Análisis y predicción de la evolución del coste de los medicamentos utilizados en un Hospital General Universitario

Objetivo: Caracterizar la temporalidad del coste en medicamentos de un Hospital General Universitario y desarrollar un modelo matemático de predicción. Material y métodos: Tipo de hospital: Hospital General Universitario de 573 camas. Extracción de datos: estadísticas mensuales del consumo de medicamentos hospitalario. Periodo de estudio: enero 1992¿diciembre 2000. Grupos: los datos disponibles hasta diciembre de 1999 se utilizan para identificar el modelo estadístico (grupo de identificación) y los datos de 2000 se utilizan para validar el mismo (grupo de validación). Modelos esta - dísticos: la variable dependiente es el logaritmo neperiano del coste mensual de los medicamentos utilizados. El modelo de regresión lineal múltiple utiliza como variables independientes, el tiempo transcurrido desde el inicio del estudio (años), el mes y el año en que se efectúan las dispensaciones. El desarrollo del modelo ARIMA se realiza mediante la metodología de Box-Jenkins. Evaluación de la capacidad predictiva: media del error relativo de predicción (exactitud) y raíz cuadrada de la media del error cuadrático de predicción (precisión) de las predicciones realizadas mediante el modelo ARIMA desarrollado en el grupo de validación. Resultados: La tendencia de crecimiento lineal existente desde 1992 hasta 1996 1,2% (IC95%: 1,08 a 1,32%), se incrementa hasta el 2,34% (IC95%: 1,93 a 2,73%) a partir de inicios de 1997. El modelo de regresión lineal múltiple desarrollado, evidencia una estacionalidad en el coste de los medicamentos y es capaz de explicar el 96,39% de su variabilidad. Respecto al mes de agosto en promedio, los meses de febrero, junio y marzo incrementan el coste de los medicamentos en 25,66, 25,55 y 22,93% respectivamente. El modelo ARIMA desarrollado (0,1,1) (0,1,1) posee una exactitud (3,21%) y una precisión (9,12%) adecuadas para la predicción del coste de los medicamentos. Este modelo predice para el año 2001 un coste de 2.274 millones de pesetas. Conclusión: La disponibilidad de un modelo matemático para predecir el coste de los medicamentos utilizados en el hospital, es una herramienta eficaz para planificar los presupuestos en el Área de Gestión del Servicio de Farmacia.

Objetive: To characterize the time course of cost in medication in a General University Hospital and to develop a mathematic model in order to predict it. Methods: Hospital: General University Hospital with 573 beds. Data collecting: monthly hospital medication cost statistics. Study period: January 1992¿December 2000. Groups: data available till december of 2000 were used to identify the matematical model (training group) and data collected during 1999 were used to validate the model (validation group). Statical models: the dependent variable was the monthly medication cost neperian logarithm. The multiple linear regression used the time of the begining of the study (years), the month and the year of the monthly unit-dose dispensed, as independient variables. The ARIMA model development was made with Box-Jenkins methodology. Predictive performace analyses: mean of relative prediction error (bias) and root square of the mean of the squared relative prediction error ( precision) of predictions in validation group. Results: The lineal increasing trend existent from 1992 to 1996, 1.2% (IC95%:1.08 to 1.32%), is growing to 2.34% (IC95%: 1.93 to 2.73%), at the begining of 1997. The multiple linear regression used shows a stationary medication cost and is able to explain a 96.39% of this variability. The medication cost in February, June and March increase by 25.66, 25.55 and 22.93%, respectivily. The ARIMA model developed (0,1,1) (0,1,1) could be used in predictive setting because it has an opti-mal bias (3.21%), and precision (9.12%). This model predicts a 2,274 million of pesetas cost for 2001 year. Conclusion: The availability of a mathematical model in order to predict the medication cost at the hospital is a usefull tool to planificate budget in the management area of the Pharmacy Department.