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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
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2
GRUPO GFI
9
+10,000
OFICINAS
EN ESPAÑA
EMPLEADOS
7
Madrid, Barcelona,
Bilbao, Sevilla, Canarias,
Valladolid, Alicante,
Vitoria, Pamplona
PRESENCIA GEOGRÁFICA DE GFI:
 FRANCIA
 ESPAÑA
 BELGICA
PAÍSES
€
GFI ESPAÑA
 PORTUGAL
 MARRUECOS
 LUXEMBURGO
 SUIZA
€ 63,2m + 1.300
FACTURACIÓN 2013
743m
FACTURACIÓN 2013
€
6
CENTROS DE
SERVICIOS
COMPARTIDOS
 LILLE
 NANTES
 TOULOUSE
 VÉLIZY
 ALICANTE
 CASABLANCA
€
4
SECTORES
DE NEGOCIO
BANCA-SEGUROS
INDUSTRIA
SECTOR PÚBLICO Y SANIDAD
TELECOMUNICACIONES
EMPLEADOS
4
NUESTRAS
LINEAS DE
ACTIVIDAD
Application Services
Quality Services
Enterprise Solutions
Infraestructure
Services
CRECIMIENTO
Cotiza
11,3% ORGÁNICO 2013
EN LA BOLSA
Informática
DE PARIS © 2011 – Gfi 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®
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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
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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 calidad.
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
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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
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Por otro lado….
> ¿Cuánto cuestan los Reingresos no programados?
• Si nos basamos en los costes medios de un Hospital
Costes añ0 2010. Servicio Aragonés de Salud
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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€
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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
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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
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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
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
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%
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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
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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:
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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
2009
Calcular
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2010
Evaluar
2011
Calcular
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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
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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
Número Pacientes
2008
3.128
2009
3.203
2010
3.441
2011
3.436
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Resultados
Agrupaciones de TIS
(ultimo digito)
Pacientes
construcción
Pacientes
evaluación
AUC
% Total
acierto
(ingreso y
no ingreso)
1,9
5347 (80,47%)
1297 (19,53%)
0,7452
80,18%
2,8
5284 (79,53%)
1360 (20,47%)
0,7036
76,91%
3,7
5372 (80,85%)
1272 (19,15%)
0,7452
77,27%
4,6
5294 (79,68%)
1350 (20,32%)
0,7298
77,11%
0,5
5279 (79,46%)
1365 (20,54%)
0,714
76.7%
Media
0,7275
77,63%
Desviación estándar
0,018
1,43
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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
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Contacto:
Javier Uriarte:
Departamento Comercial
Página Web :
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[email protected]
[email protected]
www.gfi.es/sanidad
Muchas Gracias
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