Impatto dei sistema di finanziamento a DRG sull’innovazione tecnologica in sanità Evidenze e proposte emerse dal caso italiano Giuditta Callea Cergas Università Bocconi La ricerca “Impatto del sistema di finanziamento a DRG sull’innovazione tecnologica in sanità” • Obiettivi della ricerca: 1. Analizzare le caratteristiche dei sistemi regionali di rimborso dei ricoveri ospedalieri 2. Investigare le opinioni e le percezioni degli operatori del Sistema Sanitario Nazionale sul ruolo del sistema di finanziamento basato sui DRG sull’adozione e sulla diffusione di dispositivi medici innovativi negli ospedali italiani • Focus dello studio: – Dispositivi medici impiantabili – Usati in regime di ricovero • Interviste semi-strutturate a 3 categorie di rispondenti: – Esperti di DRG a livello nazionale (2) – Manager regionali (5) – Manager ospedalieri (27 in 11 regioni italiane) Le regioni del campione: modalità di finanziamento dell’attività di ricovero DRG Basilicata Campania Emilia Romagna Lazio Lombardia Molise Piemonte Puglia Sicilia Toscana Valle d'Aosta Veneto DRG con tetto alla produzione AO, IRCCS AO, AOU, IRCCS, privati AO, AOU, IRCCS, privati AO, AOU, IRCCS, privati IRCCS AOU, IRCCS, privati AO, AOU, IRCCS, privati AOU, IRCCS, privati AO, AOU, IRCCS, privati AO, IRCCS, privati Privati AO, AOU, IRCCS, privati Impatto percepito del sistema di finanziamento a DRG sull’adozione e sulla diffusione dei dispositivi medici innovativi 70% 63% “Il sistema è un freno all’adozione di nuove tecnologie a causa dei ritardi nell’aggiornamento sia del sistema di classificazione, fermo al 2007, che delle tariffe” 60% 50% 40% 30% 21% 20% 8% 10% 4% 4% 0% Dipende Freno Freno in generale, neutro nel nostro ospedale Neutro Non sa/non risponde Dipende dal costo delle tecnologie, dalla visione e dalla capacità di programmazione della direzione, dai vantaggi portati dalla nuova tecnologia, dagli incentivi del sistema di rimborso Principali vantaggi e svantaggi percepiti del sistema di finanziamento a DRG con riferimento all’incentivo all’adozione di dispositivi medici innovativi Vantaggi • • • Strumento flessibile che, con una revisione puntuale almeno annuale, può garantire la giusta remunerazione per i nuovi dispositivi Incentiva controllo dei costi, qualità e appropriatezza delle prestazioni ed efficienza Frena l'adozione indiscriminata se non c'è bilanciamento costo-efficacia Svantaggi • • • Ritardi nell’aggiornamento del sistema di classificazione e di rimborso Sistema di classificazione non sufficientemente specifico da premiare l’approccio tecnologico e gli investimenti in formazione del personale In termini contabili, un freno all’innovazione Frequenza di aggiornamento delle tariffe nelle regioni del campione 45% 40% 40% 35% 30% 30% 25% 20% 20% 15% 10% 10% 5% 0% Annuale Ogni 2-3 anni Poco frequente Tariffe non aggiornate Frequenza di aggiornamento delle tariffe: un confronto con 12 Paesi europei Fonte: Scheller-Kreinsen et al., 2011 Frequenza del sistema di classificazione in Italia Anno introduzione Versione ICD-9-CM Versione Grouper 1995 1975 10 2000 1997 14 2006 2002 19 2009 2007 24 Il sistema di classificazione è già “vecchio” al momento della sua introduzione e non consente di identificare tecnologie innovative Tecnologia Codici ICD9-CM DRG Vantaggi della possibilità di tracciare l’innovazione tecnologica nei flussi informativi • Consente al Regolatore la comparazione di trattamenti e/o tecnologie alternativi in termini di outcome (es. degenza media, tasso di mortalità, tasso di infezione, tasso di ricoveri ripetuti, consumo di farmaci, consumo di prestazioni di specialistica ambulatoriale) • Consente al Regolatore di prendere decisioni “evidence based”, sviluppando gli strumenti finanziari più idonei (es. aggiornamento frequente delle tariffe, implementazione di pagamenti supplementari o separati) a facilitare la diffusione dell’innovazione costo-efficace, garantendo equità di accesso a tutti i pazienti • Consente di usare i database amministrativi per studiare la diffusione di nuove tecnologie, stimando empiricamente le determinanti che la impattano La ricerca “Le determinanti dell’adozione di nuove tecnologie sanitarie. Un’analisi empirica” • Obiettivi della ricerca: 1. 2. Identificare le variabili principali che impattano sulla diffusione delle nuove tecnologie sanitarie attraverso la review sistematica della letteratura scientifica Investigare la capacità del sistema di classificazione attualmente in uso in Italia di identificare le tecnologie sanitarie, evidenziandone i limiti e sviluppando raccomandazioni per i miglioramenti ⇒ Identificazione di alcune tecnologie tracciabili nelle SDO, in collaborazione con Assobiomedica che ha fatto da ponte tra Cergas e Industria: • • 3. Ablazione cardiaca per fibrillazione atriale (CA) Chiusura dell’auricola atriale sinistra (LAA) Stimare empiricamente le determinanti dell’adozione di nuove tecnologie nel settore ospedaliero italiano • Analisi relativa al periodo 2009-2012 Trend di diffusione CA LAA 6600 6401 6400 205 6200 5944 204 6000 5800 5600 197 5424 5000 200 195 5400 5200 210 6226 190 191 185 188 4800 180 2009 2010 N° ricoveri 2011 N° ospedali 2012 180 155 160 147 140 104 120 100 80 60 40 20 0 8 25 6 2009 2010 N° ricoveri 34 30 2011 2012 N° ospedali Regioni che adottano le tecnologie CA 25 14 Sicilia 12 20 Tutti le regioni italiane eccetto VDA 10 8 6 2 Lazio EmiliaRomagna, Lombardia Puglia,Toscana Calabria 10 4 5 Veneto,Abruzzo Campania Piemonte Liguria 2011/07 2011/06 2010/08 2010/03 2010/02 2010/01 2009/11 2009-01 2009/10 0 0 2009/04 15 LAA 2012/10 2012/7 2012/4 2012/1 2011/10 2011/7 2011/4 2011/1 CA 2010/10 0 2010/7 50 2010/4 100 2010/1 150 2009/10 200 2009/7 250 2009/4 300 2009/1 2012/10 2012/7 2012/4 2012/1 2011/10 2011/7 2011/4 2011/1 2010/10 2010/7 2010/4 2010/1 2009/10 2009/7 2009/4 2009/1 Numero cumulato di ospedali che adottano le tecnologie LAA 55 50 45 40 35 30 25 20 15 10 5 0 Caratteristiche degli ospedali che adottano le tecnologie: tipologia Ospedale a gestione diretta CA 6% LAA Azienda ospedaliera universitaria 1%1% 4% 6% Casa di cura privata 36% 23% Azienda ospedaliera universitaria 2% 2% 27% 10% Azienda ospedaliera Istituto di ricovero e cura a carattere scientifico Istituto di ricovero e cura a carattere scientifico 16% Ospedale classificato Istituto non classificato presidio di USL 10% Casa di cura privata Azienda ospedaliera Ospedale classificato 19% Ospedale a gestione diretta Ente di ricerca 19% 18% Istituto non classificato presidio di USL Ente di ricerca Caratteristiche degli ospedali che adottano le tecnologie: ownership CA LAA 21% 27% Privato Privato Pubblico Pubblico 73% 79% Caratteristiche degli ospedali che adottano le tecnologie: ubicazione CA LAA 24% 39% Rurale Rurale Urbano Urbano 61% 76% Le determinanti dell’adozione dell’innovazione tecnologica LAA Linear regression Dependent variable Number of obs = F( 16, 33) = . Prob > F = . R-squared = Root MSE = 51 0.4299 13.817 Ranking of adopters Robust HHI Ricoveri HHI*Ricoveri Pubblico Urbano Universitario Costante Coef. 0.162 0.000 0.000 1.196 - 5.001 1.364 66.509 - Std. Err. 0.098 0.000 0.000 5.828 5.419 6.387 30.208 - - t 1.650 0.160 0.090 0.210 0.920 0.210 2.200 P>t 0.108 0.874 0.929 0.839 0.363 0.832 0.035 [95% Conf. Interval] - 0.362 0.038 - 0.001 0.001 - 0.000 0.000 - 10.661 13.053 - 16.026 6.024 - 11.630 14.358 5.051 127.968 Conclusioni • • • • Le ricerche hanno evidenziato irregolarità nell’aggiornamento del sistema di codifica e grande variabilità tra le regioni italiane per frequenza di aggiornamento delle tariffe. La manutenzione dei codici e delle tariffe avviene molto più raramente rispetto alle altre realtà europee. Il sistema di codifica può essere migliorato, rendendolo più granulare. Questa granularità ci permetterebbe di aumentare la nostra capacità di valutare le performance degli ospedali. I dati amministrativi attualmente disponibili permettono già, per le tecnologie tracciabili, analisi sulla diffusione dell’innovazione tecnologica, aiutandoci a capire quali sono le determinanti che la spiegano. Se i dati amministrativi in nostro possesso ci permettono già analisi di questo tipo, dati più granulari consentirebbero analisi ancora più approfondite e sofisticate, favorendo un processo decisionale “evidence based”. Grazie per l’attenzione [email protected]
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