Bonaventura Bolíbar Ribas
Unitat d’Investigació Centre-Regió Sanitària Centre (SCS)
LOS Ambulatory Care Groups
Los Ambulatory Care Groups (ACG) o Grupos de Atención Ambulatoria son un sistema de clasificación de pacientes (SCP) a nivel ambulatorio y de atención primaria, desarrollados por la Universidad Johns Hopkins (EE.UU.) en 1987. Se basan en la premisa de que midiendo la carga de morbilidad de la población se es capaz de explicar las variaciones en el consumo de recursos sanitarios. Por tanto, es un SCP que agrupa la población de un centro según criterios de iso-consumo.
La versión 3 tiene en total 52 categorías. De éstas, 51 categorías clasifican a los pacientes atendidos según su carga de morbilidad y el ACG 52 clasifica aquellos pacientes que no han tenido ningún contacto con el centro.
Su construcción se basa en la siguiente información: edad y sexo de los usuarios, y los diagnósticos o problemas de salud (codificados mediante la CIE-9 o CIE-9-MC), registrados durante un período de tiempo determinado (generalmente un año).
Estudio de validación de los ACG
De cara a estudiar el comportamiento que tienen los ACG en nuestra AP, entre Diciembre de 1993 y junio de 1994 se realizó un estudio prospectivo sobre una muestra de pacientes de 13 médicos y enfermeros que trabajaban en nueve centros de AP del ámbito de la provincia de Barcelona. Cada médico seleccionó una media de 218 pacientes efectuando un seguimiento promedio de 6 meses. A los pacientes seleccionados, durante todo el período de estudio se les registro: 1) Variables demográficas, 2) Problemas de salud atendidos (codificados según la CIE-9-CM) y 3) recursos utilizados en las distintas consultas realizadas.
Así, la construcción de los ACG se basó en los 7.559 episodios registrados a los 2467 pacientes seleccionados, utilizándose la versión 3 de los ACG.
El análisis del comportamiento de los ACG se basó en 4 variables de utilización de recursos (variables dependientes): nº de episodios por paciente, nº de visitas por paciente, coste de la AP por paciente (incluía: procedimientos diagnósticos, recetas prescritas y tiempo de los profesionales sanitarios) y coste total por paciente (incluía, además del coste de AP, las urgencias, ingresos hospitalarios y visitas a especialistas de ambulatorio o consultas externas).
Los principales resultados obtenidos fueron los siguientes:
1. Los coeficientes de variación de las medidas dependientes se mueven en márgenes bastante aceptables. En general, la mayoría de los coeficientes de variación de los ACG son menores que los de la población sin agrupar, indicando un aumento de la homogeneidad al agrupar.
2. De los distintos análisis efectuados, vemos que los ACG 8, 9 y 16 son los que muestran un comportamiento peor, seguidos en segundo orden por los ACG 41, 42 y 51.
3. La variabilidad explicada de las variables dependientes (a excepción del coste total por paciente) por parte de los ACG mediante modelos de regresión múltiple es bastante alta: R2 = 0,64 en nº de episodios por paciente, 0,46 en visitas por paciente, 0,42 en coste de AP por paciente y 0,32 en coste total por paciente.
Actualmente se está realizando otro estudio en dos Equipos de Atención Primaria enteros para continuar el estudio de validación de los ACG y probar distintos métodos de aplicación y utilización en AP. A finales de 1998 tendremos los primeros resultados.
Conclusiones sobre los ACG
Por tanto, podemos concluir que los ACG pueden ser un buen sistema de clasificación de pacientes para nuestra AP:
- Los ACG han mostrado tener un comportamiento satisfactorio respecto a su capacidad para clasificar pacientes según utilización de recursos sanitarios.
- Clasifican realmente a pacientes.
- Requiere un reducido número de variables.
- Permite trabajar con toda la población adscrita (usuarios y no usuarios).
- El número de categorías es manejable.
- Permite trabajar con la unidad episodios de atención, fundamental en la AP, y no solo con la visita.
APLICACIONES DE LOS ACG
Cuatro son las principales áreas en que se pueden emplear los ACG:
- Financiación
- Gestión de la utilización de recursos
- Control de calidad
- Investigación.
De estos se expondrá algún ejemplo sobre financiación y sobre utilización de recursos, basados en simulaciones que utilizan los datos reales del estudio de validación.
Financiación
Los ACG se están utilizando en la financiación capitativa. En la mayoría de fórmulas capitativas existentes actualmente se incluye la edad de la población y otras características demográficas, pero no se tiene en cuenta su morbilidad. Por tanto, su papel en el ajuste de las tasas de capitación puede ser fundamental por dos aspectos:- Por tener en cuenta la carga de morbilidad de la población.
- Por tener en cuenta la población no atendida.
Pueden existir distintos métodos para aplicar los ACG en la financiación capitativa. De todas formas, en nuestra realidad, donde no es nada fácil obtener costes por ACG a nivel de unidad productiva, parece bastante claro que el método de ajuste indirecto basado en costes relativos es el más adecuado.
EJEMPLO: En el establecimiento del presupuesto de dos ABS se quiere estudiar la posible introducción de la casuística de la población.
Habitantes
Per capita
Presupuesto (*)
Población NO atendida (%)
ABS A ABS B
SECTOR
20.923
21.087
42.010
30.000
30.000
30.000
627.690
632.610
1.260.300
24,92
41,20
33,10
(*) Presupuesto en miles de pesetas
Basándonos en los ACG, se quiere condicionar el 10 % del presupuesto a la casuística de cada ABS. En la simulación realizada vamos a introducir varios escenarios:
a. Solo se utiliza la población atendida por las ABS. El ACG 52 no juega ningún papel.
b. Se utiliza toda la población, la atendida y la no atendida, para ver la influencia de la penetración del ABS en la población. Se utilizan dos situaciones:
b.1. El coste de una persona no atendida = 0 pts.
b.2. El coste de una persona no atendida = 1.000 pts.
En cada uno de estos escenarios se realizan los siguientes pasos:
1. Cálculo del coste relativo de cada ACG.
2. Calculo del Coste Relativo Medio de cada ABS
3. Cálculo del factor de corrección resultante y de la parte variable de cada ABS.
Los resultados obtenidos de la parte variable del presupuesto son los siguientes:
|
Presupuesto teórico |
Modelo solo con pob. atendida |
ACG 52 = 0 pts. |
ACG 52 = 1.000 pts. |
|
| ABS A
ABS B SECTOR |
62.769 63.261 126.030 |
67.659 56.980 124.639 |
75.925 50.080 125.005 |
74.902 51.063 125.965 |
(*) Presupuesto en miles de pesetas
En los tres escenarios utilizados, el ABS A saldría más beneficiada debido a que tiene una población con mayor carga de morbilidad y mayor penetración en la población de referencia. Dependiendo del escenario utilizado, la variación de la parte variable del presupuesto puede ser importante. Así, al tener en cuenta la población NO atendida se producen diferencias substanciales.
Gestión de la utilización de recursos
Otra importante aplicación de los ACG es en el análisis del consumo de recursos de grupos de pacientes. Un ejemplo muy utilizado es el del perfil del proveedor. Como perfil del proveedor (profiling) nos referimos a la monitorización y comparación de las actividades de uno a más proveedores con sus compañeros (entre ABS por ejemplo).
EJEMPLO: Comparación de los perfiles de actividad de visitas de 2 ABS.
En la tabla adjunta vemos que las ABS A y B tienen una media de visitas por paciente de 5,84 y 4,57 respectivamente, mientras que la media del conjunto de las dos poblaciones (sector) es de 5,28. La razón observada (sin ajustar) indica que la ABS A tiene un promedio de visitas un 11% más alta que la del sector. La ABS B, por contra, muestra un promedio un 14% menor que el sector.
| VISITAS POR PACIENTE | ABS | |
| A | B | |
| Media observada | 5,84 | 4,57 |
| Media del sector (estándar) | 5,28 | 5,28 |
| Media esperada ajustada por ACG | 5,60 | 4,87 |
| INDICADORES DE PERFIL SEGÚN ACG - RAZONES | ||
| Razón media observada / media sector | 1,11 | 0,86 |
| Media esperada ajustada / media estándar (Índice de riesgo) | 1,06 | 0,92 |
| Media observada / media esperada (Índice de eficiencia) | 1,04 | 0,94 |
Si ajustamos según ACG aparece alguna diferencia. Esta diferencia de medias puede ser dependiente de una población distinta o dependiente de un patrón de asistencia distinto. El índices de riesgo y el índice de eficiencia nos miden estas dependencias. En el ejemplo el índice de riesgo nos indica que la casuística del ABS A es más compleja y produce un 6% más de visitas que la estándar y el índice de eficiencia nos informa de una ineficiencia en el ABS A que produce un 4% más de visitas.
Por tanto, la comparación de distintas variables de utilización de recursos entre proveedores ajustando la población mediante los ACG y utilizando los índices de riesgo y eficiencia nos permiten un estudio muy adecuado de gestión de recursos que hacen los proveedores.
PERSPECTIVAS DE FUTURO
Aspectos relacionados con la factibilidad de su implantación:
- La utilización de los ACG en AP difícilmente será posible sin un mayor desarrollo de la informatización de las consultas.
- Los ACG deberán adaptarse a sistemas de clasificación más adecuados a la AP, como la CIAP.
Aspectos relacionados con su comportamiento:
- Deberán buscarse posibles subagrupaciones de los ACG que tienen un mal comportamiento para mejorar su homogeneidad en iso-recursos.
Aspectos relacionados con su utilización y aplicabilidad:
- Deberá mejorarse la interpretación clínica de los ACG.
- Deberán realizarse más estudios para valorar su potencial utilización en AP y la aceptación que tienen por parte de los profesionales.
BIBLIOGRAFÍA
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