diciembre 30, 2016

Machine Learning en salud

Cuando utilizamos el análisis de la información en el ámbito de la gestión clínica y sanitaria para explicar el pasado, con el objetivo de aprender de nuestros errores para mejorar el futuro, probablemente estamos viendo sólo la punta del iceberg. Nos estamos perdiendo la capacidad que pueden tener esos mismos datos para mostrarnos cómo sería nuestro futuro en este escenario. Otro aspecto poco explorado son las interrelaciones entre los diferentes factores que pueden intervenir en la ocurrencia de ciertos eventos relacionados con la salud o con la provisión de servicios.

El “Machine Learning” (ML) podría abrir el abanico de posibilidades para usar mejor la ingente información que se está generando entorno a la salud. En su definición más básica el ML se refiere a un grupo de algoritmos que aprenden de los datos. Estos algoritmos son diferentes de los convencionales ya que trabajan con los casos en lugar de con reglas preestablecidas.

Un ejemplo: si un paciente consulta por síntomas similares a los de la gripe, un médico que diagnostica de manera tradicional podría decir: "Tiene fiebre, dolores, debilidad general y ningún síntoma de resfriado,... esto se parece a la gripe”. Pero un médico que diagnosticara aplicando un algoritmo de ML diría: "Los síntomas son los mismos que 50 pacientes recientes que tenían la gripe,... probablemente también tendrá la gripe”. Destacar que para aplicar ML realmente no se necesita saber nada sobre la gripe, sólo haber visto un montón de casos que se diagnosticaron de gripe y tenían los mismos síntomas.

Si has leído hasta aquí seguro que te va a interesar conocer el proyecto healthcare.ai, "an open source software streamlining healthcare machine learning", que ofrece la posibilidad de descargar algoritmos, herramientas, documentación, solicitar nuevas funciones, enviar preguntas, seguir el blog y contribuir con el código abierto para la mejora en la atención de la salud. El propósito del proyecto es que la colaboración avance la mejora de los resultados a través de la inteligencia artificial, en concreto en el análisis predictivo y el aprendizaje automático, permitiendo que desarrolladores de BI puedan aplicar y crear modelos apropiados y precisos con datos de atención médica, sin necesidad de tener conocimientos en estas metodologías analíticas complejas. 

Los algoritmos de clasificación creados con ML dan a cada caso una probabilidad de que ocurra el evento contra no, estableciendo el analista un punto de corte para discernir los resultados óptimos o que mejor se ajusten para responder preguntas como: ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente desarrolle una infección?, ¿Cuál es la probabilidad de que un paciente con EPOC sea readmitido dentro de los 90 días posteriores al alta?, ¿Cuál es la probabilidad de que una persona no comparezca a su cita?

Otros algoritmos de regresión dan como resultado valores continuos, que permiten establecer el impacto de efectos y responder a preguntas como: ¿Cuántos días un paciente necesita permanecer en el hospital?, ¿Cuánto personal necesitamos en una unidad un día determinado?, o ¿Cuánto dinero costará un paciente al sistema de salud durante el próximo año?

Existiría otro uso del ML cuando no hay ningún dato real asociado con los datos que están disponibles. Los algoritmos en esta categoría están en gran parte relacionados con la identificación de patrones y similitud de casos, y su uso sería agrupar o estratificar los datos en diferentes categorías. Permitiría dar respuesta a preguntas del tipo: ¿Un paciente que no tiene diabetes, qué probabilidad tiene de desarrollarla?, o ¿Cómo de similares, o como se agrupan, los pacientes con alto consumo de recursos en mi centro?

Por las interesantes posibilidades que ofrece el ML el futuro de estas herramientas es muy prometedor, así que no hay que dejar pasar mucho tiempo para ponerse a ello.

noviembre 30, 2016

I Jornada de Benchmarking CSC- Proyecto ARQ

La Patronal Consorci de Salut i Social de Catalunya (CSC) convoca en su sede de Barcelona la I Jornada de Benchmarking enmarcada en su proyecto, iniciado en marzo de 2015, “Xarxa d’hospitals associats per a l’Anàlisi del Rendiment i la Qualitat (Projecte ARQ)”.

Higia Benchmarking SL colabora en el Proyecto ARQ de la Patronal en el apartado técnico, en la definición y construcción de los indicadores de eficiencia, adecuación y calidad asistencial, que se van a utilizar para identificar a los hospitales y servicios benchmark. Los resultados se obtienen a partir de la información de los CMBD de los hospitales participantes, mediante los análisis comparativos ajustados disponibles en la plataforma de BI-QlikView Benchmarking Sanitario 3.0® (BS3). 


El objetivo de la Jornada es reconocer a los hospitales y servicios que obtienen mejores resultados en la evaluación del rendimiento y la calidad asistencial, referidos al periodo 2015, a partir de indicadores objetivos. En este sentido se analizan la gestión de estancias, la cirugía mayor ambulatoria, la mortalidad, las complicaciones intrahospitalarias y los reingresos clínicamente relacionados.

En la Jornada participan 20 hospitales. La participación, así como la asistencia a la Jornada, son gratuitas. Excepto un único hospital participante de alta tecnología, que no se ha podido incluir en los análisis por no disponer de una referencia comparativa representativa, el resto de hospitales se han comparado agrupándolos en dos niveles de estructura: Hospitales Básicos y Hospitales de Referencia.

Un hecho diferencial de esta Jornada de Benchmarking, es que la lista de participantes es pública. Esto se enmarca en la transparencia que se imprime en este proyecto, y que es fundamental para poder hacer un benchmarking real entre los hospitales. Todas las metodologías están también disponibles al máximo detalle para los centros adscritos, los cuales pueden analizar y contrastar los resultados de su hospital en la plataforma web BS3, que permite el análisis comparativo de todos los indicadores utilizados, y que es accesible con un código de usuario personalizado para cada centro.

Se identifican a los hospitales benchmark por obtener el mejor balance (agregado sin ponderar) en los 5 indicadores analizados. Se ha realizado una estandarización directa de la casuística, aplicando estratificaciones por GRD-APR (v32), niveles de severidad, riesgos de mortalidad y otras variables relevantes, según los indicadores, para el ajuste de los resultados.

Las diferencias, indicador a indicador, entre los hospitales benchmark y el resto de hospitales en cada grupo, muestran unos impactos de mejora muy notables:


La propuesta que se hace al sector es realizar periódicamente estas Jornadas de Benchmarking, en torno a las cuales se pretende articular otros encuentros satélites en los que profundizar en aspectos concretos, contando con la participación proactiva de todos los hospitales interesados en realizar un benchmarking colaborativo.

El requisito para formar parte de este proyecto de benchmarking, dado que la participación no es anónima para los hospitales, es aceptar explícitamente el carácter público de los resultados. Los hospitales deben aceptar compartir sus resultados agregados y estar dispuestos a explicar, dentro de la comunidad profesional de benchmarking, sus casos de éxito. Operativamente los hospitales también deben aceptar el contrato LOPD de encargado del tratamiento para los análisis agregados de sus indicadores de actividad, y para incorporar el CMBD en la plataforma web BS3.


Descarga aquí el informe con el resumen de la metodología, los resultados comparativos, y la lista de hospitales participantes y benchmarks nominales.

Actualmente el foco de análisis está puesto en los hospitales de agudos, y concretamente en las altas de hospitalización, pero la intención es ir ampliando el benchmarking, tanto para otros tipos de actividad hospitalaria como para otros niveles de provisión de servicios de salud. La evolución y el alcance del proyecto se adaptarán a las necesidades de información de las organizaciones de salud que participen. 

octubre 31, 2016

Gestión de las listas de espera en los servicios de salud

“La Teoría de colas es el estudio matemático de las colas o líneas de espera dentro de un sistema. Esta teoría estudia factores como el tiempo de espera medio en las colas o la capacidad de trabajo del sistema sin que llegue a colapsarse”. Puede resultar muy útil conocer la implementación de una cadena productiva en la ingeniería industrial, por lo que se pueda aplicar a un servicio de salud, aunque obviamente hay consideraciones diferenciales significativas a tener en cuenta.

En los hospitales y centros de salud se gestiona la lista de pacientes que esperan para una visita con el especialista, una prueba complementaria, o bien para ser intervenidos quirúrgicamente. Intentar mejorar la dinámica de la cola de pacientes pasaría por analizar el flujo de estos en cada parte del sistema: entrada, proceso y salida.

En este contexto resulta útil analizar las reflexiones que ha publicado SEDISA (Sociedad Española de Directivos de la Salud) hace dos semanas en su informe “Gestión de las listas de espera desde la perspectiva de la gestión sanitaria profesionalizada”.

Antes de analizar el hecho en sí hay que pensar en la accesibilidad, en la adecuación y en la ordenación, de manera que todos los pacientes que precisen un servicio puedan acceder a él, y pueda analizarse que la indicación sea correcta, que no entren en lista de espera aquellas actividades potencialmente evitables, y que se apliquen criterios objetivos de priorización.

En líneas generales, para poder gestionar las listas de espera es necesario:
1. Disponer de un sistema de información oportuno.
2. Conocer el cumplimiento de las garantías de tiempo por proceso.
3. Aplicar criterios de priorización en base a gravedad, eficacia y oportunidad de las patologías y/o intervenciones.

La demora en recibir una asistencia es multifactorial:
- Si no se controlan los indicadores de las listas de espera, no se fijan tiempos de garantía, no se gestionan las suspensiones, los tiempos “muertos”, etc., la tendencia será a tener más demora (teoría del caos).


- Si hay más demanda, a igualdad del resto de factores, habrá más demora. Pueden generar más demanda factores poblacionales, como las mayores necesidades en salud que requiere una sociedad cada vez más envejecida. Pero también otros factores como una mayor accesibilidad, una mayor oferta, la variabilidad de la práctica médica o la medicina defensiva, pueden aumentar la demanda, y por tanto la demora.

- Si hay menos recursos, o estos no tienen una productividad óptima, por ejemplo cuando un equipo quirúrgico es capaz de resolver sólo 3 intervenciones en una sesión en lugar de 4, se generará más demora. No hay que confundir más eficiencia con más oferta, sobre esto último un ejemplo podría ser el uso de los quirófanos, si en lugar de tener un único turno de mañanas se habilitaran sesiones de tarde, estaríamos ampliando la oferta, y esto, si no se hace de manera controlada y por una necesidad objetiva, puede aumentar la demanda y finalmente producir un efecto rebote en la demora.


Las 27 propuestas que se pueden ampliar en el documento original de SEDISA son:

1. Definición de criterios de indicación y priorización.
2. Utilización de una herramienta común de gestión.
3. Elaborar un catálogo centralizado de procedimientos quirúrgicos priorizados.
4. Definir los procesos graves que deben contar con protocolos y/o guías clínicas.
5. Potenciar la Cirugía Mayor y Menor ambulatoria.
6. Protocolización de los preoperatorios.
7. Análisis y estudio de las suspensiones quirúrgicas.
8. Aplicar la ampliación de jornada en actividad quirúrgica efectiva.
9. Optimización del equipamiento e infraestructuras quirúrgicas.
10. Optimización de la hospitalización quirúrgica.
11. Participación de Atención Primaria en la Cirugía Menor.
12. Implantar sistemas de retribución variable en función del cumplimiento de objetivos.
13. Implantar la Gestión Clínica en los Servicios/Unidades de los Hospitales.
14. Planificación de la actividad quirúrgica y de pruebas diagnósticas concertadas.
15. Mejora de la organización de la gestión de las listas de espera.
16. Mejora de los registros de listas de espera y de los sistemas de información.
17. Mejora de la gestión administrativa de las listas de espera.
18. Elaborar un catálogo centralizado de prestaciones y pruebas diagnósticas.
19. Establecer protocolos administrativos para la elaboración de agendas de consultas y pruebas diagnósticas.
20. Centralización de las agendas de consultas y pruebas diagnósticas.
21. Favorecer la Continuidad Asistencial.
22. Actuación sobre la variabilidad clínica en consultas y pruebas diagnósticas.
23. Optimización de los recursos en consultas y pruebas diagnósticas.
24. Instaurar nuevos modelos de asistencia.
25. Establecer criterios de seguridad y eficacia en la asistencia.
26. Habilitar acceso a la información personal de cada paciente.
27. Publicar periódicamente información normalizada de las listas de espera.

septiembre 30, 2016

Los Grupos de Morbilidad Ajustados (GMA), un nuevo agrupador poblacional para el SNS

El mes pasado se ha publicado un artículo en la revista Atención Primaria que describe la experiencia con un nuevo agrupador de morbilidad poblacional, los GMA (Grupos de Morbilidad Ajustados). A partir de los buenos resultados que se están obteniendo en las validaciones, el Ministerio de Sanidad podría impulsar su implantación generalizada en el Sistema Nacional de Salud.
(Monterde D, et al. Los grupos de morbilidad ajustados: nuevo agrupador de morbilidad poblacional de utilidad en el ámbitode la atención primaria. Aten Primaria. 2016.)


El objetivo de un Sistema de Clasificación de Pacientes (SCP) es clasificar a los individuos en función de las necesidades que tienen en salud, con lo cual se puede correlacionar los recursos que se estimarán como necesarios para atender a la salud de esa población desde el punto de vista de la aseguradora. La clasificación por “necesidades”, o por “riesgos”, ha de ser útil también para el proveedor, de manera que pueda identificar pacientes que consumen recursos sanitarios en exceso o en defecto, de acuerdo a lo esperado según su “necesidad objetiva individual”.


Con este enfoque existen dos SCP: Los ACG y los CRG. En el artículo comentado se hacen una pregunta oportuna, dado que ya hay dos SCP… ¿Por qué desarrollar un nuevo agrupador? Aunque se dan varios argumentos, la razón básica es por el coste que tienen las licencias de uso de estos agrupadores. Es lógico pensar que disponiendo de la información suficiente, la Administración puede desarrollar un algoritmo con sentido clínico, que explique suficientemente bien la variabilidad en consumo de recursos, y que pueda ser de código abierto (o casi).

Existen 7 grandes Grupos de Morbilidad (GM):
- Población sana.
- Embarazo y/o parto.
- Patología aguda.
- Enfermedad crónica en un sistema.
- Enfermedad crónica en 2 o 3 sistemas.
- Enfermedad crónica en 4 o más sistemas.
- Neoplasias en el período.

Cada GM, excepto en el caso de la población sana, se divide en 5 subgrupos o niveles de complejidad, establecidos en base a información epidemiológica de mortalidad, necesidades asistenciales (consumo de recursos sanitarios de todos los niveles asistenciales, y no únicamente del Hospital o de la Atención Primaria) y prescripción de farmacia.
Con todo en total existen 31 posibilidades de asignación con el GMA.


La lógica del agrupador está explicada con más detalle en el material suplementario del artículo.


Los GMA cumplirán los objetivos de un SCP si explican adecuadamente, y mejor que otras agrupaciones básicas como los grupos de edad y sexo, o el conteo simple de enfermedades crónicas, cómo los individuos consumen los recursos sanitarios. Los proxis que se analizan en el estudio son: las visitas en centros de AP, el gasto en farmacia y la probabilidad de tener un ingreso urgente en un hospital de agudos.

En los 3 casos se describen resultados aceptables:






Sólo faltaría, aunque sólo fuera por el ejercicio intelectual, haber podido comparar, para la misma muestra y con los mismos datos de registros de diagnósticos, el poder explicativo del GMA versus ACG y CRG.

agosto 24, 2016

El mejor hospital

Cuando queremos comprar un producto o un servicio, la valoración se centra, inconscientemente o no, en el concepto “calidad/precio”. ¿A dónde me voy de vacaciones?... ¿qué coche me compro?... no es sólo una cuestión de gustos, porque tengo un límite de presupuesto. Pero esto no aplica a los servicios de salud, al menos en la mayoría de los casos en nuestro entorno, siendo la salud un derecho y por tanto su provisión universal y gratuita para el usuario.
Esto de no pagar directamente por la atención sanitaria debería tener un impacto directo en cómo responderíamos a la pregunta: ¿A qué hospital voy a que me atiendan de mi enfermedad?... si voy a pagar lo mismo, nada, querré ir al “mejor” hospital.

Afortunadamente, no existe el “mejor” hospital, y todo depende... ¡y la sociedad y los pacientes lo saben!... y esto ayuda a mantener el equilibrio entre proveedores de salud en territorios compartidos o muy próximos, donde la accesibilidad no sería un problema.

Sin embargo, desde la perspectiva evaluadora se persigue con insistencia una valoración totalizadora de los servicios de salud, un ranquin “mágico” que ordene, o como mínimo separe, los hospitales mejores del resto.

En este sentido, Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS) ha publicado el mes pasado los resultados de una clasificación de hospitales que han realizado a partir de una metodología que pondera 64 indicadores en un único indicador resumen de la calidad global, que calculan para todos los hospitales del país con una escala de 1 a 5 estrellas. Las dimensiones de los indicadores abarcan la experiencia (subjetiva) de los pacientes, la seguridad (técnica) y los resultados de la atención recibida (eficacia), para pacientes adultos y excluyendo cierta actividad de elevada especialización.

La metodología completa no sólo está disponible en formato pdf, sino que incluso se pone a disposición de los centros el código completo del programa estadístico SAS para que puedan verificar sus resultados. El desarrollo del método supone dos años de trabajo en Yale New Haven Health Services Corporation – Center for Outcomes Research and Evaluation (CORE), por encargo de CMS. Establecen 5 pasos:


1. Selección de los indicadores a incluir y normalización de sus resultados (“Z” scores).

2. Agrupación de los indicadores.


3. Cálculo de la puntuación por grupo, teniendo en cuenta la diferente variabilidad estadística de los resultados, el volumen de datos en cada hospital y en cada indicador, y una consideración especial para casos outliers.

4. Cálculo del promedio ponderado de los grupos para obtener las puntuaciones de resumen, y aplicación de ponderaciones según el peso acordado para cada grupo.


5. Aplicación de un algoritmo de clusters para obtener el número de estrellas asignadas a cada hospital en función de su puntuación resumen.

Comentario:
El método, más o menos difícil o sencillo, según se mire, quedará siempre en letra pequeña. Lo que se busca es la idea final, la satisfacción cuando nuestro hospital obtiene 4 o 5 estrellas,... pero lo importante habría de venir después, ¿qué acciones se plantearían los responsables de un hospital para mantener las estrellas, y sobre todo, para conseguirlas si no las tienen?

Paradójicamente, este “ejercicio estadístico” de resumir la evaluación de la calidad, no sirve para ayudar a mejorar la calidad total:

“Two hospitals may have the same star rating does not mean they have identical hospital quality”.

“Star ratings are not intended to guide specific hospital quality improvement efforts”.

... Lo que decíamos al principio: no existe el “mejor” hospital, y todo depende... ¡y la sociedad y los pacientes (y la Administración) lo saben!

La calidad está en los pequeños detalles, en cada proceso, paciente a paciente, de manera que el análisis y las acciones de gestión clínica para la mejora han de ser igualmente pormenorizadas. 


Agradecimiento al blog “Salud con cosas”, entrada “Cinco estrellas”, y a los lectores por sus comentarios.

julio 24, 2016

Informes de la Central de Resultados. Datos 2015

La Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya (AQuAS) ha publicado el pasado lunes, por quinto año consecutivo, los informes y los indicadores nominales del 2015 de los ámbitos Hospitalario y de Atención Primaria. También se han publicado resultados de Socio sanitario, Salud Mental, e Investigación en ciencias de la salud, y se han ampliado a dos nuevos ámbitos de estudio: Territorial y Salud Pública.

Como ya es habitual, nos estamos acostumbrando a ver publicados resultados de cada centro, en un buen ejercicio de trasparencia. Recordar que el objetivo no es clasificar a los centros en mejores y peores, sino que se busca que cada entidad analice su “posicionamiento” con espíritu constructivo interno, analizando factores estructurales, de procesos, organizativos, etc., que respecto a otros centros similares y del entorno, les puedan ayudar a mejorar. Para ello es necesaria una “Cultura organizativa de la mejora continua”.



Sin embargo la comparación es inevitable, y el propio formato de los informes lo favorece, cuando en cada apartado se publica la lista de los centros con mejores y con peores resultados. Pero debe hacerse de manera muy prudente, sobre todo en aquellos indicadores que no se dan ajustados a las características poblacionales o de la casuística atendida en cada caso, y siempre teniendo en cuenta que en ocasiones sólo se analizan ciertas patologías y no el total de la actividad realizada.

Se incluyen indicadores económicos de la Central de Balances del SISCAT (referidos al 2014), que en conjunto son favorables respecto al 2013. Sigue bajando el coste por UME asistencial. En este aspecto se destaca el esfuerzo de austeridad de todo el Sistema, que ha permitido equilibrar el resultado aun con la disminución de ingresos por la congelación de las tarifas de contratación de servicios asistenciales del SCS.


En el informe de hospitales, la novedad de este año es el análisis de las urgencias. En este ámbito destaca que en hospitales de alta complejidad las urgencias han aumentado un 4,4% respecto al 2014, mientras que en hospitales básicos se han reducido en un 0,6%. Parece que no se ha conseguido del todo el objetivo del Plan de Salud de Catalunya 2011-2015 de transformar el modelo de atención de las urgencias, acercándolas más a la Atención Primaria en detrimento del hospital.

En el informe de Atención Primaria vuelven algunos indicadores de farmacia que no se habían calculado el año pasado (y sí en otros informes anteriores). En total se publican 67 indicadores de los Equipos de Atención Primaria.


En el nuevo Análisis Territorial por Área/Zona Básica de Salud (ABS) hay información de 43 indicadores, en los apartados de: Datos generales, Satisfacción de usuarios, Adecuación, Efectividad, Eficiencia, Proyecto Essencial (añadiendo valor a la práctica clínica) y en TIC.
Todos los resultados se dan para cada una de las 369 ABS de Catalunya, destacándose en el informe, también nominalmente, los centros con indicadores más favorables y los más desfavorables, con una variabilidad en general muy elevada.


Se ha elaborado un interesante informe con base territorial, en el que encontramos, desde resultados comparativos del gasto sanitario promedio por habitante y de farmacia por usuario, información de las distribuciones por CRG (Clinical Risk Groups) de cada territorio, y hasta indicadores de la lista de espera,... y todo al detalle de ABS.


Un muy buen trabajo hecho con estos informes, que permiten a los proveedores de salud de Catalunya saber donde estan en relación a su entorno, para poder priorizar acciones de mejora específicas. Previo a ello, tenemos trabajo para digerir toda la información,... pero ¡bien venido sea!

junio 19, 2016

Plataforma BS3 para el benchmarking hospitalario en red

Existen varios rankings públicos de indicadores entre proveedores de salud, son ejemplos en Cataluña el MSIQ y las Centrales de Resultados y de Balances, y en Madrid el Observatorio de Resultados. Sin embargo todos tienen la limitación de que las comparaciones son estáticas y no podemos profundizar en detalles. 

En el NHS ya existe desde hace 7 años un servicio analítico más avanzado, RAIDR (Reporting Analysis and Intelligence Delivering Results), que integra diferentes fuentes de datos en salud de 41 Clinical Commissioning Groups, con un alcance de unos 10 millones de habitantes. 

En Catalunya tenemos el proyecto de la red Benchmarking Sanitario 3.0 (BS3), donde los profesionales de la gestión hospitalaria identifican los centros y servicios clínicos que tienen mejores resultados y se facilita información que ayuda a contextualizar los casos de éxito

Saber cómo se organiza el benchmark en cada dimensión, servicio o proceso asistencial concreto, facilita hacer propuestas de acciones de mejora locales. BS3 empezó operativamente a principios de 2015, cuando tuvimos el portal web para poder realizar los primeros análisis interactivos de indicadores. La plataforma está desarrollada con tecnología QlikView, que aporta potencia, versatilidad y agilidad para hacer análisis ad hoc en tiempo real. Dispone de una capa dash board y permite un drill down para identificar los detalles específicos de las desviaciones. 



BS3 tiene tres ejes: La participación proactiva de los profesionales de la gestión, la transparencia para contextualizar los resultados benchmark, y el enfoque a las necesidades de información útil para la gestión. 

El requisito que tienen los hospitales para participar es únicamente cargar el CMBD. La adscripción a la red es gratuita, y tampoco tiene coste el acceso Freemium a la plataforma. La sostenibilidad económica del proyecto está basada en las aportaciones de partners, crowdlending, la realización de servicios específicos a demanda de algunos participantes y la ampliación al servicio Premium que tienen otros hospitales, que han avanzado en introducir la sistemática BS3 en la micro gestión de la información para el benchmarking en toda su estructura directiva y hasta el nivel de jefes de servicio.

Con BS3 Freemium los hospitales se comparan entre ellos a nivel macro y meso, con indicadores de productividad, de eficiencia y de calidad, con análisis homogéneos y metodologías transparentes.

Actualmente BS3 permite calcular indicadores comparativos a partir de información de más de 680.000 episodios de hospitalización y cirugía mayor ambulatoria, ajustando en base al GRD-APR y a los niveles de severidad y riesgo de mortalidad que se asignan a cada egreso dentro de la propia plataforma. 

En diciembre 2015 elaboramos el documento "Informe benchmarks 2014", con la participación de 23 hospitales catalanes. Destaca el objetivo de hacer un benchmarking práctico y constructivo, por lo que los posicionamientos se hacen separados para cada área de análisis, identificando los Servicios clínicos y los procesos asistenciales, dentro de cada grupo homogéneo de comparación, que logran mejores resultados en gestión de estancias, adecuación, calidad, etc. 

Con la información nueva que se empieza a registrar, poco a poco pretendemos avanzar en nuevas métricas para disponer de información de la gestión del preoperatorio, pacientes que pasan por la UCI, análisis más detallados por procesos, etc

La próxima versión de la web incorporará una opción multilingüe y permitirá la carga de las diversas estructuras de CMBD válidas para las diferentes CCAA, con el objetivo de facilitar la participación de cualquier hospital de España. Nuestro objetivo es que esto sea posible antes de finalizar este año. 

Una vez superadas las barreras de acceso a la información, y cuando la organización interioriza la cultura del benchmarking, se plantean más propuestas con el objetivo de mejorar otros resultados en gestión clínica, como el proyecto de gamificación del Consorcio Sanitario del Garraf, o la propuesta para la evaluación del Programa Paciente Crónico Complejo del Alt Penedès.

Seguimos creciendo entre todos y para todos, como no puede ser de otra manera.

mayo 30, 2016

Propuesta para el benchmarking de Programas de Atención a la Cronicidad

La Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya (AQuAS) ha publicado el informe “Propuesta de indicadores para evaluar la atención a la cronicidad en el marco de la Estrategia para el Abordaje de la Cronicidad en el Sistema Nacional de Salud”. Un trabajo de consenso cuyo principal objetivo es proponer unos indicadores comunes que permitan la evaluación comparativa de los proyectos de atención a la cronicidad.

El grupo de expertos ha identificado y consensuado qué aspectos son más relevantes para evaluar la atención a la cronicidad, y han propuesto una serie de indicadores de acuerdo a su utilidad, factibilidad y validez, teniendo en cuenta que puedan ser calculados a partir de los sistemas de información disponibles.

El informe contiene las definiciones operativas específicas de cada indicador, con la fórmula para su cálculo y aspectos clave para su justificación e interpretación. Los 11 indicadores priorizados miden de forma principal aspectos relacionados con la caracterización de la población atendida y resultados finales (estado de salud y efectividad de programas /estrategias), resultados intermedios (utilización y adecuación de servicios), proceso (valoración de estilos de vida no saludables) y elementos de estructura (coordinación asistencial).



Implementar estos indicadores permitiría realizar un benchmarking sanitario en el ámbito de atención a la cronicidad, ya que a partir de homogeneizar conceptos y mediciones en este ámbito, sería factible identificar mejores prácticas y áreas de mejora en las estrategias de atención a la cronicidad, por la comparación ajustada entre diferentes territorios y centros de salud, utilizando sistemas de estratificación de la población según perfiles de morbilidad y complejidad.

Listado de los 11 indicadores propuestos por grupos:

A/ Indicadores para la caracterización de la población y resultados finales (estado de salud/efectividad).
   1. Usuarios con problemas crónicos atendidos en atención primaria según perfiles de estratificación de su estado de salud.
   2. Calidad de vida relacionada con la salud de los usuarios con problemas crónicos y de sus cuidadores.

B/ Indicadores de resultado intermedio (utilización/adecuación de servicios).
   3. Utilización de urgencias hospitalarias por usuarios con problemas crónicos.
   4. Utilización de atención primaria de salud por usuarios con problemas crónicos.
   5. Días acumulados de hospitalización por usuarios con problemas crónicos.
   6. Usuarios con problemas crónicos polimedicados atendidos en atención primaria de salud.
   7. Hospitalizaciones potencialmente evitables en usuarios con problemas crónicos.
   8. Reingresos hospitalarios de usuarios con problemas crónicos.
   9. Usuarios con problemas crónicos atendidos en atención primaria de salud derivados a servicios sociales (ámbito sanitario).

C/ Indicadores de proceso (estado de salud/empoderamiento).
  10. Valoración de estilos de vida no saludables de usuarios con problemas crónicos en atención primaria de salud.

D/ Indicadores de estructura (coordinación/atención integrada).
  11. Acceso y uso de historias clínicas digitales por parte de diferentes profesionales sanitarios que atienden a usuarios con problemas crónicos.


Un ejemplo de proyecto exitoso a partir de la coordinación inter niveles en este ámbito es el Programa del Paciente Complejo Crónico (PCC) de l'Alt Penedès, que participa en el Observatorio de la Cronicidad de Catalunya, y que encontramos incluido en otra reciente publicación, "What does it take to make integrated care work? A ‘cookbook’ for large-scale deployment of coordinated care and telehealth. A personalised approach that will benefit patients in your organisation", que incluye diversas experiencias de ámbito europeo de buenas prácticas en atención integrada y telemedicina.

abril 27, 2016

Gamificación en gestión clínica

Jugar es divertido, emociona, atrae,… nos gusta y queremos volver. Jugar en sí mismo es un premio, pero además conseguimos una recompensa si jugamos bien. También aprendemos mientras jugamos. Pero sobre todo, jugando podemos llegar a cambiar hábitos aun sin ser conscientes de ello,... aprendemos a jugar mejor de manera inconsciente hasta llegar al cuarto nivel de la competencia.



A partir del concepto de aprovechar todo lo bueno de jugar en ámbitos de “no juego”, se acuña el término “gamificación”. Consiste en utilizar técnicas de juego en actividades que no son un juego, para conseguir un determinado objetivo. El objetivo, como siempre, es lo más importante, más allá de los métodos o instrumentos que se apliquen en cada caso, que dependerán del propio objetivo y de a quien vaya dirigido “el juego”.

En el ámbito de la salud la gamificación se está utilizando sobre todo en educaciónSe suelen utilizar plataformas de video juegos que plantean al usuario unas metas retadoras, por su dificultad, motivadoras, por la recompensa obtenida, y asequibles, porque se pueden alcanzar si te esfuerzas lo suficiente.

La motivación es un punto muy importante. El usuario empezará a jugar si está motivado a hacerlo, pero más importante, es que seguirá jugando pasado cierto tiempo (y avanzará hacia el objetivo) si no pierde esa motivación.
Entonces es muy relevante hacernos la pregunta: ¿qué motiva a jugar?... Las personas tenemos motivaciones internas, del tipo de la superación personal, aficiones, etc., y motivaciones extrínsecas o de recompensas. Para escalar una montaña hay que estar motivado internamente (mucho), pero si queremos que el pequeño de casa se coma las verduras, la motivación que más se utilizaría de entrada sería la externa en forma de premio.

Sin entrar a comentar las teorías de la psicología motivacional, la autodeterminación, el conductismo, etc., nos quedamos con la idea de que el “juego” tiene que tener una buena estructura de recompensas que motive a los jugadores, y unos valores positivos internos, como la competición y el reconocimiento dentro de la red social, para que lo aprendido genere un hábito y se consoliden los cambios de conducta.

Además de motivar, la experiencia de jugar debe ser divertida y emocionante.
Entonces es muy relevante hacernos también la pregunta: ¿qué divierte y emociona a los jugadores?... aunque la variabilidad individual sea a priori muy amplia, existe siempre un perfil genérico de usuario tipo en función del objetivo y del ámbito de aplicación.



Con estas premisas se pretende iniciar en el Consorci Sanitari del Garraf (CSG) un proyecto de gamificación en gestión clínica. El objetivo general es aumentar el compromiso profesional de los responsables clínicos hacia la gestión. El objetivo específico es mejorar el grado de eficiencia y la excelencia en la calidad del servicio. Los instrumentos son un soporte técnico estructurado para la autoevaluación periódica de indicadores clave, a partir de información evolutiva y de benchmarking, y un feedback sistemático del status basado en un programa de badges, por la realización de actividades y la consecución de hitos, más una puntuación calculada por los likes recibidos en un sistema de valoración interna cruzada.

Subir por las escaleras 8 pisos cada día equivale a subir al Everest una vez al año. En la sesión de presentación del proyecto en el CSG visionamos este video en el que se promueve este hábito saludable desde la hipótesis: si subir por las escaleras es divertido se podrá condicionar un cambio de hábito y usaremos menos las escaleras mecánicas (o el ascensor).

En la aplicación de este concepto para condicionar hábitos en gestión clínica tenemos en cuenta que:
- Las reglas de juego deben ser conocidas, claras y aceptadas por todos los participantes.
- Hay que establecer un sistema de recompensas justo que no desmotive a ningún participante.
- La Dirección motivará la participación a través del reconocimiento de los logros.
- El reconocimiento a los “ganadores” no deberá desmerecer el esfuerzo del resto. El lema es que no hay logros pequeños, porque sumándolos todos será como llegaremos a la mejora general.

Seguimos trabajando con la intención de hacerlo, en lo posible, más divertido. 

marzo 28, 2016

Estudios 2015 del Plan de encuestas de satisfacción (PLAENSA)

Recientemente se han publicado los resultados de los últimos estudios realizados, las encuestas de satisfacción de la Atención Primaria y de la Atención Hospitalaria. Centrados en esta última, la quinta edición, destaca que la puntuación de la satisfacción global es de un 8,43 sobre 10, y que el 89,9% de los encuestados volverían a ir al mismo hospital donde fueron atendidos, en caso de poder escoger. Estos resultados se han obtenido sobre 4.691 encuestas telefónicasLa ficha técnica, el cuestionario utilizado, y un informe de resultados globales y por centro, están disponibles en la página web del CatSalut



Las valoraciones más positivas de los pacientes se han obtenido en las explicaciones que le dieron cuando se fue del hospital (96,2%), la ayuda a controlar o mejorar el dolor (96,2%), el trato de los médicos, enfermeras y del personal de admisiones (96,1%, 95,6% y 95,3%), el sentirse en buenas manos (95,3%), y las explicaciones sobre el funcionamiento del hospital (95,2%). Lo peor valorado es la comida del hospital con sólo un 67,8% de valoraciones positivas.

Aunque el diseño de la encuesta está pensado para que se compare cada uno de los 58 centros analizados respecto al global de Catalunya, quizás es inevitable comparar resultados entre centros, ya que el formato de la tabla de presentación de resultados invita a ello.


Si la satisfacción es un sentimiento subjetivo, que está afectado por expectativas y por condicionamientos personales, y por lo tanto, ante un mismo hecho, puede ser muy variable entre diferentes individuos,... ¿hasta qué punto medirla permite evaluar los servicios de salud en orden de su eficiencia y efectividad?



Parece que hospitales que aumentan la satisfacción de sus pacientes podrían obtener a cambio menores tasas de reingresos a 30 días en algunos procesos como el IAM, la IC o la neumonía, que son tres de las patologías que Medicare utiliza para penalizar el pago, hasta en un 3%, a los hospitales con una tasa de reingresos significativamente mayor que la esperada.

La satisfacción no se trata de “trying to make patients happy”, ni de factores estructurales…, lo que más influye es la comunicación y la interacción con el paciente. Sobre todo en el proceso del alta parece fundamental en la relación con la disminución de reingresos potencialmente prevenibles. 

En concreto se debe cuidar toda la información que recibe el paciente, siendo algunas claves:
1.      Personalizar cómo se da la información.
2.      Dar información clara y frecuente.
3.      Informar al paciente sobre su patología.
4.      Promocionar la responsabilidad del paciente en su autocuidado.

Clientes satisfechos son los que no experimentan ningún problema con el servicio recibido. Esto en medicina no es siempre posible, pero podemos tener “clientes” igualmente satisfechos cuando sus problemas sean resueltos con éxito. En un servicio de salud la expectativa de los pacientes y familiares no siempre es la curación de la enfermedad, pero sí recibir una comunicación efectiva y esmerada, esto sí es siempre parte fundamental de la valoración del éxito en la resolución de cualquier problema.

febrero 25, 2016

Nuevo sistema de pago para las CCEE

Una de las propuestas del nuevo modelo de contratación y pago de los servicios sanitarios del Servei Català de la Salut, es la asignación de un presupuesto proveniente de la atención hospitalaria, para hacer factible la gestión de las consultas externas (CCEE) de atención especializada vinculada a la atención primaria (AP).
A través de reordenar los recursos económicos, el objetivo que se persigue es potenciar la coordinación y un cambio de rol de los dos niveles asistenciales, aunque existen todavía muchas incógnitas en cómo aplicarlo. El CatSalut tiene previsto la realización de una prueba piloto para ir concretando el alcance del modelo.
En el contrato que firman anualmente los hospitales con el Servei Català de la Salut, para el 2015 se ha incluido, en la cláusula de actividad asistencial de CCEE de atención especializada, que la contraprestación económica para el hospital es de un importe fijo asignado, independientemente del volumen de visitas en CCEE que se realicen, o del índice de reiteración primeras/sucesivas. Aunque en paralelo se debe informar de los detalles de esta actividad, tanto en la facturación mensual que realiza el hospital, como en el recién puesto en marcha CMBD-AEA (que con efecto retroactivo está en vigor desde enero 2016).
El contrato 2015 con la AP describe, en su cláusula de actividad y contraprestación económica, el precio aplicado por habitante para el EAP calculado en función de un factor territorial (80%) y de la morbilidad (20%), ambos índices calculados por el Departament de Salut. Sin embargo aún no hay ninguna referencia directa, en este contrato de AP, a la actividad de tipo especializada sobre la que el EAP tendría margen de gestión.


En el centro de salud auto gestionado EBA Vallcarcade la ciudad de Barcelona, con una población asignada de unos 52.000 habitantes (2 ABS), se ha realizado un proyecto en 2015 cuyo objetivo fundamental era la mejora en la calidad de la atención a sus pacientes, centrado en el aumento de la capacidad resolutiva en tres áreas clínicas.

El proyecto se propuso desde la Dirección del centro, que tomó la decisión de realizar las inversiones necesarias en actividades formativas y en la compra de ciertas ayudas técnicas para el diagnóstico, una vez analizado (diagnosticado) el problema e identificadas las derivaciones potencialmente evitables.

Las especialidades que se priorizaron, por su mayor impacto, fueron la dermatología, la oftalmología y las patologías del aparato músculo esquelético.

Para analizar la iniciativa se han comparado indicadores respecto al año anterior, obteniéndose como resultados principales que:

- La tasa global de derivaciones se ha reducido de 13,7 en 100 episodios a 10,5 (p<0,001).

- El promedio de duración de episodios agudos se ha reducido de 17,3 a 10,5 días (p<0,001).

- La frecuentación ha aumentado de 1,86 visitas por episodio de enfermedad a 1,90 (p<0,001).

En la EBA Vallcarca, con este proyecto centrado en mejorar las competencias profesionales para aumentar su capacidad resolutiva, 
han conseguido mejorar indicadores de calidad objetiva, tanto para los pacientes de estas áreas clínicas, que tienen un menor tiempo medio para la resolución de sus problemas de salud, como para el resto de pacientes, ya que al disminuirse la tasa de ciertas derivaciones potencialmente evitables, se mejorarían indirectamente las listas de espera para aquellos pacientes que no pueden ser razonablemente asumidos por la AP.

La contrapartida que ha sufrido el EAP es el aumento de la presión asistencial en el centro de salud, y es esto lo que el nuevo modelo de contratación del CatSalut propondría fundamentalmente equilibrar, a través de la redistribución de recursos.