Estadía hospitalaria ajustada para evaluar la eficiencia en un servicio de medicina interna
Hospital stay adjusted to assessment of efficiency in an Internal Medicine Service
Teddy Osmin Tamargo BarbeitoI; Rosa Eugenia Jiménez PanequeII; Ángela Rosa Gutiérrez RojasIII; Isabel Mora DíazIV
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I Máster en Salud Pública. Especialista de I Grado en Bioestadística. Especialista de I Grado en Medicina General Integral. Hospital Clinicoquirúrgico "Hermanos Ameijeiras", La Habana, Cuba.
II Doctora en Ciencias Médicas. Especialista de II Grado en Bioestadística. Hospital Clinicoquirúrgico "Hermanos Ameijeiras", La Habana, Cuba.
III Especialista de II Grado en Bioestadística. Hospital Clinicoquirúrgico "Hermanos Ameijeiras", La Habana, Cuba.
IV Especialista de I Grado en Bioestadística. Hospital Clinicoquirúrgico "Hermanos Ameijeiras", La Habana, Cuba.
RESUMEN
Introducción: La evaluación del desempeño hospitalario ha emergido como necesidad en cualquier sistema de salud. El promedio de estadía es el indicador más utilizado. Objetivos: Identificar los factores que influyen en la estadía hospitalaria y evaluar la capacidad del indicador estadía observada menos esperada en la detección de ineficiencias. Métodos: Se realizó un estudio descriptivo retrospectivo. En el análisis estadístico se emplearon la mediana, la media y la desviación estándar para resumir las variables cuantitativas y para las cualitativas, los porcentajes; el análisis de varianza de clasificación simple, la regresión lineal múltiple y la curva ROC. Resultados: Las variables que influyeron sobre la estadía hospitalaria fueron edad, índice de gravedad, diagnóstico principal al egreso reresentada por las enfermedades digestivas y las interacciones de enfermedades cardiovasculares y digestivas con el índice de gravedad. Al evaluar la capacidad del indicador "estadía observada menos esperada" para predecir problemas de eficiencia de la atención hospitalaria, se encontró un área bajo la curva ROC de 0.747. Conclusiones: La diferencia "estadía observada menos esperada" tiene buena capacidad para detectar ineficiencias en la atención hospitalaria y brinda valiosa información para la toma de decisiones en el servicio de Medicina Interna. ]]>
Palabras clave: Evaluación del desempeño hospitalario, estadía hospitalaria, inefeiciencias.
ABSTRACT
Introduction: Assessment of hospital performance has emerged like a need in any health system. Average stay is the more used indicator. Objectives: To identify factors influencing in hospital stay and to assess the ability of the less expected stay in ineffectiveness detection. Methods: We made a retrospective and descriptive study. In statistical analysis we used average, mean, and standard deviation (SD) to sum up both the quantitative and the qualitative variables; percentages; variance analysis of simple classification, multiple linear regression analysis, and ROC (?) curve. Results: Variables influenced on hospital stay were: age, severity rate, main diagnosis at discharge represented by digestive diseases, and cardiovascular and digestive diseases interactions with the severity rate. In assessment of the "less expected observed stay" indicator to predict problems related to efficiency of hospital care, we found an area of 0.747 under ROC curve. Conclusions: The "less expected observed stay" difference is able to detect ineffectiveness in hospital care, and give valuable information for make a decision in Internal Medicine Service.
Key words: Hospital stay, assessment of hospital performance, ineffectiveness, ability of indicator for expected stay.
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INTRODUCCIÓN
En todos los sistemas de salud, los hospitales desempeñan un papel fundamental, constituyen el primer eslabón en la atención de muchos pacientes con problemas de salud importantes, lesiones graves y enfermedades en estado crítico, son centros donde se aportan conocimientos y habilidades para la producción de recursos humanos en salud y el nivel de atención especializada que se ofrece, unido al alto grado de la tecnología que se emplea en el trato a los pacientes hace que sean las unidades más costosas del sistema de salud, por ende, la evaluación del desempeño hospitalario ha emergido como una necesidad, ya que existe gran variabilidad en los servicios sanitarios que se brindan y en los resultados que se logran, unido al desarrollo de la tecnología cada vez más costosa.
Para ejercer un buen control y evaluar la actividad hospitalaria se requiere de indicadores de desempeño que contribuyan a valorar la calidad y la eficiencia de la atención sanitaria que se brinda, de manera continuada, en esas instituciones.
Uno de los principales estudiosos de la calidad en salud fue Avedis Donabedian el cual define una atención de alta calidad como "aquella que se espera maximice una medida comprensible del bienestar del paciente después de tener en cuenta el balance de las ganancias y las pérdidas esperadas que concurren en el proceso de atención en todas sus partes".1,2
Con respecto a la eficiencia, Murray y Frenk apuntan que "está estrechamente relacionada con el desempeño de un sistema de salud, que este desempeño debe evaluarse sobre la base de objetivos (en inglés goal performance) y que debe tomarse como eficiencia el grado en que un sistema alcanza los objetivos propuestos, con los recursos disponibles".3
Calidad y eficiencia son conceptos estrechamente relacionados, Jiménez4 enfatiza "que es obvio que un servicio cualquiera puede brindarse dentro de límites aceptables de calidad con más o menos eficiencia pero también es posible que una búsqueda desmedida de eficiencia vaya en perjuicio de la calidad".
En la evaluación del desempeño, el promedio es el indicador más general y utilizado ya que tiene un significado claro y la doble condición de indicador del aprovechamiento de la cama y de la eficiencia de los servicios prestados en los hospitales.4 Sin embargo, su uso como indicador de eficiencia está limitado por la cantidad de factores, ajenos a la calidad y eficiencia de la atención prestada, que pueden influir sobre él.
Lo anterior permite comprender que los indicadores hospitalarios de resultados y el promedio de estadía deben tomar en consideración las características inherentes a cada paciente ingresado en el servicio y período de que se trate si se quiere que reflejen bien la calidad del servicio brindado.
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Se necesita indagar sobre una serie de factores del paciente que pueden estar influyendo en el comportamiento de la estadía y que son independientes de la eficiencia con que se trabaja en un servicio de salud, de modo que se pueda distinguir en cada estadía qué parte se debe a las características del paciente y cuál a la eficiencia y calidad del servicio prestado. Al procedimiento de introducir estos factores que influyen sobre determinado evento que se va a utilizar como indicador (mortalidad, complicaciones, estadía) se le denomina "ajuste de riesgo" y a los indicadores que se obtienen de ese ajuste: "indicadores ajustados".4-6 Iezzoni5,6 describe con amplitud diferentes métodos y sistemas que han sido utilizados para estos ajustes en las comparaciones de resultados.Varias han sido las investigaciones donde se ha utilizado el tiempo de estadía como indicador de eficiencia7-10 y además se han identificado variables (factores) que influyen sobre el tiempo de estadía hospitalaria como son: edad, diagnóstico, gravedad de la enfermedad, sexo, enfermedades asociadas, tipo de tratamiento, características psicosociales, raza, etnia, estado civil, tipo de admisión, tipo de sistema de pago de la atención médica y especialidad del médico.4,5,11,12
Una de las variables más utilizadas por los investigadores para el ajuste ha sido la gravedad de la enfermedad;7-10 para medirla se han construido varios índices, como los generales, entre los que se encuentra el de Horn13,14 y el de gravedad de la enfermedad propuesto por Jiménez,15,16 en el contexto cubano, así como específicos como el sistema APACHE (Acute Physiology and Chronic Health Evaluation),17 el MPM (Mortality Prediction Model)18 y el SAPS (Simplified Acute Physiology Score)19 que son para pacientes ingresados en una Unidad de Cuidados Intensivos.
Estos índices han sido utilizados en el ajuste de la estadía hospitalaria para detectar ineficiencias en los servicios hospitalarios. Jiménez y otros,7,8 proponen un indicador de eficiencia de los servicios hospitalarios basado en la diferencia entre la estadía observada y la esperada (O-E). La estadía esperada se estima de acuerdo con determinadas características de los pacientes mediante una función de Regresión Lineal Múltiple (RLM). La diferencia existente entre una y otra serían un indicio de ineficiencia del servicio hospitalario brindado. Las variables para la función son las que se señalan en la literatura y los coeficientes en la función de regresión se estiman en el propio medio hospitalario. En otros contextos, este indicador también es utilizado para evaluar el desempeño hospitalario.17-19
Teniendo en cuenta los argumentos planteados se hace necesario identificar los factores que influyen en la estadía hospitalaria y evaluar la capacidad del indicador "estadía observada menos esperada" para la prediccción de ineficiencias en el Servicio de Medicina Interna del Hospital Clinicoquirúrgico "Hermanos Ameijeiras."
MÉTODOS
Se realizó un estudio de naturaleza descriptiva y retrospectivo.
La muestra quedó conformada por 581 historias clínicas de los 714 egresados vivos del Servicio de Medicina Interna del Hospital "Hermanos Ameijeiras" durante los meses de mayo a octubre de 2006 y que cumplieron los requisitos del estudio. Se eliminaron 20 que pertenecían a pacientes extranjeros, 32 que no contaban con los datos necesarios, 21 que pertenecían a pacientes incluidos ya por otro egreso y 60 historias clínias que no se encontraban en el archivo. El total de historias clínicas resultante se dividió, al azar, en 2 partes: 304 historias clínicas para estimar la función de regresión lineal múltiple que sirvió para el cálculo de la estadía esperada y el otro grupo, de 277, para evaluar la capacidad del procedimiento que se propone en la detección de ineficiencias de la atención. ]]>
En ambos grupos se recogió información de las historias clínicas sobre las variables que podrían influir en la estadía hospitalaria, como la edad, el sexo, el índice de gravedad, las enfermedades asociadas, el reingreso, la estancia en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), el reingreso y el diagnóstico principal al egreso.Se procedió al cálculo del índice de gravedad creado por un grupo de investigadores del Hospital "Hermanos Ameijeiras" para pacientes de áreas clínicas, con validez y confiabilidad adecuadas para ser aplicado.15
En el segundo grupo de historias clínicas se realizó una búsqueda de problemas de eficiencia en la atención, sobre la base de demoras en la indicación y llegada de resultados de exámenes complementarios, interconsultas, discusión diagnóstica, procedimientos diagnósticos o pases de fin de semana reiterados. La eficiencia de la atención fue clasificada posteriormente en 3 categorías: eficiencia adecuada, problemas moderados de eficiencia en la atención y problemas graves y muy graves de eficiencia en la atención.
La clasificación fue realizada, de forma separada y a ciegas con respecto a la diferencia entre estadía observada y esperada, por 2 investigadores entrenados, posteriormente discutieron algunas discrepancias hasta llegar a un acuerdo.
Análisis estadístico
El análisis estadístico se realizó en 2 etapas cada una con un grupo de historias clínicas.
]]> Primera etapa
Se emplearon la media y la mediana como medidas de resumen para las variables cuantitativas y para las cualitativas se utilizaron los porcentajes.
Con el primer grupo de historias clínicas se realizó un análisis multivariado mediante el modelo de Regresión Lineal Múltiple.20 Se consideró la estadía hospitalaria transformada como variable dependiente y se utilizó el logarítmo de base 10 para lograr la normalidad. Las variables explicativas fueron la edad, el sexo, el índice de gravedad, las enfermedades asociadas, la estancia en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI), el reingreso y el diagnóstico principal al egreso que por ser una variable cualitativa con 7 categorías de grupos diagnósticos, se construyeron 6 variables de diseño (dummy) y se tomó como referencia para comparar con el resto al grupo diagnóstico 1 que incluye las enfermedades del sistema respiratorio.
La función se ajustó mediante el método paso a paso hacia delante (Foward Wald). Se identificaron aquellas variables cuyos coeficientes fueron significativamente diferentes de 0 (p< 0,05). Obtenida la función, se verificó la no existencia de multicolinealidad y el análisis de los residuos permitió evaluar el cumplimiento de los supuestos de normalidad e igualdad de varianzas.
La bondad del ajuste del modelo se determinó mediante los valores del R2 y R2 corregido. El valor de la probabilidad asociada al estadígrafo F permitió confirmar la existencia de una relación lineal entre la variable dependiente y el conjunto de variables independientes (p= 0,000).
Segunda etapa
En el segundo grupo, de 277 historias clínicas, se calculó para cada paciente la estadía esperada mediante la función estimada con el primer grupo de historias clínicas. Después se procedió a calcular una diferencia entre la estadía observada y la esperada. Se compararon esas diferencias entre los3 grupos de problemas de eficiencia de la atención utilizando el análisis de varianza de clasificación simple (ANOVA) fijando un nivel de significación de a= 0,05.
Se procedió a dicotomizar los problemas de eficiencia en 2 categorías: atención adecuada e inadecuada (problemas moderados, graves y muy graves de la atención). Por último, para evaluar la capacidad del indicador "estadía observada menos esperada" (O-E) en la detección de problemas de eficiencia de la atención, se construyó una curva ROC.20,21 El área bajo la curva fue el indicador utilizado para evaluar dicha capacidad. ]]>
El procesamiento estadístico fue realizado mediante el SPSS versión 15.0 y Epidat 3.1.
Consideraciones bioéticas
La revisión de las historias clínicas se realizó con la previa autorización del Jefe de Departamento de Registros Médicos y la información recogida en las historias clínicas será custodiada, se mantendrá la confidencialidad y será utilizada solamente con fines investigativos sin entrañar daño ni perjuicio para los pacientes.
RESULTADOS
Caracterización de los grupos
La edad mediana para el grupo empleado en la estimación de la función fue ligeramente menor que la del grupo de la validación. La mediana del índice de gravedad en ambos grupos fue similar y la mediana de la estadía hospitalaria para el grupo de la estimación fue algo mayor que en el de la validación (tabla 1). ]]>
El diagnóstico principal al egreso más frecuente, en ambos grupos, fue el 6 (tumores benignos, enfermedades endocrinometabólicas, de la piel y del tejido conectivo, del sistema osteomioarticular, infecciosas y parasitarias y las anemias). El sexo predominante en ambos grupos fue el femenino, las enfermedades asociadas fueron más frecuentes en el grupo empleado en la estimación. El reingreso y la estancia en Unidad de Cuidados Intensivos (UCI) se comportaron de manera similar en ambos grupos (tabla 2).
Estimación de la función de regresión lineal múltiple para el cálculo de la estadía esperada
Las variables incluidas en el modelo final fueron la edad, el índice de gravedad, el diagnóstico principal al egreso reresentada por el grupo diagnóstico 3 (enfermedades digestivas), las interacciones de los grupos diagnóstico 2 (enfermedades cardiovasculares) y 3 (enfermedades digestivas) con el índice de gravedad y el sexo (tabla 3).
El 33,6 % de la variación de la estadía se debe a las las variables independientes que quedaron finalmente incluidas en la función de Regresión Lineal Múltiple.
]]> Evaluación de la capacidad del indicador estadía observada menos esperada para la detección de ineficiencias en la atención
Los pacientes con atención adecuada tienen en promedio, aproximadamente 2 d menos de estadía hospitalaria observada con respecto a la esperada, sin embargo, para los de problemas graves y muy graves tienen una estadía observada superior a la esperada de 5 d (tabla 4 y fig. 1).
El área bajo la curva ROC, que indica la capacidad del indicador estadía observada menos esperada para detectar las ineficiencias moderadas a muy graves de la atención, fue de 0,747 (p< 0,000) (tabla 5 y fig. 2).
En relación con los valores de sensibilidad, especificidad y valores predictivos para diferentes puntos de corte en la diferencia estadía observada menos estadía esperada se halló que para el punto de corte -1 d se obtuvieron los mejores valores de sensibilidad y especificidad, 75,2 y 67,9 %, respectivamente. El punto de corte -3 d muestra una sensibilidad de 87,2 % en buena medida alta y el punto de corte 2 d tiene una especificidad de 88,1 % que puede considerarse también elevada (tabla 6).
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DISCUSIÓNLa estadía mediana encontrada en este trabajo fue similar a la que informan Becchi y otros22 en un estudio donde se evalúan las característica de un grupo de pacientes adultos hospitalizados en un servicio de Medicina Interna.
El diagnóstico principal al egreso fue clasificado de manera similar a la que han publicado otros otros investigadores.7,23 Algunos reportan como diganóstico principal al egreso más frecuente las enferrmedades gastrointestinales, pancreáticas y del hígado,22 la enfermedad pulmonar obstructiva crónica reagudizada por infeccción respiratoria, la neumonía y el accidente vascular encefálico isquémico.24 Landenheim y otros25 y Montero y otros26 publican como diagnósticos más frecuentes la neumonía, las infecciones, la insuficiencia cardíaca congestiva y las internaciones paliativas.
La distribución del sexo tuvo un comportamiento similar a lo que hallan Landenheim y otros25 y Montero y otros.26 Sin embargo, Martins y otros27 encuentran un predominio del sexo masculino.
Estimación de la función de regresión lineal múltiple para el cálculo de la estadía esperada
Resulta bastante dificil encontrar un buen ajuste a los datos cuando se trabaja con la estadía hospitalaria, por las particularidades que tiene esta variable según la gran variedad de factores que pueden determinarla. Esta gama de factores que pueden modificar la estadía se reflejan en la variedad de coeficientes de determinación encontrados. Algunos valores del coeficiente de determinación múltiple (R2) reportados son 0,28 y 0,33 similares al de este de estudio;28 0,41; 0,66 y 0,37.7,8,29 Otros autores han reportado valores de R2 de 0,176; 0,212 y hasta 0,099 en la modelación de la estadía en función de un conjunto de variables.30
En cuanto a las variables que consituyen predictores de la estadía amerita hacer algunos comentarios.
La relación inversamente proporcional encontrada entre la edad y la estadía fue similar a la de otra investigación realizada en el mismo servicio.7 Este tipo de relación inversa puede ser difícil de explicar; podría estar relacionada con el hecho de que la mayor parte de los pacientes ancianos padecen de enfermedades crónicas ya conocidas por sus médicos e ingresan por descompensaciones que remiten en corto tiempo; por otra parte, no se desecha una posible tendencia de los médicos del servicio de Medicina Interna a dar alta precoz a los ancianos para evitar complicaciones propias del ingreso hospitalario como la sepsis nosocomial. ]]>
No parece haber dudas con respecto a la importancia de la gravedad como factor influyente sobre la estadía y ha sido una de las variables más utilizadas por los investigadores para el ajuste de riesgo.7,8,29,30La existencia de interacción entre el índice de gravedad y el diagnóstico principal al egreso imposibilita evaluar el efecto puro de cada una de esas variables sobre la estadía. El hecho de haber encontrado interacción entre el diagnóstico y la gravedad puede deberse a lo que argumentan Travassos y otros31 de que la gravedad puede diferir considerablemente entre categorías diagnósticas y agrupamientos de diagnósticos.
La relación entre la estadía y el sexo fue diferente a la de otro estudio donde se reporta una mayor estancia hospitalaria para los hombres.27
Evaluación de la capacidad del indicador estadía observada menos esperada para detectar ineficiencias en la atención
El área bajo la curva ROC encontrada para el indicador, si bien es menor que la encontrada en un trabajo anterior,13 tiene un valor que se puede considerar aceptable. Vázquez32 plantea que un área bajo la curva ROC próxima o superior a 0,75 es buena evidencia para identificar sistemas o métodos con muy buena capacidad de discriminación. Hartz y otros,33 empleando 3 métodos para la evalución de la eficiencia de la atención a pacientes ingresados por neumonía, encuentran áreas bajo la curva ROC de 0,72; 0,67 y 0,84.
Se han reportado varias maneras de evaluar la eficiencia de la atención hospitalaria, mediante indicadores, Bernard y otros18 y Ryan y otros19 proponen un indicador basado en la diferencia entre la estadía observada y esperada con iguales propósitos y en ambos casos la estadía esperada es la media histórica de cada Grupo de Diagnóstico Relacionado al cual son asignados los pacientes.
Hartz y otros33 proponen 3 métodos para evaluar las estadías hospitalarias innecesarias en pacientes ingresados por neumonía, uno de ellos es comparando la estadía media observada con determinado valor considerado como el óptimo, el cual es muy similar al nuestro.
Los resultados obtenidos apoyan la hipótesis de que la diferencia entre la estadía observada y la esperada, esta última obtenida por la regresión lineal múltiple, refleja problemas de eficiencia de la atención en pacientes hospitalizados en el servicio de Medicina Interna con una probabilidad alta. Mediante este método se encontraron puntos de corte con alta sensibilidad y especificidad para detectar ineficiciencias de la atención. ]]>
No obstante, el estudio presenta algunas limitaciones. La primera y más importante quizás es que otros tipos de ineficiencias o problemas de calidad por la atención médica propiamente dicha, no fueron abordados, por ejemplo, la aparición de errores en la atención del paciente, retrasos en el traslado de algún enfermo grave hacia otro servicio de mayor especialización como la UCI, entre otros. La decisión sobre los lapsos de las demoras que podían considerarse ineficientes, se basó en el sentido común y la práctica en el hospital y no en una evaluación teórica sobre el problema. La evaluación de la función para estimar la estadía esperada se realiza en el mismo sitio donde se supone que existan las ineficiencias, no se contaba con un patrón óptimo o regla de oro de eficiencia adecuada que sirviera para la comparación y fuera generalizable. Esta es la práctica seguida en otros estudios similares ya mencionados, pero no hay duda de que puede constituir una limitación. La eliminación de los valores aberrantes durante la búsqueda del modelo tiene como objetivo minimizar esta limitación.Somos también de la opinión de que el método que proponemos tiene una serie de ventajas: 1. la información necesaria para trabajar está disponible; 2. el modelo de Regresión Lineal Múltiple puede ser reajustado con periodicidad incluyendo nuevos aspectos que se espera surjan de la práctica médica y 3. el cómputo de las medidas de resumen como medias y desviación estándar que se proponen para el indicador de estadía observada menos esperada puede ser llevado a cabo para cada servicio, departamento u hospital.
Para los médicos del servicio de Medicina Interna que están en contacto con los enfermos o los que cumplen funciones directivas, es una necesidad contar con información valiosa sobre el desempeño de la atención hospitalaria; las comparaciones de la estadía deben estimular la identificación de los retos y la búsqueda de oportunidades de mejora en sus servicios, contribuir a consolidar las prácticas institucionales que están mostrando resultados positivos, fortalecer el aprendizaje institucional mediante el intercambio de experiencias positivas o negativas y establecer mecanismos de corrección donde los resultados obtenidos no se correspondan con los esperados.
Por último, vale la pena señalar que no se está proponiendo que la evaluación de la eficiencia en la atención hospitalaria se realice de forma exclusiva mediante este procedimiento, sino que, unido a otros indicadores cuantitativos el procedimiento propuesto puede brindar una idea adecuada de la eficiencia de la atención.
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Dr. Teddy Osmin Tamargo Barbeito. Los Palacios, Pinar del Río. CP 22900 Correo electrónico: teddy@minsap.pri.sld.cu ]]>