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2013 FI

1.252
© Thomson Reuters, Journal Citation Reports, 2013

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Current Contents/Clinical Medicine, Journal Citation Reports, SCI-Expanded, Index Medicus/Medline, Excerpta Medica/EMBASE, IBECS, IME, MEDES, PASCAL, SCOPUS, SciVerse ScienceDirect

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doi: 10.1016/j.medcli.2010.02.013

Modelos de ajuste de riesgo para la evaluación de la mortalidad hospitalaria

Risk-adjustment models for in-hospital mortality assessment

Antonio Sarría-Santamera ab, , Matilde Palma Ruiz a, Juan Manuel Sendra Gutiérrez c, Javier Trujillano Cabello de

a Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias, Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
b Departamento de Ciencias Sanitarias y Médico-Sociales, Universidad de Alcalá, Alcalá, España
c Consejería de Sanidad, Comunidad de Madrid, España
d Departamento de Ciencias Médicas Básicas, Universidad de Lleida, Lleida, España
e Unidad de Cuidados Intensivos, Hospital Arnau de Vilanova, Lleida, España

Article

Sr. Director:

Como García-Alegría et al señalan1, a pesar de las limitaciones que pueden presentar las tasas de mortalidad como indicador de resultados, los propios clínicos deberían conocer los resultados particulares de los hospitales y de los servicios. Un elemento clave es disponer de tasas de mortalidad ajustadas por riesgo. De acuerdo con lo que Zapatero Gaviria et al2 señalan (autores que analizan la mortalidad en los servicios de Medicina Interna de España en comparación con la norma estatal), es preciso desarrollar fórmulas que puedan servir de ayuda a los clínicos, a los responsables sanitarios, a las comisiones de mortalidad o a las comisiones de calidad asistencial para interpretar de forma adecuada las tasas de mortalidad en cada contexto hospitalario.

Pese a sus limitaciones, las bases de datos administrativas, como el CMBD, son un poderoso instrumento para la evaluación de servicios de salud por su fácil acceso y bajo coste3. Para esto, es necesario desarrollar y utilizar modelos de ajuste de riesgo. Los sistemas de ajuste por el riesgo nacen con el propósito de evaluar los resultados en los sistemas de salud con el fin último de poder determinar la efectividad de los servicios sanitarios2,4. Los resultados que se pretenden medir pueden conceptualizarse en una ecuación, la que está en función de 3 términos: los factores propios de cada paciente, la propia efectividad del procedimiento terapéutico evaluado y la aleatorización de la medida debida al azar. El sentido último del proceso de ajuste es eliminar de la ecuación el primero de los términos con el fin de que los resultados finalmente obtenidos puedan imputarse únicamente a las características asistenciales5.

Los modelos de ajuste de riesgo deben incluir 2 dimensiones: significación estadística y relevancia sanitaria. Es decir, deben construirse con sistemas de información y modelos de análisis apropiados. Sin embargo, además, deben tener valor para aquellos que deben utilizarlos en el contexto y en el entorno clínico y sanitario donde se apliquen. En este sentido, hay que señalar que aproximadamente el 75% de los modelos existentes se ha desarrollado en Estados Unidos4. Es evidente que dadas las importantes diferencias existentes entre nuestro sistema sanitario y el de Estados Unidos, parece difícil que estos modelos puedan trasladarse fácilmente en nuestro país. Parece necesario, por esto, el desarrollo de estos modelos en nuestro sistema de salud fundamentalmente para procedimientos y motivos de ingreso específicos6,7,8, así como utilizar técnicas complementarias a la regresión logística9.

Autor para correspondencia. asarria@isciii.es

Bibliography

1.García-Alegría J, Jiménez-Puente A. Aprender de la mortalidad hospitalaria en medicina interna. Med Clin (Barc). 2010; 134(1):20-1.
2.Zapatero Gaviria A, Barba Martín R, Canora Lebrato J, Losa García JE, Plaza Canteli S, Marco Martínez J. Grupo de Gestión Clínica de la Sociedad Española de Medicina Interna. Mortalidad en los servicios de medicina interna. Med Clin (Barc). 2010; 134(1):6-12.
3.Sarria-Santamera A, Epelde F. Utilidad del registro español del tratamiento de la cardiopatía isquémica hospitalario. Med Clin (Barc). 2004; 122:38.
4.Palma Ruiz M, Sendra Gutiérrez JM, Sarría Santamera A. Sistemas de ajuste de riesgo en evaluación de servicios de salud. Madrid: Instituto de Salud Carlos III; 2007.
5.Iezzoni L.I. Risk adjustment for measuring health care outcomes. Chicago, Il: Health Administration Press; 2003.
6.Sendra JM, Sarria-Santamera A, Inigo J, Regidor E. Factores asociados a la mortalidad intrahospitalaria del infarto de miocardio. Resultados de un estudio observacional. Med Clin (Barc). 2005; 125:641-6.
7.Palma-Ruiz M, García DD, Rodríguez-González A, Sarria-Santamera A. Análisis de la mortalidad intrahospitalaria de la cirugía. Rev Esp Cardiol. 2003; 56:687-94.
8.Bare M, Cabrol J, Real J, Navarro G, Campo R, Pericay C, et al. In-hospital mortality after stomach cancer surgery in Spain and relationship with hospital volume of interventions. BMC Public Health. 2009; 9:312.
9.Trujillano J, Sarria-Santamera A, Esquerda A, Badia M, Palma M, March J. Aproximación a la metodología basada en árboles de decisión. Gac Sanit. 2008; 22:65-72.