Resumen
Introducción
El aumento de la esperanza de vida y el consiguiente envejecimiento demográfico, han provocado un incremento de la población con una o más enfermedades crónicas. Este hecho origina la necesidad de un planteamiento del sistema sanitario más orientado al cuidado y el tratamiento de los enfermos crónicos y pluripatológicos. Además, en el plano económico una población cada vez más envejecida y con mayor morbilidad, aunado con una constante innovación de la tecnología médica, inducen a un mayor gasto sanitario.
Por estos motivos y ante un contexto de crisis económica y limitación presupuestaria como la que acontece en España, es imprescindible introducir herramientas de gestión que contribuyan a mejorar la eficiencia del sistema sanitario y aumentar la calidad del mismo.
En este sentido los sistemas de clasificación de pacientes son una herramienta válida que permite a los gestores sanitarios conocer el perfil de morbilidad de la población atendida.
Dentro los sistemas de clasificación de pacientes, los Clinical Risk Group (CRG) son una herramienta que agrupa a población en diferentes grupos en función del número y gravedad de las condiciones crónicas, lo que puede ser de gran utilidad para la gestión y el abordaje del problema del aumento de la cronicidad en España.
Objetivo
El objetivo de la presente Tesis Doctoral es analizar la capacidad explicativa de los CRG sobre el gasto sanitario en un departamento de salud de la Comunidad Valenciana y establecer un sistema de ajuste por riesgo clínico.
Metodología
Estudio observacional, descriptivo, retrospectivo y de corte transversal sobre el gasto sanitario total, usando modelos explicativos-predictivos-estratificados.
Se ha dispuesto de una base de datos formada por los 156.811 habitantes asignados al Departamento de Denia, en la que constaba: la edad, el grupo de clasificación CRG y el gasto sanitario total, entre otras variables.
En la primera parte de los resultados, se ha recogido un análisis descriptivo mostrando la información más relevante acerca del gasto sanitario total en el Departamento de Denia desde diferentes perspectivas: el tipo de gasto y el gasto según las variables demográficas y la morbilidad de la población.
En una ulterior fase se ha iterado diferentes modelos econométricos: modelo de regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios y modelos lineales generalizados, tomando como variable dependiente, el gasto sanitario total y como variables independientes: la edad, el sexo y el grupo de pertenencia del CRG, con el fin de seleccionar el modelo que mejor explique el comportamiento del gasto sanitario y establecer, de esta manera, un sistema de ajuste por riesgo. A continuación, se compararon los valores estimados por los distintos modelos con el valor real, para determinar cuál de ellos era el más apropiado.
Resultados
Se ha comprobado la existencia de una alta concentración del gasto sanitario en una reducida proporción de la población; concretamente el 70% del gasto sanitario fue generado únicamente por el 27% de la población con mayor morbilidad. Los modelos econométricos basados en los CRG tienen una capacidad explicativa mucho mayor que los basados únicamente en variables demográficas. El modelo que mayor significación estadística alcanzó fue el que empleaba la combinación de las variables: edad, sexo, estado de salud CRG y nivel de gravedad, con un coeficiente de determinación ajustado del 41,9% en el modelo de regresión lineal y un criterio de información de Akaike de 14,22 en el modelo lineal generalizado. En la comprobación posterior con el gasto real, el modelo lineal generalizado se mostró ligeramente superior al modelo de regresión lineal. Por tipo de gasto, el gasto en farmacia ambulatoria fue el que mayor nivel de explicación obtuvo, mientras que el menor correspondió al gasto hospitalario.
Conclusiones
Los CRG son una herramienta útil para explicar el comportamiento del gasto sanitario en función de la morbilidad.
Palabras clave
Ajuste de riesgo; Análisis del costo; Atención hospitalaria,Atención primaria de salud; Costos hospitalarios; Morbilidad; Planificación sanitaria, Farmacoeconomia
