UNIDAD DIDÁCTICA 4: Indicadores de gestión clínica utilizando GRDs. Acercamiento al coste por proceso

Transcripción

1 UNIDAD DIDÁCTICA 4: Indicadores de gestión clínica utilizando GRDs. Acercamiento al coste por proceso Autor: Miguel J. Rodríguez Gómez

2 Índice Página OBJETIVOS. 3 CONTENIDO Indicadores de gestión clínica utilizando GRDs Análisis de la estancia media Definición de indicadores Ejercicios prácticos Acercamiento al coste medio por proceso Concepto de Unidad de Complejidad Hospitalaria Cálculo del coste medio por proceso Ejercicios prácticos

3 Objetivos Objetivos general.- El objetivo general de esta unidad didáctica es familiarizar al alumno con los principales indicadores clínicos y económicos que podemos obtener a partir de los sistemas estudiados en unidades didácticas anteriores. Objetivos específicos.- Este objetivo general se concreta en las siguientes competencias específicas, que el alumno deberá haber conseguido al finalizar esta unidad didáctica: 1. Comparar las estancias medias de dos centros, realizando para ello los ajustes necesarios. 2. Calcular e interpretar los principales indicadores clínicos para la gestión: Índice de complejidad, IEMA, descomposición de la diferencia de estancias medias. 3. Conocer el concepto de Unidades de Complejidad Hospitalaria. 4. Saber calcular el coste medio de un proceso, a partir de la información clínica aportada por un sistema de clasificación de pacientes y la información económica aportada por la contabilidad analítica,. 3

4 1. INDICADORES DE GESTIÓN CLÍNICA UTILIZANDO GRDs 1.1. Análisis de la estancia media Durante mucho tiempo las comparaciones entre hospitales, servicios y unidades, por lo que se refiere a la hospitalización, se han realizado sobre la base de la estancia media, asumiendo que este indicador es un estimable predictor del consumo de recursos y que un hospital/servicio es más eficiente si consigue tratar a los pacientes en menos tiempo con iguales estándares de calidad. Sin embargo, comparar las estancias medias brutas de dos hospitales o servicios induce a error si no se tiene en cuenta la composición de casos atendida, es decir, el case-mix. Recordemos primero cómo se calcula la estancia media (E.M.) de un hospital/servicio referida a un periodo concreto: E.M. = Σ estancias generadas por los pacientes dados de alta en el periodo Nº de altas del periodo Analicemos ahora con un ejemplo didáctico el error de comparar estancias brutas. Suponemos que estamos comparando la estancia media de dos servicios clínicos de la misma especialidad, según los datos que se ofrecen a continuación: SERVICIO X SERVICIO ESTANDAR GRDs Nº CASOS E.M. ESTANCIAS GRDs Nº CASOS E.M. ESTANCIAS GRD A GRD A GRD B GRD B GRD C GRD C GRD D GRD D GRD E GRD E TOTAL , TOTAL 340 8, El Servicio X es el que estamos comparando y el Servicio estándar (con el que se compara) puede ser cualquier otro hospital/servicio de la misma especialidad, un gold-estándar o una media de hospitales/servicios. A simple vista pudiera parecer que el Servicio estándar es más eficiente puesto que atiende el mismo tipo de casuística que el X pero con menor estancia media global (8,8 días frente a 13,8), pero esta afirmación no es correcta puesto que en la estancia media global influye el número de casos atendidos de cada tipo. De hecho en el ejemplo propuesto puede observarse que aunque la estancia media global del Servicio estándar es menor, si analizamos GRD a GRD el Servicio X tiene una estancia media menor, pero en este caso le está aumentando la estancia media global el hecho de tener 50 casos del GRD E con una estancia media de 30 días. 4

5 Por lo tanto no se pueden comparar estancias medias brutas entre dos hospitales o servicios, si previamente no hacemos algún tipo de ajuste que nos permita tener en cuenta la casuística atendida. El ajuste que se utiliza habitualmente es la denominada estancia media ajustada por funcionamiento (EMf), la cual se obtiene considerando la casuística del Servicio X (tipo y número de casos) y la estancia media empleada para cada tipo de caso por el estándar. Es decir, GRD a GRD se multiplica el número de altas del Servicio X en ese GRD por la estancia media del estándar en ese GRD, se suman las estancias y se divide por el número total de altas para obtener la estancia media ajustada por funcionamiento. De esta forma conseguimos realizar una comparación con base en la misma casuística que nos permitirá contestar a la cuestión: cuál sería la estancia media global del Servicio estándar si atendiera la casuística del Servicio X? En el ejemplo anterior el resultado de este ajuste sería: AJUSTE DE LA E.M. POR FUNCIONAMIENTO GRDs Nº CASOS E.M. ESTANCIAS GRD A GRD B GRD C GRD D GRD E TOTAL , Es decir, la estancia media ajustada por funcionamiento sería de 16,8 días, por lo que queda clarificado que el Servicio estándar no es más eficiente, puesto que si atendiera la casuística del Servicio X obtendría una estancia media global de 16,8 días, frente a los 13,8 que tiene el Servicio X. Nunca se deben comparar estancias medias globales entre hospitales/servicios sin hacer previamente un ajuste, para comparar con base en la misma casuística. El ajuste más empleado es por funcionamiento, que se obtiene utilizando la casuística del hospital/servicio que deseamos comparar y las estancias medias para cada GRD empleadas por el estándar de comparación. La estancia media así obtenida se denomina Estancia media ajustada por funcionamiento (EMf) y es la base para la construcción de algunos indicadores básicos de gestión. Otro ajuste posible sería coger la casuística del Servicio estándar y las estancias medias del Servicio X. Éste se denomina ajuste de la estancia media por casuística (EMc) y nos permitiría responder a la pregunta cuál sería la estancia media global del Servicio X si atendiera la casuística del Servicio estándar? Este ajuste, aunque posible, se utiliza mucho menos que el anterior porque es menos interesante. 5

6 1.2. Definición de indicadores Con la estancia media ajustada por funcionamiento se calculan dos indicadores que se consideran básicos en el análisis de la estancia media a la hora de comparar hospitales/servicios: Índice de complejidad (IC) Compara la estancia media ajustada por funcionamiento con la estancia media del estándar y nos da una idea de la complejidad de la casuística atendida por el hospital/servicio que estamos comparando. IC = EMf / EM estándar Si el IC es mayor de 1 quiere decir que la casuística del hospital/servicio que estamos comparando es más compleja que el del estándar, en el sentido de que tiene una mayor proporción de casos con estancias medias prolongadas según el funcionamiento estándar. Téngase en cuenta que en el numerador tenemos la casuística del hospital/servicio que estamos comparando y funcionamiento (estancias medias) del estándar y en el denominador casuística y funcionamiento del estándar, por tanto en definitiva lo que estamos comparando son las dos casuísticas. Si en vez de cómo cociente lo expresamos como diferencia se obtiene: Diferencia de EM debida a la casuística = EMf EM estándar Que nos indica qué parte de la diferencia de estancias medias entre los dos hospitales/servicios que estamos comparando se debe a una diferente casuística (ADVERTENCIA: puede haber resultados con signo negativo si la casuística del hospital/servicio que estamos comparando es menos compleja que la del estándar). Esta diferencia es habitual que se exprese en forma de porcentaje sobre el total de la diferencia bruta de estancias medias, de tal forma que el total de la diferencia se iguala al 100% y se calcula el porcentaje que se debe a una diferente casuística (ADVERTENCIA: para el calculo del porcentaje no se considera el signo si el resultado es negativo). Si calculamos estos indicadores para el ejemplo obtenemos: IC = 16,8 / 8,8 = 1,9 Diferencia debida a la casuística = 16,8 8,8 = 8 días Por tanto el Servicio X atiende una casuística más compleja que el estándar de comparación Índice de la estancia media ajustada (IEMA) Compara la estancia media del hospital/servicio que estamos comparando con la estancia media ajustada por funcionamiento y nos da una 6

7 idea del funcionamiento del hospital/servicio, es decir, de cómo son sus estancias medias para cada GRD en comparación con el estándar. IEMA = EM hospital-servicio / EMf Si el IEMA es menor de 1 indica una mayor eficiencia en el funcionamiento del hospital/servicio con respecto al estándar, ya que supone que por cada estancia que genera el estándar el hospital/servicio genera menos de una. Téngase en cuenta que en el numerador tenemos la casuística y el funcionamiento del hospital/servicio que estamos comparando y en el denominador la casuística del hospital/servicio y el funcionamiento del estándar, por tanto en definitiva lo que estamos comparando son los dos funcionamientos. Si en vez de cómo cociente lo expresamos como diferencia se obtiene: Diferencia de EM debida al funcionamiento = EM hospital/servicio EMf Que nos indica qué parte de la diferencia de estancias medias entre los dos hospitales/servicios que estamos comparando se debe a una diferente forma de funcionar (diferentes estancias medias para cada proceso). (ADVERTENCIA: puede haber resultados con signo negativo si el funcionamiento del hospital/servicio que estamos comparando es más eficiente que el del estándar). Esta diferencia es habitual que se exprese en forma de porcentaje sobre el total de la diferencia bruta de estancias medias, de tal forma que el total de la diferencia se iguala al 100% y se calcula el porcentaje que se debe a un diferente funcionamiento (ADVERTENCIA: para el calculo del porcentaje no se considera el signo si el resultado es negativo). Si calculamos estos indicadores para el ejemplo obtenemos: IEMA = 13,8 / 16,8 = 0,82 Diferencia debida al funcionamiento = 13,8 16,8 = -3 días Para el cálculo de los porcentajes de la diferencia de estancia media debido a la casuística y al funcionamiento se procedería de la siguiente forma: Total de la diferencia: 8 (por casuística) 3 (por funcionamiento) = = 11 días = 100% de la diferencia (OJO con el signo) 8 = 73 % de la diferencia 3 = 27% de la diferencia Interpretación final: El Servicio X atiende una casuística más compleja que el estándar (IC = 1,9) y es más eficiente (IEMA = 0,82). De la diferencia bruta de estancia media entre los dos servicios (13,8 8,8 = 5 días), 8 días (el 73%) se deben a que el Servicio X atiende una casuística más compleja y 3 días (el 27%) a que funciona con estancias medias más cortas. 7

8 Además de los indicadores anteriores, que son globales para todo el hospital/servicio que estamos comparando, si hacemos una comparación para cada GRD entre el hospital/servicio y el estándar, podemos hablar de: Estancias evitables Son las estancias que se podrían haber evitado si la estancia media del hospital/servicio en un GRD hubiera sido igual a la del estándar. Si la estancia media del hospital es menor que la del estándar, este indicador aparece con signo negativo y en vez de estancias evitables podríamos hablar de estancias ahorradas. Estancias evitables = altas hospital/servicio * (EM hospital/servicio EM estándar) Ingresos potenciales Hace referencia al número de ingresos que se podrían haber producido en un GRD con las estancias evitables/ahorradas. Ingresos potenciales = estancias evitables / EM del estándar Lógicamente, cuando la estancia media del hospital/servicio en ese GRD es menor que la del estándar el indicador aparecerá con signo negativo porque el numerador del cociente llevará signo negativo (estancias ahorradas) Ejemplo Vamos a analizar todos los indicadores anteriores con un ejemplo real. Se ofrece a continuación un cuadro de mandos de un hospital en el que se recogen los 25 GRDs más frecuentes de dicho hospital, ordenados por número de altas, durante el período de enero a junio. El análisis se ha hecho con el 83% de las altas codificadas (esquina superior derecha). Para cada GRD se indica el código del GRD, su literal, el peso de ese GRD en la versión de GRDs que se está utilizando, las altas del hospital en ese GRD, las altas del estándar, la EM del hospital, la EM del estándar, la diferencia de EM entre el hospital y el estándar, las estancias evitables y los ingresos potenciales. Además del análisis de los 25 GRDs más frecuentes, en la última línea se ofrece el resumen de todo el hospital (TOTAL GRDs), con los mismos apartados que para cada GRD. En la siguiente hoja se ofrece un cuadro resumen con el estudio de la comparación entre el hospital y el estándar y los principales indicadores clínicos. 8

9 9

10 10

11 Analicemos en primer lugar la información de la página 9. El número de altas totales del hospital es de y del estándar Esto se debe a que se ha utilizado como estándar de comparación todos los hospitales de la misma categoría de la comunidad autónoma. La EM global del hospital es de 9,87 días y la del estándar de 8 días. En su conjunto el hospital ha producido estancias evitables con las que se podrían haber realizado 516 ingresos potenciales. Si estudiamos GRDs concretos, por ejemplo el 14 (primera línea del cuadro), el hospital tiene una EM mayor que el estándar en 1,75 días y de ahí que se hayan generado 466 estancias evitables y 41,6 ingresos potenciales. Si cogemos el GRD 323 (tercer línea del cuadro), el hospital tiene una EM menor que el estándar en -2,51 días y por esta razón las estancias evitables aparecen con signo negativo (-547) y lógicamente también los ingresos potenciales (- 142,2). En la página 10 aparece el resumen de la comparación e indicadores. En la parte izquierda del cuadro se comparan todas las altas del hospital y del estándar. El hospital tiene altas, una EM global de 9,87 días, 533 GRDs distintos con un peso medio de 1,87. El estándar tiene altas, EM de 8 días, 633 GRDs distintos y un peso medio de 1,46. La primera cuestión es que para comparar el hospital con el estándar debemos eliminar aquellos GRDs que existan en uno y no en otro y también se suprimen en la comparación los GRDs en los que existan menos de 7 casos (se considera no significativo). Esta es la información que aparece en la parte derecha del cuadro, en la que se han considerado los mismos 308 GRDs en el hospital y en el estándar. El hospital queda con altas (el 93,3% del total), con una EM de 9,69 días y un peso medio de 1,85. El estándar queda con altas, una EM de 8,52 días y un peso medio de 1,57. En esa misma parte del cuadro aparecen ya calculados el IC (1,08) y el IEMA (1,05), Por tanto este hospital atiende una casuística algo más compleja que el estándar pero es menos eficiente en lo que se refiere a su funcionamiento (a sus estancias medias). Para analizar qué parte de la diferencia de EM entre el hospital y el estándar se debe a una casuística más compleja y qué parte se debe a un peor funcionamiento, recurrimos a la descomposición de la diferencia y el cuadro nos dice que el 59% de la diferencia se debe a la casuística y el 41% al funcionamiento. Es decir, de la diferencia global de EM entre el hospital y el estándar (9,69 8,52 = 1,17 días), el 59% está justificado por la casuística que atiende el hospital y el otro 41% se debe a una peor eficiencia. 11

12 2. ACERCAMIENTO AL COSTE MEDIO POR PROCESO Comenzamos la última fase de este módulo, en la que mediante la integración de toda la información que hemos ido analizando, llegaremos a determinar el coste medio de un proceso. Se trata de integrar la información aportada por el sistema de clasificación de pacientes utilizado, en nuestro caso GRDs, y por el sistema de contabilidad analítica. Téngase en cuenta que NO se trata de determinar el coste concreto del proceso X del paciente Y, sino de determinar cuanto cuesta por término medio la atención del proceso X en un hospital/servicio determinado Concepto de Unidad de Complejidad Hospitalaria El primer paso para determinar el coste medio de un proceso es medir la producción del hospital/servicio y de ahí surge el concepto de Unidad de Complejidad Hospitalaria (UCH). Se denominan unidades de complejidad hospitalaria al producto de multiplicar el número de altas habidas en cada GRD por el peso de dicho GRD y en definitiva expresa la complejidad de los casos atendidos por un centro o servicio. UCH = nº de altas * peso GRD En el caso de que estemos analizando un solo GRD el peso sería el que para ese GRD tiene marcado la versión de GRDs que estemos utilizando. 12

13 Si estamos analizando la producción de todo un servicio clínico o de un hospital, el peso será el peso medio de todos los GRDs atendidos por ese servicio u hospital Cálculo del coste medio por proceso Para el cálculo del coste medio de un proceso concreto necesitamos partir de dos informaciones imprescindibles: Producción del servicio/hospital medida en UCH durante un período Coste real total del servicio/hospital calculado por contabilidad analítica durante ese período Con esta información, si dividimos el coste real del servicio/hospital entre el número de UCH generadas obtendríamos el coste de una UCH en ese servicio/hospital, es decir, el coste equivalente al peso 1 de GRDs. Téngase en cuenta que las UCH son el resultado de multiplicar número de altas por peso y por tanto las UCH generadas por un servicio/hospital son la suma de los pesos de todos los GRDs atendidos. Una vez que tenemos el coste de una UCH, podemos calcular el coste medio de cualquier GRD concreto multiplicando el peso de ese GRD por el coste de la UCH. Ejemplo: En el ejercicio económico 2011, el Servicio de Oftalmología del hospital X ha generado 780 UCH. El coste total del GFH de hospitalización de dicho Servicio ha sido de Cuál sería el coste medio del GRD 39 (procedimientos sobre cristalino con o sin vitrectomía) que tiene un peso de 0,9172 en la versión de GRDs utilizada? El coste de una UCH del Servicio de Oftalmología sería: / 780 = 924,63 Coste del GRD 39: 924,63 * 0,9172 = 848,07 Por tanto la atención de un GRD 39 en el Servicio de Oftalmología del hospital X en el año 2011 supone un coste medio de 848,07. 13