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.
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.
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.
