David Rodríguez Morales - VII Congreso Nacional de Atención

ESTRATEGIA DE
ATENCIÓN
A PACIENTES
CON ENFERMEDADES
CRÓNICAS
EN LA COMUNIDAD DE MADRID
Estratificación de la población
en el SNS. Experiencia de
Madrid
David Rodríguez Morales. Médico adjunto a la Coordinación de la Estrategia de atención a
pacientes con enfermedades crónicas en la Comunidad de Madrid.
La Estrategia de atención a pacientes con enfermedades crónicas
en la Comunidad de Madrid distingue entre:
• Estratificación ligada a la planificación.
• Estratificación ligada a la intervención, como un elemento
para la gestión clínica que facilite la toma de decisiones, validada
en última instancia por el profesional sanitario de AP, y por tanto
integrada en la historia clínica.
•Pirámide de la Comunidad de Madrid de acuerdo a nº de TIS y al
consumo de recursos representado por el peso de los CRG
Análisis con CRG 2009
28% Población
Estado de salud
1- Estado de salud sano
2- Historia de enfermedad aguda
Población
Población
Total
(%)
3.958.730
62,6
8,9
498.128
7,9
5,3
70% Coste
Peso
CRG (%)
significativa
3- Enfermedad crónica menor única
493.472
7,8
8,0
4- Enfermedad crónica menor en
95.220
1,5
3,0
842.427
13,3
25,6
371.018
5,9
35,5
19.828
0,3
5,6
32.637
0,5
5,5
11.615
0,2
2,6
múltiples sistemas orgánicos
5- Enfermedad dominante única o
moderada crónica
6- Enfermedad crónica significativa
en múltiples sistemas orgánicos
7- Enfermedad crónica dominante en
•Consumos de recursos por grupos de actividad. Actividad total
tres o más sistemas orgánicos
8-Neoplasias
dominantes,
metastásicas y complicadas
9- Condiciones catastróficas
3.958.730
3.958.730 hab.
u.
842.427u.hab.
842.427
371.018u.hab.
371.018
ROLES
(QUIÉN)
SERVICIOS
(QUÉ)
HERRAMIENTAS
(CÓMO)
CIAP
CMBD
FARMACIA
INGRESOS
CARTERA DE SERVICIOS
ADAPTADA A LOS NIVELES DE
INTERVENCIÓN
1ª PRUEBA CON TODA LA POBLACIÓN
DE LA COMUNIDAD DE MADRID
5h
6.500.000 hab
432 centros AP
37 hospitales
CIAP: 4 últimos años
CMBD: último año
• CIAP: todos los episodios (histórico).
• CMBD: 4 años.
5%
15%
80%
Población sin patología crónica conocida
•
•
1º exclusión de
pacientes sin patología
crónica.
2º inclusión y
adaptación del estrato
de complejidad a los %
del modelo Kaiser.
CLASIFICACION DE RIESGO
1 Alta
complejidad
PESO CATEGORIA Numero de
Min
Max pacientes
13,941 113,937
234.456
2 Complejidad
moderada
5,716
13,94
639.349
3 Baja complejidad
0,071
5,715
3.389.272
4.263.077
•
Acciones puestas en marcha:
– Constitución del grupo de trabajo.
– Validación de la herramienta de
soporte a la estratificación.
– Definidos requisitos en APM y
Horus para la visualización de NR
y gestión de NI. Realizada
estimación de esfuerzos de
cambios en APM para fase I
(visualización de NR).
– Realizada instalación de la
herramienta en un servidor
corporativo y proporcionados
accesos de trabajo.
– Realizada la primera
estratificación.
– Definida primera versión del
proceso completo del flujo de
transformación de datos para
obtener la población estratificada.
– Validación clínica de la
herramienta por parte de 28
profesionales seleccionados de
las diferentes DA.
•
•
Estudio de investigación multicéntrico con toda
la morbilidad de la población de Madrid:
Objetivo principal:
– Estudiar la utilidad del agrupador por GMA
como herramienta de ayuda (prueba de
cribado) para la asignación del nivel de
intervención por los Médicos de Familia
(MF) del Servicio Madrileño de Salud.
Objetivo secundario:
– Describir el grado de concordancia entre el
nivel de riesgo relativo proporcionado por el
agrupador por GMA y el nivel de
intervención asignado por los MF del
Servicio Madrileño de Salud.
– Analizar los resultados y los factores que
podrían influir en la concordancia entre el
agrupador por GMA y los MF.
Los sistemas de clasificación de pacientes son instrumentos que sirven para
identificar diferentes grupos de personas y permiten a las organizaciones
sanitarias actuar de manera proactiva, diseñando intervenciones específicas
y adecuadas al nivel de necesidad socio-sanitaria.
OBJETIVOS
• Estudiar la utilidad del agrupador por GMA como herramienta de ayuda para
la toma de decisiones clínicas por los médicos de familia del Servicio
Madrileño de Salud.
• El presente proyecto trata de describir de manera anticipada cómo se
comportará la herramienta en condiciones lo más parecidas a la práctica
clínica habitual.
MATERIAL Y MÉTODO
• Diseño: estudio observacional descriptivo transversal.
• Ámbito de estudio: atención primaria del Servicio Madrileño de Salud.
• Sujetos:
– Pacientes adscritos a los cupos de 28 médicos de familia voluntarios a los
que el agrupador GMA les haya asignado algún nivel de riesgo (bajo,
medio o alto);
– Se excluyen pacientes en residencias asistidas y transeúntes;
– Se selecciona una muestra de 840 pacientes (kappa esperado 0,65,
precisión 0,125, porcentaje positivos esperados 5% y nivel de confianza
95%, 10% esperado pérdidas) por muestreo aleatorio estratificado no
proporcional garantizando el mismo número de pacientes por cada cupo
y nivel de riesgo.
28 médicos de familia:
4 por cada DA (5
rurales).
MATERIAL Y MÉTODO
• Mediciones e intervenciones:
1. Formación participantes sobre funcionamiento del agrupador e implicaciones de
asignar a un paciente un nivel de intervención (bajo, medio o alto). El nivel de
intervención queda determinado por criterios ya conocidos o establecidos ad hoc
en el marco de la gestión de casos o enfermedades, de acuerdo a la complejidad
de cada categoría.
2. Asignación a cada paciente seleccionado del nivel de intervención más
adecuado a su necesidad de atención, considerando: la información que muestra
la historia clínica informatizada (HCI), el conocimiento que el profesional tenga
sobre su situación socio-sanitaria y el nivel de riesgo asignado por el agrupador.
Toda la información fue recogida mediante la cumplimentación de un cuestionario
online.
• Análisis estadístico: se utilizará el índice Kappa de Cohen ponderado para calcular
el grado de concordancia entre las tres categorías de la estratificación poblacional
ofrecidas por el agrupador y el nivel de intervención asignado por el médico. Las
variables se describieron según su tipo: media y desviación estándar (DS) si
cuantitativas; frecuencias y proporciones si categóricas.
40 años
Exfumadora.
Casada y con 3 hijos.
Contactos con el
sistema sanitario:
Leves afecciones agudas
resueltas sin
complicaciones.
Revisiones ginecológicas
programadas.
Actividades del
Programa de promoción
y prevención de la
salud.
47 años
HTA
Artrosis incipiente
Sobrepeso
Dislipemia
Carga social (cuida de
su madre)
60 años
Hipertrofia del
ventrículo izquierdo.
Síndrome de apnea
del sueño severa.
Poliartrosis.
75 años
Dos ingresos por
insuficiencia cardiaca
congestiva grado II/III.
Disnea de medianos
esfuerzos.
Ortopnea.
Edemas maleolares.
82 años
Su situación se ha
deteriorado:
IC avanzada FE 30%
Disnea III-IV NYHA a
pesar del tratamiento
óptimo
Cifoescoliosis severa.
ENFERMERA
AP
MÉDICO AP
Entrada
Salida
CENTRO DE SALUD
PARTE DE
INTERCONSULTA
HISTORIA CLÍNICA
COMPARTIDA AP
(VISORES)
NO ACCESIBLE AL
PACIENTE
Actividades preventivas
y de promoción de la
salud
PAI
ENFERMERA AP
ENTORNO SOCIAL
MÉDICO AP
Entrada
IDENTIFICAR
Salida
CENTRO DE SALUD
ESPECIALISTA
REFERENCIA
eCONSULTA
HISTORIA CLÍNICA
COMPARTIDA
PROCESOS ASISTENCIALES
INTEGRADOS
SEGUIMIENTO
PROACTIVO
DEL PACIENTE
•
30 pacientes por cupo, 10 por nivel de riesgo (+ reservas)
edad 62,57 (DS 18,107); 46% hombres, 54% mujeres.
RESULTADOS
• En un 76% de los casos el médico de familia consideró que el agrupador había sido
útil a la hora de decidir la asignación del nivel de intervención.
• En los casos en los que no resultó útil (179) se especificó el motivo. El más frecuente
fue que el agrupador no tiene en cuenta la gravedad del episodio, principalmente en
episodios de neoplasias.
RESULTADOS
RESULTADOS
El índice de Kappa ponderado obtenido fue de un 0,60 (IC 95% 0,55-0,65).
RESULTADOS
El índice de Kappa ponderado obtenido fue de un 0,60 (IC 95% 0,55-0,65).
Rojo: mayor desacuerdo; Amarillo: desacuerdo intermedio; Verde: acuerdo.
COMENTARIOS
•
En general el agrupador me resultó útil. Me parece más fácil hacer una
clasificación partiendo desde una referencia que desde cero y creo que ayuda a
mejorar la seguridad con la que se hace esa clasificación.
•
También se consideró para incluir en alto riesgo patología oncológica de varios
años de evolución. Un ca de pulmón de hace 5 años, ca de mama de hace 10.....
No sé si se podría considerar que las neos de más de 5 años no sean activas?
•
Creo que las etiquetas de ansiedad y depresión están muy dimensionadas y no
discriminan adecuadamente la situación real. Depende mucho del tto que precise el
paciente (farmacológico o psicológico) y de si interfiere o no con su vida diaria.
•
El proyecto en general de los GMA me parece acertado, donde veo más problemas
es con el registro correcto de los episodios en AP-Madrid.
•
La inclusión del indicador de riesgo en la historia clínica puede ser útil principalmente
como recordatorio de la necesidad de aplicar un nivel de intervención y como motor
de un cambio de cultura en la intervención sobre los pacientes, redistribuyendo
el peso de las intervenciones en quién más lo necesita y fomentando la intervención
de enfermería para el empoderamiento del paciente.
Adaptabilidad de la aplicación.
Transparencia de metodología y resultados para gestores y clínicos.
Información y formación con el objetivo de lograr la autonomía de la
Comunidad en el empleo del estratificador.
Ha requerido de pequeñas modificaciones de desarrollo para adaptarse a
nuestras necesidades.

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