
aumenta el riesgo de generar
consultas médicas. Así, tomando
como base el segmento de 15 a
29 años, y considerando que la
edad pediátrica general un 31%
más de consultas, con cada
estrato de edad aumenta la carga
en consulta generada, llegando a
multiplicar el grupo de 75 años o
más por 2’66 las consultas que
general el segmento de compara-
ción. Ocurre un fenómeno similar
si desagregamos las consultas en
demanda y concertada, encon-
trando una diferencia realmente
importante en la asistencia
domiciliaria, la edad pediátrica y
el sector de población de entre
30 y 44 años general menos
domicilios que el segmento de
comparación (de 15 a 29), con un
18 y 31% menos respectiva-
mente, mientras que las personas
de 75 años o más llegan a
multiplicar por 38’92 la actividad
domiciliaria del segmento 15-29.
La 0 también muestra
diferencias importantes en la
actividad no presencial, que
aumenta progresiva e ininterrum-
pidamente con la edad.
Considerando la actividad “a
demanda”, al observar la Figura
34 se observa que coincide con la
curva de consultas en centro, lo
que indica que la mayor parte de
la actividad médica es “a
demanda”, quedando la curva de
actividad concertada aplastada
contra el eje de las abscisas y
alcanzando su pico máximo en
torno a los 55 años, con repuntes
en ambos extremos de la vida.
Resultados
128
Figura 34. Media de consultas semestrales de medicina por rangos de edad.
Los actos a domicilio son
totalmente anecdóticos a excep-
ción de los últimos años de la
década de los 90.
En relación a la comorbilidad
medida con Charlson, el volumen
de actos (tanto a demanda como
en consulta) aumentan con la
comorbilidad hasta superados los
4-5 puntos, nivel a partir del cual
el volumen de consultas decae,
tal y como puede observarse en
la Figura 35. Es interesante
recodar que la población decaía
de manera inversa al valor de
Charlson de manera geométrica,
por lo que la caída de actividad a
partir de los 5 puntos no debe
verse como tal.
Observando el riesgo rela-
tivo (ver Tabla 32), índices de
Charlson por encima de 3
provocan un 50% más de
actividad, excepto en la actividad
domiciliaria en la que aumenta
un 584%.
0 20 40 60 80 100
0'0
0'5
1'0
1'5
2'0
2'5
3'0
Relación entre las consultas de medicinade A.P. y la trayectoria vital
Edad al Alta
Con
sulta
s
ConsultasConcertadasDemandaDomicilios
Pablo Martínez de Cánovas
129
Figura 35. Media de consultas semestrales de medicina por puntuación de comorbilidad.
Si nos fijamos en la
perspectiva de género se constata
en la Tabla 32 que las diferencias
son relativamente bajas, excepto
en la actividad a domicilio que se
ve aumentada en un 70% para las
mujeres respecto de los hombres,
lo que probablemente sea a costa
de la mayor esperanza de vida de
las mujeres.
2 4 6 8
01
23
4
Relación entre las consultas de medicinade A.P. y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Con
sulta
s
=Alta
ConsultasConcertadasDemandaDomicilios
Pablo Martínez de Cánovas
130
ACTOS DE MÉDICOS Consultas Domicilios Concertadas Demanda No presenciales
Variable Grupos RR p-Value RR p-Value RR p-Value RR p-Value RR p-Value
Edad al alta 15-29 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
00-14 1’310 0’000
1 * 0’819 0’550 2’606 0’0001 * 1’238 0’000
1 * 0’782 0’0001 *
30-44 1’242 0’000
1 * 0’691 0’225 1’785 0’0001 * 1’213 0’000
1 * 1’377 0’0001 *
45-59 2’026 0’000
1 * 3’653 0’0001 * 3’509 0’000
1 * 1’945 0’0001 * 2’609 0’000
1 *
60-74 2’479 0’000
1 * 6’289 0’0001 * 2’342 0’000
1 * 2’487 0’0001 * 3’692 0’000
1 *
75 o + 2’657 0’000
1 * 38’923 0’0001 * 2’246 0’000
1 * 2’685 0’0001 * 5’494 0’000
1 * ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 1’077 0’000
1 * 1’722 0’0001 * 0’899 0’000
1 * 1’091 0’0001 * 1’093 0’000
1 *
Desconocido 2’493 0’045 * 0’006 0’965 0’002 0’688 2’687 0’023 * 0’002 0’887
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 *
Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 1’602 0’000
1 * 5’840 0’0001 * 1’499 0’000
1 * 1’612 0’0001 * 2’858 0’000
1 * ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de medicina de atención primaria. Tabla 32.
Pablo Martínez de Cánovas
131
Otros grupos profesionales,
en cambio, entre los que se
encuentran las matronas y los
trabajadores sociales princi-
palmente, presentan un perfil
invertido respecto a los 2 anterio-
res, concentrando su mayor parte
de actividad entorno a la edad
fértil de la mujer (ver Figura 36).
En la Figura 36 se constata
una tendencia ascendente en el
número medio de consultas
semestrales que se repite cuando
hacemos las curvas para actividad
concertada o a demanda.
Cabría destacar que, en el
grupo de otros profesionales,
cuando analizamos la tendencia
de la actividad a domicilio ésta se
ajusta al mismo patrón que el
resto de profesionales, en lugar
de seguir la distribución atípica
de la actividad en centro.
Posiblemente porque en la
actividad en centro predomine el
componente “seguimiento del
embarazo”, mientras que en
atención domiciliaria los haga el
componente “trabajo social”, si
bien es cierto que el escaso
volumen de actividad domiciliaria
no permite visualizar las
variaciones de la curva.
En lo relativo al género, en
todos los tipos de consulta de
“otros profesionales” las mujeres
tienen un riesgo mucho mayor
que en los hombres, llegando a
cuadruplicarlo en el caso de la
consulta a demanda, tal y como
se aprecia en la 0. La explicación
de este fenómeno podríamos
encontrarla en que dentro del
grupo de profesionales, las
matronas tienen un peso impor-
tante en cuanto a volumen de
actividad.
Por su parte, en el aspecto
de la comorbilidad, presentan un
patrón mucho más errático
(Figura 37), aunque parece
intuirse una tendencia descen-
dente de la actividad según
aumenta la puntuación de
Charlson. La regresión de
quasipoisson (Tabla 33) nos indica
que las personas con alta
comorbilidad ven disminuidas sus
consultas en centro y concertadas
en un 30% aproximadamente,
mientras que la actividad domici-
liaria se ve aumentada e un 369%
Resultados
132
Figura 36. Media de consultas semestrales de otros profesionales de A.P. por rangos de edad.
Figura 37. Media de consultas semestrales de otros profesionales de atención primaria por puntuación de comorbilidad.
0 20 40 60 80 100
0'0
0'1
0'2
0'3
0'4
0'5
Relación entre las consultas de otros profesionalesde A.P. y la trayectoria vital
Edad al Alta
Con
sulta
sConsultasConcertadasDemandaDomicilios
2 4 6 8
0'00
0'05
0'10
0'15
0'20
Relación entre la actividad de otros profesionalesde A.P. y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Con
tact
os
=Alta
ConsultasConcertadasDemanda
Resultados
133
OTROS PROFESIONALES PRIMARIA Consultas Domicilios Concertadas Demanda No presenciales
Variable Grupos RR p-Value RR p-Value RR p-Value RR p-Value RR p-Value
Edad al alta 15-29 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
00-14 0’102 0’0001 * 0’141 0’0001 * 0’098 0’000
1 * 0’108 0’0001 * 0’201 0’0001 *
30-44 1’026 0’248 0’970 0’843 1’042 0’175 1’005 0’579 0’889 0’0001 *
45-59 0’619 0’000
1 * 0’806 0’210 0’777 0’0001 * 0’405 0’0001 * 0’344 0’0001 *
60-74 0’620 0’000
1 * 2’046 0’0001 * 0’823 0’0001 * 0’348 0’0001 * 0’290 0’0001 *
75 o + 0’396 0’000
1 * 4’673 0’0001 * 0’479 0’0001 * 0’297 0’0001 * 0’316 0’0001 *
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’0001 Poisson 0’0001 * sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 2’959 0’0001 * 1’658 0’0001 * 2’571 0’000
1 * 3’938 0’0001 * 3’298 0’0001 *
Desconocido 0’001 0’949 0’008 0’967 0’001 0’953 0’007 0’754 0’007 0’907
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’0001 * Poisson 0’0001 * Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 0’788 0’009 * 3’695 0’0001 * 0’710 0’006 * 0’955 0’174 1’304 0’001 * al alta ChiSQ ANOVA: quasipoisson 0’006 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’004 * Poisson 0’171 Poisson 0’002 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de otros profesionales de atención primaria. Tabla 33.
Resultados
134
En cuanto a las consultas de
atención especializada, y anali-
zando la Figura 38, la actividad
sigue un patrón ascendente con
la edad (como ya hemos
apreciado en otros colectivos),
exceptuando la edad pediátrica.
En función de la comorbi-
lidad la tendencia es ascendente
a excepción, como ocurría en
primaria, del valor “6” (y el “7”).
Así, la regresión de quasipoisson
realizada (Tabla 34) nos indica
que aquellas personas que tienen
elevada comorbilidad presentan
casi el doble de riesgo que las
que no, siendo esta razón más
elevada cuando hablamos de
consultas no presenciales.
Figura 38. Media de consultas externas semestrales por rangos de edad.
0 20 40 60 80 100
0'0
0'2
0'4
0'6
0'8
1'0
1'2
1'4
Relación entre las consultas de Atenciónespecializada y la trayectoria vital
Edad al Alta
Con
sulta
s
PresencialesNo prosenciales
Pablo Martínez de Cánovas
135
Figura 39. Media de consultas semestrales de atención especializada por puntuación de comorbilidad.
Consideración aparte me-
recen las unidades de apoyo,
donde el incremento del volu-
men de consultas por encima de
la comorbilidad 5 de Charlson es
mucho mayor.
Y respecto a la edad se
observa una curva bimodal, con
máximos entorno a los 20 y los
40 años.
2 4 6 8
1.5
2.0
2.5
3.0
Relación entre los consultas en atenciónespecializada y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Con
sutla
s ex
tern
as=Alta
Resultados
136
2 4 6 8
0.0
0.2
0.4
0.6
0.8
1.0
Relación entre los actos en las unidadesde apoyo y la comorbilidad de charlson
Puntuación CHARLSON
Con
sulta
s
0 20 40 60 80 100
0'0
0'1
0'2
0'3
0'4
Relación entre los actos en las unidadesde apoyo y la edad al alta
Edad al Alta
Con
sulta
s
Resultados
137
ATENCIÓN ESPECIALIZADA Consultas Externas Consultas externas no presenciales UNIDADES DE APOYO
Variable Grupos RR p-Value
RR p-Value
RR p-Value
Edad al alta 15-29 1 - - 1 - - 1 - -
00-14 0’944 0’000
1 * 1’500 0’0001 * 0’210 0’0001 *
30-44 1’295 0’000
1 * 1’370 0’0001 * 1’049 0’006 *
45-59 2’350 0’0001 * 2’562 0’000
1 * 0’845 0’000 *
60-74 2’907 0’0001 * 2’852 0’000
1 * 0’278 0’0001 *
75 o + 2’590 0’0001 * 3’379 0’000
1 * 0’104 0’0001 * ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’0001 * sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 1’001 0’801 0’903 0’000
1 * 1’399 0’0001 *
Desconocido 1’470 0’636 0’003 0’889 0’001 0’930
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’878 Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’0001 *
Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 1’923 0’000
1 * 2’491 0’0001 * 2’365 0’0001 *
al alta ChiSQ ANOVA: quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de atención especializada. Tabla 34.
Resultados
138
Evaluación de las cohortes a lo largo del tiempo Consultas médicas (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’3
[0’284 – 0’315] 0’77
[0’591 – 0’949] 0’417
[0’365 – 0’468] 0’902
[0’646 – 1’158]
2 -0’42
[-0’434 – -0’406] -0’766
[-0’923 – -0’609] -0’553
[-0’598 – -0’507] -0’491
[-0’704 – -0’278]
3 -0’56
[-0’573 – -0’546] -1’056
[-1’196 – -0’916] -0’698
[-0’742 – -0’654] -0’937
[-1’141 – -0’733]
4 -0’619
[-0’633 – -0’606] -1’237
[-1’382 – -1’092] -0’733
[-0’778 – -0’689] -1’03
[-1’221 – -0’839]
5 -0’631
[-0’645 – -0’617] -1’293
[-1’437 – -1’148] -0’766
[-0’811 – -0’72] -1’096
[-1’296 – -0’896]
6 -0’661
[-0’675 – -0’647] -1’251
[-1’397 – -1’104] -0’795
[-0’84 – -0’75] -1’011
[-1’21 – -0’812]
Evolución semestral de las consultas médicas por cohortes Tabla 35.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 40. Consultas médicas, evolución de las 4 cohortes
-1.5
-0.5
0.0
0.5
1.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
139
En el caso de las consultas
médicas sucede de igual manera
que en el de las consultas
enfermeras, pero con diferencias
más ajustadas. Si observamos la
Figura 40, todas las cohortes
presentan diferencias estadística-
mente significativas que suponen
un exceso de consultas sobre la
cohorte basal durante el semes-
tre inmediatamente posterior al
alta hospitalaria.
Durante el 2º semestre,
tanto la cohorte de gestión de
casos como la de informes de
continuidad de cuidados pasar a
ser más eficientes en términos de
consumo de consultas médicas,
no habiendo diferencias para la
cohorte combinada.
Pasado el primer año, los
intervalos de confianza de la
Tabla 35, así como su represen-
tación gráfica en la Figura 40
demuestran que las diferencias
no son explicables por medio del
azar, y que todas las cohortes
intervenidas con interrelación
reducen su actividad más que la
basal, siendo la cohorte de
informes de continuidad de
cuidados la que más reduce,
seguida de la cohorte de
estrategia mixta y por última la
que cuenta con gestoras de casos
comunitarias en su centro de
salud.
En números absolutos
estaríamos ahorrando 6.096
consultas médicas en la cohorte
de ICC, 4.120 en la de gestión de
casos y 1.244 en la cohorte que
combina ambas estrategias, todas
las reducciones estimadas sobre
el grupo de control. En forma de
tasas estaríamos hablando de
una reducción de 74’73, 17’90 y
35’73 consultas por cada 100
altas y año respectivamente.
Esto viene a suponer entre
-316.737,91€ y -620.983,91€ de
diferencia respecto a la cohorte
sin interrelación.
En el caso de las consultas
médicas concertadas, cuya evolu-
ción observamos en la Figura
41Figura 40, ninguna de las
cohortes presenta diferencias
significativas entre sí en el primer
semestre, pero todas aumentan
su actividad respecto al periodo
prehospitalario, siendo la cohorte
basal (sin interrelación) la que
menos aumenta la actividad.
Pasado el primer semestre,
Resultados
140
los intervalos de confianza de la
Tabla 36 demuestran que las
diferencias no son explicables por
medio del azar, y que todas las
cohortes intervenidas con interre-
lación reducen su actividad más
que la basal, siendo la cohorte de
estrategia mixta la que más
reduce, seguida de la cohorte de
informes de continuidad de
cuidados y por última la que
cuenta con gestoras de casos
comunitarias en su centro de
salud.
Consultas concertadas médicas (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’064
[0’058 – 0’07] 0’125
[0’066 – 0’184] 0’087
[0’068 – 0’107] 0’157
[0’053 – 0’262]
2 -0’048
[-0’052 – -0’043] -0’118
[-0’161 – -0’076] -0’08
[-0’095 – -0’065] -0’177
[-0’238 – -0’116]
3 -0’066
[-0’07 – -0’061] -0’14
[-0’178 – -0’102] -0’094
[-0’108 – -0’08] -0’214
[-0’272 – -0’156]
4 -0’071
[-0’075 – -0’067] -0’162
[-0’205 – -0’12] -0’113
[-0’126 – -0’099] -0’283
[-0’34 – -0’225]
5 -0’068
[-0’072 – -0’064] -0’169
[-0’211 – -0’127] -0’11
[-0’125 – -0’096] -0’252
[-0’315 – -0’189]
6 -0’066
[-0’07 – -0’061] -0’149
[-0’193 – -0’106] -0’106
[-0’121 – -0’092] -0’228
[-0’293 – -0’164]
Evolución semestral de las consultas concertadas médicas por cohortes Tabla 36.
Pablo Martínez de Cánovas
141
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 41. Consultas concertadas médicas, evolución de las 4 cohortes
En números absolutos
estaríamos ahorrando 973 con-
sultas en la cohorte de ICC, 1.235
en la de gestión de casos y 861 en
la cohorte que combina ambas
estrategias, todas las reducciones
estimadas sobre el grupo de
control.
Esto viene a suponer
-84.835,84€ de diferencia respec-
to a la cohorte sin interrelación.
Si en cambio hacemos una
valoración de la actividad a
demanda de los médicos, la cual
se refleja en la Tabla 37 y en la
Figura 42, podemos apreciar un
fenómeno similar al que se
produce con la variable global de
consultas (página 138). Recorde-
mos que en el apartado
descriptivo la curva de actividad a
demanda se solapaba con la de
actividad en consulta.
-0.3
-0.1
0.1
0.3
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas concertadas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
142
Consultas a demanda médicas (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’202
[0’189 – 0’215] 0’575
[0’417 – 0’733] 0’271
[0’227 – 0’315] 0’647
[0’437 – 0’856]
2 -0’407
[-0’419 – -0’394] -0’718
[-0’861 – -0’575] -0’532
[-0’572 – -0’492] -0’413
[-0’6 – -0’226]
3 -0’528
[-0’54 – -0’516] -0’987
[-1’115 – -0’859] -0’663
[-0’703 – -0’624] -0’821
[-1 – -0’642]
4 -0’582
[-0’594 – -0’57] -1’145
[-1’277 – -1’013] -0’68
[-0’72 – -0’639] -0’847
[-1’019 – -0’675]
5 -0’596
[-0’609 – -0’584] -1’194
[-1’326 – -1’062] -0’714
[-0’755 – -0’673] -0’942
[-1’121 – -0’763]
6 -0’629
[-0’641 – -0’616] -1’17
[-1’304 – -1’036] -0’747
[-0’788 – -0’707] -0’881
[-1’057 – -0’705]
Evolución semestral de las consultas médicas a demanda por cohortes Tabla 37.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 42. Consultas médicas a demanda, evolución de las 4 cohortes
-1.0
-0.5
0.0
0.5
1.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas a demanda
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
143
La diferencia entre las
cohortes con informe de
continuidad de cuidados respecto
al grupo basal (sin interrelación)
son significativas y positivas el
primer semestre, pasando a ser
negativas (economizadoras a
favor de la interrelación) al
segundo semestre.
Es a partir del año que las
tres cohortes que se benefician
de la interrelación presentan
diferencias significativas y
negativas respecto a la cohorte
basal. Ésta última tiene a
estabilizarse en -0’5 a -0’6
consultas por alta y semestre,
mientras que la cohorte de
informes de continuidad llega a
oscilar entre -0’85 y -0’90
consultas por alta y semestre.
Estas diferencias las
podemos traducir en un total de
consultas a demanda menos
acumuladas a final de periodo de
5.707, 4.028 y 832 para los
grupos de informe de continuidad
de cuidados, gestión de casos y
mixto respectivamente, lo que se
traduciría en el caso de haber
sido actividad facturable en
572.609,53€ menos que el grupo
basal.
Domicilios médicos (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’001
[0 – 0’001] 0’001
[0 – 0’003] 0’001
[0 – 0’002] 0
[-0’002 – 0’002]
2 0
[0 – 0] 0’001
[-0’001 – 0’002] 0
[0 – 0’001] -0’001
[-0’002 – 0’001]
3 0
[0 – 0’001] 0’001
[-0’001 – 0’002] 0’001
[0 – 0’001] 0’001
[-0’002 – 0’003]
4 0’001
[0 – 0’001] 0’001
[-0’002 – 0’004] 0’001
[0 – 0’001] -0’001
[-0’002 – 0’001]
5 0’001
[0’001 – 0’001] 0’001
[-0’001 – 0’004] 0’001
[0 – 0’001] 0’001
[-0’002 – 0’003]
6 0’001
[0’001 – 0’001] 0’003
[-0’001 – 0’006] 0’001
[0 – 0’001] 0
[-0’002 – 0’002]
Evolución semestral de los domicilios médicos por cohortes Tabla 38.
Resultados
144
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 43. Domicilios médicos, evolución de las 4 cohortes
En lo relativo a la actividad
domiciliaria del colectivo médico
de Atención Primaria, no se
aprecian diferencias significativas,
ni a nivel global con una
significación de ANOVA de 0’604
(ver ¡Error! No se encuentra el
rigen de la referencia.), ni con la
observación semestre a semestre
de los intervalos de confianza (ver
Tabla 38).
En cuanto a las consultas en
centro de otros profesionales de
Atención Primaria sí que se
reducen de manera significativa
en todas las cohortes de
interrelación respecto a la de
control.
La Figura 44 representa una
tesitura en la que durante el
primer semestre tan solo la
cohorte de informes de
continuidad de cuidados es
diferente de del grupo basal,
reduciendo 0’472 consultas por
alta ese semestre sobre las 0’079
que reduce el grupo basal de
manera espontánea.
-0.0
020.
002
0.00
6Evolución semestral (IQ: 99%)
Incremento en el nº de domicilios
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.604Semestre
Dom
icili
os
0 1 2 3 4 5 6
Pablo Martínez de Cánovas
145
A partir del segundo
semestre las diferencias son
significativas (ver Tabla 39),
relevantes y mantenidas en el
tiempo.
Podemos estimarlas en una
reducción de 13.541, 4.657 y
2.807 consultas para ICC, GC e
ICC+GC respectivamente, lo que
se traduce en 518.396,59€ menos
que el grupo control.
En forma de tasa estaríamos
hablando de reducciones de
166’00, 20’23 y 80’67 consultas
por cada 100 altas y año para
cada una de las cohortes
respectivamente.
Consultas de otros profesionales de atención primaria (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 -0’079
[-0’096 – -0’062] -0’551
[-0’743 – -0’358] -0’078
[-0’14 – -0’016] -0’381
[-0’58 – -0’181]
2 -0’48
[-0’494 – -0’466] -1’433
[-1’592 – -1’275] -0’585
[-0’632 – -0’538] -0’835
[-1’025 – -0’645]
3 -0’507
[-0’52 – -0’494] -1’422
[-1’583 – -1’261] -0’618
[-0’659 – -0’577] -0’901
[-1’064 – -0’737]
4 -0’517
[-0’53 – -0’505] -1’35
[-1’505 – -1’196] -0’645
[-0’684 – -0’605] -0’939
[-1’101 – -0’776]
5 -0’515
[-0’528 – -0’503] -1’395
[-1’553 – -1’236] -0’645
[-0’686 – -0’605] -1’07
[-1’211 – -0’93]
6 -0’515
[-0’527 – -0’502] -1’442
[-1’593 – -1’292] -0’649
[-0’689 – -0’609] -0’907
[-1’066 – -0’747]
Evolución semestral de las consultas de otros profesionales de atención Tabla 39.primaria por cohortes
Resultados
146
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 44. Consultas de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4
cohortes
Respecto a las consultas
concertadas de otros profesio-
nales, las 3 cohortes estudiadas
se revelan como diferentes de la
cohorte de control, quedando
esta vez la cohorte de gestión de
casos por encima del grupo
exento de interrelación.
Observando la Figura 45
constatamos que tan solo la
cohorte de informes de
continuidad de cuidados difiere
del grupo basal durante el primer
año, siendo a partir de entonces
que las 3 cohortes intervenidas re
revelan más eficientes, obtenien-
do una significación de ANOVA
global <0’0005.
Así la reducción estimada de
consultas acumuladas al final del
periodo sería de 9.236, 2.923 y
1.588, para informes de
continuidad, gestión de casos y
estrategia combinada respectiva-
mente. El ahorro final ascendería
a 339.288,67€.
-1.5
-1.0
-0.5
0.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
147
Consultas concertadas de otros profesionales de atención primaria (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ Se
mes
tre
tras
alt
a
1 -0’066
[-0’08 – -0’051] -0’421
[-0’586 – -0’256] -0’05
[-0’105 – 0’005] -0’212
[-0’388 – -0’036]
2 -0’32
[-0’331 – -0’309] -0’97
[-1’093 – -0’846] -0’379
[-0’417 – -0’34] -0’512
[-0’665 – -0’358]
3 -0’338
[-0’348 – -0’328] -0’958
[-1’081 – -0’834] -0’406
[-0’438 – -0’374] -0’566
[-0’694 – -0’439]
4 -0’344
[-0’354 – -0’335] -0’901
[-1’021 – -0’78] -0’431
[-0’462 – -0’4] -0’574
[-0’704 – -0’444]
5 -0’344
[-0’354 – -0’334] -0’938
[-1’061 – -0’814] -0’437
[-0’468 – -0’405] -0’688
[-0’797 – -0’579]
6 -0’345
[-0’354 – -0’335] -0’966
[-1’082 – -0’849] -0’435
[-0’466 – -0’403] -0’574
[-0’701 – -0’447]
Evolución semestral de las consultas concertadas de otros profesionales de Tabla 40.atención primaria por cohortes
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 45. Consultas concertadas de otros profesionales de atención primaria, evolución
de las 4 cohortes
-1.0
-0.6
-0.2
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas concertadas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
148
En cuanto a las consultas a
demanda de otros profesionales
de atención primaria, se ven
significativa y relevantemente
reducidas por las 3 cohortes a las
que se aplica interrelación (ver
Figura 46). La única excepción
sería el primer semestre de la
cohorte de gestión de casos
respecto a la cohorte basal. A
partir de ese primer semestre
todas las cohortes resultan más
eficientes que la basal.
Con la Tabla 41 podemos
constatar que pasado el primer
año, la cohorte de informes de
continuidad mantiene una
reducción de en torno a 0’527
consultas por alta y semestre, la
de gestión de casos de 0’252 y la
combinada de 0’414. La corte
basal, en cambio, mantiene una
reducción de 0’197 consultas por
paciente y semestre.
Estimando la reducción de
consultas sobre el grupo basal,
obtendríamos un descenso de
4.935, 2.340 y 1.452 consultas
respectivamente. Estos descensos
respecto al grupo de control su-
pondrían una reducción hipoté-
tica de costes de 215.388,90
euros.
En cuanto a la actividad a
demanda de otros profesionales
de atención primaria (ver la
Figura 46), también se observa
una tendencia descendente en
todas las cohortes, habiendo
diferencias globales significativas
según ANOVA con un valor “p”
menor de 0’0005.
Analizando las cohortes por
separado, los intervalos de
confianza al 99% no se
superponen en ninguno de los
semestres entre la cohorte
carente de interrelación con el
resto de cohortes, siendo pues
todas las estrategias indicativas
de eficiencia por presentar
medias inferiores.
Cabría destacar que no hay
diferencias entre las dos cohortes
a las que se emiten informes de
continuidad de cuidados, que
presentan un acusado descenso
durante el primer año después
del alta de hasta 0’46 consultas
por persona y semestre, cifra en
torno a la cual se mantienen
ambas cortes.
Por su parte, la cohorte
Pablo Martínez de Cánovas
149
basal no llega a descender de 0’2
consultas persona y semestre, tal
y como puede constatarse en la
Tabla 41.
Entre las cohortes descritas
quedaría la cohorte de pacientes
que disponen de gestión de casos
en su centro de atención
primaria.
Cada una de las cohortes,
por lo tanto, estaría economizan-
do un total de consultas estimado
en 4.935, 2.340 y 1.452 para las
cohortes de informes de
continuidad de cuidados, gestión
de casos y estrategia combinada
respectivamente, lo que a su vez
podemos expresar monetaria-
mente con un ahorro total de
215.388’90€.
Consultas a demanda de otros profesionales de atención primaria (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 -0’039
[-0’044 – -0’035] -0’192
[-0’242 – -0’142] -0’067
[-0’08 – -0’053] -0’228
[-0’282 – -0’173]
2 -0’187
[-0’191 – -0’182] -0’529
[-0’582 – -0’475] -0’246
[-0’261 – -0’231] -0’383
[-0’449 – -0’317]
3 -0’196
[-0’2 – -0’191] -0’53
[-0’586 – -0’473] -0’251
[-0’266 – -0’237] -0’394
[-0’455 – -0’333]
4 -0’199
[-0’204 – -0’195] -0’515
[-0’572 – -0’457] -0’253
[-0’267 – -0’239] -0’426
[-0’485 – -0’366]
5 -0’198
[-0’202 – -0’193] -0’522
[-0’578 – -0’465] -0’249
[-0’265 – -0’233] -0’445
[-0’502 – -0’388]
6 -0’196
[-0’201 – -0’192] -0’542
[-0’597 – -0’487] -0’254
[-0’269 – -0’24] -0’391
[-0’452 – -0’329]
Evolución semestral de las consultas a demanda de otros profesionales de Tabla 41.atención primaria por cohortes
Resultados
150
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 46. Consultas a demanda de otros profesionales de atención primaria, evolución
de las 4 cohortes
Por su parte, los escasos
domicilios que llevan a cabo otros
colectivos profesionales de
atención primaria no presentan
diferencias significativas ni a nivel
global (ver Figura 47) como al
analizar mes a mes de manera
individualizada (ver Tabla 42).
-0.6
-0.4
-0.2
0.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
nº d
e co
nsul
tas
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
151
Domicilios de otros profesionales de atención primaria (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ Se
mes
tre
tras
alt
a
1 0’001
[0’001 – 0’001] 0’003
[0 – 0’005] 0’001
[0 – 0’002] 0’004
[-0’002 – 0’01]
2 0
[0 – 0] 0
[-0’001 – 0’001] 0
[-0’001 – 0’001] 0’002
[-0’002 – 0’006]
3 0
[0 – 0] 0
[-0’001 – 0’002] 0
[-0’001 – 0’001] 0’002
[-0’001 – 0’005]
4 0
[0 – 0] 0
[-0’001 – 0’001] 0
[-0’001 – 0’001] 0’001
[-0’002 – 0’003]
5 0
[0 – 0] 0
[-0’001 – 0’002] 0
[-0’001 – 0’001] -0’001
[-0’002 – 0’001]
6 0
[0 – 0] 0
[-0’001 – 0’002] 0
[-0’001 – 0’001] 0’004
[-0’001 – 0’008]
Evolución semestral de los domicilios de otros profesionales de atención Tabla 42.primaria por cohortes
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 47. Domicilios de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4
cohortes
-0.0
050.
000
0.00
50.
010
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de domicilios
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.179Semestre
Dom
icili
os
0 1 2 3 4 5 6
Resultados
152
Si observamos la evolución
de las consultas externas, tam-
bién hallamos una marcada
reducción desde el momento
inicial. Vemos en la Figura 48 que
ya en el primer semestre la
reducción de las cohortes que se
benefician de los informes de
continuidad de cuidados experi-
mentan una abrupta caída que se
prolonga durante todo el primer
año, quedando entorno a la
frontera de -0’95 de manera más
o menos estable.
La cohorte de pacientes que
disponen en su centro de salud
de enfermera de gestión de casos
comunitaria también se muestra
más eficiente en el uso de las
consultas externas.
Con las diferencias de
medias respecto al grupo basal
podemos estimar un total de
consultas economizadas a final de
periodo de 11.091, 7.135 y 4.568
para las cohortes de informes de
continuidad de cuidados, gestión
de casos y combinada respectiva-
mente. Estas diferencias expresa-
das en forma de tasas se
corresponden con reducciones de
135’97, 31’00 y 131’27 consultas
externas menos por cada 100
altas y año para cada una de las
cohortes respectivamente.
A partir de la tabla de
precios para facturación calcula-
mos un ahorro de entre
867.989’47 y 1.410.254’94€.
Consultas Externas (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 -0’045
[-0’054 – -0’037] -0’571
[-0’686 – -0’456] -0’193
[-0’224 – -0’163] -0’736
[-0’881 – -0’591]
2 -0’259
[-0’267 – -0’251] -1’016
[-1’123 – -0’91] -0’437
[-0’467 – -0’407] -0’996
[-1’137 – -0’856]
3 -0’279
[-0’287 – -0’271] -0’933
[-1’049 – -0’817] -0’435
[-0’466 – -0’403] -0’952
[-1’098 – -0’806]
4 -0’288
[-0’296 – -0’28] -1’01
[-1’121 – -0’899] -0’439
[-0’47 – -0’407] -0’946
[-1’094 – -0’797]
5 -0’282
[-0’29 – -0’273] -0’992
[-1’107 – -0’877] -0’42
[-0’452 – -0’387] -0’943
[-1’09 – -0’796]
6 -0’291
[-0’3 – -0’283] -1’001
[-1’114 – -0’888] -0’45
[-0’483 – -0’417] -0’809
[-0’962 – -0’656]
Evolución semestral de las consultas externas por cohortes Tabla 43.
Pablo Martínez de Cánovas
153
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 48. Consultas externas, evolución de las 4 cohortes
Consultas en las unidades de apoyo (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’055
[0’05 – 0’061] 0’184
[0’124 – 0’244] 0’042
[0’027 – 0’058] 0’083
[0’023 – 0’143]
2 0’031
[0’025 – 0’036] 0’098
[0’041 – 0’154] 0’032
[0’015 – 0’048] 0’096
[0’02 – 0’171]
3 0’019
[0’013 – 0’025] 0’041
[-0’009 – 0’092] 0’025
[0’008 – 0’042] 0’04
[-0’025 – 0’105]
4 0’013
[0’007 – 0’019] 0’035
[-0’022 – 0’092] 0’014
[-0’003 – 0’032] 0’033
[-0’032 – 0’098]
5 0’007
[0’001 – 0’013] 0’073
[0’01 – 0’135] 0’013
[-0’005 – 0’03] 0’028
[-0’032 – 0’088]
6 0’005
[-0’001 – 0’012] 0’052
[-0’023 – 0’127] 0’026
[0’008 – 0’044] 0’032
[-0’027 – 0’092]
Evolución semestral de las consultas en las unidades de apoyo por cohortes Tabla 44.
-1.2
-0.8
-0.4
0.0
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
154
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
Figura 49. Consultas en las unidades de apoyo, evolución de las 4 cohortes
En relación a las consultas a
unidades de apoyo, puede
apreciarse en la Figura 49 un
aumento respecto al grupo basal
que tiende a quedarse próximo a
la línea 0 (mismo uso de recursos
que antes del ingreso). Pero a
pesar de que el ANOVA global nos
da una significación del 0’01, la
Tabla 44 nos permite observar
que las diferencias consisten en
los dos primeros semestres de la
cohorte de informes de continui-
dad de cuidados respecto a la
corte libre de interrelación.
Este primer año supondría,
por lo tanto, un incremento
estimado de 533 consultas (19’60
consultas por cada 100 altas y
año), con un sobrecoste
23.501’95€ .
-0.0
50.
050.
150.
25Evolución semestral (IQ: 99%)
Incremento en el nº de consultas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.01Semestre
Con
sulta
s
0 1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
155
8.4 Impacto de la interrelación en el consumo de medicación y productos farmacéuticos
En cuanto al consumo de
medicamentos y productos far-
macéuticos, por un lado vemos
que tanto el consumo de
fármacos (medido en DDDs)
como el gasto en euros siguen un
patrón similar a la actividad
asistencial, suavizando la edad
pediátrica, como puede verse en
la Figura 50. En cambio, las
dispensaciones (en el gráfico
consideradas para cada 10.000
habitantes y semestre) tienen un
patrón mucho más difuso.
Figura 50. Media de consumo semestral de productos farmacéuticos.
De éstas hemos de decir que
básicamente van dirigidas a
procesos catalogados como “de
cronicidad” (lo que desdibuja las
edades más tempranas por la
atención, por ejemplo, a personas
con problemas endocrinológicos),
y a personas que requieren
productos relacionados con las
cura de heridas (que afecta a
amplios sectores de la población,
bien sea por procesos quirúrgi-
cos, accidentes traumáticos, etc.).
No obstante también observamos
0 20 40 60 80 100
020
040
060
080
010
00
Relación entre el consumo de productosfarmacéuticos y la trayectoria vital
Edad al Alta
Con
sum
o se
mes
tral
DDDs
Gasto (€)Dispensaciones(x10.000 hab.)
Resultados
156
un difuso aumento con la edad,
compatible con un aumento de la
fragilidad y las lesiones de piel en
las edades más avanzadas.
La Tabla 45 nos revela que
partiendo de la franja de edad
15-29 años como base, el grupo
pediátrico consume menos dosis
diarias definidas, 0’58, y gasta
menos en fármacos, 0’75. En
cambio, consumen un 51’4% más
de dispensaciones.
A partir de los 30 años, la
tendencia es creciente llegando el
grupo de “75 años y más” a
multiplicar por 13’13 el consumo
de dosis diarias del grupo 15-29,
5’7 veces sus dispensaciones y
9’58 veces su gasto en farmacia.
En cuanto a la perspectiva
de género, la mujer siempre se
mantiene un 15-18% por debajo
del consumo de los hombres.
En presencia de comorbi-
lidad se multiplica por 2’6 el
consumo de DDDs y de
dispensaciones, y por 3 el gasto
en farmacia.
Resultados
157
CONSUMO EN FARMACIA Y PRODUCTOS FARMACÉUTICOS
DDDs Dispensaciones € - recetas
Variable Grupos RR p-Value
RR p-Value RR p-Value
Edad al alta 15-29 1 - - 1 - - 1 - -
00-14 0’582 0’000
1 * 1’514 0’0001 * 0’751 0’000
1 *
30-44 1’781 0’000
1 * 1’412 0’0001 * 1’521 0’000
1 *
45-59 6’101 0’000
1 * 4’023 0’0001 * 4’571 0’000
1 *
60-74 10’971 0’000
1 * 4’474 0’0001 * 7’930 0’000
1 *
75 o + 13’134 0’000
1 * 5’736 0’0001 * 9’576 0’000
1 * ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 * sexo Hombre 1 - - 1 - - 1 - -
Mujer 0’854 0’000
1 * 0’863 0’0001 * 0’812 0’000
1 *
Desconocido 0’926 0’895 0’002 0’806 0’681 0’674
ChiSQ ANOVA quasipoisson 0’0001 * Poisson 0’000
1 * quasipoisson 0’0001 *
Comorbilidad ≤ 3 1 - - 1 - - 1 - - de Charlson >3 2’662 0’000
1 * 2’608 0’0001 * 3’010 0’000
1 * al alta ChiSQ ANOVA: quasipoisson 0’000
1 * Poisson 0’0001 * quasipoisson 0’000
1 * RR: Riesgo Relativo ChiSQ: Chi cuadrado (1) Significación estadística < 0’0005
Riesgos relativos en relación a los actos de las unidades de apoyo y los relacionados con farmacia y productos sanitarios. Tabla 45.
Resultados
158
8.4.1 Impacto de la interrelación en el consumo de medicación en dosis por habitante y día (DHDs).
Dosis diarias definidas acumuladas por semestre (Intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 261’77
[259’27 – 264’26] 224’10
[206’06 – 242’14] 240’15
[233’09 – 247’21] 201’33
[178’28 – 224’39]
2 226’15
[223’81 – 228’49] 194’91
[178’15 – 211’66] 207’45
[200’73 – 214’17] 187’26
[164’69 – 209’83]
3 229’07
[226’64 – 231’50] 199’22
[182’12 – 216’33] 206’39
[199’57 – 213’21] 183’19
[160’41 – 205’96]
4 235’87
[233’35 – 238’39] 202’76
[184’93 – 220’60] 213’68
[206’57 – 220’80] 187’13
[163’47 – 210’79]
5 244’57
[241’99 – 247’14] 208’07
[189’97 – 226’16] 219’24
[212’14 – 226’35] 196’3
[171’22 – 221’39]
6 249’65
[247’03 – 252’28] 209’99
[191’94 – 228’03] 224’91
[217’44 – 232’40] 197’19
[171’90 – 222’47]
Evolución semestral de las Dosis Diarias Definidas por cohortes Tabla 46.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC Figura 51. Dosis Diarias Definidas acumuladas por semestre, evolución de las 4 cohortes
160
200
240
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de dosis diarias definidas
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
DD
Ds
1 2 3 4 5 6
Pablo Martínez de Cánovas
159
En relación al consumo de
dosis diarias definidas (DDDs) el
equipo de investigación no ha
tenido acceso a la información
prehospitalización, por lo que los
valores representados no son
diferencias si no valores absolu-
tos.
A la vista de la Figura 51, el
consumo de dosis diarias defini-
das se muestra más reducido en
las cohortes para las que se
practica interrelación que en el
grupo de control. Además, aun-
que la tendencia es ascendente,
la diferencia es mantenida en el
tiempo.
También podemos observar
que no hay diferencias significa-
tivas entre las 3 cohortes que
participan de la interrelación,
siendo la significación que
devuelve ANOVA respecto a la
diferencia con la cohorte basal
menor de 0’0005.
Al final del periodo de
estudio, cada una de las cohortes
de interrelación aporta una
reducción estimada de 3.097
dosis/día, 5.682 dosis/día y 1.972
dosis/día respectivamente (0,14,
0,74 y 1,61 dosis por paciente y
día si consideramos la población
de las cohortes).
Si consideramos, además, la
alta comorbilidad, el brazo de la
estrategia combinada presenta
un descenso continuado (aunque
no significativo) que llega a diferir
en 400 dosis del resto de
cohortes.
8.4.2 Impacto de la interrelación en las dispensaciones.
Al igual que sucediera con
las DDDs, no contamos con la
información referente al año
previo a la hospitalización por lo
que no nos es posible hacer un
cálculo relativo. Los valores que
se muestran son absolutos, por
tanto.
Tanto la Figura 52 como la
Tabla 47 presentan una situación
de significación estadística global
para ANOVA, con una “p” de
0’018, pero cuya relevancia
práctica no va más allá de
diferencias puntuales en algún
semestre y sin continuidad a lo
largo de la serie (3 años).
Por esta razón no podemos
dar valor clínico ni monetario a
esta situación en la que la línea
Resultados
160
basal tiende a ocupar una
situación intermedia entre el
resto de cohortes que se
entrecruzan continuamente a lo
largo del periodo de estudio.
Dispensaciones (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 0’018
[0’015 – 0’021] 0’027
[-0’001 – 0’054] 0’012
[0’007 – 0’018] 0’004
[-0’002 – 0’01]
2 0’019
[0’016 – 0’021] 0’005
[-0’003 – 0’014] 0’018
[0’011 – 0’026] 0’008
[-0’002 – 0’017]
3 0’032
[0’029 – 0’036] 0’015
[-0’005 – 0’035] 0’03
[0’021 – 0’039] 0’033
[0’008 – 0’058]
4 0’056
[0’051 – 0’062] 0’044
[0’012 – 0’075] 0’068
[0’052 – 0’083] 0’034
[-0’004 – 0’071]
5 0’074
[0’068 – 0’08] 0’066
[0’027 – 0’104] 0’11
[0’09 – 0’13] 0’067
[0’011 – 0’124]
6 0’082
[0’076 – 0’088] 0’064
[0’028 – 0’1] 0’1
[0’082 – 0’118] 0’086
[0’019 – 0’154]
Evolución semestral de las dispensaciones por cohortes Tabla 47.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC Figura 52. Dispensaciones, evolución de las 4 cohortes
0.00
0.05
0.10
0.15
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el nº de dispensaciones
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p = 0.018Semestre
nº d
e di
spen
saci
ones
1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Pablo Martínez de Cánovas
161
8.4.3 Impacto de la interrelación en el gasto farmacéutico.
Gasto farmacéutico (intervalos de confianza al 99%)
Sin interrelación
Informe continui-dad de cuidados
Gestión de casos comunitarios
Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ +Δ +Δ +Δ
Sem
estr
e tr
as a
lta
1 180’15
[177’98 – 182’32] 156’20
[141’83 – 170’58] 169’60
[163’29 – 175’92] 138’93
[120’50 – 157’36]
2 151’79
[149’72 – 153’85] 131’493
[117’93 – 145’06] 143’79
[137’66 – 149’93] 133’442
[114’92 – 151’96]
3 148’44
[146’30 – 150’57] 144’12
[127’88 – 160’37] 139’42
[133’14 – 145’69] 119’25
[103’09 – 135’40]
4 145’23
[143’03 – 147’42] 138’15
[122’86 – 153’44] 135’55
[129’25 – 141’84] 119’84
[103’03 – 136’65]
5 147’79
[144’92 – 150’67] 136’337
[121’67 – 151’00] 139’03
[132’42 – 145’64] 115’60
[99’19 – 132’00]
6 152’76
[150’27 – 155’25] 141’471
[125’78 – 157’16] 144’04
[137’05 – 151’04] 127’03
[109’43 – 144’63]
Evolución semestral del gasto farmcéutico por cohortes Tabla 48.
Base: Cohorte a la que no se aplican estrategias de interrelación ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mix: ICC+GCC
100
120
140
160
180
Evolución semestral (IQ: 99%)Incremento en el gasto farmacéutico
ANOVA mixto (Semestre intragrupos, cohorte intergrupos), p < 0'0005Semestre
€ en
gas
to fa
rmac
éutic
o
1 2 3 4 5 6
BaseICCGCCMix
Resultados
162
Figura 53. Gasto farmacéutico, evolución de las 4 cohortes
Tampoco en el gasto
farmacéutico contamos con la
información previa al ingreso
hospitalario con lo que los valores
que se presentan, una vez más,
son absolutos y no relativos como
en capítulos anteriores.
La Figura 53 nos presenta
una situación de diferencias signi-
ficativas para ANOVA con un valor
“p” menor de 0’0005.
Estas diferencias son paten-
tes para el primer año de la
cohorte de informes de continui-
dad de cuidados, con un ahorro
estimado para esos dos semes-
tres de 60.153’80€ (-44’25€/año
por persona). El resto del periodo
de estudio sigue dándose un
menor gasto pero de manera no
significativa, como podemos
constatar en los valores de los
intervalos de confianza al 99% de
la Tabla 48.
Por su parte, la cohorte de
personas con el servicio de
Gestión de Casos comunitarios en
su centro de Atención Primaria
presenta una tendencia siempre
más económica pero próxima a la
línea base (cohorte sin
interrelación), alternando los
periodos de diferencias significa-
tivas con los que no. En la Tabla
48 podemos constatar que los en
semestres primero, tercero y
cuarto, no existe solapamiento de
los intervalos de confianza res-
pecto al grupo de comparación,
mientras que en el resto de
periodos sí se da este solapa-
miento.
Por su parte, la cohorte que
combina la estrategia mixta,
resulta ser la más eficiente en
todo momento manteniendo la
significación estadística respecto
a la cohorte base, no así con el
resto de cohortes. Esta diferencia
se podría traducir en un descenso
del gasto de 199.598,88€, sean
94 céntimos de euro por paciente
y día.
Pablo Martínez de Cánovas
163
8.5 Resumen
Tras abordar la emisión de
informes de continuidad de
cuidados, la interrelación desde
la perspectiva ecológica de la ges-
tión de casos, así como la
combinación de ambas estrate-
gias, presentamos una tabla con
el resumen de gastos/ahorros
estimados para el conjunto de
cohortes que han presentado una
significación estadística continua-
da en el tiempo:
ICC GCC Mixta
Enfe
rmer
as
Consultas -127.330’77 -108.784’80
-63.665’39 -54.392’40
Concertadas -10.767’24 -30.049’80
Demanda -149.680’95 -81.745’20
Urgencias Hospitalarias 405.538’71 1.691.229’11 418.062’62
Otr
os
Méd
ico
s A
P
Consultas -330.342’13 -223.255’43 -67.386’35
-168.493’38 -113.873’04 -34.370’89
Concertadas -26.904’83 -34.140’71 -23.790’30
Demanda -309.272’14 -218.266’48 -45.070’91
Otr
os
A.P
. Consultas -334.182’50 -114.932’39 -69.281’70
Concertadas -227.955’41 -72.140’43 -39.192’83
Demanda -121.795’43 -57.750’21 -35.843’26
Unidades de Apoyo 23.501’95
Externas -686.187’86 -441.439’98 -282.627’11
-422.337’70 -271.699’28 -173.952’49
Total de ahorros -1.478.043’26 -779.627’80 -528.079’96
-2.785.751’02 -988.678’97 -500.504’71 -331.997’48 -1.821.181’16
Total sobrecostes 429.040’66 1.691.229’11 418.062’62 2.538.332’39
ICC: Cohorte de informes de continuidad de cuidados GCC: Cohorte de gestión comunitaria de casos Mixta: ICC+GCC
Balance de diferencias de costes estimadas entre las cohortes de interrelación Tabla 49.frente a grupo de control. Perspectiva ecológica de la gestión de casos.
A la luz de la Tabla 49
observamos que la cohorte a la
que se emiten informes de
continuidad de cuidados tiene un
ahorro de entre 0’99 y 1’48
millones de euros, mientras que
Resultados
164
le estimamos un total de
sobrecostes entre las urgencias
hospitalarias y el sobre-uso de
unidades de apoyo durante el
primer año de 429 mil euros. La
diferencia estaría pues en un
ahorro final de entre medio y un
millón de euros, lo que se traduce
en entre 18’8 y 35’23 céntimos
por paciente y día para todo el
periodo de estudio.
La cohorte de gestión de
casos, en cambio, economiza
entre 500 y 780 mil euros,
mientras que el sobrecoste de
urgencias hospitalarias asciende a
1.691.229 euros. La diferencia
final oscila en un exceso de coste
de entre 911 y 1.190 mil euros,
sean entre 10’85 y 14’17
céntimos más por persona y día
para todo el periodo.
La cohorte de estrategia
mixta presenta finalmente un
ahorro de entre 332 y 528 mil
euros, mientras que el sobrecoste
de urgencias alcanza los 418 mil
euros. El estado final oscila entre
el ahorro de 110 mil euros y el
sobrecoste de 86 mil euros, sean
entre -8’66 y +6’78 céntimos de
euro por persona y día para todo
el periodo de estudio.
Pablo Martínez de Cánovas
165
8.6 Diferencias intragrupo de aquellos departamentos que apliquen estrategias de interrelación.
Para el análisis de las
diferencias entre departamentos
se ha reducido el tamaño
muestral hasta comprender el de
aquellos departamentos que
comprenden la estrategia anali-
zada, a saber, informes de
continuidad de cuidados “modelo
Alicante” o gestión de casos.
En estas circunstancias, la
varianza de las medias compara-
das ha aumentado, viéndonos en
la necesidad de utilizar tests no
paramétricos.
Es importante tener en
cuenta que dada la hetero-
geneidad de funcionamiento de
los departamentos, las diferen-
cias halladas pueden estar siendo
consecuencias de otros factores
no considerados en el estudio.
8.7 El informe de continuidad de cuidados en la Comunidad Valenciana
Ya hemos visto que los
diferentes departamentos de
salud no pueden ser
comparables, fundamentalmente
por dos razones, a saber:
La heterogeneidad de los
sistemas de información
ambulatoria.
La heterogeneidad de los
sistemas de información
relativos a los informes de
continuidad de cuidados.
No obstante, disponemos
por un lado de otros sistemas de
información que sí los hacen
comparables (CMDB, GAIA) y de
una variable que nos permite
agruparlos por sus similitudes (sin
ICC, ICC-MA, otros sistemas, CC-
Adm).
Es pertinente, por lo tanto,
tratar de hallar diferencias entre
Resultados
166
ellos que permitan determinar
cuáles son las mejores estrategias
de continuidad de cuidados.
Considerando el informe de
continuidad de cuidados según el
modelo Alicante como la suma
del registro en SIA del contenido
relativo a los cuidados más la cita
desde la unidad de hospitaliza-
ción a la agenda de enfermería de
Atención Primaria, los departa-
mentos que refieren no disponer
de sistema de información para
los informes de continuidad de
cuidados, así como los que
refieren disponer de otros cauces
diferentes a la historia SIA, no
presentan ningún informe, como
cabía esperar.
En cuanto a los departa-
mentos que no contestaron al ser
interrogados por su sistema de
información, presentan 90
informes de continuidad, que les
supone un descenso respecto a
aquellos que no se les hace
informe de 1’18 dosis/día (215
DDD menos cada semestre), 81
céntimos/día (146€ menos por
semestre) y 0’2 urgencias
hospitalarias semestrales de
manera estadísticamente signifi-
cativa.
Esta discreta reducción hace
pensar que puedan estar siendo
utilizadas otras estrategias de
interrelación paralelas. No
obstante, en presencia de alta
comorbilidad, no cuentan con
ningún registro que nos permita
hacer comparaciones.
Por parte de las concesiones
administrativas, con un total de
54 informes (ninguno si
consideramos la alta comorbili-
dad), presentan discretos aumen-
tos en las DDD pero rediciendo el
gasto en euros, y también
discretos aumentos de las
urgencias hospitalarias con
reducción tanto de los ingresos
como de las estancias. Todas
estas diferencias amén de
mínimas carecen de significación
estadística.
Pablo Martínez de Cánovas
167
8.7.1 El modelo de gestión de casos en la Comunidad Valenciana
El modelo de gestión de
casos, por su parte, tiene un
perfil de implantación diferente al
de informes continuidad de
cuidados (ICC), pudiendo coexistir
o no entre ellos.
Además, la manera en que
se organiza la gestión de casos,
así como la dedicación de sus
profesionales, es heterogénea,
disponiendo de centros en los
que la gestión de casos se hace a
tiempo completo o parcial, los
que el gestor de casos está
dedicado a un centro asistencial o
a varios, los que la enfermera
gestora de casos ha supuesto un
incremento de plantilla y los que
no, etc.
Por lo tanto, trataremos de
analizar las diferencias en la
muestra que nos permitan llegar
a conclusiones útiles.
En las sucesivas tablas se
muestra la diferencia de medias
de las variables dependientes en
cada departamento respecto al
abordaje ecológico de la gestión
de casos (+Δ respecto a no GCC),
así como la significación estadís-
tica de la diferencia de medias.
Resultados
168
DEPARTAMENTOS y GESTIÓN DE CASOS
DDDs Toda la población Comor- bilidad n Total
+Δ respecto a no GCC p-value
Dpto. 1 - Vinarós Todos 6.426 13.632 -14’892 0’008
Charlson>3 42 90 -73’18 0’445
Dpto. 2 - Castellón Todos 21.492 60.150 -10’422 0’045
Charlson>3 156 486 114’968 0’071
Dpto. 3 - La Plana Todos 8.532 28.080 0’571 0’446
Charlson>3 120 288 99’804 0’264
Dpto. 5 - Malva Rosa Todos 17.214 57.948 6’666 0’005
Charlson>3 204 534 -307’721 0’0001
Dpto. 8 - Requena Todos 7.248 11.208 -76’471 0’000
1
Charlson>3 36 42 598’149 0’004
Dpto. 10 - (Val)-Pesset Todos 3.870 47.616 0’785 0’147
Charlson>3 54 552 -378’163 0’0001
Dpto. 12 - Gandía Todos 16.944 41.352 -34’463 0’000
1
Charlson>3 78 282 -163’124 0’035
Dpto. 18 - Elda Todos 4470 50232 -8’261 0’001
Charlson>3 48 276 544’488 0’0001
Dpto. 19 - Alicante Todos 19782 57588 -41’766 0’000
1
Charlson>3 90 528 -66’531 0’907 (1) Significación por debajo de 0’0005 DDDs: Dosis diarias definidas. GCC: Gestión de casos comunitarios.
Comparación de los diferenciales de DDDs según departamentos de la Tabla 50.Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente.
En las DDDs (ver Tabla 50)
observamos que son más los
descensos respecto al periodo
anterior al alta que los aumentos.
De hecho, si obviamos las
diferencias que no hallan
significación estadística y las
multiplicamos por las muestras
de las que proceden, computa-
mos un saldo final de
2.206.281’65 dosis de menos
cada semestre, que se traducen
en 23’58 dosis menos por
paciente y semestre.
En el caso de pacientes que
tienen alta comorbilidad, las
diferencias significativas acumu-
lan 48.250’77 dosis menos,
114’88 dosis menos por paciente
y semestre.
Destaca, entre todos la
reducción que aporta el
departamento de Alicante,
seguido de Gandía, Requena y
Castellón en relación a la
población general.
Pablo Martínez de Cánovas
169
DEPARTAMENTOS y GESTIÓN DE CASOS
€-Recetas Toda la población Comor- bilidad n Total
+Δ respecto a no GCC p-value
Dpto. 1 - Vinarós Todos 6.426 13.632 17’789 0’497
Charlson>3 42 90 -20’746 0’751
Dpto. 2 - Castellón Todos 21.492 60.150 -7’214 0’043
Charlson>3 156 486 129’791 0’003
Dpto. 3 - La Plana Todos 8.532 28.080 8’388 0’155
Charlson>3 120 288 -45’679 0’631
Dpto. 5 - Malva Rosa Todos 17.214 57.948 11’031 0’000
1
Charlson>3 204 534 -163’876 0’019
Dpto. 8 - Requena Todos 7.248 11.208 -35’474 0’000
1
Charlson>3 36 42 127’207 0’408
Dpto. 10 - (Val)-Pesset Todos 3.870 47.616 16’661 0’929
Charlson>3 54 552 -74’455 0’432
Dpto. 12 - Gandía Todos 16.944 41.352 -23’403 0’000
1
Charlson>3 78 282 -26’596 0’767
Dpto. 18 - Elda Todos 4470 50232
Charlson>3 48 276 166’87 0’071
Dpto. 19 - Alicante Todos 19782 57588
Charlson>3 90 528 -44’671 0’445 (1) Significación por debajo de 0’0005 DDDs: Dosis diarias definidas. GCC: Gestión de casos comunitarios.
Comparación de los diferenciales de gasto en recetas según departamentos Tabla 51.de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente.
En cuanto al gasto
farmacéutico reflejado en la 0, en
muchos departamentos las
diferencias no son significativas, a
buen seguro por la variabilidad
del dato, pero aquellos que sí
tienen significación acumulan un
saldo negativo de 618.811’64€,
sea un ahorro de 7’10€ por
paciente y semestre.
Si consideramos solamente
a los pacientes con alta
comorbilidad, el ahorro asciende
a 36’62€ por paciente y semestre.
Los departamentos que más
ahorro aportan son Gandía y
Malvarrosa.
Resultados
170
DEPARTAMENTOS y GESTIÓN DE CASOS
URGENCIAS Toda la población Comor- bilidad n Total
+Δ respecto a no GCC p-value
Dpto. 1 - Vinarós Todos 6.426 13.632 -0’002 0’862
Charlson>3 42 90 -0’518 0’17
Dpto. 2 - Castellón Todos 21.492 60.150 0’021 0’005
Charlson>3 156 486 0’071 0’589
Dpto. 3 - La Plana Todos 8.532 28.080 -0’026 0’034
Charlson>3 120 288 0’52 0’001
Dpto. 5 - Malva Rosa Todos 17.214 57.948 0’016 0’055
Charlson>3 204 534 -0’199 0’279
Dpto. 8 - Requena Todos 7.248 11.208 -0’134 0’000
1
Charlson>3 36 42 -1 0’02
Dpto. 10 - (Val)-Pesset Todos 3.870 47.616 0’005 0’937
Charlson>3 54 552 -0’276 0’134
Dpto. 12 - Gandía Todos 16.944 41.352 0’275 0’000
1
Charlson>3 78 282 0’169 0’038
Dpto. 18 - Elda Todos 4470 50232 -0’039 0’358
Charlson>3 48 276 -0’095 0’904
Dpto. 19 - Alicante Todos 19782 57588 0’061 0’000
1
Charlson>3 90 528 0’216 0’046 (1) Significación por debajo de 0’0005 GCC: Gestión de casos comunitarios.
Comparación de los diferenciales de urgencias hospitalarias según Tabla 52.departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente.
En lo relativo a las urgencias
hospitalarias, las diferencias
respecto al año pre-ingreso son
muy bajas, su signo es muy
variable según el departamento y
en muchos casos la diferencia
puede explicarse por el azar.
No obstante, haciendo el
sumatorio de todas aquellas
diferencias que sí son significa-
tivas en la Tabla 52 obtenemos un
saldo positivo de 5.124’57
urgencias, a razón de 0’069
urgencias por paciente y
semestre.
En los extremos hay
departamentos como el de
Gandía en el que se estiman
4.660 urgencias de exceso, o
como el de Requena, en el lado
opuesto, con 971 urgencias
economizadas.
En cuanto a las estancias
hospitalarias, reflejadas en la
Tabla 53, no existe significación
alguna respecto a la alta
comorbilidad.
Pablo Martínez de Cánovas
171
DEPARTAMENTOS y GESTIÓN DE CASOS
ESTANCIAS Toda la población Comor- bilidad n Total
+Δ respecto a no GCC p-value
Dpto. 1 - Vinarós Todos 6.426 13.632 0’084 0’151
Charlson>3 42 90 0’449 0’321
Dpto. 2 - Castellón Todos 21.492 60.150 -0’005 0’894
Charlson>3 156 486 1’288 0’179
Dpto. 3 - La Plana Todos 8.532 28.080 0’123 0’02
Charlson>3 120 288 0’923 0’228
Dpto. 5 - Malva Rosa Todos 17.214 57.948 0’112 0’451
Charlson>3 204 534 0’102 0’884
Dpto. 8 - Requena Todos 7.248 11.208 -0’127 0’075
Charlson>3 36 42 0 1
Dpto. 10 - (Val)-Pesset Todos 3.870 47.616 0’113 0’206
Charlson>3 54 552 -0’469 0’568
Dpto. 12 - Gandía Todos 16.944 41.352 -0’008 0’782
Charlson>3 78 282 0’501 0’535
Dpto. 18 - Elda Todos 4470 50232 -0’102 0’000
1
Charlson>3 48 276 -0’47 0’466
Dpto. 19 - Alicante Todos 19782 57588 -0’059 0’000
1
Charlson>3 90 528 -0’449 0’562 (1) Significación por debajo de 0’0005 GCC: Gestión de casos comunitarios.
Comparación de los diferenciales de estancias hospitalarias según Tabla 53.departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente.
Y cuando abordamos la
población total son pocos los
departamentos que presentan
significación estadística en sus
diferencias: por un lado, tenemos
al departamento de La Plana, con
un saldo positivo estimado en
1.049 estancias por semestre, y
por otro el departamento de
Alicante (Gral.) con un saldo
negativo de 1.167 estancias. Este
último junto con el departamento
de Elda, logran un total general
negativo de 573 estancias menos,
a razón de 0’018 estancias menos
por paciente y semestre para el
conjunto de la comunidad
autónoma.
El comportamiento del
diferencial de ingresos es
exactamente el mismo que el de
las estancias, y son los mismos
departamentos los implicados.
En este caso el número de
ingresos que al final varían a nivel
autonómico es de -318, a razón
de -0’0097 por ciudadano y
semestre.
Resultados
172
DEPARTAMENTOS CON REGISTROS DE GESTIÓN DE CASOS
INGRESOS Toda la población Comor- bilidad n Total
+Δ respecto a no GCC p-value
Dpto. 1 - Vinarós Todos 6.426 13.632 0’002 0’753
Charlson>3 42 90 0’012 0’846
Dpto. 2 - Castellón Todos 21.492 60.150 0’001 0’769
Charlson>3 156 486 0’085 0’126
Dpto. 3 - La Plana Todos 8.532 28.080 0’011 0’026
Charlson>3 120 288 0’008 0’89
Dpto. 5 - Malva Rosa Todos 17.214 57.948 0’001 0’74
Charlson>3 204 534 0’004 0’932
Dpto. 8 - Requena Todos 7.248 11.208 -0’012 0’062
Charlson>3 36 42 -0’083 0’648
Dpto. 10 - (Val)-Pesset Todos 3.870 47.616 -0’001 0’804
Charlson>3 54 552 -0’132 0’112
Dpto. 12 - Gandía Todos 16.944 41.352 -0’007 0’065
Charlson>3 78 282 -0’041 0’611
Dpto. 18 - Elda Todos 4470 50232 -0’017 0’001
Charlson>3 48 276 -0’069 0’411
Dpto. 19 - Alicante Todos 19782 57588 -0’017 0’000
1
Charlson>3 90 528 0’037 0’571 (1) Significación por debajo de 0’0005 GCC: Gestión de casos comunitarios.
Comparación de los diferenciales de ingresos hospitalarios según Tabla 54.departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente.
DEPARTAMENTOS
Vin
aró
s
Cas
telló
n
La P
lan
a
Mal
varr
osa
Re
qu
en
a
Pe
sset
Gan
día
Eld
a
Alic
an
te
Variable 1 2 3 5 8 10 12 18 19
DDDs Gasto farmacéutico
Urgencias hospitalarias Ingresos hospitalarios
Estancias hospitalarias
Conjunto de las estrategias óptimas
Conjunto de estrategias
Contraproducentes
Estrategias generalmente favorables
Estrategias generalmente
desfavorables
Representación gráfica de las diferencias halladas por departamentos y Tabla 55.variables.
Pablo Martínez de Cánovas
173
8.7.2 Departamentos con ICC “Modelo Alicante”: análisis intragrupo
Procede ahora analizar las
diferencias internas en el grupo
que refiere trabajar con el
modelo Alicante de informes de
continuidad de cuidados, ya que
vimos en la descripción inicial de
los resultados que la variabilidad
interna era muy elevada.
En las próximas páginas,
pues, se presenta al lector cada
una de las variables dependientes
analizada de manera comparada
para todos los departamentos.
Para cada variable y cohorte
se muestra una columna
“diferencial” (+Δ) que muestra la
diferencia media respecto a la
situación previa a AH12, una
columna significación sobre la
comparación de medias de cada
rama respecto aquella en que no
se hace interrelación (en la
significación del grupo basal la
significación es respecto a todas
las demás), y una tercera
columna con la estimación en
consultas calculada sobre la
hipotética situación en que los
pacientes de ese brazo hubieran
seguido la misma tendencia que
el grupo control.
Variación media del grupo intervención -
Variación media del grupo control
x n del grupo
intervención
Figura 54. Procedimiento de estimación de actos ganados/perdidos
Del conjunto de departa-
mentos que afirmaban trabajar
con este modelo de interrelación,
el de Orihuela no contaba en
2012 con ningún registro que
cumpliese los criterios estableci-
dos en el protocolo ejecutado
para este estudio, por lo que no
puede ser comparado con el
resto de departamentos.
Cada uno de los departa-
mentos aporta en cada brazo del
estudio las personas que se
detallan en la Tabla 56:
Resultados
174
Departamento
de SALUD Sin
Interrelación ICC GCC ICC+GC
Dpto. 2 Castellón
6.214 413 3.091 491
Dpto. 8 Requena
740 0 1.208 0
Dpto. 15 Alcoy
5.204 54 0 0
Dpto. 16 Villajoyosa
5.164 494 0 0
Dpto. 17 San Juan
7.865 5 0 0
Dpto. 18 Elda
7.626 1 744 1
Dpto. 19 Alicante
6.496 1.307 2.629 668
Dpto. 20 Elche General
6.780 445 0 0
Dpto. 21 Orihuela
7.239 0 0 0
ICC: Informe de continuidad de cuidados. GCC: Gestión comunitaria de casos.
Individuos que aportan los departamentos de salud a cada cohorte. Tabla 56.
Respecto a las consultas
enfermeras, expresadas en la
Tabla 57, en todos los casos las
consultas se reducen cuando no
hay interrelación, en muchos de
ellos en número de consultas se
reduce menos, o incluso aumen-
ta, cuando se aplican estrategias
de interrelación.
Así, el departamento que
más consultas reduce en
comparación con el grupo “sin
interrelación” es el de Alicante
(nº19), donde la razón sobre el
grupo control rediciendo 10 veces
Pablo Martínez de Cánovas
175
más con los ICC que el grupo
basal, y 12’6 veces más con la
gestión de datos combinada con
ICC que el grupo control.
Cuantificando estas diferencias,
Alicante estaría reduciendo sus
consultas en 632, 220 y 413 para
cada uno de los modelos.
Por su parte Castellón
obtendría una reducción de 210
consultas semestrales a costa de
la estrategia combinada, Elche y
Villajoyosa reducirían 103 y 93
con los ICC-MA respectivamente.
Por su parte, los pacientes
en cuyo centro de salud hay
enfermera gestora de casos,
presentan un diferencial polariza-
do, incrementando las consultas
de manera importante, por
encima de la provincia de
Alicante, y disminuyéndolas en la
provincia de Alicante.
Consultas enfermeras
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’035 0’0001 0 -0’009 0’000
1 -12’93
8 -0’463 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’045 0’094 0 0’770 0’094 +61’36 16 -0’020 0’000
1 0 -0’182 0’017 -93’22
17 -0’056 0’001 0 2’229 0’001 +13’33 18 -0’179 0’000
1 0 0’429 0’005 +0’71
19 -0’046 0’0001 0 -0’460 0’000
1 -631’65
20 -0’080 0’0001 0 -0’279 0’000
1 -103’26
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’091 0’0001 +457’42 -0’402 0’0001 -210’01
8 -0’126 0’0001 +474’55 ̶ ̶ ̶
18 -0’315 0’005 -117’41 -1’000 0’005 -0’96 19 -0’117 0’051 -219’51 -0’576 0’0001 -413’31
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas enfermeras, comparación de las 4 cohortes Tabla 57.
Resultados
176
En relación a las consultas
médicas, éstas también se ven
afectadas en número por la
interrelación, pero de manera
diferenciada por departamentos
(ver Tabla 58).
En los departamentos de
Valencia y Castellón el número de
consultas tiende a aumentar,
especialmente en los pacientes
con enfermera gestora de casos
en sus Centros de Salud.
En la provincia de Alicante,
en cambio, el descenso de
consultas es generalizado, desta-
cando especialmente el departa-
mento de Alicante que alcanza
una reducción de 124, 341 y 341
para cada una de las estrategias
(ICC, GC e ICC+GC respectiva-
mente).
Consultas médicas
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’408 0’001 0 -0’388 0’989 +8’43 8 -0’694 0’320 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’661 0’003 0 0’114 0’003 +41’89 16 -0’726 0’000
1 0 -1’631 0’000
1 -446’82
17 -0’552 0’0001 0 1’700 0’000
1 +11’26
18 -0’606 0’0001 0 -1’000 0’001 -0’40
19 -0’536 0’0001 0 -0’631 0’000
1 -124’39
20 -0’613 0’0001 0 -0’907 0’000
1 -130’89
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’412 0’0001 -12’20 0’042 0’013 +221’27 8 -0’616 0’320 +94’30 ̶ ̶ ̶
18 -0’767 0’001 -120’48 5’500 0’001 +6’11 19 -0’665 0’0001 -341’58 -1’047 0’0001 -341’43
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas médicas, comparación de las 4 cohortes Tabla 58.
Pablo Martínez de Cánovas
177
En cuanto a las consultas en
Atención Primaria efectuadas por
otros profesionales y que se
expresan en la Tabla 59, hay más
variabilidad en el efecto respues-
ta a la interrelación.
El que más consultas logra
reducir es el de Villajoyosa, con
una reducción de 1.575 consultas
a costa de informes de
continuidad de cuidados.
Alicante logra una reducción
similar con la estrategia de ICC
(-1.054) y la combinada de
ICC+GC (-490).
Los departamentos de
Valencia y Castellón vuelven a
presentar tendencia al incremen-
to de consultas excepto con la
gestión de casos pura, en los que
presentan reducciones de 74 y
275 para Castellón y Requena
respectivamente.
Consultas otros profesionales de atención primaria
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’588 0’0001 0 0’247 0’0001 +344’81 8 -0’564 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’770 0’0001 0 0’009 0’0001 +42’05 16 -0’333 0’0001 0 -3’522 0’0001 -1.575’06 17 -0’311 0’011 0 -0’833 0’011 -2’61 18 -0’768 0’441 0 0’000 0’438 +0’77 19 -0’667 0’0001 0 -1’473 0’0001 -1.054’13 20 -0’672 0’0001 0 0’266 0’0001 +417’44
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’612 0’011 -74’24 -0’050 0’0001 +264’00 8 -0’792 0’0001 -275’35 ̶ ̶ ̶
18 -0’551 0’227 +161’23 0’000 0’438 +0’77 19 -0’670 0’0001 -7’94 -1’401 0’0001 -490’74
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas de otros profesionales de atención primaria, comparación de las 4 Tabla 59.
Resultados
178
cohortes
Respecto a las consultas
concertadas de enfermería (ver
Tabla 60), es Castellón la que más
consulta reduce con las
estrategias ICC e ICC+GC, en
torno a 500 menos cada
semestre. También el
departamento de Alicante logra
un importante descenso con las
mismas consultas aproximada-
mente entre las 3 estrategias.
Requena, por su parte,
aumenta el número de consultas.
Consultas enfermeras concertadas
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’187 0’0001 0 -0’297 0’000
1 -199’885
8 -0’122 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 0’205 0’048 0 0’883 0’048 36’609
16 0’123 0’0001 0 0’025 0’000
1 -48’412
17 0’085 0’0001 0 1’433 0’011 6’742
18 0’028 0’808 0 0’000 0’749 -0’028
19 0’167 0’0001 0 0’010 0’000
1 -205’240
20 0’222 0’0001 0 0’126 0’000
1 -42’615
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’212 0’009 74’665 -0’564 0’0001 -368’833
8 0’031 0’0001 184’735 ̶ ̶ ̶
18 -0’006 0’834 -25’256 -0’667 0’366 -0’695
19 0’122 0’0001 -120’825 -0’097 0’000
1 -176’382
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas enfermeras concertadas, comparación de las 4 cohortes Tabla 60.
La reducción de consultas en
el caso de las concertadas
médicas, sigue siendo mayoritaria
en el caso del departamento de
Alicante, tal y como se muestra
en la Tabla 61, con una reducción
estimada de 270 consultas
aproximadamente, a costa de las
Pablo Martínez de Cánovas
179
estrategias que incluyen a la
enfermera gestora de casos en el
centro de salud.
Villajoyosa logra reducir 88
consultas con la gestión de casos.
En el resto de departamento
las diferencias son mínimas y/o
sin significación estadística.
Consultas médicas concertadas
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’014 0’917 0 -0’061 0’630 -19’529
8 -0’024 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’089 0’384 0 -0’009 0’384 4’292
16 -0’066 0’0001 0 -0’245 0’000
1 -88’220
17 -0’078 0’016 0 0’167 0’331 1’223
18 -0’033 0’0001 0 0’000 0’794 0’033
19 -0’065 0’0001 0 -0’083 0’006 -23’156
20 -0’044 0’674 0 -0’054 0’631 -4’627
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’030 0’835 -48’392 0’006 0’656 9’734
8 -0’104 0’0001 -95’783 ̶ ̶ ̶
18 -0’034 0’007 -0’984 -0’833 0’0001 -0’800
19 -0’113 0’0001 -124’498 -0’250 0’000
1 -123’130
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas médicas, comparación de las 4 cohortes Tabla 61.
La variación de las consultas
concertadas de otros profesio-
nales de Atención Primaria
también tiene un comporta-
miento muy variable según el
departamento donde realicemos
la medición, y así se refleja en la
Tabla 62.
Así, Villajoyosa logra una
reducción de consultas de 1.032
con la emisión de ICC-MA,
mientras que a Alicante estos le
reportan una reducción de 786
consultas por sí solos, y 245 más
en combinación con la gestión de
casos, mientras que aumentan en
148 cuando en el centro del
paciente hay gestora de casos
Resultados
180
comunitaria pero no se emite
informe de continuidad de
cuidados.
Otros departamentos, en
cambio, con en ICC aumentan el
número de estas consultas, como
son Castellón y Elche.
Consultas concertadas de otros profesionales
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’386 0’0001 0 0’201 0’000
1 242’677
8 -0’359 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’534 0’0001 0 0’111 0’000
1 34’819
16 -0’186 0’0001 0 -2’275 0’000
1 -1032’260
17 -0’217 0’0001 0 -0’733 0’146 -2’582
18 -0’576 0’275 0 0’000 0’432 0’576
19 -0’483 0’0001 0 -1’084 0’000
1 -785’933
20 -0’480 0’0001 0 0’259 0’000
1 328’894
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’371 0’001 46’654 -0’026 0’0001 176’803
8 -0’501 0’0001 -171’317 ̶ ̶ ̶
18 -0’410 0’106 123’415 0’000 0’432 0’576
19 -0’427 0’0001 148’379 -0’851 0’000
1 -245’547
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas concertadas de otros profesionales de atención primaria, Tabla 62.comparación de las 4 cohortes
En relación a las consultas a
demanda de las enfermeras
tabuladas en la Tabla 63,
nuevamente Castellón y Requena
ven aumentadas sus consultas
por las diferentes estrategias de
interrelación, mientras que
Alicante, una vez más, presenta
una reducción estimada 581
consultas con los ICC-MA, 124
con la GC y 349 con la
combinación de estrategias. En
total son 1.054 consultas
reducidas.
Pablo Martínez de Cánovas
181
Consultas enfermeras a demanda
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’205 0’0001 0 0’088 0’002 120’885
8 -0’491 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’225 0’053 0 0’099 0’053 17’458
16 -0’088 0’0001 0 -0’338 0’000
1 -123’394
17 -0’121 0’010 0 1’367 0’010 7’436
18 -0’216 0’0001 0 0’500 0’034 0’716
19 -0’176 0’0001 0 -0’621 0’000
1 -581’127
20 -0’262 0’0001 0 -0’428 0’000
1 -73’871
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’060 0’0001 447’808 -0’140 0’002 32’020
8 -0’134 0’0001 431’556 ̶ ̶ ̶
18 -0’309 0’0001 -69’594 -0’500 0’183 -0’284
19 -0’223 0’408 -123’614 -0’699 0’0001 -349’428
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas enfermeras a demanda, comparación de las 4 cohortes Tabla 63.
En cuanto a las consultas
médicas a demanda, excepto el
departamento de Requena (ver
Tabla 64), que presenta un
aumento de consultas sin
significación estadística, todos los
demás ofrecen diferencias signifi-
cativas.
Nuevamente es el departa-
mento de Alicante el que ve
reducidas sus consultas más que
el resto, 109 con la emisión de los
ICC, 291 con la inclusión en
cartera de la enfermera gestora
de casos y 253 con la estrategia
combinada.
Castellón se muestra otra
vez como el departamento que
más uso de recursos comparati-
vamente incrementa, siendo 283
consultas más las que pasa a
dispensar.
Resultados
182
El departamento que más se
diferencia del grupo basal en la
evolución del número de
consultas médicas es el de
Alicante, donde gracias a la
estrategia de gestión de casos
logran reducir 291 consultas
cuando a sus pacientes no se les
aplica ICC, y 253 cuando sí.
Además, reducen otras 110
cuando con los ICC exclusiva-
mente. Así se reduce un total de
654 consultas médicas por
semestre.
En contraposición, el
departamento de Castellón
aumenta en todas sus cohortes,
incrementando semestralmente
más de 280 consultas.
El departamento donde más
eficiente resulta el informe de
continuidad de cuidados es
Villajoyosa, donde siendo la única
estrategia utilizada reducen 372
consultas.
Consultas médicas a demanda
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’435 0’0001 0 -0’362 0’554 30’071
8 -0’683 0’535 0 ̶ ̶ ̶ 15 -0’655 0’003 0 0’056 0’003 38’388
16 -0’722 0’0001 0 -1’477 0’000
1 -372’783
17 -0’534 0’0001 0 1’533 0’000
1 10’335
18 -0’612 0’0001 0 -1’000 0’000
1 -0’388
19 -0’540 0’0001 0 -0’623 0’000
1 -109’692
20 -0’626 0’0001 0 -0’918 0’000
1 -129’716
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’418 0’0001 52’127 -0’024 0’017 201’819
8 -0’609 0’535 90’028 ̶ ̶ ̶ 18 -0’783 0’000
1 -127’130 6’333 0’000
1 6’945
19 -0’650 0’002 -290’791 -0’919 0’0001 -253’440
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas médicas a demanda, comparación de las 4 cohortes Tabla 64.
Pablo Martínez de Cánovas
183
Si observamos la Tabla 65
observamos que también es
Villajoyosa el departamento más
eficiente en cuanto a sus
informes de continuidad de
cuidados al considerar las
consultas a demandas de otros
profesionales de atención
primaria, pues es capaz de
reducir casi 100 consultas
mensuales al respecto. El que
más consultas reduce, no
obstante, vuelve a ser Alicante,
con una estimación de 730
consultas a demanda menos que
el grupo control.
Castellón también hace
incrementar el número de
consultas con la aplicación de los
ICC, solo reduce consultas con la
GC pura.
Consultas a demanda de otros profesionales de atención primaria
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’251 0’0001 0 0’001 0’000
1 103’860
8 -0’247 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’282 0’001 0 -0’102 0’001 9’721
16 -0’175 0’0001 0 -1’379 0’000
1 -594’982
17 -0’118 0’001 0 -0’500 0’001 -1’910
18 -0’233 0’779 0 0’000 0’003 0’233
19 -0’228 0’0001 0 -0’453 0’000
1 -293’751
20 -0’250 0’0001 0 -0’004 0’000
1 109’559
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’288 0’360 -115’177 -0’044 0’0001 101’413
8 -0’357 0’0001 -132’809 ̶ ̶ ̶
18 -0’188 0’003 33’585 0’000 0’003 0’233
19 -0’291 0’0001 -164’243 -0’635 0’000
1 -271’897
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas a demanda de otros profesionales de A.P., comparación de las 4 Tabla 65.cohortes
Resultados
184
Los domicilios que atienden
las enfermeras, detallados en la
Tabla 66, también se ven
afectados por la interrelación,
habiendo departamentos, como
el de Alicante, que indepen-
dientemente de la estrategia que
utilice logra reducir domicilios
(156 en total), y otros que
aumentan sus domicilios,
principalmente a costa de la
gestión de casos, como el de
Requena, Castellón o Elda
(aunque estos 2 últimos no son
estadísticamente significativos).
Domicilios atendidos por enfermeras
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’084 0’007 0 0’063 0’004 -8’849
8 0’053 0’031 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’098 0’004 0 0’231 0’106 7’201
16 0’121 0’0001 0 -0’028 0’000
1 -73’296
17 0’070 0’372 0 0’400 0’264 1’652
18 0’076 0’0001 0 0’000 0’476 -0’076
19 0’118 0’0001 0 0’049 0’000 -89’688
20 0’118 0’545 0 0’171 0’545 23’372
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’090 0’287 18’517 0’069 0’032 -7’430
8 0’106 0’015 63’291 ̶ ̶ ̶ 18 0’098 0’476 16’268 -1’000 0’476 -1’076
19 0’114 0’001 -10’980 0’036 0’003 -54’556
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Domicilios atendidos por las enfermeras, comparación de las 4 cohortes Tabla 66.
Pablo Martínez de Cánovas
185
Aparentemente los domici-
lios médicos se ven poco
afectados por la interrelación,
pero desde la perspectiva de que
es un tipo de actividad muy
reducida, las pequeñas variacio-
nes que observamos pasan a
resultar relevantes.
El que más eficiente resulta
es el departamento de Alicante,
con una reducción semestral de
11 domicilios médicos con las
estrategias de gestión de casos.
Reduce casi 3 domicilios más con
los ICC, pero esta variación puede
ser explicada por el azar, de
hecho ningún departamento
obtiene significación estadística
en esta cohorte.
Dimicilios atendidos por médicos
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’001 0’804 0 0’001 0’863 0’101
8 0’005 0’077 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’004 0’679 0 0’006 0’679 0’141
16 0’001 0’632 0 0’000 0’632 -0’367
17 0’000 1’000 0 0’000 1’000 0’000
18 0’000 0’759 0 0’000 0’279 0’000
19 0’004 0’002 0 0’002 0’105 -2’633
20 0’001 0’934 0 0’001 0’793 0’082
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’000 0’579 -1’408 0’001 0’572 0’057
8 0’001 0’020 -4’275 ̶ ̶ ̶ 18 0’000 0’279 -0’195 0’000 0’279 0’000
19 0’001 0’006 -8’161 -0’001 0’005 -3’294
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Domicilios de medicina, comparación de las 4 cohortes Tabla 67.
Resultados
186
A la luz de la Tabla 68, las
consultas a domicilio de otros
profesionales de atención prima-
ria también son un acto relativa-
mente raro, casi como sucede en
el caso de los médicos, razón por
la cual las diferencias observadas
son escasas y explicables por el
efecto del azar.
Como únicas excepciones
observamos un escaso aumento
de 2 consultas semestrales en
Castellón a costa de las
estrategias que incluyen ICC, y
una consulta que reduce Requena
de la mano de la gestión de casos
pura.
Domicilios de otros profesionales de atención primaria
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’001 0’009 0 0’001 0’046 0’788
8 0’000 0’031 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’001 0’761 0 0’000 0’761 -0’076
16 0’000 0’453 0 0’001 0’453 0’174
17 -0’001 0’964 0 0’000 0’964 0’003
18 0’000 0’690 0 0’000 0’238 0’000
19 0’000 0’139 0 0’000 0’762 0’102
20 0’001 0’073 0 0’002 0’217 0’628
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’000 0’098 2’489 0’002 0’012 1’509
8 -0’001 0’031 -1’377 ̶ ̶ ̶ 18 0’000 0’238 -0’260 0’000 0’238 0’000
19 0’000 0’238 -0’294 0’002 0’055 1’470
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Domicilios de otros profesionales de A.P., comparación de las 4 cohortes Tabla 68.
Pablo Martínez de Cánovas
187
Las consultas no presencia-
les de enfermería (ver Tabla 69)
también obtienen diferencias
respecto al grupo control al
aplicar estrategias de interrela-
ción, con las que Alicante reduce
13, 37 y 8 consultas mensuales en
cada una de las cohortes.
Castellón, por su parte,
reduce con la estrategia de
gestión de casos 29 consultas,
mientras que con la estrategia
combinada crece en 10.
Consultas enfermeras no presenciales
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’013 0’0001 0 0’001 0’398 6’005
8 -0’027 0’009 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’010 0’948 0 0’003 0’811 -0’368
16 0’002 0’960 0 -0’002 0’380 -1’854
17 0’009 0’789 0 0’000 0’776 -0’047
18 -0’005 0’901 0 0’000 0’911 0’005
19 0’006 0’0001 0 -0’004 0’010 -13’245
20 0’001 0’363 0 0’000 0’797 -0’402
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’023 0’002 -29’130 0’006 0’001 9’712
8 -0’023 0’009 4’982 ̶ ̶ ̶ 18 -0’004 0’911 0’228 0’000 0’911 0’005
19 -0’008 0’0001 -37’244 -0’005 0’023 -7’540
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas enfermeras no presenciales, comparación de las 4 cohortes Tabla 69.
Resultados
188
Las consultas médicas no
presenciales tabuladas en la Tabla
70 se ven reducidas especial-
mente en el departamento de
Alicante, 33 por semestre en
total, mientras que en el resto de
departamentos bien no son
estadísticamente significativas,
bien aumentan.
Consultas médicas no presenciales
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’012 0’0001 0 0’004 0’000
1 6’585
8 -0’026 0’284 0 ̶ ̶ ̶ 15 -0’015 0’070 0 -0’031 0’070 -0’840
16 -0’014 0’225 0 -0’011 0’601 1’189
17 -0’009 0’737 0 0’000 0’785 0’043
18 -0’001 0’467 0 0’000 0’985 0’001
19 -0’001 0’000 0 0’004 0’025 7’242
20 0’004 0’122 0 -0’007 0’013 -4’818
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’007 0’0001 13’733 -0’002 0’021 4’816
8 -0’046 0’051 -24’045 ̶ ̶ ̶ 18 0’003 0’111 3’439 0’000 0’985 0’001
19 -0’006 0’027 -13’334 -0’024 0’0001 -15’114
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas médicas no presenciales, comparación de las 4 cohortes Tabla 70.
Pablo Martínez de Cánovas
189
En cuanto a las consultas no
presenciales de otros miembros
del equipo de atención primaria
(ver Tabla 71), la gestión de casos
pura parece hacer aumentar la
consulta de las historias en
ausencia del paciente, lo que
podría estar apuntando al efecto
aglutinador de equipo de la
enfermera gestora de casos.
La estrategia de ICC tiene un
efecto más heterogéneo provo-
cando descensos importantes (-
40 en Alicante o Villajoyosa) o
aumentos (+21) como en
Castellón.
Consultas no presenciales de otros profesionales de Anteción Primaria
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’092 0’0001 0 -0’039 0’000
1 21’862
8 -0’013 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’036 0’001 0 -0’037 0’948 -0’070
16 -0’028 0’0001 0 -0’110 0’000
1 -40’232
17 -0’021 0’0001 0 -0’200 0’000
1 -0’896
18 -0’047 0’0001 0 0’000 0’690 0’047
19 -0’019 0’0001 0 -0’051 0’000
1 -40’915
20 -0’017 0’0001 0 0’001 0’000
1 7’947
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’029 0’0001 194’533 0’004 0’000
1 47’179
8 -0’077 0’0001 -77’764 ̶ ̶ ̶
18 -0’003 0’0001 33’285 0’000 0’690 0’047
19 -0’001 0’0001 47’795 -0’009 0’002 6’825
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas no presenciales de otros profesionales de A.P., comparación de las Tabla 71.4 cohortes
En cuanto a las dosis
estandarizadas por producto
farmacéutico que consumen los
pacientes dados de alta (resumi-
das en la Tabla 72), también hay
significativas diferencias ob-
Resultados
190
servables en los diferentes depar-
tamentos.
Así, el impacto estimado en
el departamento de Alicante
quedaría estimado en más de
200.000 dosis menos consumidas
por semestre, logradas casi por
igual entre el brazo de gestión de
casos y el de informes de conti-
nuidad de cuidados, aunque tam-
bién aporta la estrategia mixta.
Requena, por su parte, es
capaz de reducir el consumo en
55.000 dosis con la GC, la misma
cantidad que en Villajoyosa
reducen con los ICC.
El departamento de Elche,
con su estrategia de ICC presenta
un aumento de más 32.000 dosis.
Entre ambos extremos que-
daría Castellón, que viene a
aumentar las mismas dosis con
sus ICC que las que reduce con la
GC.
DDDs
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 210’363 0’0001 0 258’464 0’000
1 19.865’672
8 253’372 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 240’533 0’0001 0 297’417 0’029 3.071’750
16 253’226 0’0001 0 140’536 0’000
1 -55.668’774
17 224’049 0’460 0 297’073 0’400 365’120
18 229’332 0’0001 0 -107’268 0’238 -336’601
19 253’003 0’0001 0 183’257 0’000
1 -91.158’201
20 215’893 0’0001 0 288’177 0’000
1 32.166’521
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 195’327 0’001 -46.476’030 254’754 0’0001 21.795’802
8 207’274 0’0001 -55.686’220 ̶ ̶ ̶
18 221’307 0’238 -5.970’960 12’955 0’238 -216’377
19 212’389 0’0001 -106.772’41 158’876 0’000
1 -6.2876’95
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Dosis definidas día, comparación de las 4 cohortes Tabla 72.
Pablo Martínez de Cánovas
191
El casto farmacéutico cuyas
diferencias de medias pueden
consultarse en la Tabla 73, es otro
indicador afectado por las
estrategias de interrelación de
manera heterogénea entre los
diferentes departamentos.
Vuelve a ser el departamen-
to de Alicante al que se le estima
un mayor ahorro con casi
200.000€ entre sus tres cohortes.
El segundo departamento
más eficiente sería Villajoyosa,
con casi 40.000€ menos gracias a
sus ICC.
Castellón alcanza un gasto
superior a pesar de que con a
gestión de casos llega a ser
eficiente, pero las ramas con ICC
tienen mayor peso.
Gasto farmacéutico en recetas
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 137’600 0’0001 0 197’658 0’000
1 24.804’071
8 152’016 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 159’185 0’0001 0 199’179 0’111 2.159’685
16 174’173 0’0001 0 95’108 0’000
1 -39.057’993
17 151’340 0’044 0 173’074 0’793 108’674
18 144’288 0’001 0 62’967 0’128 -81’321
19 173’540 0’0001 0 116’446 0’000
1 -74.621’502
20 147’211 0’0001 0 207’352 0’000
1 26.762’400
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 128’560 0’031 -27.942’070 171’115 0’0001 16.455’801
8 135’213 0’0001 -20.299’000 ̶ ̶ ̶
18 131’518 0’128 -9.500’405 6’083 0’128 -138’204
19 138’476 0’0001 -92.181’562 95’451 0’000
1 -52.163’505
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Gasto farmacéutico en recetas, comparación de las 4 cohortes Tabla 73.
Resultados
192
En relación a las consultas
externas (ver Tabla 74), solo 3
departamentos logran diferencias
significativas respecto al grupo
basal:
- Alicante: Que reduce 1.115
y 508 consultas con los ICC y la
GC respectivamente, pero que
aumenta con la gestión de casos
alcanzando un saldo final de -
1.342 consultas externas semes-
tralmente.
- Villajoyosa: a la que se le
estima una reducción de 318
consultas con sus ICC.
- Elda: Que reduce 1
consulta. Como en con todas las
variables anteriores, las diferen-
cias halladas en Elda bien no son
significativas, bien no son
relevantes.
Consultas externas presenciales
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’212 0’0001 0 -0’050 0’358 66’587
8 -0’714 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’256 0’255 0 0’157 0’255 22’318
16 -0’403 0’0001 0 -1’046 0’000
1 -317’649
17 -0’179 0’564 0 1’033 0’564 6’060
18 -0’230 0’049 0 -0’667 0’396 -0’437
19 -0’586 0’0001 0 -1’439 0’000
1 -1114’799
20 -0’254 0’977 0 -0’210 0’467 19’558
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’195 0’0001 52’113 -0’040 0’224 84’265
8 -1’066 0’0001 -425’576 ̶ ̶ ̶
18 -0’198 0’231 23’622 -1’500 0’016 -1’270
19 -0’479 0’0001 280’686 -1’347 0’000
1 -508’325
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas externas presenciales, comparación de las 4 cohortes Tabla 74.
Pablo Martínez de Cánovas
193
En la Tabla 75 podemos ver
que las diferencias en consultas
externas no presenciales no
parecen alcanzar grandes cifras, y
en muchos casos las halladas no
son estadísticamente significati-
vas. Quizás podamos destacar
Alicante, que reduce 47 consultas
semestrales, y Villajoyosa que
reduce casi 9, mientras que
Castellón aumenta 13.
Consultas externas no presenciales
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’006 0’0001 0 0’017 0’000
1 9’748
8 0’007 0’562 0 ̶ ̶ ̶ 15 -0’002 0’856 0 0’003 0’856 0’270
16 -0’001 0’026 0 -0’019 0’004 -8’800
17 -0’008 0’011 0 0’067 0’026 0’376
18 -0’020 0’0001 0 0’000 0’827 0’020
19 -0’026 0’0001 0 -0’042 0’000
1 -20’427
20 -0’004 0’003 0 -0’016 0’003 -5’250
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’005 0’939 3’650 0’003 0’016 4’402
8 0’005 0’561 -2’934 ̶ ̶ ̶ 18 -0’020 0’559 0’098 -1’000 0’000
1 -0’980
19 -0’027 0’644 -1’291 -0’065 0’0001 -25’997
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Consultas externas no presenciales, comparación de las 4 cohortes Tabla 75.
Resultados
194
En la variable de “consultas
en unidades de apoyo” expresada
en la Tabla 76, es donde el
departamento de Castellón vuel-
ve a destacar por su eficiencia
logrando una reducción de más
de 90 consultas semestrales,
aunque no son estadísticamente
significativas.
En este caso, el departa-
mento de Alicante las diferencias
son solo significativas en relación
a los informes de continuidad de
cuidados, donde la reducción
estimada es de 33 consultas.
Ningún otro departamento logra
diferencias significativas en esta
cohorte.
Por su parte, a Requena, se
le estima un aumento de 20
consultas semestrales con una
posibilidad de ser explicado por el
azar de tan solo el 1’24%.
Unidades de apoyo
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’091 0’062 0 0’069 0’193 -8’952
8 0’060 0’014 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’031 0’829 0 0’037 0’829 0’322
16 0’089 0’236 0 0’323 0’236 115’201
17 0’039 0’529 0 0’300 0’237 1’305
18 -0’022 0’092 0 0’333 0’665 0’356
19 0’017 0’161 0 0’018 0’141 1’066
20 0’084 0’002 0 0’011 0’002 -32’688
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’062 0’201 -87’299 0’102 0’083 5’475
8 0’077 0’014 20’023 ̶ ̶ ̶ 18 -0’013 0’665 7’065 0’000 0’665 0’022
19 0’042 0’281 65’208 0’000 0’196 -11’799
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Unidades de apoyo, comparación de las 4 cohortes Tabla 76.
Pablo Martínez de Cánovas
195
Las urgencias hospitalarias
son un indicador muy sensible a
la percepción que la población
tiene de la gravedad de sus
problemas, en tanto en cuanto
que de entre todos los servicios
que funcionan a demanda es el
más tecnificado.
En la Tabla 77 vuelve a
destacar Alicante con una
reducción estimada en más de
180 urgencias semestrales, a
pesar de que la cohorte de
gestión de casos aporta un exceso
de 105 urgencias.
Villajoyosa, con su estrategia
de informes de continuidad de
cuidados logra reducir 161
urgencias.
Urgencias hospitalarias
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 -0’755 0’0001 0 -0’676 0’065 32’622
8 -0’753 0’0001 0 ̶ ̶ ̶
15 -0’776 0’001 0 -0’491 0’001 15’382
16 -0’836 0’0001 0 -1’163 0’000
1 -161’535
17 -0’541 0’035 0 0’033 0’016 2’872
18 -0’745 0’018 0 -1’000 0’319 -0’255
19 -0’214 0’0001 0 -0’404 0’000
1 -249’066
20 -0’928 0’0001 0 -0’752 0’000
1 78’416
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 -0’704 0’0001 156’094 -0’834 0’000
1 -38’858
8 -0’870 0’0001 -141’296 ̶ ̶ ̶
18 -0’785 0’306 -30’248 0’667 0’004 1’411
19 -0’174 0’0001 105’242 -0’273 0’025 -39’683
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis. +Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Urgencias hospitalarias, comparación de las 4 cohortes Tabla 77.
Resultados
196
Castellón destaca por el
efecto contrario, ya que se le
estima un aumento de 150
consultas semestrales.
En el indicador abordado en
la Tabla 78 (ingresos
hospitalarios) solamente destaca
el departamento de Alicante, al
que se le estima una reducción
de casi 100 ingresos semestrales
repartidos entre las 3 cohortes de
interrelación.
Ingresos hospitalarios
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’081 0’026 0 0’082 0’610 0’402
8 0’076 0’038 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’088 0’005 0 0’127 0’052 2’102
16 0’088 0’0001 0 0’055 0’000
1 -16’360
17 0’088 0’005 0 0’300 0’005 1’060
18 0’092 0’004 0 0’000 0’488 -0’092
19 0’097 0’0001 0 0’074 0’000
1 -30’760
20 0’092 0’002 0 0’114 0’002 9’930
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’079 0’556 -6’295 0’100 0’005 9’453
8 0’064 0’038 -14’460 ̶ ̶ ̶ 18 0’075 0’000
1 -12’789 0’167 0’401 0’075
19 0’082 0’0001 -39’650 0’053 0’000
1 -29’627
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis.
+Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Ingresos hospitalarios, comparación de las 4 cohortes Tabla 78.
Y en la Tabla 79, relativa a
las estancias hospitalarias, sucede
exactamente lo mismo, siendo el
departamento de Alicante el que
destaca por la importante
reducción de estancias que son
estimadas en 769 menos por
semestre, más de 4 estancias
Pablo Martínez de Cánovas
197
diarias.
También logran una impor-
tante reducción en el departa-
mento de Villajoyosa, mientras
que en el de Castellón aumentan
más de 100 estancias cada 6
meses.
Estancias hospitalarias
Sin interrelación Informe continuidad de cuidados
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dep
arta
men
tos
2 0’560 0,013 0 0,524 0,538 -15,090
8 0’396 0,039 0 ̶ ̶ ̶ 15 0’524 0,007 0 0,806 0,208 15,205
16 0’512 0,0001 0 0,314 0,000 -98,043
17 0’504 0,003 0 3,700 0,003 15,978
18 0’459 0,003 0 0,000 0,014 -0,459
19 0’648 0,0001 0 0,347 0,000 -392,685
20 0’514 0,001 0 0,629 0,087 51,309
Gestión de casos comunitarios Gestión de casos + Informe C.C.
+Δ p-value Dif. +Δ p-value Dif.
Dp
tos.
2 0’506 0,435 -168,201 0,815 0,003 125,036
8 0’263 0,039 -160,908 ̶ ̶ ̶ 18 0’357 0,014 -75,882 0,167 0,014 -0,292
19 0’583 0,0001 -169,252 0,338 0,000
1 -207,151
(1) <0’0005
Heterocedasticidad y distribución no normal. Comparación de medias Kruscal-Wallis.
+Δ: Incremento de actividad respecto al año prehospitalización. Dif: Número de consultas incrementadas estimadas a partir de la diferencia de medias respecto a la cohorte sin interrelación.
Estancias hospitalarias, comparación de las 4 cohortes Tabla 79.
Revisado el conjunto de
variables dependientes, y con el
fin de que el lector se haga una
idea de la eficiencia estimada
para los distintos departamentos,
presentamos una tabla que
recoge para cada variable cuándo
un departamento presenta su
conjunto de estrategias óptimas
(), cuándo siendo el resultado
bueno alguna de las estrategias
es contraproducente (), cuándo
la relevancia es discreta, o nula, o
no existe significación estadística
( ), cuándo el resultado no es
bueno aunque alguna estrategia
Resultados
198
esté funcionando bien (), y
cuándo el conjunto de estrategias
provoca aumento de actos ().
DEPARTAMENTOS
Cas
telló
n
Re
qu
en
a
Alc
oy
Vill
ajo
yosa
San
Ju
an
Eld
a
Alic
an
te
Elch
e
Variable 2 8 15 16 17 18 19 20
Consultas enfermeras Consultas médicas Conultas otros A.P.
Concertadas enfermeras Concertadas médicas
Concertadas otros A.P. Demanda enfermeras
Demanda médicos Demanda otros A.P.
Domicilios enfermeras Domicilios médicos
Domicilios otros A.P. DDDs
Gasto farmacéutico Consultas externas Unidades de apoyo
Urgencias hospitalarias Ingresos hospitalarios
Estancias hospitalarias
Conjunto de las estrategias óptimas
Conjunto de estrategias
Contraproducentes
Estrategias generalmente favorables
Estrategias generalmente
desfavorables
Representación gráfica de las diferencias halladas por departamentos y Tabla 80.variables.
Desde esta perspectiva
global, podemos observar cómo
hay departamentos en los que las
estrategias de interrelación influ-
yen nada o casi nada en el uso de
los recursos, como es el caso de
San Juan de Alicante (17) y Elda
(18). Otros departamentos se ven
a menudo perjudicados por las
estrategias adoptadas, como
Elche (20) o Castellón (02). Y
algunos departamentos obtienen
el máximo rendimiento de la
interrelación, como son Alicante
Pablo Martínez de Cánovas
199
(19) y Villajoyosa (16).
Resultados
200
Pablo Martínez de Cánovas
201
9 DISCUSIÓN
Ciencia es todo aquello sobre
lo cual siempre cabe discusión
José Ortega y Gasset
Discusión
202
Pablo Martínez de Cánovas
203
Es necesario echar la vista
atrás, después de este impor-
tante aluvión de resultados, para
ganar la perspectiva necesaria
que permita su análisis crítico.
El abordaje descriptivo de
las variables nos ha permitido
saber que, tal y como sugiere la
encuesta nacional de salud de
2012 (ver Figura 4 en la página
23), y como afirma Martínez-
Riera (2012), el consumo de
recursos sanitarios aumenta con
la edad, y nuestra población no
es una excepción. También
hemos constatado que son los
varones los que más consultas
enfermeras consumen, a excep-
ción de los de asistencia domici-
liaria donde las mujeres, muy
probablemente a costa de una
mayor longevidad, destacan
especialmente. Esta afirmación se
repite para la actividad hospital-
laria, pero, en cambio, son las
mujeres dadas de alta las que
más consultas generan en el
colectivo médico de atención
primaria, excepto para las
consultas concertadas en las que
quedan en desventaja. Cuando
nos centramos en las consultas
de otros profesionales de
atención primaria, es siempre la
mujer la que más volumen de
consultas genera, bien porque es
el objeto de cuidado de las
matronas, bien porque suelen ser
las que median con el trabajador
social en nombre de la familia. De
cualquier forma, se constata una
asistencia diferenciada por razón
de género.
Centrándonos en los
objetivos que teníamos plante-
ados, hemos alcanzado algunos
de ellos que poco podemos
contrastar con la literatura, bien
porque no hay precedentes en la
investigación (trabajos consulta-
dos por el equipo de inves-
tigación), bien porque no han
sido nunca abordados en la
manera en que aquí se ha hecho.
Por una parte hemos
logrado cuantificar en qué
medida se realizan los informes
de enfermería al ingreso (en el
modelo Alicante, mediante la
consulta de la historia de salud
durante la hospitalización de la
persona), obteniendo que aque-
Discusión
204
llos departamentos que con más
fidelidad al protocolo del modelo
Alicante se han adherido al
proyecto, más altas tasas han
obtenido, llegando incluso a
superar al propio departamento
promotor. Las tasas más elevadas,
en Castellón y en Elda, superan
en más del triple a las alcanzadas
por el hospital de Alicante. No
obstante, el número de personas
que se benefician de esta
estrategia de interrelación están
lejos de alcanzar volúmenes
deseables, llegando en el mejor
de los casos a 234’11 por cada
10.000 altas en el hospital de
Castellón, y quedándose en un
discreto 54’74 por cada 10.000
altas para el conjunto de la
Comunidad Valenciana. Evaluar el
impacto económico de esta
estrategia deberá ser fruto de
futuras investigaciones, cuando
pueda contarse con tamaños
muestrales más grandes.
Tampoco hemos encontrado
precedentes en la bibliografía
sobre evaluaciones conjuntas de
diferentes estrategias de interre-
lación de manera simultánea, lo
que da un valor añadido a este
estudio, el cual pone de
manifiesto la ventaja de la
estrategia basada en informes de
continuidad de cuidados al
considerar al conjunto de la
población.
También hemos logrado
cuantificar el uso del informe de
continuidad de cuidados a través
de la historia electrónica con cita
en la agenda enfermera del
centro de atención primaria, lo
que hemos venido identificando
como modelo Alicante. Tal y
como sospechábamos antes de
realizar este estudio, la variabili-
dad geográfica de su implanta-
ción es elevada y altamente
dependiente del gestor del
departamento de salud. Así,
observamos departamentos que
alcanzan porcentajes al alta del
19-20% (como Alicante o General
de Elche), mientras que poco más
de la mitad de ellos no presentan
actividad al respecto (0%). Otros
territorios españoles detallaban
coberturas del 35% en 2008
(Castillo Gómez) y hasta un 80%
en 2008 (Cruzado Álvarez et al.).
En la propia Comunidad Valencia-
na se llegó a documentar un 81%
(Sierra Talamante et al., 2007) de
cobertura en el Departamento
Pablo Martínez de Cánovas
205
Valencia-General (nº9), cuando
en nuestro estudio, además de no
haber contestado a la encuesta
realizada a los gestores, quedan
en un 0%. Por otra parte,
departamentos que otrora
recibieran reconocimiento inter-
nacional por sus avances en
continuidad de cuidados (Pache-
co, 1998) presentan actualmente
discreta actividad y sin impacto
alguno en el coste económico.
Por otra parte, hemos
realizado una detallada evalua-
ción del informe de continuidad
de cuidados según el “modelo
Alicante”, en cuanto a tecnología
sanitaria, cuya cohorte corres-
pondiente presenta importantes
reducciones de costes en todo lo
referente al consumo de recursos
humanos asistenciales en aten-
ción primaria. Ya habíamos hecho
referencia a estudios que apunta-
ban en este mismo sentido como
Lagoe en 2005 y Aragón-Posadas
en 2009, aunque en otros
estudios también se ha docu-
mentado controversia en los
resultados, como Cruzado-Álvarez
et al. en 2008. Incluso hay
trabajos que indican que el
volumen de actividad asistencial
de las enfermeras comunitarias
aumenta de tal manera que
acaba compensando las ventajas
económicas alcanzadas en otros
niveles (Smeenka et al., 1998).
Entre nuestros hallazgos, sin
embargo, se documenta un
descenso del volumen de cónsul-
as enfermeras mayor que el que
se da de manera natural entre la
cohorte que no recibe interven-
ción de interrelación, diferencia
especialmente significativa y
económicamente relevante cuan-
do median los informes de
continuidad de cuidados. Estas
diferencias, además, desaparecen
cuando las llevamos al campo de
la asistencia domiciliaria de las
enfermeras, donde podríamos
estimar costes mayores por el
tiempo de dedicación o por el
tipo de intervención.
Pero lo que podría ser más
relevante es que el descenso de
actividad se extiende a otros
colectivos profesionales de
atención primaria, replicando
similares resultados en las
consultas de médicos-pediatras,
matronas y trabajadores sociales
(estos dos últimos considerados
en conjunto como “otros”). Este
Discusión
206
descenso afecta tanto a las
consultas a demanda, como a las
consultas concertadas (todas
ellas en el centro, pues la
actividad domiciliaria no presenta
diferencias significativas). Este
resultado viene a constatar que la
enfermera comunitaria garantiza
el trabajo interdisciplinar y es
miembro clave del equipo de
atención primaria.
Desde esta perspectiva
cobran especial interés las
palabras de García-Abad Martínez
(2010) al referirse a la comu-
nicación (como aspecto clave del
modelo de continuidad de
cuidados que analizamos) como
el más importante instrumento
de interrelación, dado que hemos
constatado que un sistema dise-
ñado para favorecer la transmi-
sión de información (relativa a
cuidados) es suficiente para
generar un impacto económico
mensurable, significativo, rele-
vante y duradero, haciéndose
cierta la afirmación de Galimany
(2016) cuando dice que la historia
clínica electrónica favorece la
continuidad asistencial, redun-
dando en cuidados de excelencia
y reduciendo los costes en salud.
Para sorpresa del equipo de
investigación, este efecto positivo
en el ahorro económico se ha
dado a todos los niveles, incluso
cuando se hubiera esperado un
aumento de consultas concerta-
das, tal y como observaba
Smeenka en 1998 y no hallando
aumento en la actividad domici-
liaria como el mismo documen-
taba. A este respecto, sí puede
constatarse un incremento de
consultas enfermeras, especial-
mente las concertadas, durante el
primer semestre, pero no hemos
de perder de vista que el modelo
Alicante exige una cita al alta en
el centro (a la que la persona no
acude. Es no presencial, aunque
queda registrada como presen-
cial) y de esta consulta se deriva
una nueva cita con la enfermera
de referencia y con el médico de
referencia, y cuyos efectos son
informativos, nuevamente sin
presencia del paciente. Este
sistema genera 3 consultas
concertadas que obedecen más a
una adaptación de la infraes-
tructura existente para satisfacer
las necesidades de continuidad
de cuidados percibidas por los
profesionales (y explicitada en el
Pablo Martínez de Cánovas
207
artículo 65.3 de la Ley General de
Sanidad de 1986), más que a un
uso real de los recursos por parte
de los pacientes.
En cuanto a la actividad
hospitalaria, lejos de lo que
afirmaba Theo Van Achterberg
(1996), no hemos podido consta-
tar un aumento de ingresos o de
estancias relacionados con la NO
interrelación de las enfermeras, si
bien sí hemos documentado un
incremento en el número de
urgencias hospitalarias derivadas
de la interrelación, especialmente
en la cohorte de gestión de casos.
Posadas et al. (2009), así como
Smeenka et al. (1998) encontra-
ron además una reducción de las
estancias hospitalarias (como
también describiera Lagoe en
2005) que en nuestro ámbito
geográfico no hemos podido
constatar.
Lo que sí hemos podido
medir y que no está descrito en
otros trabajos es un descenso
significativo en todas las cohortes
expuestas a estrategias de inter-
relación respecto a la que no en
el volumen de consultas externas
por alta hospitalaria, siendo las
cohortes relacionadas con los
informes de continuidad de
cuidados las que más reducen el
volumen de consultas externas
llegando casi a quintuplicar la
reducción respecto al año pre-
hospitalización de la cohorte a la
que no se realizan estrategias de
interrelación.
Los trabajos citados
(Posadas et al., 2009; Smeenka et
al.,1998; Lagoe, 2005) también
documentaron reducciones en la
prescripción que sí hemos obser-
vado en nuestra muestra, tanto
en el consumo de dosis diarias
por habitante (DHDs) como en el
gasto total en oficina de farmacia
(€). No hemos hallado en cambio
diferencias en la dispensación de
productos farmacéuticos en cen-
tro de salud, habiendo consta-
tado además que la dispersión de
los datos es muy elevada. Esto
sea debido muy probablemente a
que en el año 2012 era un
sistema de reciente implantación
y es posible que hubiera
importantes diferencias territo-
riales en el uso del mismo.
En cuanto a los resultados
de la cohorte de gestión comuni-
taria de casos, hemos de recordar
que el abordaje era comunitario y
Discusión
208
que, por tanto, debemos conside-
rar la falacia ecológica. Es
destacable que como estrategia
de interrelación está provocando
un importante ahorro de costes
en recursos humanos asisten-
ciales excepto en la frecuentación
de urgencias hospitalarias. Una
posible explicación sería la
localización de dichas enfermeras
gestoras en centros de salud de
áreas metropolitanas grandes y
cuya población, respecto a la de
centros asistenciales más perifé-
ricos, puede tener una mayor
accesibilidad a la puerta de
urgencias en el hospital. Este dato
podría haber sido contrastado
con la asistencia de la población
de estudio a centros de atención
continuada, pero esta informa-
ción no ha sido suministrada al
equipo de investigación pese a
haberla solicitado por su
destacado interés.
Por su parte, la cohorte que
combina gestión de casos con
informes de continuidad de
cuidados parece no arrojar dife-
rencias finales al tener un
cómputo de diferencias económi-
cas significativas alrededor del
valor cero. Ocurría lo mismo en el
estudio de Sameenka (2.008),
pero a diferencia de aquellos, en
nuestro caso no es la actividad
domiciliaria ni la evaluación de
tecnologías los que compensan
los costes finales, si no la
frecuentación de urgencias. Re-
cordemos que este resultado
podría estar sesgado por la mayor
accesibilidad al servicio por parte
de las poblaciones en las que hay
gestoras de casos.
Un importantísimo aspecto
que cabe destacar es que los
cambios observados, y dado el
abordaje longitudinal que nos ha
permitido observar las tenden-
cias, son la mayor parte de las
veces mantenidos en el tiempo.
Esto nos hace vislumbrar un
ahorro de costes que va más allá
del mensurado en el presente
trabajo, y cuya cuantificación
debería ser objeto de futuros
proyectos de investigación de
más largo recorrido en el tiempo.
Como propuesta de trabajo,
además, se ha hecho patente la
necesidad de que un sistema de
continuidad de cuidados transor-
ganizacional sea reglado y dotado
de medios para garantizar y
optimizar los informes de
Pablo Martínez de Cánovas
209
continuidad de cuidados como
tecnología sanitaria. Pero no
solamente esto, sino que además
es necesario establecer los meca-
nismos necesarios que permitan
su evaluación. Los sistemas
actuales, a través de solicitudes
de datos a entes poco especia-
lizados como PRO-SI-GA, y cuyos
requerimientos burocráticos ha-
cen que la disponibilidad de la
información se demore durante
años, y que además ésta sea
incompleta, hace que una esti-
mación de costes de evaluación
de la tecnología pueda echar por
tierra las ventajas inherentes a la
propia tecnología por el esfuerzo
que esto requiere. Contra este
mismo condicionante se manifes-
taba Seva (2012).
Otro dato de especial rele-
vancia en la continuidad de
cuidados al que el equipo de
investigación no ha tenido acceso
pese a haberlo solicitado es la
existencia o no de enfermera de
referencia en atención primaria, y
cuyo análisis, como elemento
facilitador de la continuidad
defendido por Martínez-Riera y
Sanjuán-Quiles en 2009, hubiera
podido reducir la variabilidad de
los datos observados.
Una de las dificultades que
nos hemos encontrado es la falta
de información relativa a la
complejidad y/o dependencia de
las personas incluidas en el
estudio. Inicialmente se pretendía
estratificar el análisis en función
de la dependencia (por no haber
datos sobre la complejidad en la
historia de salud ambulatoria),
pero hemos encontrado un
escaso uso de las escalas de
medida por parte de las
enfermeras de atención hospital-
laria en el momento de realizar el
alta. Aunque desconocemos
cuáles puedan ser las razones
para este escaso uso de
herramientas objetivables del
estado de salud de la persona,
podríamos pensar en argumentos
que hagan referencia a la “falta
de tiempo”, “desconocimiento”,
“falta de percepción de la
herramienta como propia de la
disciplina enfermera”, etc.,
argumentos todos ellos que
quedarían resueltos con un
sistema de información reglado
para tal efecto. En este sentido,
los hallazgos de Sanfélix Gimeno
(2007) y Carl van Walraven (2008)
Discusión
210
respecto a la falta de efectividad
de los informes en función de la
calidad de la información
reflejada podrían estar mediando
en los resultados y restando
efectividad a las estrategias de
interrelación.
Hemos procurado, por lo
tanto, analizar la interferencia de
la variable comorbilidad con los
resultados, partiendo de que
Pesa (2012) afirma que la
herramienta está relacionada
directamente con el coste sanita-
rio, y de la afirmación de Bayliss
(2005) sobre su estrecha relación
con dependencia y estancia hos-
pitalaria. Por nuestra parte no
hemos encontrado una relación
tan íntima, y seguimos conside-
rando que contar con una
medición directa de la dependen-
cia o de la complejidad del
paciente sería de mayor interés a
la hora de estratificar el análisis
en función de las necesidades de
cuidados.
También hemos encontrado
importantes diferencias interde-
partamentales en el grupo de los
que manifestaban mantener una
estrategia común. No contamos
con información que nos haga
comprender por qué departa-
mentos como el de Alicante o el
de Villajoyosa sean tan eficientes
en sus estrategias de interre-
lación, mientras que otros como
el de Castellón o el de Elche
lleguen a ser ineficientes en
muchas de las variables contem-
pladas en este trabajo. La
afirmación de Sanfélix Gimeno
(2007) de que diferencias en la
motivación por parte de los
profesionales pueden determinar
la eficacia del informe de
continuidad de cuidados puede
estar mediando en estas diferen-
cias, lo que apunta hacia la
manera de implantación en cada
departamento como objeto de
futuras investigaciones para
comprender mejor este fenóme-
no.
Sucede lo mismo con la
gestión de casos, en la que el
abordaje de centro que hemos
realizado nos indica que las
consecuencias en el uso de
recursos son muy heterogéneas,
habiendo departamentos que,
como el de Requena, lejos de
contar con un aumento de
urgencias hospitalarias como el
resto, presenta una importante
Pablo Martínez de Cánovas
211
reducción. En un artículo reciente
de Peterson et al. (2016),
replicaron un ensayo clínico que
habían realizado ellos mismos
sobre un mismo programa de
gestión de casos que ya habían
investigado entre los años 2002-
2010. En su segundo estudio
experimental que transcurrió
entre los años 2010-2014, los
resultados fueron totalmente
distintos y no fueron halladas
reducciones de hospitalizaciones
ni de estancias donde en el
preliminar sí se habían hallado.
Concluyeron que el abordaje del
grupo control había cambiado de
un estudio al otro, mejorando.
Fenómenos similares podrían
estar mediando en las diferencias
interdepartamentales, donde
además de diferentes formas de
aplicar las estrategias de gestión
de casos, el abordaje de la
población general puede ser
igualmente diferente. Dentro de
estas diferencias podríamos
enmarcar la accesibilidad a los
servicios de urgencias de las que
ya hemos hablado.
Una posible solución a este
abordaje heterogéneo podría
venir de la mano de la
incorporación de las enfermeras
comunitarias especialistas, dado
que la continuidad de cuidados
forma parte explícita, en forma
de competencias, de su forma-
ción curricular.
Estos resultados avalarían,
por tanto, el posicionamiento que
mantienen diversas sociedades
científicas que, como la AEC,
defienden la necesidad de cubrir
ciertos puestos relacionados con
la práctica avanzada, como es el
de Gestoras de Casos, con
profesionales especializados que
ya existen.
De cualquiera de las formas
se abre a partir de aquí y ahora
un campo de investigación al
respecto.
Tal y como decía Battista
(1999), “la evaluación de tecno-
logías sanitarias es el puente
entre el mundo de la
investigación y el mundo de la
toma de decisiones”, afirmación
que en 2008 hace suya el informe
SESPAS: El mundo de la inves-
tigación cambia de rumbo aquí, la
voz pendiente es, a partir de
ahora, la de aquellos que toman
las decisiones.
Discusión
212
9.1 Aportación a la ciencia por parte de este proyecto
A pesar de haberse
abordado ya las aportaciones del
presente trabajo a la ciencia,
conviene enumerarlas separada-
mente para ponerlas en valor:
Análisis globalizado: Evalua-
mos la interrelación de toda
una comunidad autónoma,
siendo lo más habitual en la
bibliografía la restricción a
programas concretos, servi-
cios o, como mucho, un
hospital.
Abordaje integral: Considera-
mos la interrelación desde
diferentes perspectivas que
comparamos entre sí. Ningún
estudio de entre los consulta-
dos había realizado un
abordaje como el nuestro.
Contexto natural: Observa-
mos el funcionamiento de la
interrelación en el contexto
real, lejos de situaciones
controladas que en ocasiones
hacen irreplicable el resultado
en contextos y/o momentos
diferentes.
Largo periodo de seguimien-
to: Haber seguido las
cohortes durante 3 años nos
da una perspectiva que pocos
estudios habían abordado
anteriormente, y nos ha
permitido constatar que
muchos de los cambios que
se producen gracias a la
interrelación son mantenidos
en el tiempo.
9.2 Limitaciones del estudio
Entre las limitaciones del
presente estudio encontramos:
Escasa valoración de la
dependencia por parte de las
enfermeras de hospitalización en
el momento del alta: Esta
carencia nos ha impedido
Pablo Martínez de Cánovas
213
estratificar el análisis como nos
habíamos planteado en un
principio. Podríamos considerar
igualmente como limitación la
ausencia de escalas de
complejidad del paciente en la
historia de salud ambulatoria.
Tampoco contamos con
datos en los sistemas de
información que nos indiquen
qué personas están o no
integradas en un programa de
gestión de caso, así como de
quiénes son sus cuidadores de
referencia, por lo que nos hemos
visto obligados a hacer un
abordaje ecológico del fenómeno
con los sesgos que esto conlleva.
También puede haber
influenciado en la variabilidad de
los datos la falta de participación
de los departamentos del área
metropolitana de Valencia
cuando se les remitió el
cuestionario sobre aspectos
organizativos. No conocer sus
estrategias al respecto de la
interrelación ha limitado la
interpretación que de sus
resultados hemos tenido que
hacer.
También puede haber
sesgado los resultados obtenidos
el hecho de que durante los 3
años de seguimiento la cobertura
de población atendida por las
gestoras comunitarias de casos
ha aumentado progresivamente
sin que hayamos podido incluir
esta variación en el análisis de los
datos.
Por último, una importante
limitación ha sido el
funcionamiento de PRO-SI-GA,
servicio proveedor de la
información que hemos analizado
y que depende de la Dirección
General de Farmacia y Productos
Sanitarios de la Conselleria de
Sanidad. La enorme demora para
la provisión de los datos
solicitados, precedida de la
ingente burocracia necesaria para
llegar a solicitarlos, unido a la
falta de conocimientos en
investigación y en el significado
de las propias variables por parte
de las personas que gestionan las
solicitudes, ha desembocado en
datos no suministrados y
variables que han tenido que
extraerse de las bases de datos
en sucesivos intentos por su falta
de calidad o porque no se
ajustaban a los requerimientos.
Discusión
214
Pablo Martínez de Cánovas
215
10 CONCLUSIONES
Sólo el que sabe es libre y más libre el que más sabe. No proclaméis la libertad de volar, sino dad alas.
Miguel de Unamuno
Bibliografía
216
Pablo Martínez de Cánovas
217
La tasa de Informes de Enfermería al Alta (según el modelo Alicante)
en altas hospitalarias es baja para el conjunto de la Comunidad
Valenciana mostrando una gran variabilidad geográfica. Los
Departamentos del sur de la Comunidad son los que mayores tasas
han presentado.
La tasa de Informes de Enfermería al Ingreso (según el modelo
Alicante), en altas hospitalarias es muy baja para el conjunto de la
Comunidad Valenciana mostrando una gran variabilidad geográfica.
Las estrategias de interrelación:
o Provocan cambios en la frecuentación de las consultas de
enfermería comunitaria, estimándose reducciones mayores que
las que se observan de manera natural en las personas que no se
benefician de la interrelación.
o Tienen escasa repercusión en los ingresos hospitalarios habidos en
los 3 años posteriores al alta, y estas pequeñas diferencias no son
continuadas en el tiempo.
o Repercuten escasamente en la estancia media de los ingresos
hospitalarios habidos en los 3 años posteriores al alta. Tan solo la
realización de informes de continuidad de cuidados las reduce el
primer año tras el alta.
o Tienen repercusión en la frecuentación de urgencias hospitalarias,
incrementándolas en todo caso, pero especialmente en las
poblaciones que disponen de enfermeras gestoras de casos.
o Repercuten en la frecuentación de las consultas médicas de
atención primaria, reduciendo las que acontecen en el centro. El
efecto es mayor en las personas a las que se hace informe de
continuidad de. Estas diferencias se producen por igual en la
actividad a demanda y en la concertada. En la atención
domiciliaria no se producen diferencias significativas.
Bibliografía
218
o Tienen repercusión en la frecuentación de las consultas de otros
profesionales de atención primaria reduciéndolas. Estas
diferencias se producen por igual en la actividad a demanda y en
la concertada. En la asistencia domiciliaria no se aprecian
diferencias.
o Repercuten en la frecuentación de las consultas externas
hospitalarias, reduciéndolas.
o Tienen poca repercusión en las consultas tras el alta en unidades
de apoyo. Tan solo se documenta una diferencia significativa en la
cohorte de informes de continuidad de cuidados que las hace
aumentar en el primer año tras el alta hospitalaria.
o Disminuyen el consumo de medicación en dosis por alta y día
(DHDs).
o NO influyen en el número de dispensaciones que se realizan en los
centros de salud tras el alta hospitalaria.
o Reducen el gasto farmacéutico cuando media el informe de
continuidad de cuidados.
La heterogeneidad de la implantación del informe de continuidad de
cuidados según el modelo Alicante provoca diferentes resultados en
la actividad asistencial consecuente, habiendo departamentos con un
resultado altamente eficiente y otros en los que todo apunta a que es
contraproducente.
La estrategia de gestión de casos tiene diferentes repercusiones
según el lugar donde se da, dependiendo de los departamentos
estudiados.
Aunque no son conclusiones que se deriven de los objetivos del
presente trabajo, nos ha parecido importante destacar algunas de ellas
por su relevancia:
El abordaje ecológico indica que la gestión de casos sólo es eficiente
Pablo Martínez de Cánovas
219
en presencia de informes de continuidad de cuidados.
Las diferencias halladas en la mayoría de variables son mantenidas en
el tiempo, con lo que las estimaciones de ahorros y/o sobrecostes
trascienden al periodo de estudio.
Las enfermeras de atención hospitalaria hacen un uso escaso de las
herramientas validadas de valoración, tales como Barthel, Pfeiffer,
Braden o Norton, localizándose la mayor parte de su uso en la
provincia de Alicante.
Bibliografía
220
Pablo Martínez de Cánovas
221
11 BIBLIOGRAFÍA
La incertidumbre es una posición incómoda. Pero la certeza es una posición absurda.
Voltaire
Bibliografía
222
Pablo Martínez de Cánovas
223
Allepuz, A., Gallardo, C., & Perona, M. (2012). Coordinación entre niveles asistenciales: ¿qué priorizan los profesionales? Aten-ción Primaria, 44(9), 568–569. https://doi.org/10.1016/j.aprim.2012.05.006
Asociación de Enfermería Comunitaria. (2013). Especialidades de enfermería, carta al consejero de sanidad. Retrieved from http://enfermeriacomunitaria.org/web/attachments/article/659/CONSEJEROS_SANIDAD_ESPECIALISTAS_2013.pdf
Aragón-Posadas Rubén, Mediavilla-Marcos María Elena, Delgado-González Elena, González-Esteban María Paz, Pérez-Alonso Julia, Ballesteros-Álvaro Antonio Manuel, Sanchez-Gómez María Begoña, Duarte-Clíments Gon
Challis, D., Chessum, R., Chesterman, J., Luckett, R., Woods, B. (1987). Community Care for the Frail Elderly: An Urban Exper-iment on JSTOR. The British Journal of Social Work, (18), 13–42. Retrieved from https://www.jstor.org/stable/23709119?seq=1#page_scan_tab_contents
Challis, D., Darton, R., Johnson, L., Stone, M., & Traske, K. (1991). An evaluation of an alternative to long-stay hospital care for frail elderly patients: II. Costs and effectiveness. Age and Age-ing, 20(4), 245–54. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/1656718
Charlson, M. E., Charlson, R. E., Peterson, J. C., Marinopoulos, S. S., Briggs, W. M., … Hollenberg, J. P. (2008). The Charlson comorbidity index is adapted to predict costs of chronic dis-ease in primary care patients. Journal of Clinical Epide-miology, 61(12), 1234–1240. https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2008.01.006
Bibliografía
224
Comet-Cortés, P., Escobar-Aguilar, G., González-Gil, T., de Ormija-na-Sáenz Hernández, A., Rich-Ruiz, M., Vidal-Thomas, C., … Silvestre-Busto, y C. (2010). Establecimiento de prioridades de investigación en enfermería en España: estudio Delphi. En-fermería Clínica, 20(2), 88–96. https://doi.org/10.1016/j.enfcli.2009.10.003
Cruzado Álvarez, C., Bru Torreblanca, A., González Peral, A., Aída Otero, S. (2008). Valoración del informe de continuidad de cuidados por enfermeras de atención primaria. Enfermería En Cardiología, (45), 21–25. Retrieved from https://www.enfermeriaencardiologia.com/wp-content/uploads/4503.pdf
De Paz, D., Galdeano, N., Garrido, M., Lacida, M., Martín José, R., Morales, M., … Terol, J. (n.d.). Continuidad de cuidados entre atención especializada y atención primaria. Servicio Andaluz de Salud
Elizabeth A Bayliss, Jennifer L Ellis, J. F. S. (2005). La evaluación subjetiva de comorbilidad se correlaciona con la calidad de vida los resultados de salud: la validación inicial de un instru-mento de eval
Galimany Masclans, J., & Fabrellas Padres, N. (2016). El cuidado a las personas y las TIC. Rev Enferm, 658–662. Retrieved from http://pesquisa.bvsalud.org/ses/resource/pt/ibc-156864
García-Abad Martínez, M. P. (2010). Enfermera gestora de casos: clave para la continuidad de cuidados. REDUCA (Enfermería, Fisioterapia y Podología). Ana García Moreno. Retrieved from http://www.revistareduca.es/index.php/reduca-enfermeria/article/view/217/239
Pablo Martínez de Cánovas
225
Gil-Bona, J., Sabaté, A., Miguelena Bovadilla, J. M., Adroer, R., Koo, M., … Jaurrieta, E. (2010). Valor de los índices de Charlson y la escala de riesgo quirúrgico en el análisis de la mortalidad operatoria. Cirugía Española, 88(3), 174–179. https://doi.org/10.1016/j.ciresp.2010.05.012
Gimeno, J. A., Repullo, J. R., & Rubio, S. (2000). Economía de la salud: instrumentos. Ediciones Díaz de Santos. Retrieved from https://books.google.es/books/about/Economía_de_la_salud.html?id=8HViA2vqip8C&redir_esc=y
Gómez, C. C., Flors, T. P., & Bernabeu, M. G. (2008). Análisis infor-me continuidad de cuidados según criterio enfermero. Enfermería Global, 7(1). Retrieved from http://revistas.um.es/eglobal/article/view/2821/2771
Helles, R., Sorensen, L., & Lorensen, M. (2005). Nurses’ infor-mation management at patients’ discharge from hospital to home care. International Journal of Integrated Care, 5, e12. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/16773162
Hidalgo Vega, A., Corugedo de las Cuevas, I., & Llano Señarís, J. del. (2000). Economía de la salud. Ediciones Pirámide. Retrie-ved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/libro?codigo=1064
Instituto Nacional de Estadística (INE). (n.d.). Retrieved from www.ine.es
Kripalani, S., Lefevre, F., Philips, C., Williams, M., Basaviah, P. (2007). Déficit en la comunicación y la transferencia de in-formación entre el hospital base y los médicos de atención primaria. JAMA, (297), 831–841.
Ley 14/1986, de 25 de abril, General de Sanidad, BOE § (1986). Retrieved from https://www.boe.es/buscar/act.php?id=BOE-A-1986-10499
Bibliografía
226
López Bastida, J., Oliva, J., Antoñanzas, F., García-Altés, A., Gisbert, R., Mar, J., … Puig-Junoy, J. (2010). Propuesta de guía para la evaluación económica aplicada a las tecnologías sanitarias. Gaceta Sanitaria, 24(2), 154–170. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2009.07.011
Lu, C.-C., Su, H.-F., Tsay, S.-L., Lin, H.-I., & Lee, T.-T. (2007). A pilot study of a case management program for patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The Journal of Nursing Research : JNR, 15(2), 89–98. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/17551890
Maraver Lora, C., González González, J. R., Barco Morillo, J., Ma-teos García, F., Bernabé Bellot, A. M., … Espí Marqués, J. A. (2011). ATENCIÓN A LA CRONICIDAD SIN BARRERAS. In PÓS-TER a CONGRESO. SEDAP.
Martínez Riera J.R., S. Q. Á. (2009). ¿Por qué hablamos de conti-nuidad de cuidados cuando realmente queremos decir satis-facción profesional? Revista de Administración Sanitaria Siglo XXI, ISSN 1696-1641, Vol. 7, No. 4, 2009, Págs. 661-682, 7(4), 661–682. Retrieved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=3187873
Martínez Riera, J. R. (2000). Interrelación profesional y continui-dad de los cuidados. Necesidad vs dificultad. Cultura de Los Cuidados Revista de Enfermería Y Humanidades, 0(07–08), 166–171. https://doi.org/10.14198/cuid.2000.7-8.19
Martínez Riera, J. R. (2005). Interrelación. Cuidados de enfermería más allá de los niveles de atención. In S. C. Avanzados (Ed.), Interrelación de enfermería. Continuidad de los cuidados. Madrid.
Pablo Martínez de Cánovas
227
Martínez Riera, J. R. (2012). Crisis y enfermeras. Revista Rol de enfermería. 35, 2, 108-119
Martínez Riera, J. R., Pérez Pont, I., & Martínez Cánovas, P. (1982). Enfermería científica. Enfermería científica, ISSN 0211-9005, No. 258-259, 2003, págs. 43-51. Editorial Ci
Miraux-Dinomais, E., Ferrapie, A.-L., Dubus, V., Garnier, F., La Combe, A., & Richard, I. (2011). Retour à domicile de patients dépendants sortant d’un service de MPR : indicateurs perti-nents. Annals of Physical and Rehabilitation Medicine, 54, e172. https://doi.org/10.1016/j.rehab.2011.07.482
Nair, K., Pesa, J., Van Den Bos, T., Gray, C., Hartsig, R. B., McQueen, R. B., … Saseen, J. J. (2012). An evaluation of the impact of patient cost sharing for antihypertensive medica-tions on adherence, medication and health care utilization, and expenditures. Patient Preference and Adherence, 6, 63. https://doi.org/10.2147/PPA.S28396
Oliva Moreno, J., del Llano, J., & Sacristán, J. A. (2002). Análisis de las evaluaciones económicas de tecnologías sanitarias reali-zadas en España en la década 1990-2000. Gaceta Sanitaria, 16
Oliva, J., Antoñanzas, F., & Rivero-Arias, O. (2008). Evaluación económica y toma de decisiones en salud. El papel de la eva-luación económica en la adopción y la difusión de tecnologías sanitarias. Informe SESPAS 2008. Gaceta Sanitaria, 22, 137–142. https://doi.org/10.1016/S0213-9111(08)76085-0
Orden por la que se aprueba y publica el programa formativo de la especialidad de Enfermería Familiar y Comunitaria (Orden SAS/1729/2010, de 17 de junio). Boletín Oficial del Estado. nº 157, 2010, 29 de junio.
Bibliografía
228
Pacheco Infante, A. (1998). Relación de Premiados del XVIII Cer-tamen de Enfermería San Juan de Dios. Revista de Enferme-ría, (8). Retrieved from https://previa.uclm.es/ab/enfermeria/revista/numero 8/index8.htm
Peterson, G. G., Zurovac, J., Brown, R. S., Coburn, K. D., Markovich, P. A., Marcantonio, S. A., … Stepanczuk, C. (2016). Testing the Replicability of a Successful Care Management Program: Re-sults from a Randomized Trial and Likely Explanations for Why Impacts Did Not Replicate. Health Services Research, 51(6), 2115–2139. https://doi.org/10.1111/1475-6773.12595
Rodríguez, A. G. (2011). Programas de continuidad de cuidados: éxitos, fracasos y retos futuros. Estudos de Psicologia (Natal), 16(3), 305–312. https://doi.org/10.1590/S1413-294X2011000300014
Ruiz Miralles, M. L. (2016). Evidencias de validez de un índice de complejidad de casos, 1. Retrieved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/tesis?codigo=61181
Sánchez-Gómez, M.B., Duarte-Clíments, G., Aguirre-Jaime, A., Sierra-López, A., Arias-Rodríguez, A. & De Armas-Felipe, J.M. (2012) Análisis cualitativo de las competencias para la espe-cialidad de Enfermería Familiar y Comunitaria. Construyendo el camino hacia la enfermería clínica avanzada. ENE. Revista de Enfermería. Agosto. 6, 2, 39
Sánchez-Martínez, F. I., Abellán-Perpiñán, J. M., & Oliva-Moreno, J. (2014). La privatización de la gestión sanitaria: efecto secun-dario de la crisis y síntoma de mal gobierno. Informe SESPAS 2014. Gaceta Sanitaria, 28, 75–80. https://doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.02.019
Sanfélix Gimeno, G. (2007). Comunicación Primaria-Especializada: importancia en el uso adecuado de los medicamentos. Qual Saf Health Care, (16), 34–39.
Pablo Martínez de Cánovas
229
Seva Llor, A. M. (2012). El informe de cuidados de enfermería al alta: análisis situacional en la Región de Murcia. Proyecto de Investigación: Retrieved from https://digitum.um.es/xmlui/handle/10201/26402
Sierra Talamantes, C., Sayas Chuliá, V., Famoso Poveda, M. J., Muñoz Izquierdo, A., Peiró Andrés, M. A., Garrigós Hernán-dez, E. … Almela Zamorano, M. (2007). Continuidad de cuida-dos: alta de enfermería. Enfermería En Cardiología, 2(41), 35–40. Retrieved from https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=2382427
Smeenk, F. W., de Witte, L. P., Nooyen, I. W., & Crebolder, H. F. (2000). Effects of transmural care on coordination and conti-nuity of care. Patient Education and Counseling, 41(1), 73–81. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/10900369
Soodeen, R.-A., Gregory, D., & Bond, J. B. (2007). Home Care for Older Couples: “It Feels Like a Security Blanket . . .” Qualita-tive Health Research, 17(9), 1245–1255. https://doi.org/10.1177/1049732307307339
Van Achterberg, T., Stevens, F. J., Crebolder, H. F., De Witte, L. P., & Philipsen, H. (1996). Coordination of care: effects on the continuity and quality of care. International Journal of Nurs-ing Studies, 33(6), 638–50. Retrieved from http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/8970861
Van Spall, H. G. C., Rahman, T., Mytton, O., Ramasundarahettige, C., Ibrahim, Q., Kabali, C., … Connolly, S. (2017). Comparative effectiveness of transitional care services in patients dis-charged from the hospital with heart failure: a systematic re-view and network meta-analysis. European Journal of Heart Failure. https://doi.org/10.1002/ejhf.765
Bibliografía
230
van Walraven, C., Taljaard, M., Bell, C. M., Etchells, E., Zarnke, K. B., Stiell, I. G., & Forster, A. J. (2008). Information exchange among physicians caring for the same patient in the commu-nity. CMAJ : Canadian Medical Association Journal = Journal de l’Association Medicale Canadienne, 179(10), 1013–8. https://doi.org/10.1503/cmaj.080430
Villarejo Aguilar, L. (2012). Intervenciones propuestas por las enfermeras hospitalarias para el seguimiento de pacientes con enfermedades crónicas. Enfermería Global, 11(25), 53–57. https://doi.org/10.4321/S1695-61412012000100004
Wong, F. K. Y., Chau, J., So, C., Tam, S. K. F., & McGhee, S. (2012). Cost-effectiveness of a health-social partnership transitional program for post-discharge medical patients. BMC Health Services Research, 12(1), 479. https://doi.org/10.1186/1472-6963-12-479
You, E. C., Dunt, D. R., & Doyle, C. (2013). Case managed commu-nity aged care: what is the evidence for effects on service use and costs? Journal of Aging and Health, 25(7), 1204–42. https://doi.org/10.1177/0898264313499931
Zola, I. K., Walker, A., & Henderson, A. S. (1972). Medicine as an Institution of Social Control. The Sociological Review, 20(4), 487–504. https://doi.org/10.1111/j.1467-954X.1972.tb00220.x
Pablo Martínez de Cánovas
231
Bibliografía
232
Pablo Martínez de Cánovas
233
12 AGRADECIMIENTOS
Me gusta más la verdad cuando soy yo quien la descubre
que cuando es otro quien me la muestra
Vincent Voiture
Bibliografía
234
Pablo Martínez de Cánovas
235
Cuando pienso en las
personas a las que he de
agradecer que este proyecto se
haya llevado a cabo he de hacer
un ejercicio introspectivo que me
permita abstraerme de la
realidad que inunda nuestros
sentidos y poder mirar a mi
alrededor con la perspectiva
suficiente.
La primera persona la que
tengo que agradecer que el
lector esté en este punto es mi
compañera en la vida, Clara, sin
cuyo apoyo no solamente no
habría sido posible llegar a buen
puerto en este proyecto, sino
también en muchos otros.
GRACIAS, CLARA, DE CORAZÓN.
No obstante este es un
proyecto profesional, y en el
camino de la enfermería Dios
puso compañeros para que me
ayudasen a recorrerlo, hacién-
dolo converger en la situación
actual. El primero es José Ramón
Martínez, amigo antes que todo,
mentor desde el punto de vista
profesional porque de su mano
aprendí la esencia de esta
profesión y me empujó en mis
primeros pasos por el camino de
la investigación, y porque cuando
la amistad es así, incondicional,
lo menos que se puede hacer es
decir, GRACIAS, JOSÉ RAMÓN, DE
CORAZÓN.
Pero varios años antes de
iniciar mi andadura profesional,
durante mi formación de
pregrado, hubo otra persona que
supo sembrar en mí la semilla de
la investigación, allá por el año
1992. Esta experiencia se reiteró
de manera mucho más enrique-
cedora durante mi formación de
postgrado en el máster de
investigación, 20 años después.
Además esta persona siempre ha
mostrado una gran disponibi-
lidad. Por todo ello, GRACIAS
MIGUEL RICHART, DE CORAZÓN.
Tampoco puedo, al recorrer
los ecos que me acompañaron
en el camino de ser enfermera,
dejarme a Ángela Sanjuan, que
me abrió los ojos a lo que las
pioneras llamaban “interrela-
ción”, con quien desde que fuera
pupilo suyo siempre ha existido
un vínculo especial, al que solo
queda añadir GRACIAS, ÁNGELA,
DE CORAZÓN.
A mi amigo Alejandro
Bibliografía
236
Cremades, enfermero, como yo,
apasionado de la investigación,
como yo, experto en nuevas
tecnologías, como a mí me
gustaría, ejemplo de profesión-
alidad, que tantas veces me ha
escuchado, que se ha preocu-
pado de facilitarme libros de
referencia, que me ha dado
opiniones que son tesoros, por
todo ello y mucho más, GRACIAS,
ALEJANDRO, DE CORAZÓN.
A mis padres, que siempre
han sido y son ejemplo de
constancia, que me han dado un
refuerzo moral sin el que
difícilmente habría llegado a
conseguir que este documento
pase a formar parte de la ciencia,
y porque en esencia, me han
dado la vida y la forma de vivir.
GRACIAS, A AMBOS, DE
CORAZÓN.
Por último solo resta hacer
mención a varias personas a las
que poco puedo agradecer por la
realización de este trabajo, pero
sí tengo que rogarles perdón. Por
el tiempo arrebatado, por las
sonrisas sin respuesta, por las
noches que no estuve en vuestra
cama, por los partidos en que no
pude ir a veros, por la distancia
impuesta por el esfuerzo de
estos últimos meses, y por
mucho más que es mejor no
recordar, Laura, Pablo, Andrea,
Alejandra, espero que algún día
me perdonéis.
Pablo Martínez de Cánovas
237
Anexos
238
Pablo Martínez de Cánovas
239
13 ANEXOS
Anexos
240
Pablo Martínez de Cánovas
241
13.1 ANEXO 1 – Tarifas APLICADAS
LEY 14/2005, de 23 de diciembre, de la Generalitat, de Medidas
Fiscales, de Gestión Financiera y Administrativa, y de Organización de la
Generalitat, Artículo:
CODIGO DESCRIPCIÓN €
HS0001 Estancia no quirúrgica 310,17
HS0002 Estancia con intervención quirúrgica 341,04
HS0003 Estancia en pediatría-neonatología 544,08
HS0004 Estancia con cirugía pediátrica 474,76
HS0005 Estancia en aislamiento 434,62
CODIGO DESCRIPCIÓN €
AM0201 Urgencia hospitalaria 187,61
AM0202 Urgencia en centros de atención ambulatoria 100,17
AM0203 Urgencia en domicilio 137,89
AM0401 Primera consulta de medicina general 54,19
AM0402 Primera consulta de pediatría y neonatología 118,69
AM0403 Primera consulta de otras especialidades 61,87
AM0404 Primera consulta médica a domicilio 75,20
AM0405 Consulta sucesiva de medicina general 27,64
AM0406 Consulta sucesiva de pediatría y neonatología 47,08
AM0407 Consulta sucesiva de otras especialidades o cura ambulatoria 38,08
AM0408 Consulta sucesiva médica a domicilio 44,23
AM0409 Consulta de matrona 24,68
AM0410 Consultas de unidades de apoyo, planificación familiar, odontología preventiva, estimulación precoz del niño etc
44,10
AM0411 Inyectables, curas, toma de muestras y otros cuidados de enfermería
19,89
AM0412 Cuidados de enfermería a domicilio 25,76
AM0415 Consulta de enfermería de atención primaria en el centro en horario ordinario, primera consulta
30,00
AM0416 Consulta de enfermería de atención primaria en el centro en horario ordinario, consulta sucesiva
15,00
AM0417 Consulta de enfermería de atención primaria en el centro en horario de atención continuada
50,00
AM0418 Visita de enfermería de atención primaria a domicilio en horario ordinario: primera visita
40,00
AM0419 Visita de enfermería de atención primaria a domicilio en horario ordinario: visita sucesiva
20,00
AM0420 Visita de enfermería de atención primaria a domicilio en horario de atención continuada
60,00
Anexos
242
13.2 ANEXO 2 – Índice de FIGURAS
Figura 1. Evolución del gasto sanitario en España sobre el Producto Interior Bruto (PIB). ............................................................... 21
Figura 2. Evolución de la pirámide poblacional española. ................... 22
Figura 3. Evolución de la tasa estandarizada de mortalidad y la esperanza de vida al nacer en España. .................................. 22
Figura 4. Uso de recursos por grupos de edad ( Encuesta Nacional de Salud 2011/12) ...................................................................... 23
Figura 5. Componentes de la interrelación de enfermería. ................. 34
Figura 6. Procedimiento de estimación de actos ganados/perdidos ... 66
Figura 7. Situación de los departamentos de salud respecto al Informe de continuidad de cuidados (ICC) en 2012 ............................ 71
Figura 8. Distribución geográfica de las diferentes estrategias de Informes de Continuidad de Cuidados. ................................. 72
Figura 9. Centros asistenciales con enfermera gestora de casos comunitarios en el momento de la finalización del estudio .. 73
Figura 10. Representación en forma de pirámide la tasa de altas hospitalarias por cada 1000 habitantes de cada grupo etáreo. ............................................................................................... 74
Figura 11. Distribución geográfica de las concesiones administrativas.. 77
Figura 12. Evolución y de las consultas enfermeras según tipo de departamento. ....................................................................... 81
Figura 13. Evolución y de las consultas médicas según tipo de departamento. ....................................................................... 82
Figura 14. Evolución y de las consultas de otros profesionales de A.P. según tipo de departamento. ................................................ 82
Figura 15. Evolución y de las consultas externas según tipo de departamento. ....................................................................... 83
Figura 16. Evolución y de las consultas en unidades de apoyo según tipo de departamento. .................................................................. 84
Figura 17. Evolución y del gasto farmacéuticosegún tipo de departamento. ....................................................................... 85
Figura 18. Evolución y de las hospitalizaciones según tipo de
Pablo Martínez de Cánovas
243
departamento. ...................................................................... 85
Figura 19. Evolución y de las estancias hospitalarias según tipo de departamento. ...................................................................... 86
Figura 20. Evolución y de las urgencias hospitalarias según tipo de departamento. ...................................................................... 87
Figura 21. Distribución de comorbilidades según Charlson. .................. 89
Figura 22. Registros de gestión de casos en los semestres sucesivos al alta hospitalaria. .................................................................. 105
Figura 23. Media de consultas semestrales de enfermeras por rangos de edad. ................................................................................... 108
Figura 24. Media de consultas semestrales de enfermeras por puntuación de comorbilidad. .............................................. 108
Figura 25. Consultas enfermeras, evolución de las 4 cohortes ............ 111
Figura 26. Consultas concertadas enfermeras, evolución de las 4 cohortes .............................................................................. 113
Figura 27. Consultas a demanda enfermeras, evolución de las 4 cohortes ............................................................................................. 115
Figura 28. Domicilios de enfermeras, evolución de las 4 cohortes ...... 117
Figura 29. Media de ingresos hospitalarios semestrales por rangos de edad. ................................................................................... 118
Figura 30. Media de ingresos semestrales por puntuación de comorbilidad. ...................................................................... 119
Figura 31. Ingresos hospitalarios, evolución de las 4 cohortes ............ 122
Figura 32. Estancias hospitalarias, evolución de las 4 cohortes........... 123
Figura 33. Urgencias hospitalarias, evolución de las 4 cohortes ......... 125
Figura 34. Media de consultas semestrales de medicina por rangos de edad. ................................................................................... 128
Figura 35. Media de consultas semestrales de medicina por puntuación de comorbilidad. ................................................................. 129
Figura 36. Media de consultas semestrales de otros profesionales de A.P. por rangos de edad. ............................................................ 132
Figura 37. Media de consultas semestrales de otros profesionales de atención primaria por puntuación de comorbilidad. .......... 132
Figura 38. Media de consultas externas semestrales por rangos de edad.
Anexos
244
............................................................................................. 134
Figura 39. Media de consultas semestrales de atención especializada por puntuación de comorbilidad. ........................................ 135
Figura 40. Consultas médicas, evolución de las 4 cohortes ................. 138
Figura 41. Consultas concertadas médicas, evolución de las 4 cohortes ............................................................................................. 141
Figura 42. Consultas médicas a demanda, evolución de las 4 cohortes ............................................................................................. 142
Figura 43. Domicilios médicos, evolución de las 4 cohortes ................ 144
Figura 44. Consultas de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4 cohortes ................................................. 146
Figura 45. Consultas concertadas de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4 cohortes ................................. 147
Figura 46. Consultas a demanda de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4 cohortes ................................. 150
Figura 47. Domicilios de otros profesionales de atención primaria, evolución de las 4 cohortes ................................................. 151
Figura 48. Consultas externas, evolución de las 4 cohortes ................. 153
Figura 49. Consultas en las unidades de apoyo, evolución de las 4 cohortes ............................................................................... 154
Figura 50. Media de consumo semestral de productos farmacéuticos. ............................................................................................. 155
Figura 51. Dosis Diarias Definidas acumuladas por semestre, evolución de las 4 cohortes .................................................................. 158
Figura 52. Dispensaciones, evolución de las 4 cohortes ...................... 160
Figura 53. Gasto farmacéutico, evolución de las 4 cohortes ................ 162
Figura 54. Procedimiento de estimación de actos ganados/perdidos . 173
Pablo Martínez de Cánovas
245
13.3 ANEXO 3 – Índice de TABLAS
Tabla de variables solicitadas a PROSIGA .............................. 65 Tabla 1.
Altas hospitalarias en 2012 por departamento y grupo etáreoTabla 2. ............................................................................................... 75
Actividades especializadas por cada alta hospitalaria del año Tabla 3.2012 en los 36 meses subsiguientes al alta. ......................... 76
Actividades en atención primaria por cada alta hospitalaria Tabla 4.del año 2012 en los 36 meses subsiguientes al alta.............. 78
Total de actividades asistenciales y gasto farmacéutico por Tabla 5.cada alta hospitalaria del año 2012 en los 36 meses subsiguientes al alta. ............................................................. 80
Comparación de las 4 cohortes del estudio .......................... 88 Tabla 6.
Tabla de frecuencias de comorbilidad según Charlson ......... 90 Tabla 7.
Pacientes puntuados con ALTA morbilidad en el TEST de Tabla 8.CHARLSON por departamento .............................................. 91
Valoraciones de BARTHEL al alta hospitalaria. ...................... 92 Tabla 9.
Valoraciones de deterioro cognitivo al alta hospitalaria. ...... 92 Tabla 10.
Valoraciones de Riesgo de UPP-BRADEN alta hospitalaria. .. 92 Tabla 11.
Valoraciones de Riesgo de UPP-NORTON alta hospitalaria. .. 92 Tabla 12.
Comorbilidad de Charlson en las 4 cohortes. ....................... 93 Tabla 13.
Proporción de personas con alta comorbilidad en cada Tabla 14.cohorte de estudio. ............................................................... 94
Edad en el momento del alta hospitalaria en las 4 cohortes. 94 Tabla 15.
Distribución de sexos en el momento del alta. ..................... 95 Tabla 16.
Porcentaje de informes de continuidad de cuidados al alta Tabla 17.según “Modelo Alicante” por departamentos. ..................... 96
Tasas de Informes de continuidad de cuidados por cada 1.000 Tabla 18.altas. ...................................................................................... 98
Tasa de Informes de continuidad de cuidados por cada 1.000 Tabla 19.altas hospitalarias y por cada 1.000 habitantes por grupos etáreos. ................................................................................. 98
Informes de enfermería al ingreso por departamentos. ..... 100 Tabla 20.
Anexos
246
Aplicación de Informe de Enfermería al Ingreso por rangos de Tabla 21.edad ..................................................................................... 101
Gestión de casos por departamento ................................... 103 Tabla 22.
Riesgos relativos en relación a los actos de enfermeras de Tabla 23.atención primaria. ............................................................... 109
Evolución semestral de las consultas de las enfermeras por Tabla 24.cohortes ............................................................................... 110
Evolución semestral de las consultas concertadas de las Tabla 25.enfermeras por cohortes ..................................................... 112
Evolución semestral de las consultas a demanda de las Tabla 26.enfermeras por cohortes ..................................................... 114
Evolución semestral de domicilios de las enfermeras por Tabla 27.cohortes ............................................................................... 116
Riesgos relativos en relación a los actos de atención Tabla 28.especializada. ....................................................................... 120
Evolución semestral de los ingresos por cohortes............... 122 Tabla 29.
Evolución semestral de las estancias hosptialarias por Tabla 30.cohortes ............................................................................... 123
Evolución semestral de las urgencias hospitalarias por Tabla 31.cohortes ............................................................................... 125
Riesgos relativos en relación a los actos de medicina de Tabla 32.atención primaria. ............................................................... 130
Riesgos relativos en relación a los actos de otros Tabla 33.profesionales de atención primaria. .................................... 133
Riesgos relativos en relación a los actos de atención Tabla 34.especializada. ....................................................................... 137
Evolución semestral de las consultas médicas por cohortesTabla 35. ............................................................................................. 138
Evolución semestral de las consultas concertadas médicas por Tabla 36.cohortes ............................................................................... 140
Evolución semestral de las consultas médicas a demanda por Tabla 37.cohortes ............................................................................... 142
Evolución semestral de los domicilios médicos por cohortesTabla 38. ............................................................................................. 143
Evolución semestral de las consultas de otros profesionales Tabla 39.
Pablo Martínez de Cánovas
247
de atención primaria por cohortes ..................................... 145
Evolución semestral de las consultas concertadas de otros Tabla 40.profesionales de atención primaria por cohortes ............... 147
Evolución semestral de las consultas a demanda de otros Tabla 41.profesionales de atención primaria por cohortes ............... 149
Evolución semestral de los domicilios de otros profesionales Tabla 42.de atención primaria por cohortes ..................................... 151
Evolución semestral de las consultas externas por cohortesTabla 43. ............................................................................................. 152
Evolución semestral de las consultas en las unidades de Tabla 44.apoyo por cohortes ............................................................. 153
Riesgos relativos en relación a los actos de las unidades de Tabla 45.apoyo y los relacionados con farmacia y productos sanitarios. ............................................................................................. 157
Evolución semestral de las Dosis Diarias Definidas por Tabla 46.cohortes .............................................................................. 158
Evolución semestral de las dispensaciones por cohortes ... 160 Tabla 47.
Evolución semestral del gasto farmcéutico por cohortes ... 161 Tabla 48.
Balance de diferencias de costes estimadas entre las cohortes Tabla 49.de interrelación frente a grupo de control. Perspectiva ecológica de la gestión de casos. ........................................ 163
Comparación de los diferenciales de DDDs según Tabla 50.departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente. .............................................................................. 168
Comparación de los diferenciales de gasto en recetas según Tabla 51.departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente. .............................................................................. 169
Comparación de los diferenciales de urgencias hospitalarias Tabla 52.según departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente. .............................................................. 170
Comparación de los diferenciales de estancias hospitalarias Tabla 53.según departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente. .............................................................. 171
Anexos
248
Comparación de los diferenciales de ingresos hospitalarios Tabla 54.según departamentos de la Comunidad Valenciana y presencia de enfermera gestora de casos en el Centro de Salud del paciente. .............................................................. 172
Representación gráfica de las diferencias halladas por Tabla 55.departamentos y variables. ................................................. 172
Individuos que aportan los departamentos de salud a cada Tabla 56.cohorte. ............................................................................... 174
Consultas enfermeras, comparación de las 4 cohortes ....... 175 Tabla 57.
Consultas médicas, comparación de las 4 cohortes ............ 176 Tabla 58.
Consultas de otros profesionales de atención primaria, Tabla 59.comparación de las 4 cohortes ............................................ 177
Consultas enfermeras concertadas, comparación de las 4 Tabla 60.cohortes ............................................................................... 178
Consultas médicas, comparación de las 4 cohortes ............ 179 Tabla 61.
Consultas concertadas de otros profesionales de atención Tabla 62.primaria, comparación de las 4 cohortes ............................ 180
Consultas enfermeras a demanda, comparación de las 4 Tabla 63.cohortes ............................................................................... 181
Consultas médicas a demanda, comparación de las 4 cohortesTabla 64. ............................................................................................. 182
Consultas a demanda de otros profesionales de A.P., Tabla 65.comparación de las 4 cohortes ............................................ 183
Domicilios atendidos por las enfermeras, comparación de las Tabla 66.4 cohortes ............................................................................ 184
Domicilios de medicina, comparación de las 4 cohortes .... 185 Tabla 67.
Domicilios de otros profesionales de A.P., comparación de las Tabla 68.4 cohortes ............................................................................ 186
Consultas enfermeras no presenciales, comparación de las 4 Tabla 69.cohortes ............................................................................... 187
Consultas médicas no presenciales, comparación de las 4 Tabla 70.cohortes ............................................................................... 188
Consultas no presenciales de otros profesionales de A.P., Tabla 71.comparación de las 4 cohortes ............................................ 189
Dosis definidas día, comparación de las 4 cohortes ............ 190 Tabla 72.
Pablo Martínez de Cánovas
249
Gasto farmacéutico en recetas, comparación de las 4 Tabla 73.cohortes .............................................................................. 191
Consultas externas presenciales, comparación de las 4 Tabla 74.cohortes .............................................................................. 192
Consultas externas no presenciales, comparación de las 4 Tabla 75.cohortes .............................................................................. 193
Unidades de apoyo, comparación de las 4 cohortes........... 194 Tabla 76.
Urgencias hospitalarias, comparación de las 4 cohortes .... 195 Tabla 77.
Ingresos hospitalarios, comparación de las 4 cohortes ...... 196 Tabla 78.
Estancias hospitalarias, comparación de las 4 cohortes ..... 197 Tabla 79.
Representación gráfica de las diferencias halladas por Tabla 80.departamentos y variables. ................................................. 198
Anexos
250
13.4 ANEXO 4 – Test de CHARLSON
Problema de Salud Puntos Diagnísticos CIE-9-MC
comprendidos
Infarto de miocardio 1 410.xx 412 Insuficiencia cardiaca
congestiva 1
402.01 402.11 402.91 404.01 404.03 404.11 404.93 425.x 428.x 429.3
Enfermedad vascular periférica
1
440.x 441.x 442.x 447.1 443.1-443.9 785.4 V43.4 38.14 38.16 38.33-38.34 38.18 38.36 38.38 38.46 38.43-38.44 38.48 39.29 39.22-39.26
Enfermedad cerebrovascular
1
362.34 430-436 437-437.1 437.9 438 781.4 784.3 997.0 38.12 38.42
Demencia 1 290.x 331-331.2 Enfermedad pulmonar
crónica 1
415.0 416.8-416.9 500-505 506.4 490-496
Enfermedad del tejido conectivo 1
710.4 714.81 710.0-710.1 725 714.0-714.2
Úlcera péptica
1
531.0 531.3 532.3x 531.9 531.4x-531.7x 532.0x 532.4x 532.7x 532.9 533.0x 533.3x 533.4x 533.7x 533.9 534.0x 534.3x 534.4x 534.7x 534.9
Afección hepática benigna
1 571.2 571.5-571.6x 571.4 571.8-571.9
Diabetes 1 250.0x 250.3x Hemiplejía
2 342.x 344.0 344.1 344.2-344.9
Pablo Martínez de Cánovas
251
Insuficiencia renal moderada o severa
2
582.x 588.x V42.0 585-586 583.0-583.7 V45.1 V56.X 39.27 39.42 39.93 39.95 54.98
Diabetes con afección orgánica
2 250.4x 250.9
Cáncer 2 273.0 273.3 200.xx-208.xx V10.46 60.5 62.4-62.41
Leucemia 2 Linfoma
2
Enfermedad hepática moderada o severa
3 39.1 572.2-572.8 42.91 456.0-456.2x
Metástasis 6 196.x 199.x SIDA 6 042.x 044.x
En general, se considera ausencia de comorbilidad: 0-1 puntos,
comorbilidad baja: 2-3 puntos y alta > 3 puntos. Predicción de
mortalidad en seguimientos cortos (< 3 años); índice de 0: (12%
mortalidad/año); índice 1-2: (26%); índice 3-4: (52%); índice > 5: (85%).
En seguimientos prolongados (> 5 años), la predicción de mortalidad
deberá corregirse con el factor edad, tal como se explica en el artículo
original (Charlson M, J Chron Dis 1987; 40: 373-83). Esta corrección se
efectúa añadiendo un punto al índice por cada década existente a partir
de los 50 años (p. ej., 50 años = 1 punto, 60 años = 2, 70 años = 3, 80
años = 4, 90 años = 5, etc.). Así, un paciente de 60 años (2 puntos) con
una comorbilidad de 1, tendrá un índice de comorbilidad corregido de 3
puntos, o bien, un paciente de 80 años (4 puntos) con una comorbilidad
de 2, tendrá un índice de comorbilidad corregido de 6 puntos. Tiene la
limitación de que la mortalidad del sida en la actualidad no es la misma
que cuando se publicó el índice.
Anexos
252
13.5 ANEXO 5 – Abreviaturas utilizadas
+Δ Incremento positivo. En este proyecto utilizado como diferencia de la actividad en un determinado periodo respecto a la situación anterior al alta hospitalaria.
ACE: Enfermera de Atención Continuada.
ACM: Médico de Atención Continuada.
AH12: Altas hospitalarias del año 2012. Constituye la base de muestro del proyecto y se considerará elegible el primer alta de ese año de cada usuario.
AP: Atención Primaria de Salud.
CAEC: Comité Ético Autonómico de Estudios Clínicos de Medicamentos y Productos Sanitarios de la Comunidad Valenciana.
CC-Adm: Concesiones administrativas.
ChiSQ: Chi cuadrado.
CMDB: Conjunto mínimo de datos básicos. Sistema de información de preceptivo registro para los hospitales donde se codifica información mínima de cada alta hospitalaria.
CPA: Código de Puesto Asistencial, identificador relacionado con el profesional prescriptor.
CS: Centro de Salud.
CSI: Centro de Salud Integrado.
CV: Comunidad Valenciana.
DDD: Dosis Diaria Definida.
DHD: Dosis por habitante y día, DDD/población.
EAE: Enfermera de Atención Especializada.
Pablo Martínez de Cánovas
253
ENF: Enfermera de Atención Primaria.
ENFS: Enfermera de Atención Primaria, prestación de servicios en sábados.
GC: Gestión de casos.
GCC: Gestión comunitaria de casos.
ICC: Informe de Continuidad de Cuidados.
ICC-MA: Informe de continuidad de cuidados “Modelo Alicante”. En este proyecto se considera como tal al que sigue las normas del modelo Alicante, comprendiendo tanto el registro en SIA (I.E.A.) como la cita con la enfermera de primaria.
IEA: Informe de enfermería al alta. En nuestro contexto comprende aquellos registros realizados por la enfermera en la historia electrónica ambulatoria (SIA) al alta del paciente.
IEI: Informe de enfermería al ingreso. En el contexto, dada la coyuntura de nuevas tecnologías, se considera equivalente la consulta de la historia ambulatoria por parte de la enfermera de hospitalización.
PRO-SI-GA: Ente de la Generalitat Valenciana encargado de gestionar las peticiones de datos de los sistemas de información, ya sean ambulatorios u hospitalarios, el tratamiento de éstos y su cesión, ya sea con fines de planificación, evaluación o investigación.
RR: Riesgo relativo.
SIA: Sistema de información ambulatoria, como se conoce al registro de historias clínicas electrónicas de la atención primaria y especializada ambulatoria en la Comunidad Valenciana. En el contexto se utilizará como que se ha realizado registro en dicho sistema por parte de la enfermera de hospitalización al alta.
Anexos
254
SIP: Sistema de Información Poblacional. Articula el funcionamiento y gestión de la base de datos corporativa de usuarios del sistema sanitario. Contiene sus datos de identificación, de localización, de acreditación y de asignación a estructuras territoriales.
TIC: Tecnología/s de la información y la comunicación.
Pablo Martínez de Cánovas
255
13.6 ANEXO 6 - Glosario
ANOVA De Análisis Of Variance. Prueba la hipótesis de que las medias de dos o más poblaciones son iguales. Los ANOVA evalúan la importancia de uno o más factores al comparar las medias de la variable de respuesta en los diferentes niveles de los factores.
Baby Boom Un período de aumento repentino de la tasa de natalidad que produce un rápido crecimiento de la población, así como también una leve disminución de la tasa de mortalidad por el rejuvenecimiento de la estructura por edades de la población. Históricamente se ha producido después de guerras prolongadas, aunque en España aconteció una década después del resto de Europa.
Barthel (escala de~) Escala validada para medir el grado de autonomía respecto a las actividades básicas de la vida diaria.
Braden (escala de~) Escala validada para medir el riesgo de padecer úlceras por presión.
Charlson (escala de~) Escala validada para medir el grado de comorbilidad a partir de los diagnósticos médicos que presenta el paciente.
Concesión Administrativa Modelo de gestión por parte de empresas privadas de todo un Área/Departamento de Salud, comprendiendo tanto sus recursos hospitalarios como ambulatorios.
Continuidad de cuidados Grado en que la atención profesional e informal se ofrece como una secuencia coordinada e ininterrumpida de actividades, de conformidad con las necesidades reales del paciente durante la trayectoria de la enfermedad (Sammenka, 2000).
GAIA Sistema de información de la Consellería de Sanidad de la Comunidad Valenciana para la
Anexos
256
gestión de la prestación farmacéutica.
Homocedasticidad Cuando la varianza del error condicional a las variables explicativas es constante a lo largo de las observaciones. Comúnmente referido como “igualdad de varianzas”.
Índice de envejecimiento Expresa la relación entre la cantidad de personas adultas mayores y la cantidad de niños y jóvenes. Se calcula mediante el cociente entre personas de 65 años y más con respecto a las personas menores de 15 años, multiplicado por 100.
Informe de enfermería al ingreso
El que se realiza para facilitar la continuidad de cuidados al ingreso del paciente. En este proyecto se considera como tal la consulta de la historia ambulatoria por parte de la enfermera de hospitalización que, si bien la iniciativa no parte de la enfermera de primaria, la disponibilidad de la información es mayor.
Kruskal -Wallis Método no paramétrico para probar si un grupo de datos proviene de la misma población. Intuitivamente, es idéntico al ANOVA con los datos reemplazados por categorías. Es una extensión de la prueba de la U de Mann-Whitney para 3 o más grupos.
Lawton and Body (escala de~)
Escala validada para medir el grado de autonomía respecto a las actividades instrumentales de la vida diaria.
Norton (escala de~) Escala validada para medir el riesgo de padecer úlceras por presión.
Pfeiffer (escala de~) Escala validada para medir el deterioro cognitivo.
Poisson (regresión de-) Tipo especial de Regresión donde la parti-cularidad es que la variable dependiente se ajusta bien a una distribución Poisson para cualquier combinación de valores de la variable independiente (en una Regresión de Poisson simple) o de las variables independientes (en una Regresión de Poisson múltiple).
Pablo Martínez de Cánovas
257
Tasa de dependencia Índice demográfico que expresa la proporción existente entre la población dependiente y la activa, de la que aquella depende. Se calcula mediante la razón del sumatorio de las personas de 0 a 14 años y 65 o más, dividido entre las personas de 15 a 64 años.
Welch (teste de -) Prueba aproximadamente exacta para el caso en que los datos poseen una distribución normal, pero las varianzas son diferentes.
Anexos
258
13.7 ANEXO 7 – Relación de servicios homologados considerados
ENFERMERÍA DE ATENCIÓN PRIMARIA UNIDADES DE APOYO
ENFERMERIA A. PRIMARIA ENFERMERIA ATENCION CONTINUADA ENFERMERIA SABADO
ENFERMERIA CONDUCTAS ADICTIVAS ENFERMERIA SALUD MENTAL ENFERMERIA SALUD SEXUAL Y
REPRODUCTIVA FARMACIA DE AREA FONIATRIA-LOGOPEDIA HIGIENISTA DENTAL MEDICINA CONDUCTAS ADICTIVAS MEDICINA SALUD SEXUAL Y
REPRODUCTIVA MEDICO EMPRESA PREVENCION RIESGOS LABORALES PSICOLOGIA CONDUCTAS ADICTIVAS PSICOLOGIA SALUD MENTAL PSIQUIATRA SALUD MENTAL SEXOLOGIA SALUD SEXUAL Y
REPRODUCTIVA TRABAJADOR SOCIAL SALUD MENTAL TRABAJADOR SOCIAL UCAS
MEDICINA DE ANTENCIÓN PRIMARIA
MEDICINA FAMILIAR MEDICO FAMILIA SABADO MEDICO ATENCION CONTINUADA PEDIATRA SABADO PEDIATRIA A. PRIMARIA
OTROS PROFESIONALES DE ATENCIÓN PRIMARIA
FISIOTERAPIA A. PRIMARIA MATRONA A. PRIMARIA TRABAJADOR SOCIAL
OTROS GESTIÓN DE CASOS
ENFERMERO INSPECTOR INVESTIGACION MEDICO INSPECTOR PERSONAL OTROS PERSONAL PRIMARIA PROTECCION RADIOLOGICA
ENFERMERA GESTORA DE CASOS COMUNITARIA
ENFERMERA GESTORA DE CASOS HOSPITALARIA
Pablo Martínez de Cánovas
259
ATENCIÓN ESPECIALIZADA
ADMISION Y DOCUMENTACION
ALERGIA, ALERGIA INFANTIL
ANALISIS CLINICOS ANESTESIA APARATO LOCOMOTOR AUX. ENFERMERIA A.
ESPECIALIZADA AUX. ENFERMERIA A.
PRIMARIA AUX. ENFERMERIA SALUD
SEXUAL Y REPRO-DUCTIVA
CARDIOLOGIA CIR.ORTOPEDICA
TRAUMA CIRUGIA CARDIACA CIRUGIA
CARDIOVASCULAR CIRUGIA DIGESTIVO CIRUGIA GENERAL CIRUGIA MAXILOFACIAL CIRUGIA ORTOPEDICA CIRUGIA PEDIATRICA CIRUGIA PLASTICA CIRUGIA SIN INGRESO CIRUGIA TORACICA CIRUGIA VASCULAR CUIDADOS PALIATIVOS DERMATOLOGIA ENDOCRINOLOGIA, END.
INFANTIL ENDOSCOPIA ENFERMERIA A.
ESPECIALIZADA ENFERMERIA RESIDENCIA ENFERMERIA SAIP ENFERMERIA UHD FARMACIA
FISIOLOGIA FISIOTERAPIA A.
ESPECIALIZADA GINECOLOGIA HEMATOLOGIA HEMODINAMICA HOSPITAL DE DIA INMUNOLOGIA LACTANTES MATRONA A.
ESPECIALIZADA MEDICINA DIGESTIVA,
DIG. INFANTIL MEDICINA INTENSIVA MEDICINA INTERNA MEDICINA NUCLEAR MEDICINA PREVENTIVA MEDICINA SAIP MEDICO RESIDENCIA MEDICO UHD NEFROLOGIA, NEF.
INFANTIL NEONATOLOGIA NEUMOLOGIA, NEUM.
INFANTIL NEUROCIRUGIA NEUROLOGIA, NEUR.
INFANTIL NEUROPSIQUIATRIA NUTRICION Y DIETETICA OBSTETRICIA ODONTO-
ESTOMATOLOGIA ODONTOLOGIA
PREVENTIVA OFTALMOLOGIA, OFT.
INFANTIL ONCO-HEMATOLOGIA ONCOLOGIA, ONCOLOGIA
INFANTIL OPTOMETRIA
OTORRINOLARINGOLOGIA PEDIATRIA A.ESPECIALIZADA PERSONAL ESPECIALIZADA PSICOLOGIA CLINICA PSICOLOGIA ESTIMULACION
PRECOZ PSIQUIATRIA, PSIQUIATRIA
INFANTIL RADIODIAGNOSTICO RADIOTERAPIA REANIMACION REHABILITACION REPRODUCCION REUMATOLOGIA TRABAJADOR SOCIAL UHD TRABAJO SOCIAL
ESPECIALIZADA TRAUMATOLOGIA INFANTIL U.TRANSTORNOS
ALIMENTARIOS U.TRANSTORNOS SUE UNIDAD CORTA ESTANCIA UNIDAD DE DOLOR UNIDAD DE FIBROMIALGIA Y
FATIGA CR UNIDAD DE HOSP. A
DOMICILIO UNIDAD DE MENOPAUSIA UNIDAD DE RETINA UNIDAD ENFERMEDADES
INFECCIOSAS UNIDAD HEPATICA UNIDAD MANO UNIDAD PAT. MAMA UNIDAD RAQUIS UNIDAD TERAPEUTICA
HIPERBARICA UNIDAD TOXICOMANIAS URGENCIAS HOSPITALARIAS UROLOGIA
Anexos
260
13.8 ANEXO 8 – Dictamen favorable del “Comité ético autonómico de estudios clínicos con medicamentos y productos sanitarios de la Comunidad Valenciana (CAEC)
Pablo Martínez de Cánovas
261
13.9 ANEXO 9 – Resolución de la Agencia Española del medicamento y productos sanitarios (AEMPS)
Anexos
262
