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SAVAC CONSULTORES: Reingresos Hospitalarios y Segmentación de Pacientes.
Modelo Predictivo de Savac.
XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD
Índice
I.
• Presentación de SAVAC Consultores Productos y Servicios II.
• • Reingresos Hospitalarios Modelo de Predicción Una propuesta de valor XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 2
GRUPO GFI
7 PAÍSES
PRESENCIA GEOGRÁFICA DE GFI:
FRANCIA ESPAÑA BELGICA
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EMPLEADOS PORTUGAL MARRUECOS LUXEMBURGO SUIZA
9
OFICINAS EN ESPAÑA
GFI ESPAÑA
Madrid, Barcelona, Bilbao, Sevilla, Canarias, Valladolid, Alicante, Vitoria, Pamplona
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EMPLEADOS
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FACTURACIÓN 2013 € €
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CENTROS DE SERVICIOS COMPARTIDOS LILLE NANTES TOULOUSE VÉLIZY ALICANTE CASABLANCA
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SECTORES DE NEGOCIO BANCA-SEGUROS INDUSTRIA SECTOR PÚBLICO Y SANIDAD TELECOMUNICACIONES
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NUESTRAS LINEAS DE ACTIVIDAD Application Services Quality Services Enterprise Solutions Infraestructure Services
Cotiza 11,3%
CRECIMIENTO ORGÁNICO 2013
EN LA BOLSA DE PARIS © 2011 – Gfi Informática
1970 1980 1990 2000 2010 2012 Certificaciones en ITIL, CMMI, ISTQB, ISO 9.001, ISO 20.000…
Productos y Servicios
> Sistema de Información Hospitalario y sociosanitario: • • SAVAC Integración® y Continuum® > Estación de Trabajo: MIRA ® • • Médica Enfermería > Gestión del Medicamento : • • Farmacia Hospitalaria BDCM > Gestión de los Costes y Actividad GESCOT ® > Módulo de Predicción de Reingresos Hospitalarios P4H® XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 4
Introducción… al problema
> > Aunque hay dudas si debe tomarse como un indicador de calidad (índice de calidad asistencial), unos autores consideran que algunas enfermedades con alta tasa de recurrencia y cronicidad aumentan el riesgo de reingreso hasta un 55%, cuando los cuidados ofrecidos no han sido de
suficiente calidad;
De la misma forma, la
variabilidad clínica
en el manejo de un mismo proceso se asocia con una mayor tasa de reingreso.
Algunos autores consideran que los
reingresos no programados
pueden servir como índice de calidad, dividiéndolos según sean debidos a: • • • • Complicaciones del ingreso previo Recurrencia de la enfermedad Adherencia al tratamiento Enfermedad nueva. Fuente: Reingreso Hospitalario en Medicina Interna. Servicio de Medicina Interna. Hospital de Navarra. Pamplona XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 5
Hospitalizaciones…¿necesarias?
“…Por tanto, si parte del gasto hospitalario contiene un determinado nivel de uso innecesario de la hospitalización, reducir el tiempo que los pacientes permanecen hospitalizados sin que su situación clínica o la intensidad de los cuidados que necesitan lo justifiquen, pueden disminuir el gasto hospitalario sin comprometer la calidad de la asistencia.
En consecuencia, las mejoras en calidad asistencial requieren que los recursos que se destinan a usos inapropiados se utilicen de forma efectiva, y para ello, el conocimiento de los factores y situaciones que influyen sobre las estancias inadecuadas de los pacientes en el hospital, es punto clave para la evaluación y la mejora de la calida d.
El área de hospitalización se caracteriza por un
alto consumo de recursos
, tanto materiales como humanos. Son múltiples las causas que pueden motivar las estancias hospitalarias prolongadas: unas de carácter médico, otras asociadas a la situación socioeconómica de los pacientes y otras derivadas de la propia infraestructura del hospital. En cualquier caso, los
recursos hospitalarios son limitados y su uso racional permitirá que la asistencia prestada sea más eficaz y eficiente
. Por ello, en los últimos años se están introduciendo en los hospitales conceptos de eficiencia y competitividad, lo que propicia la aplicación de técnicas orientadas a una mejor gestión de los recursos y a una evaluación continuada de la actividad Dra. Elena García. Tesis Doctoral: Evaluación de la
estancia hospitalaria
en prótesis de cadera XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 6
Sistemas de Información de apoyo.
El desarrollo del CMBD en el Sistema Nacional de Salud (SNS) ha venido en consonancia tanto con las reformas del sistema sanitario, como con el desarrollo de los sistemas de información sanitarios, dando lugar a la utilización de
nuevas herramientas de gestión que se apoyan efectivamente tanto en el CMBD, como en el desarrollo de la contabilidad analítica
o en los GRD. Desde el año 1991 se viene generalizando en los hospitales del Sistema Nacional de Salud, la implantación de dichas herramientas de medición del producto hospitalario Dra. Elena García. Tesis Doctoral: Evaluación de la
estancia hospitalaria
en prótesis de cadera XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 7
Por otro lado….
> ¿Cuánto cuestan los Reingresos no programados?
• Si nos basamos en los costes medios de un Hospital XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 Costes añ0 2010. Servicio Aragonés de Salud 8
En una primera y grosera estimación:
> > > > Un hospital que tuviera 50 camas destinadas a Medicina Interna Con una tasa de reingreso del (sólo) 12 % Que supusiera un 24% de Camas de MI ocupadas • Significaría que está dedicando 12 camas por 360 dias =4320 estancias Si el coste de la Estancia es de (sólo) 500€ / día • Los reingresos no programados le estarían “costando”: 2,16 M€ > Si se redujera en una cuarta parte (un 25% no es excesivamente ambicioso), el Hospital se estaría “ahorrando” 540 K€ XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 9
Módulo de Predicción de Reingresos: Objetivos
> Identificar a los pacientes con riesgo de agudización e ingreso, a través de un Sistema inteligente y basado en la información existente en la Organización (CMBD).
> > Mejorar la calidad de la asistencia percibida por los pacientes objetivo, a través de una atención personalizada y específica.
Disminuir los costes de la “ineficacia”, disminuyendo el número de urgencias y hospitalizaciones de los pacientes objetivo.
> La disminución de los reingresos significará, por tanto: • • Mejor asistencia prestada Menor variabilidad clínica XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD 13/03/2014 10
Situación actual
> > > > > > > > La mayoría de sistemas de provisión de servicios sanitarios están diseñados para la gestión del problema
agudo
.
Con una población, cada vez más envejecida, es necesario cambiar el modelo para ofrecer una mejor asistencia a los
Crónicos
.
Entre el 70-80% de los problemas que se presentan en los dispositivos sanitarios son problemas
crónicos reagudizados
.
La mayoría de recursos de hospitalización se consumen sobre un porcentaje reducido de pacientes crónicos reagudizados “El 20 % de los pacientes consumen el 50% de los recursos” Se conoce la evolución natural de las principales enfermedades crónicas La mayor parte de los Servicios de Salud están unificando la Atención Primaria y Hospitalaria, de forma que ya se podría contar con equipos de atención adecuados.
Existe ya una Estrategia Nacional para el abordaje de las patologías Crónicas XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 11
Situación actual
> > > Gracias a los Sistemas de información actuales y mediante una adecuada Contabilidad analítica (G. de Costes y Actividad) se puede saber el coste individualizado de “cada paciente” (Por agregaciones, obtendremos el coste del GRD, del GFH, del Servicio, del Área, del Hospital, etc.) con una estructura específica para realizar una actividad determinada.
Por tanto, somos capaces de saber cuan eficiente es una determinada organización, realizando una actividad dada.
Si decidimos abordar el problema, podremos re-organizarnos, volver a > • • • • medir los resultados y decidir el mejor modelo.
• • Creando una unidad de atención domiciliaria o Integrada, lógicamente, con At. Primaria Habilitando unas consultas para atender a estos pacientes Decidiendo la inclusión en algún programa de Crónicos o de otra índole.
Informando al ingreso de la situación del paciente Informando al alta… … son ejemplos de iniciativas orientadas a la resolución.
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En todos los Sistemas de Salud se está estudiando
Los ahorros (en azul claro) podrían alcanzarse asumiendo que , con el Case Management, evitaría un 10% de ingresos y acortaría la estancia en un 20% Si se identifica a los “grandes utilizadores del sistema” en el año en curso, un proceso de gestión adecuado (Case Management) podría ahorrar un 9% en los costes de hospitalización.
Sin embargo, si se identificaran en el año anterior, el ahorro podría llegar a un 20% en el mismo período XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 13
Otras experiencias
> > University of Akron, working with ACOMSplus • on average
25 percent
of congestive heart failure patients are readmitted to the hospital within 30 days; the predictive model that he and his colleagues have created data mines 65-plus parameters to determine the probability that patients will come back into the hospital Harvard Medical School • investigators, for instance, used low hemoglobin and low sodium at discharge, along with non-elective admission, discharge from a cancer unit, one or more hospital stays in the previous years, and other risk factors to help generate a scoring system. The system was based on data from more than 10,000 discharged patients, nearly 2,400 of which were readmitted
(24 percent)
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Datos del modelo
> Origen de datos seleccionado para la construcción y pruebas de los modelos es el
CMBD (Conjunto Mínimo Básico de Datos)
> > Los hospitales nacionales registran las altas hospitalarias y, desde principios de los años 1990, están obligados por normativa legal. Contiene la siguiente Información: • • • Ingreso hospitalario convencional (Planificado y No Planificado) Episodios de Cirugía sin Ingreso Episodios de Hospital de Día XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 15
Prototipo y Construcción del Sistema
> En la primera Fase estudiamos un Hospital Comarcal cuya información sirvió para Construir y depurar el modelo. > A continuación, el MSSSI nos facilitó la información correspondiente a 14 Hospitales de diferentes tamaños y una serie de 5 años. > Hace pocas semanas, la validación final se ha realizado con un gran Hospital (más de mil camas) tal y como se indica a continuación: XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 16
Metodología
> Se seleccionaron los 28 Diagnósticos principales más frecuentes en el servicio de Medicina Interna. (Cardiopatías, fundamentalmente) > > Para evaluar el modelo utilizamos los datos del CMBD correspondientes a los años 2008, 2009, 2010 y 2011.
La predicción indica el ingreso en el año posterior al del alta del paciente con episodios con alguno de los diagnósticos descritos. Esto implica que, de cara a construir el modelo y realizar la evaluación, los episodios del año 2011 sólo son utilizados en el cálculo de la variable que se pretende clasificar y no serán utilizados en la construcción y evaluación del modelo.
2008
Calcular
2009
Evaluar
2010 2011
Calcular XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 17
Metodología
> > En la construcción del modelo se utiliza información histórica de los episodios de los pacientes, esta información hace referencia a 1 año y esto implica que los datos del año 2008 son utilizados en el cálculo de variables a tener en cuenta en el modelo pero no son utilizados en la construcción y evaluación del modelo.
Para poder realizar la construcción y evaluación del modelo, de los años 2009 y 2010 se utilizan un porcentaje de episodios al azar en la construcción del modelo, realizándose la validación con el resto; La predicción se realiza paciente a paciente y se calcula el AUC del modelo. El porcentaje de episodios utilizados en la construcción del modelo es aproximadamente del 80%, sirviendo el 20% restante para testear el modelo. La evaluación y construcción se realiza con diferentes criterios para asegurarnos de que el modelo obtenido es generalista ya que el número de casos es reducido.
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Metodología
> Para realizar la evaluación, el criterio de la selección de subconjuntos de pacientes ha sido el uso de las TIS de los pacientes, seleccionando un subconjunto según el último número de éstas. Utilizando el criterio anterior, se han realizado 5 grupos de pacientes por TIS que suponen alrededor del 20% de los pacientes cada uno.
Agrupaciones de TIS (Último dígito)
1 , 9 2 , 8 3 , 7 4 , 6 0 , 5 XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 19
Metodología
> El centro nos facilita información de 4 años, años desde el 2008 al 2011 con un total de 13.208 pacientes con episodios con diagnostico principal o secundario. Los pacientes/años son los siguientes:
Año
2008 2009 2010 2011
Número Pacientes
3.128
3.203
3.441
3.436
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Resultados
1,9 2,8 3,7 4,6 0,5
Agrupaciones de TIS (ultimo digito) Pacientes construcción Pacientes evaluación AUC
5347 (80,47%) 5284 (79,53%) 5372 (80,85%) 5294 (79,68%) 5279 (79,46%) 1297 (19,53%) 1360 (20,47%) 1272 (19,15%) 1350 (20,32%) 1365 (20,54%)
Media Desviación estándar
0,7452 0,7036 0,7452 0,7298 0,714 0,7275 0,018
% Total acierto (ingreso y no ingreso)
80,18% 76,91% 77,27% 77,11% 76.7% 77,63% 1,43 XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 21
Conclusiones
> El modelo desarrollado inicialmente , basado en Episodios, hubo de modificarse para llegar al del estudio, agrupando los episodios de cada paciente, siendo éste el que mejor resultados arroja (independencia de género y edad, por ejemplo).
> En el último año estudiado (2011), la tasa de reingreso fue del 14%, ocupando cerca del 29% de las estancias del servicio de Medicina Interna.
> El dato “AUC - Área bajo la curva”, indicador de la bondad del modelo supera en casi 9 puntos el valor estadístico esperado (0,73 vs 0,64) y el porcentaje de acierto es superior al 77%, en media.
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Conclusiones (y 2)
> La identificación de los pacientes con alta probabilidad de Reingreso, junto con una correcta Gestión del Proceso, redundará en una significativa
reducción de los costes
de Hospitalización del Servicio
mejorando la atención
de los pacientes objetivo y
disminuyendo la variabilidad clínica
, al aplicar criterios comunes.
> Una política de estratificación de Pacientes adecuada junto con estrategias de abordaje unificado (AP-AE)
podrían reducir de manera significativa el número de reingresos Hospitalarios no programados
, mejorando la asistencia sanitaria (en número y calidad) y disminuyendo los costes asociados. > Este sistema, utilizado en conjunción con la “Gestión de Costes y Actividad Gescot©” se convierte en una potente Solución para la toma de decisiones orientadas a mejorar la eficiencia en las organizaciones sanitarias XVII CONGRESO NACIONAL DE INFORMÁTICA DE LA SALUD © 2011 – Gfi Informática 13/03/2014 23
Contacto: Javier Uriarte: Departamento Comercial Página Web : © 2014 – Gfi Informática [email protected]
www.gfi.es/sanidad
Muchas Gracias
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