Predicción del riesgo individual de alto coste sanitario para la identificación de pacientes crónicos complejos

Cmo citacrnicos c

ARTICLE IN PRESSG ModelGACETA-967; No. of Pages 9Gac Sanit. 2014;xxx(xx):xxxxxx

Original

Prediccin del riesgo individual de alto coste sanitariopara la identicacin de pacientes crnicos complejos

Jordi Codercha,b, Inma Snchez-Preza,b, Pere Iberna,c,d, Marc Carrerasa,b,Xavier Prez-Berruezoa,b y Jos M. Inorizaa,b,

a Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GReSSiReS), Palams (Girona), Espanab Serveis de Salut Integrats Baix Empord (SSIBE). Palams, Girona, Espanac Barcelona Graduate School of Economics, Barcelona, Espanad Centre de Recerca en Economia i Salut, Barcelona, Espana

informacin del artculo

Historia del artRecibido el 11Aceptado el 4 On-line el xxx

Palabras clave:Modelos prediAjuste de riesgMorbilidadEnfermedad crAnciano frgilModelos logstCostos de la atPrestacin inte

r e s u m e n

Keywords:ForecastingRisk adjustmeMorbidityChronic diseasFrail elderlyLogistic modelHealth care coIntegrated hea

Autor paraCorreo elec

http://dx.doi.o0213-9111/ r este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alto coste sanitario para la identicacin de pacientes

culo: de noviembre de 2013de marzo de 2014

ctivoso

nica

icosencin en saludgrada de atencin de salud

Objetivo: Construir y validar un modelo predictivo del riesgo de consumo de recursos sanitarios elevado,y evaluar su capacidad para identicar pacientes crnicos complejos.Mtodos: Estudio transversal realizado en una organizacin sanitaria integrada sobre datos individualesde residentes 2 anos consecutivos (88.795 personas). Variable dependiente: coste sanitario real superioral percentil 95 (P95), incluyendo todos los servicios de la organizacin sanitaria integrada y las recetasde farmacia. Variables predictoras: edad, sexo, morbilidad (segn los clinical risk groups [CRG]) y datosseleccionados de utilizacin previa (uso de hospitalizacin, uso de medicacin hospitalaria ambulatoria,gasto en recetas de farmacia). Anlisis univariado descriptivo. Construccin de un modelo de regresinlogstica con nivel de conanza del 95%; anlisis de validez mediante sensibilidad, especicidad, valorpredictivo positivo (VPP) y rea bajo la curva ROC (AUC).Resultados: Las personas con coste >P95 acumulan el 44% del coste sanitario total y se concentran enlas categoras ACRG3 (aggregated CRG level 3) de enfermedades crnicas mltiples o graves. La carga demorbilidad aumenta con la edad. En el modelo, todas las variables fueron estadsticamente signicativasexcepto el sexo. Se obtuvo una sensibilidad del 48,4% (intervalo de conanza [IC]: 46,9%-49,8%), unaespecicidad del 97,2% (IC: 97,0%-97,3%), un VPP del 46,5% (IC: 45,0%-47,9%) y un AUC de 0,897 (IC:0,892-0,902).Conclusiones: El consumo sanitario elevado se relaciona con la morbilidad crnica compleja. Un modelobasado en la edad, la morbilidad y la utilizacin previa es vlido para predecir el riesgo de alto consumo, yas identicar la poblacin diana de estrategias de atencin proactiva para pacientes crnicos complejos.

2013 SESPAS. Publicado por Elsevier Espaa, S.L. Todos los derechos reservados.

Predicting individual risk of high healthcare cost to identify complex chronicpatients

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e

sstslth care systems

a b s t r a c t

Objective: To develop a predictive model for the risk of high consumption of healthcare resources, andassess the ability of the model to identify complex chronic patients.Methods: A cross-sectional study was performed within a healthcare management organization by usingindividual data from 2 consecutive years (88,795 people). The dependent variable consisted of healthcarecosts above the 95th percentile (P95), including all services provided by the organization and pharma-ceutical consumption outside of the institution. The predictive variables were age, sex, morbiditybasedon clinical risk groups (CRG)and selected data from previous utilization (use of hospitalization, useof high-cost drugs in ambulatory care, pharmaceutical expenditure). A univariate descriptive analysiswas performed. We constructed a logistic regression model with a 95% condence level and analyzedsensitivity, specicity, positive predictive values (PPV), and the area under the ROC curve (AUC).Results: Individuals incurring costs >P95 accumulated 44% of total healthcare costs and were concentratedin ACRG3 (aggregated CRG level 3) categories related to multiple chronic diseases. All variables werestatistically signicant except for sex. The model had a sensitivity of 48.4% (CI: 46.9%-49.8%), specicityof 97.2% (CI: 97.0%-97.3%), PPV of 46.5% (CI: 45.0%-47.9%), and an AUC of 0.897 (CI: 0.892 to 0.902).

correspondencia.trnico: [email protected] (J.M. Inoriza).

rg/10.1016/j.gaceta.2014.03.0032013 SESPAS. Publicado por Elsevier Espaa, S.L. Todos los derechos reservados.omplejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.003

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ARTICLE IN PRESSG ModelGACETA-967; No. of Pages 92 J. Coderch et al / Gac Sanit. 2014;xxx(xx):xxxxxx

Conclusions: High consumption of healthcare resources is associated with complex chronic morbidity. Amodel based on age, morbidity, and prior utilization is able to predict high-cost risk and identify a targetpopulation requiring proactive care.

2013

Introducci

Los modcionando dhacia la intecial para paa una estraciones saninecesidademente la ofsituacin decin proactadecuada y

En los en sentido Entre los icin de losamplia aceptema Nacioautonmicoa una realilongevidadsidad de ideatencin.

El abordcacin deorganizacioriesgo de repotencialmmas de ajuanos previode anos veutilizacin ser Permanpoblacin srecursos13,1

Cualquiede un sistimplica un por ejempl(reingreso, de identicecacia, freprofesionalmodelos deutilizadas edemogrcasistenciale

Serveis ddor de servinformacinde todos losvincia de Gindican querizar la comrecursos astencia de coque el costefuertement

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elos de atencin sanitaria ms avanzados estn evolu-esde una asistencia fragmentada por centros y nivelesgracin de servicios, modicando la estrategia asisten-sar de una oferta de servicios de respuesta a la demandategia proactiva. En este nuevo modelo, las organiza-tarias intentan adelantarse a la demanda identicandos especcas de la poblacin y diversicando adecuada-erta de servicios. Los pacientes crnicos complejos o en

fragilidad son los principales beneciarios de una aten-iva especca, que asegure una utilizacin de recursos

eciente, y que mejore su calidad y esperanza de vida.ltimos anos, el abordaje de la cronicidad, entendidoamplio, se ha desarrollado en diferentes direcciones.nstrumentos tericos de sistematizacin y evalua-

modelos de atencin a la cronicidad destaca, por sutacin, el modelo Chronic Care Model1. Desde el Sis-nal de Salud, as como desde los diferentes sistemass, se han impulsado planes que intentan hacer frentedad epidemiolgica marcada por la cronicidad y la26. En estas estrategias aparece repetidamente la nece-nticar a los pacientes que han de ser objeto de especial

aje de la estraticacin poblacional y de la identi- pacientes ha utilizado diversas estrategias. Algunasnes han orientado su esfuerzo hacia la prediccin delingreso hospitalario, que se considera de alto coste yente evitable710. Otros autores han desarrollado siste-ste de riesgo basados en diagnsticos y en el coste des para predecir el conjunto de pacientes de alto costenideros11,12. Entre las experiencias ms conocidas deprctica de estos modelos destaca la propuesta del Kai-ente, que utiliza una pirmide de estraticacin de laegn su perl de morbilidad crnica y necesidad de4.ra que sea el enfoque utilizado, la denicinema de identicacin de pacientes de alto riesgoconjunto de decisiones previas fundamentales, comoo la denicin misma del riesgo objeto de anlisisalto coste. . .), de sus niveles crticos o del mtodoacin. Una de las tcnicas ms utilizadas y de mayornte a modelos de dintel o basados en criterios de loses asistenciales, es la modelizacin predictiva mediante

regresin. En general, las variables explicativas msn la literatura en estos modelos son de tipo socio-o, de diagnsticos y de utilizacin previa de recursoss15.e Salut Integrats Baix Empord (SSIBE) es un provee-icios integrado que dispone de una base de datos con

administrativa, clnica y sobre consumo de recursos habitantes de la comarca del Baix Empord, en la pro-irona16. Anlisis previos sobre la poblacin de SSIBE

el coste sanitario es una medida ecaz para caracte-plejidad del paciente y el nivel real de utilizacin de

istenciales; que existe una alta concentracin y persis-

Sobte unun enfestrateexperimetro servici

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Pardienter este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alomplejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.0

ste sanitario en una pequena parte de la poblacin, y sanitario y la carga de morbilidad en la poblacin estne correlacionados17,18.

sanitario toSe escogi concentrac SESPAS. Published by Elsevier Espaa, S.L. All rights reserved.

base del modelo asistencial integrado, en SSIBE se plan-rategia de atencin a pacientes crnicos complejos con

proactivo. Para identicar la poblacin diana de estae propuso desarrollar un sistema que incorporase la

previa sobre morbilidad y costes, utilizando un par-mico como indicador agregado de la utilizacin denitarios.ivo de este trabajo es construir y validar un modelodel riesgo de consumo de recursos sanitarios elevado,a morbilidad y la utilizacin previa, y evaluar su capaci-enticar pacientes crnicos complejos.

transversal realizado durante los anos 2006 y 2007.

acin sanitaria integrada (SSIBE) que incluye cuatroas de salud (ABS) semirrurales, el Hospital de Palamstal comarcal del Baix Empord y el centro sociosanitariont Gran, en la provincia de Girona.

tes en las ABS gestionadas por SSIBE en los anos 20062007 (93.577), segn la base de datos corporativa deodelo se desarroll con las personas que estuvieronn ambos anos (n = 88.795).

ieron datos de 2006 y 2007 de las siguientes variables

mogrcos del registro de poblacin de SSIBE: edad y

actividad asistencial y consumos sanitarios en todas las asistenciales de SSIBE, obtenidos de su base de datosva.d atendida: obtenida a partir de la codicacin

la CIE-9-MC de la actividad asistencial del ano pre-pada segn los clinical risk groups (CRG) en su versinsiguiendo un procedimiento previamente validado17.recetas de farmacia, segn cheros de facturacin faci-r Catsalut.itario individual, calculado mediante una metodolo-amente desarrollada sobre costes reales, que incluyeos los servicios prestados por SSIBE y el de las recetascia dispensadas21,22.

esarrollo del modelo se consider como variable depen-oste sanitario superior al percentil 95 (P95) del costeto coste sanitario para la identicacin de pacientes03

tal del conjunto de la poblacin en el ano 2007 (s/no).como punto de corte el P95 sobre anlisis previos dein y persistencia del gasto sanitario18, y considerando

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Hombres Mujeres> 84

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Figura 1. Pob rbilidCRG).

que el 5% dasequible p

Para la sezacin prcestar disponde variables

a) Demogr25-34, 352007.

b) Morbilidprocedim(aggregacategoraminaba nse modisanitariotienen co

c) Utilizaciel coste mismo cin pb(s/no), la(MHDA;

Anlisis esta

Se efectucentajes paintercuartltruccin depersonas prtoriamente

iliz restao se en aju- 74

- 64

- 54

- 44

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- 24

- 14

< 1

Sanos (no usuarios)Historia de enfermedad aguda significativaEnfermedades crnicas menores en diferentes rganosDos enfermedades crnicas dominantesEnfermedad neoplsica dominante, metastsica o complicada

10% 9% 8% 7% 6% 5% 4% 3% 2% 1% 10%% Personas(n = 88.7

lacin residente en los anos 2006 y 2007: distribucin por sexo, grupo de edad y mo

e la poblacin corresponda a un nmero de personasara realizar estrategias proactivas.leccin de las variables predictoras, anticipando la utili-tica del modelo, se parti de la premisa de que pudieran

y se utel 30%model(versir este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alomplejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.0

ibles al principio de cada ano, incluyendo tres grupos:

cas: sexo y grupo de edad en anos (

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9

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J. Coderch

et al

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ac Sanit.

2014;xxx(xx):xxxxxxTabla 1Coste sanitario total en el ano 2006 distribuido segn morbilidada

Coste total ano 2006 percentil 95 Coste total ano 2006 > percentil 95

Aggregated Clinical Risk Grup 3 (ACRG3) Personas % la Media Mediana P25 P75 Personas % la Media Mediana P25 P75

10 Sanos (usuarios) 36.819 99,7 203 122 53 251 122 0,3 11.237 3.359 2.821 5.61011 Sanos (no usuarios) 16.882 100,0 - - - - 0 0,0 - - - -12 Embarazo con parto sin otras enfermedades

signicativas352 89,3 1.114 1.130 760 1.467 42 10,7 2.906 2.816 2.580 3.117

14 Embarazo sin parto sin otras enfermedadessignicativas

531 99,3 389 307 162 545 4 0,7 3.501 3.669 2.850 4.152

15 Diagnsticos crnicos signicativos sin otrasenfermedades signicativas

3.013 97,1 492 303 140 666 91 2,9 4.732 3.028 2.659 4.295

20 Historia de enfermedad crnica menor nica 4.492 98,5 442 318 185 567 69 1,5 4.117 3.273 2.787 4.18922 Embarazo con parto con otras enfermedades

signicativas114 75,5 1.389 1.520 912 1.834 37 24,5 3.708 3.148 2.774 3.833

24 Embarazo sin parto con otras enfermedadessignicativas

429 87,6 1.100 1.109 595 1.568 61 12,4 2.967 2.775 2.596 3.251

25 Diagnsticos crnicos signicativos con otrasenfermedades signicativas

1.052 90,4 736 536 301 1.042 112 9,6 4.835 3.567 2.808 5.115

31 Enfermedad crnica menor nica nivel-1 5.509 96,8 573 429 244 748 184 3,2 3.744 3.047 2.621 3.74232 Enfermedad crnica menor nica nivel-2 626 88,8 867 714 464 1.165 79 11,2 3.949 3.210 2.706 4.75341 Enfermedad crnica menor en varios rganos

nivel-1704 92,4 861 721 452 1.138 58 7,6 3.921 3.100 2.571 3.779

42 Enfermedad crnica menor en varios rganosnivel-2

79 92,9 1.068 937 705 1.394 6 7,1 3.157 3.164 2.856 3.570


232 85,3 1.141 1.078 693 1.504 40 14,7 4.094 3.448 2.779 4.091


25 64,1 1.256 1.261 917 1.598 14 35,9 5.286 3.509 3.082 7.642

51 Enfermedad crnica dominante nica nivel-1 7.967 92,5 762 612 348 1.052 648 7,5 4.690 3.424 2.766 4.78852 Enfermedad crnica dominante nica nivel-2 1.674 82,1 1.000 904 523 1.415 366 17,9 5.203 3.657 2.886 6.04253 Enfermedad crnica dominante nica nivel-3 294 75,4 1.082 974 558 1.572 96 24,6 6.065 3.843 2.983 7.10254 Enfermedad crnica dominante nica nivel-4 58 67,4 1.276 1.263 848 1.665 28 32,6 3.808 3.264 2.710 5.07655 Enfermedad crnica dominante nica nivel-5 69 68,3 1.231 1.125 867 1.677 32 31,7 4.565 4.250 2.889 4.97556 Enfermedad crnica dominante nica nivel-6 5 71,4 1.591 1.705 1.149 1.841 2 28,6 5.324 5.324 4.711 5.93861 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-1 2.522 78,2 1.138 1.065 657 1.560 702 21,8 4.655 3.499 2.804 4.97662 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-2 550 58,2 1.402 1.412 978 1.835 395 41,8 5.199 3.935 3.019 5.87063 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-3 232 47,5 1.471 1.479 1.092 1.930 256 52,5 5.579 4.224 3.144 6.55064 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-4 75 29,3 1.548 1.619 1.138 1.924 181 70,7 6.321 4.694 3.320 7.04865 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-5 18 14,3 1.498 1.575 1.061 1.937 108 85,7 6.736 5.283 3.746 8.37666 Dos enfermedades crnicas dominantes nivel-6 3 16,7 2.087 2.215 1.726 2.320 15 83,3 7.049 6.676 4.288 8.83971 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-1 66 52,4 1.469 1.481 1.036 1.938 60 47,6 4.780 3.473 2.963 5.27472 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-2 20 21,3 1.758 1.945 1.500 2.160 74 78,7 7.663 5.340 3.677 8.55873 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-3 7 9,2 1.599 1.609 1.149 2.111 69 90,8 7.655 6.134 4.305 9.43374 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-4 2 9,1 1.740 1.740 1.303 2.178 20 90,9 6.869 5.581 4.111 9.45375 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-5 1 6,3 1.088 1.088 1.088 1.088 15 93,8 9.874 8.795 6.190 13.47576 Tres enfermedades crnicas dominantes nivel-6 0 0,0 - - - - 4 100,0 11.630 13.392 6.705 16.55681 Enfermedad neoplsica dominante, metastsica o

complicada nivel-117 65,4 1.085 760 655 1.593 9 34,6 9.783 6.064 4.712 7.304

82 Enfermedad neoplsica dominante, metastsica ocomplicada nivel-2

49 52,1 1.081 1.124 508 1.627 45 47,9 7.869 4.560 3.108 9.657


40 58,0 1.134 1.134 528 1.641 29 42,0 6.110 4.997 3.524 7.548


4 22,2 1.656 1.767 1.207 2.106 14 77,8 10.040 5.561 4.029 9.749


1 50,0 2.018 2.018 2.018 2.018 1 50,0 6.404 6.404 6.404 6.404

Cmo citar este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alcrnicos complejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.0


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En el ctoda la pobtotal medio(DE: 2250,9D en 2007(92,6%) tuvP95, y 2129poblacin (2 anos del e

En la tacoste sanitaACRG3) parel de coste muestran een los 2 ano

Se obserlos ACRG3, medio de loque el de lLa proporciACRG3 varla carga de msenta el 44%

En trmmuestra quel nmero dvisitas en aurgencias hde agudos, copan la ca

La relacde recursosla distribucambulatorien hospitaly comparanlos pacientde recetas destancias h

El clculgasto de reMHDA y hovariables prel modelo En la tabla aportan lostran las oddintroducida

Para evacadas en ediscriminan46,9%-49,8%valor predibajo la curvto coste sanitario para la identicacin de pacientes03

e no contactan, correspondientes al ACRG3 11-Sanos nos pacientes clasicados en este ACRG3 11 se anadierontado de salud ms. Este desdoblamiento permite apre-arecen en ambos sexos y en todos los grupos de edad,

ms numerosos entre los 15 y los 55 anos. Hasta los edad, ms del 60% de los pacientes en cada grupo se

el estado de salud Sanos (usuarios y no usuarios). Ata edad la proporcin disminuye por debajo del 50%,e incrementa la proporcin de pacientes con diferentesnes de enfermedades crnicas de diferente gravedad.lculo del coste sanitario medio y el del P95 se incluylacin residente cada uno de los anos. El coste sanitario

fue de 625,8 D (DE: 2283,0 D ) en 2006 y de 685,5 D D ) en 2007. El P95 fue 2400,0 D en 2006 y 2673,0

. De las 88.795 personas presentes los 2 anos, 82.258ieron ambos anos del estudio un coste inferior o igual al

(2,4%) tuvieron un coste superior al P95. El resto de la4408 personas, 5%) fueron de alto coste slo uno de losstudio.bla 1 se muestra la distribucin de la poblacin y elrio incurrido segn morbilidad (estraticada segn losa dos subgrupos: el de coste inferior o igual al P95 ysuperior al P95, referidos al ano 2006. Los datos que sen la tabla se reeren tan slo a las personas presentess del estudio.va que hay pacientes de alto coste en cualquiera dey que en cada una de las categoras de ACRG3 el costes pacientes de alto coste es al menos tres veces mayoros pacientes clasicados en el grupo de menor coste.n de casos que son de alto coste dentro de un mismoa considerablemente, aumentando conforme aumentaorbilidad. El conjunto de pacientes de alto coste repre-

del coste sanitario total.inos de utilizacin de servicios sanitarios, la tabla 2e pertenecer al grupo de alto coste multiplica por cuatroe visitas en atencin primaria, por nueve el nmero detencin especializada, por cinco el nmero de visitas aospitalarias, por 90 el de estancias de hospitalizacinpor ms de cinco el nmero de pruebas diagnsticas, ysi totalidad de las estancias en el mbito sociosanitario.in del coste elevado con la morbilidad y el consumo

sanitarios se muestra en la tabla 3, donde se presentain del consumo de farmacia, tanto de prescripcionesas (recetas) como de MHDA, y de los das de estanciaizacin de agudos, para cada estado de salud de los CRGdo los casos de alto coste con el resto. En conjunto,

es del grupo de alto coste acumulan el 39% del costee farmacia, el 99% del coste de MHDA y el 82% de las

ospitalarias.o del modelo determin que las variables edad, ACRG3,cetas de farmacia superior al percentil 95, consumo despitalizacin eran estadsticamente signicativas comoedictoras, pero no as el sexo. La varianza explicada pornal utilizado fue del 38,2% (R2 de Nagelkerke = 0,382).I del Apndice en la versin online de este artculo se

detalles del modelo desarrollado. Las guras 2 y 3 mues-s-ratio de cada una de las categoras de las variabless nalmente en el modelo.luar la capacidad de identicacin de las personas clasi-l grupo de alto coste se realiz un anlisis de la capacidadte del modelo elegido. La sensibilidad fue del 48,4% (IC:), la especicidad fue del 97,2% (IC: 97,0%-97,3%) y el

ctivo positivo fue del 46,5% (IC: 45,0%-47,9%). El reaa ROC fue de 0,897 (IC: 0,892-0,902).

Cmo citar este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alto coste sanitario para la identicacin de pacientescrnicos complejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.003


Categoras de referencia:Edad: < 1 aoGasto en recetas de fa rmacia < percentil 95Hospitalizacin de agudos: noMedicacion hospitalaria dispensacin ambu latoria: no

Grupo de edad, consumo de fa rmacia y hospitalizacin de agudos

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Odds ratio de las va riables predictoras:edad, consumo de farm acia y hospitalizacin de agudos

Figura 2. Odds ratio de las variables predictoras: edad, consumo de farmacia y hospitalizacin de agudos.

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Odds ratio de la va riable predictora: morbilidad807570656055504540353025201510

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Categoria de referencia: 10 sanosMorbilidad (agregated clinical risk groups leve l3, ACRG3)

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Figura 3. Odds ratio de la variable predictora: Morbilidad.

Cmo citar este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual de alto coste sanitario para la identicacin de pacientescrnicos complejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.03.003


Tabla 2Utilizacin de servicios sanitarios. Ano 2006a

Poblacin de coste total 2006 percentil 95 Poblacin de coste total 2006 > Percentil 95

Total % total Media Mediana Total % total Media Mediana

Atencin primaria (visitas) 455.716 82,6 5,25 3,0 95.911 17,4 21,00 15,0Atencin especializada (visitas) 54.292 69,1 0,63 0,0 24.255 30,9 5,31 4,0Urgencias (episodios) 25.778 80,5 0,30 0,0 6.231 19,5 1,36 1,0Hospital agudos (das ingreso) 3.537 18,2 0,04 0,0 15.944 81,8 3,77 0,0Hospital sociosanitario (das ingreso) 166 0,7 0,00 0,0 24.468 99,3 5,36 0,0Pruebas diagnsticas (estudios) 123.448 70,2 1,42 0,0 52.407 29,8 11,48 9,0Actividad sanitaria total (contactos) 688.901 74,3 8,15 5,0 238.536 25,7 56,43 44,0

a Se incluye slo la poblacin presente ambos anos del estudio.

Tabla 3Comparacin del consumo de farmacia y hospitalizacin estraticada por estado de salud. Ano 2006a

Coste total ano 2006 percentil 95 Coste total ano 2006 > percentil 95

Estado de salud Personas Media Mediana P25 P75 Personas Media Mediana P25 P75

Sanos (no usuarios)Recetas aportacin pblica (D ) 16.882 - - - - - - - - -MHDA (D ) - - - - - - - -Hospital agudos (das estancia) - - - - - - - -

Sanos (usuarios)Recetas aportacin pblica (D ) 40.715 48 5 0 20 259 914 62 13 1.807MHDA (D ) 0 0 0 0 676 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 3 1 0 4

Historia de enfermedad aguda signicativaRecetas aportacin pblica (D ) 6.087 75 17 5 51 279 345 52 18 152MHDA (D ) 0 0 0 0 111 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 6 4 2 7

Enfermedad crnica menor nicaRecetas aportacin pblica (D ) 6.135 167 49 11 192 263 1.005 425 71 1.489MHDA (D ) 0 0 0 0 169 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 3 1 0 4

Enfermedades crnicas menores en diferentes rganosRecetas aportacin pblica (D ) 1.040 309 186 55 433 118 1.123 903 258 1.747MHDA (D ) 1 0 0 0 0 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 3 0 0 4

Enfermedad crnica dominante nicaRecetas aportacin pblica (D ) 10.067 348 193 40 525 1.172 1.477 1.234 357 2.216MHDA (D ) 1 0 0 0 598 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 3 0 0 4

Dos enfermedades crnicas dominantesRecetas aportacin pblica (D ) 3.400 580 488 212 862 1.657 1.670 1.463 809 2.297MHDA (D ) 1 0 0 0 184 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 4 0 0 7

Tres enfermedades crnicas dominantesRecetas aportacin pblica (D ) 96 869 820 498 1.176 242 1.967 1.733 1.183 2.375MHDA (D ) - - - - 250 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 7 4 0 12

Enfermedad neoplsica dominante, metastsica o complicadaRecetas aportacin pblica (D ) 111 334 218 27 537 98 1.424 873 291 2.317MHDA (D ) 3 0 0 0 1.108 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 6 3 0 9

Condiciones catastrcasRecetas aportacin pblica (D ) 35 165 14 0 176 139 948 279 31 1.495

MHDA (D ) 98 0 0 0 7.019 5.689 2.457 7.912Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 2 0 0 2

TotalRecetas aportacin pblica (D ) 84.568 111 6 0 54 4.227 1.414 1.175 284 2.127MHDA (D ) 0 0 0 0 568 0 0 0Hospital agudos (das estancia) 0 0 0 0 4 0 0 5

MHDA: medicacin hospitalaria de dispensacin ambulatoria; P25: percentil 25; P75: percentil 75.a Se incluye slo la poblacin presente ambos anos del estudio.

Cmo cita de alcrnicos c .03.0


Discusin

Los resultados de este estudio muestran que, mediante tcnicasde modelizacin aplicadas a una poblacin denida, puede pre-decirse de efectuar unrsticas socirecursos co

Orueta ezan tres sistpara evaluacar los pacestudio incorios (estimay adems euna de utilmente infepara la idenpara los CRel vasco). Haunque no diferentes rtas a urgenla de nuestEn su caso iAUC alredevio como prligeramentede sensibiliajuste de rieen el 1% denen resultatodos estosnuestro estestado de sgeneral apo

La aproxa la de Billininters del mcon alto rie

El modefacilitar su agrupacincomprensiba consideraun 5% del topara un aboutilizadas puso. Puede ano estn ddatos de hoel modelo yradica en lacuidados, dla eciencia

Como limdos con caddonde se hintroducir epredictivo sfesionales dPor ello, cuhacerse concalibracin

Otra limsocioecon

Sin embargo, otros autores que las utilizan senalan su poca aporta-cin a la capacidad predictiva de los modelos utilizados25.

La sensibilidad y el valor predictivo positivo obtenidos son loshabituales en este tipo de anlisis, y se consideran sucientes para

lidadgo de puperscin nciual ce regque

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el al estr este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual omplejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014

manera sucientemente vlida el riesgo individual de consumo sanitario elevado, considerando las caracte-odemogrcas, de morbilidad y de utilizacin previa demo factores predictivos.t al.25 incluyen toda la poblacin del Pas Vasco y utili-emas de ajuste de riesgo diferentes, uno de ellos los CRG,r su capacidad explicativa del gasto sanitario e identi-ientes de ms alto coste (5% de la poblacin). Nuestrorpora datos de una mayor amplitud de servicios sanita-mos que se incluye el 82% del coste total, frente al 72%),st basado en una metodologa de coste real frente aizacin de tarifas, aunque en una poblacin sensible-rior. A pesar de estas diferencias, los valores del AUCticacin de los casos de alto coste en ambos estudiosG son similares (0,897 en nuestro estudio y 0,848 enaas et al.26 utilizan seis sistemas de ajuste de riesgo,los CRG, como medida de la morbilidad para predeciresultados (hospitalizaciones y reingresos a 30 das, visi-cias, coste total) en una poblacin de tamano similar aro estudio, y no se encuentran diferencias entre ellos.dentican el 10% de la poblacin de ms alto coste condor de 0,75, pero no utilizan los datos de consumo pre-edictores, lo que justica que nuestros resultados sean

mejores. Meenan et al.27 muestran valores similaresdad a los obtenidos por nosotros para cinco modelos desgo, incluyendo 1,5 millones de personas y centrndose

la poblacin de mayor coste. Otros autores28,29 obtie-dos similares con ligeras variaciones metodolgicas. En

trabajos se consideran otras variables (no utilizadas enudio), tales como el ndice de deprivacin MEDEA o elalud autopercibida, como variables predictoras que enrtan poco valor explicativo a los modelos utilizados.imacin que se ha empleado en este estudio es diferenteg et al.13 y Lpez-Aguil et al.15, ya que en estos casos elodelo estaba centrado en la identicacin de pacientes

sgo de reingreso hospitalario.lo desarrollado cumple tres condiciones relevantes paraaplicacin prctica. Por una parte, utiliza un nivel de

con suciente signicacin clnica para que sea til yle a los profesionales asistenciales. El segundo aspector es que el tamano de la poblacin seleccionada, jado ental, sera el mximo asumible por los equipos sanitariosrdaje proactivo. Finalmente, las variables predictorasueden estar disponibles con un retraso mnimo para suconsiderase razonable que durante el primer mes delisponibles tanto el clculo de la morbilidad como losspitalizacin y farmacia del ano previo, para actualizar

aplicarlo en el ano en curso. Por otro lado, su utilidad identicacin de pacientes con elevadas necesidades deonde se supone que la atencin proactiva puede mejorar

de los cuidados y la calidad de vida de estos pacientes30.itacin, debe tenerse en cuenta que los costes asocia-

a paciente responden a la realidad de la organizacina desarrollado el estudio (validez interna). Adems, all consumo de productos farmacuticos como elementoe incorpora el estilo de prctica prescriptora de los pro-e SSIBE, que puede ser distinto en otra organizacin18.alquier posible extrapolacin a otros mbitos debe

mucha precaucin, y requerira una validacin y unacon datos propios (validez externa).itacin resenable es que no se han incluido variablesmicas por falta de disponibilidad sistemtica individual.

la nade riesa la qutar las utilizainterveindividsulta d

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que se persigue. En denitiva, un modelo predictivoebera tener una aplicacin prctica prudente, similareda tener un instrumento de cribado: permite detec-onas con ms alta probabilidad de efectuar una elevadade recursos, pero no la asegura. Antes de aplicar unan sanitaria determinada, es preciso evaluar de maneraada uno de los casos identicados, sea mediante con-istros clnicos o presencialmente.

la variable dependiente del modelo desarrollado tengasin econmica, su utilidad va ms all de la ges-iera. El riesgo de consumo sanitario total elevado seon la presencia de condiciones clnicas crnicas y su

plejidad. Por ello, los individuos clasicados como decorresponden a personas con enfermedades crnicastributarias de un abordaje asistencial de gestin deenitiva, un modelo basado en la edad, la morbilidadin previa permite identicar la poblacin diana de unae atencin proactiva a pacientes crnicos complejos.

sabe sobre el tema?

delo predictivo es un proceso estadstico mediante elrtir del anlisis de datos previos, se determinan pro-es de un acontecimiento futuro. As, por ejemplo, unan de los pacientes con un gasto superior al percentil

te establecer estrategias proactivas de gestin clnica y enfermedades.

ade el estudio realizado a la literatura?

delo predictivo de gasto sanitario individual en unacin sanitaria integrada permite adoptar estrategiasra en la gestin clnica de los pacientes a partir decacin del riesgo previsto. Las principales barreras

eralizar los modelos predictivos en el sistema de saludases de datos necesarias y la inercia organizativa;

s fcil si stas se estandarizaran y los gobiernos laseran.

ponsable del artculo

rmdez-Tamayo.

ones de autora

s autores participaron en el diseno y el desarrollo delvio, as como en la revisin del manuscrito, del cualu versin nal. J. Coderch dirigi el estudio previo ydo la elaboracin del manuscrito y su correccin nal.

realiz las tcnicas estadsticas para la construccin yn del modelo predictivo. P. Ibern ha supervisado todo

aportando especcamente la visin de experienciasales. M. Carreras efectu el anlisis de costes sanitariosX. Prez-Berruezo ha desarrollado los aspectos relacio-a aplicabilidad en los procesos asistenciales. J.M. Inorizanlisis de actividad y morbilidad, elabor el informeudio previo y efectu la revisin bibliogrca.

Cmo cita de alcrnicos c .03.0


Financiacin

Artculo elaborado en el marco del proyecto PI12/01355, Efec-tividad e impacto econmico de un programa de atencin proactivaa pacientes crnicos complejos identicados mediante un modelopredictivo basado en la morbilidad (ATENPRO), nanciado por el Ins-tituto de Salud Carlos III, en la convocatoria 2012 de ayudas delSubprograma de Proyectos de Investigacin en Salud, conanciadopor el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) de la UninEuropea.

Conictos de intereses

Ninguno.

Agradecim

Al Depananci el morbiditat ade La Puentobtencin ydible la colaIntegrats BaPmies i Joedcin nal

Anexo. Ma

Se puedesin electr2014.03.003

Bibliograf

1. Coleman Knew mille

2. Ministerioel SistemSociales een: http://PlanCalida

3. Ministeriode la cronSociales ehttp://wwABORDAJ

4. Generalitalunya 201enero de Destaquem

5. Departmestrategy toSpain; 201euskadi.ne

6. Garca-Gochronic ca2012;108:

7. Soeken KLmeta-anal

8. Billings J, Dixon J, Mijanovich T, et al. Case nding for patients at risk of readmis-sion to hospital: development of algorithm to identify high risk patients. BMJ.2006;333:327.

9. National Services Scotland. National Health Services (NHS). SPARRA: Scottishpatients at risk of readmission and admission. Edinburgh: National Health Ser-vices (NHS); 2006.

10. Lpez-Aguil S, Contel JC, Farr J, et al. Predictive model for emergencyhospital admission and 6-month readmission. Am J Manag Care. 2011;17:34857.

11. Ash AS, Zhao Y, Ellis RP, et al. Finding future high-cost cases: comparing priorcost versus diagnosis-base methods. Health Serv Res. 2001;36:194206.

12. Zhao Y, Ash AS, Haughton J, et al. Identifying future high-cost cases throughpredictive modeling. Disease Management & Health Outcomes. 2003;11:38997.

13. Porter M, Kellogg M. Kaiser Permanente: an integrated health care experience.Revista de Innovacin Sanitaria y Atencin Integrada. 2008;1:Art.5 (Consultadoel 28/10/13.) Disponible en: http://pub.bsalut.net/risai/vol1/iss1/5

14. Nuno-Solins R. Buenas prcticas en gestin sanitaria: el caso Kaiser Permanente.Rev Adm Sanit. 2007;5:28392.

15. Curry N, Billings J, Darin B, et al. Predictive risk Project. Literature review.res: The Kings Fund; 2005. (Consultado el 28/10/13.) Disponible en:://wwliterarch J.n delencia. p. 13

iza JMorganiza JMorbidiicacido el e%20taria/dhes JSation agemM Cli

lth Inferas Mlation;12:2eras M sanisultadisite/cdfAS, Scotomog hea346ig MHtal evta JF,ish p;13:2

s LR, Tents fonan Rtify hihman

patienlvo Kgle itey-Mill

healtdatioonible/rwjfr este artculo: Coderch J, et al. Prediccin del riesgo individual omplejos. Gac Sanit. 2014. http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014

ientos

rtament de Salut de la Generalitat de Catalunya, queestudio previo Identicaci i predicci del risc segons latesa al Baix Empord18. A Elena Calvo y Maria Llusae por su conanza e impulso a dicho proyecto. Para la

el tratamiento de la informacin ha sido imprescin-boracin de diversos profesionales de Serveis de Salutix Empord (SSIBE), en particular de Josep Vil, Martsep Maria Lisbona. A Montse Rovira por su trabajo de

del manuscrito.

terial adicional

consultar material adicional a este artculo en su ver-nica disponible en http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta..

a

, Austin BT, Brach C, et al. Evidence on the chronic care model in thennium. Health Aff. 2009;28:7585.

de sanidad, Servicios Sociales e Igualdad. Plan de calidad paraa Nacional de Salud. Madrid: Ministerio de sanidad, Servicios

Igualdad; 2010. (Consultado en enero de 2014.) Disponiblewww.msssi.gob.es/organizacion/sns/planCalidadSNS/pdf/pncalidad/d2010.pdf

de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad. Estrategia para el abordajeicidad en el SNS Espana. Madrid: Ministerio de Sanidad, Servicios

Igualdad; 2010. (Consultado en enero de 2014.) Disponible en:w.msssi.gob.es/organizacion/sns/planCalidadSNS/pdf/ESTRATEGIAE CRONICIDAD.pdft de Catalunya, Departament de Salut. Pla de Salut de Cata-1-2015. Barcelona: Departament de Salut; 2012. (Consultado en2014.) Disponible en: http://www20.gencat.cat/docs/salut/Home//Documents/plasalut vnal.pdf

nt of Health and Consumer Affairs of the Basque Government: a tackle the challenge of chronicity in the Basque Country. Vitoria,0. (Consultado el 28/10/13.) Disponible en: http://cronicidad.blog.t/descargas/plan/ChronicityBasqueCountry.pdfni M, Hernndez Quevedo C, Nuno-Solins R, et al. Pathways towardsre-focused healthcare systems: evidence from Spain. Health Policy.23645., Prescott PA, Herron DG, et al. Predictors of hospital readmission. Aysis. Eval Health Prof. 1991;14:26281.

Londhttprisk-

16. Codeluciasist2006

17. Inoruna

18. Inorla mPlansultaHomsani

19. Hugsicman

20. 3 MTHea

21. Carrpopu2011

22. Carrzaci(ConMin39.p

23. Ash dichsurinp. 31

24. Zwemen

25. OrueSpan2013

26. Haapati

27. Meeiden

28. Fleiscost

29. DeSaa sin

30. BerrplexFounDisp2009to coste sanitario para la identicacin de pacientes03

w.kingsfund.org.uk/sites/les/kf/eld/eld document/predictive-ture-review-june2005.pdf

Serveis de Salut Integrats Baix Empord: elementos clave en la evo- hospital a la organizacin integrada. En: Ibern P, editor. Integracinl: fundamentos, experiencias y vas de avance. Barcelona: Masson;986., Coderch J, Carreras M, et al. La medida de la morbilidad atendida enizacin sanitaria integrada. Gac Sanit. 2009;23:2937., Snchez I, Carreras M, et al. Identicaci i predicci del risc segonstat atesa al Baix Empord. Barcelona: Direcci General de Regulaci, i Recursos Sanitaris; 2011. Estudis dEconomia de la Salut, IV. (Con-28/10/13.) Disponible en: http://www20.gencat.cat/docs/canalsalut/Canal%20Salut/Professionals/Recursos/Estudis/08 planicacioocuments/risc morbiditat web.pdf, Averill RF, Eisenhandler J, et al. Clinical Risk Groups (CRGs): a clas-system for risk-adjusted capitation-based payment and health careent. Med Care. 2004;42:8190.nical Risk Grouping Software. Denitions manual. Wallingford: 3 Mormation System: 2004., Garca-Goni M, Ibern P, et al. Estimates of patient costs related with

morbidity: can indirect costs affect the results? Eur J Health Econ.8995., Ibern P, Coderch J, et al. Anlisi de costos por pacient en una organit-

tria integrada. Fulls econmics del sistema sanitari. 2010;39:2837o el 28/10/13.) Disponible en: http://www20.gencat.cat/docs/salut/atsalut/Coneix CatSalut/informacio economica/fulls economics/efulls

hwartz M. Evaluating the performance of risk-adjustment methods:us measures. En: Iezzone LI, editor. Risk adjustments for mea-lthcare outcomes. Ann Arbor: Health Administration Press; 1994.

., Campbell G. Receiver-operating characteristic (ROC) plots: a funda-aluation tool in clinical medicine. Clin Chem. 1993;39:56177.

Nuno-Solins R, Mateos M, et al. Predictive risk modelling in theopulation: a cross-sectional study. BMC Health Service Research.69.akahashi P, Shah ND, et al. Risk-stratication methods for identifyingr care coordination. Am J Manag Care. 2013;19:72532.T, Goodman MJ, Fishman PA, et al. Using risk-adjustment models togh-cost risks. Med Care. 2003;41:130112.

JA, Cohen JW. Using information on clinical conditions to predict high-ts. Health Serv Res. 2010;45:53252.

B, Jones TM, Peabody J, et al. Health care expenditure prediction withm, self-rated health measure. Med Care. 2009;47:4407.ett R, Bodenheimer TS. Care management of patients with com-h care needs. Princeton: The Synthesis Project, Robert Wood Johnsonn; 2009. Research synthesis report no. 19. (Consultado el 28/10/13.)

en: http://www.rwjf.org/content/dam/farm/reports/issue briefs/49853/subassets/rwjf49853 1

Prediccin del riesgo individual de alto coste sanitario para la identificacin de pacientes crnicos complejosIntroduccinMtodosDiseombitoPoblacinVariablesAnlisis estadsticoAspectos ticos

ResultadosDiscusinQu se sabe sobre el tema?Qu aade el estudio realizado a la literatura?Editora responsable del artculoContribuciones de autoraFinanciacinConflictos de interesesAgradecimientos