III Jornada de Benchmarking de hospitales ARQ BS3

El pasado martes 5 de junio se ha celebrado la III Jornada de Benchmarking ARQ-BS3 (Proyecto de Análisis del Rendimiento y la Calidad de Consorci de Salut i Social de Catalunya) en el CosmoCaixa de Barcelona. Higia Benchmarking SL colabora en este proyecto en el apartado técnico, en la definición y construcción de los indicadores de eficiencia, adecuación y calidad asistencial que se han utilizado para identificar a los hospitales Benchmark.

Los resultados se obtienen a partir de la información de los CMBD de los hospitales participantes mediante los análisis comparativos ajustados de la plataforma Benchmarking Sanitario 3.0® (BS3).

Han participado 29 hospitales y más de 100 profesionales interesados en potenciar el uso de la información para tomar mejores decisiones en gestión clínica.

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El objetivo de las Jornadas ha sido reconocer a los hospitales que obtienen mejores resultados en la evaluación del rendimiento y la calidad asistencial, referidos al periodo 2017, a partir de indicadores objetivos. En este sentido se han analizado cinco dimensiones: gestión de estancias, cirugía mayor ambulatoria, mortalidad, complicaciones intrahospitalarias y reingresos clínicamente relacionados.

Los hospitales se han comparado agrupándolos en tres niveles de estructura: Hospitales Básicos, Hospitales de Referencia y Hospitales de Alta Tecnología.
Se han identificado a los hospitales Benchmark por obtener el mejor balance agregado 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 por casuística y niveles de riesgo.

Las diferencias en cada indicador, entre los hospitales Benchmark y el resto de hospitales, muestran unos impactos de excelencia significativos (excepto en reingresos, donde el mejor resultado es menor):

La participación en BS3, así como la asistencia a las Jornadas de Benchmarking, son gratuitas. Otro hecho diferencial 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 participante.

Además de realizar periódicamente estas Jornadas de Benchmarking, se articulan en torno a ellas otros encuentros satélites en los que se profundiza en procesos concretos, contando con la participación proactiva de todos los hospitales interesados en realizar un benchmarking colaborativo. Es un ejemplo de ello el análisis de los resultados benchmark en prótesis de rodilla, que ha cristalizado con la elaboración de una infografía de buenas prácticas de gestión clínica en este tipo de pacientes.

Los requisitos para formar parte de este proyecto de benchmarking y cargar los datos en la plataforma BS3, son que el hospital acepte compartir sus resultados agregados y que esté dispuesto a explicar sus casos de éxito dentro de esta comunidad profesional de benchmarking. Operativamente los hospitales suscriben un contrato LOPD de encargado del tratamiento para los análisis agregados de sus indicadores a partir de los CMBD que cargan en la plataforma BS3.

Descarga aquí el informe benchmarks 2017 con el resumen de la metodología, los resultados comparativos de impactos de mejora, la lista nominal de hospitales participantes y los hospitales Benchmark.

2 millones de registros de actividad hospitalaria en Benchmarking Sanitario 3.0 (BS3) para hospitales de toda España

En este año 2018, Benchmarking Sanitario 3.0 (BS3) está ya disponible para todos los hospitales de España que estén interesados en formar parte de esta comunidad de benchmarking, basada en el análisis transparente y colaborativo de indicadores de calidad, adecuación y eficiencia hospitalaria.

BS3 es un proyecto consolidado en el que participan actualmente 35 hospitales que acumulan más de 1,8 millones de registros de hospitalizaciones convencionales y CMA de los últimos 5 años, a partir de los cuales es posible construir en cada centro, de manera dinámica, indicadores útiles para el benchmarking en gestión clínica.

Disponemos de las metodologías basadas en CIE9-MC para aplicar a datos históricos, y hemos elaborado un intenso trabado de adaptación, para aplicarlas a los registros actuales de diagnósticos y procedimientos en CIE10-MC. Por tanto, no se realizan mapeos de codificación, sino que aprovechamos al máximo, y de manera independiente, la capacidad de cada taxonomía de registro.

Los hospitales en BS3 tienen la posibilidad de comparar sus resultados de gestión respecto a las mejores prácticas del resto de hospitales en la red, de manera totalmente transparente en cuanto a la representación y en las metodologías utilizadas.

Los hospitales en BS3 disponen de un acceso a la plataforma web BS3-Freemium, donde pueden contrastar internamente sus resultados comparándolos respecto al resto de hospitales de la red.

Sistemáticamente identificamos qué centros son benchmark, tanto en cada una de las dimensiones de análisis, como en la valoración global de excelencia. De esta manera dentro de BS3 se reconocen a los hospitales con mejores resultados, y el resto de los hospitales tienen una referencia real con la que compararse.

La participación en BS3-Freemium es gratuita. La sostenibilidad económica del proyecto se fundamenta en poder ofrecer otros servicios de valor añadido a los hospitales que precisen una mayor profundidad en el análisis de sus resultados de gestión clínica, acompañándoles a dar un paso más allá en el conocimiento de sus excelencias y sus recorridos de mejora, en comparación con hospitales de características similares.

La estrategia de BI en una organización sanitaria

La analítica de la información, esto que llamamos “Inteligencia de negocio” (BI - Business Intelligence), tiene por objeto ayudar a las organizaciones (también las de salud) a tomar mejores decisiones, aquellas que tienen más probabilidad de éxito valorado como la consecución de los objetivos en mejoras de calidad, adecuación o eficiencia.

Pero una cosa es acumular tantos datos como se pueda, y otra es estar preparado para aprovecharlos y construir un modelo de “inteligencia clínica” verdaderamente procesable.

Entre los proveedores de salud hay muchos problemas de interoperabilidad, tampoco están generalizadas las estructuras necesarias en equipos de científicos y arquitectos de datos cualificados, hay una escasa dotación de personal con estas funciones, frustrantes obstáculos en el intercambio de datos de salud, y una nula (salvo pocas excepciones) planificación organizacional en este ámbito. Sin ser pesimista, esto podría describir la situación general de los proveedores de salud que siguen en “punto muerto” en lo que respecta al aprovechamiento de sus datos para transformarlos en conocimiento útil.

¿Por qué los proveedores de salud deberían hacer un esfuerzo para avanzar en “Inteligencia de negocio”?... el camino tiene tres “paradas”: descriptiva, predictiva y prescriptiva.

El análisis descriptivo es el comienzo, nos dice lo que ya sucedió. Se describen eventos del pasado para responder preguntas básicas, ¿cuántos pacientes contrajeron una infección nosocomial el año pasado?, ¿en qué hora del día hay más afluencia de pacientes en urgencias?, ¿cuántos pacientes se han atendido por problemas respiratorios en este invierno?... pero el análisis descriptivo no incluye pronósticos ni tendencias.

La analítica predictiva tiene la capacidad de extrapolar el curso de eventos futuros a partir de conocer datos descriptivos interrelacionados. Para poder decirle a un proveedor de salud lo que es probable que suceda en un futuro cercano, conociendo un pasado reciente representativo del entorno, el análisis predictivo va a requerir de grandes volúmenes de datos procesables. El primer desafío para la organización es construir un registro de salud único, una línea de información que acumule toda la información relevante para cada paciente.

Source: usnews

La analítica prescriptiva es a donde queremos llegar. Es la inteligencia artificial. Un algoritmo puede sugerir un tratamiento que sea más probable que cure al paciente, basándose por ejemplo en datos de la composición genética del individuo y su situación clínica, asociados a la experiencia acumulada de múltiples escenarios similares en un gran volumen de pacientes.

Aplicado a la gestión la idea es poder decirle a una organización sanitaria qué actuación concreta tendría el mayor porcentaje de éxito en conseguir un determinado objetivo.

¿CÓMO PASAR DE LA DESCRIPCIÓN A LA PRESCRIPCIÓN?

Las organizaciones de salud deben reevaluar fundamentalmente cómo generan, recopilan, almacenan, procesan e informan sobre sus activos de datos. Eso significa desarrollar una hoja de ruta que identifique cada punto clave a lo largo del proceso. Esto "debe comenzar con un plan, y ese plan tiene que derivarse de un liderazgo clínico, comercial y técnico" (Sanket Shah, profesor de Informática de la Salud en la Universidad de Illinois en Chicago).

Se sugiere abordar seis preguntas fundamentales sobre el acceso a los datos y las capacidades de análisis con el fin de identificar la ubicación de la organización en el espectro de competencia de big data:

- ¿Disponemos de datos y análisis que conecten los conjuntos de datos importantes relacionados con la calidad de la atención y la seguridad del paciente?

- Si tenemos acceso a los datos, ¿están integrados de una manera significativa? ¿Podemos ver esos datos y “contar historias significativas” sobre lo que está sucediendo, dónde está sucediendo y por qué está sucediendo?

- Incluso si tenemos los datos y están integrados de manera significativa, y podemos comenzar a contar esa historia, ¿aplicamos alguna metodología estadística a los datos para agregarlos y dar información?

- Si tenemos los datos, podemos contar una historia, y utilizamos una buena metodología de análisis, ¿podemos presentar la información de manera comprensible a los “clientes del conocimiento”, desde el clínico asistencial hasta el director?

- ¿Los análisis son realmente significativos? ¿La información ayuda a tomar decisiones? ¿Es lo suficientemente rico como para que podamos entender por qué algo está sucediendo?

- Por último, incluso si hemos logrado todo lo anterior, ¿podemos entregar la información de manera oportuna a las personas que necesitan estos datos para hacer su trabajo (tomar decisiones)?

Una vez que el equipo con liderazgo analítico ha identificado las oportunidades de mejora en la organización, se deben desarrollar estrategias de gestión del cambio destinadas a mejorar la calidad de la documentación, establecer procesos de gestión de datos más sólidos, o comprar nuevas tecnologías para cubrir las necesidades en este ámbito.

Fuente: healthitanalytics.com