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Revista Española de Salud Pública

versión On-line ISSN 2173-9110versión impresa ISSN 1135-5727

Rev. Esp. Salud Publica vol.90  Madrid  2016  Epub 24-Jun-2016

 

CARTA A LA DIRECCIÓN

Morbilidad y costes sanitarios: hacia un benchmarking ?

José M Inoriza1  2  , Xavier Pérez Berruezo2  3  , Marc Carreras1  2  , Jordi Coderch1  2 

1Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i Resultats en Salut (GRESSIRES).

2Serveis de Salut Integrats Baix Empordà (SSIBE). Palamós. Girona. Spain.

3Direcció Assistèncial. Serveis de Salut Integrats Baix Empordà (SSIBE). Palamós. Girona. Spain.

Hemos leído con interés el artículo de Caballer y cols. Impacto de la morbilidad en los costes asistenciales de un departamento de salud de la Comunidad Valenciana a través de los grupos de riesgo clínico publicado en su revista1. Nos ha sugerido algunos comentarios basados en nuestra experiencia utilizando métodos similares en una organización sanitaria integrada (OSI).

La OSI Serveis de Salut Integrats Baix Empordà (SSIBE) en el año 2013 tenía asignada una población de 92.007 personas (edad media 41,04 años; 19,3% menores de 18 años y 17,9% mayores de 64 años). La Tabla 1, de igual estructura a una de las del artículo comentado, muestra la distribución por estado de salud (CRG), sexo y gasto sanitario en SSIBE. La metodología utilizada, descrita anteriormente por nuestro grupo, resulta similar a la del artículo comentado2,3,4. El gasto sanitario fue de 65.940.605,80€, con un gasto mediano de 176,6€. El 17,6% de la población presentó un gasto sanitario nulo y un 19,4% presentó gasto superior a la media (716,69€ IC95%): ± 15,99€). La comparación de ambos territorios pone de manifiesto algunas ideas claves.

Tabla 1 Población asignada a Serveis Sanitaris Integrats Baix Empordà (SSIBE). Distribución por Estado de Salud (CRG), Sexo y Gasto Sanitario, 2013 

* CRG: 3M(c) Clinical Risk Groups software v 1.9.1

La población asignada a SSIBE es ligeramente más joven a pesar de lo cual la carga de morbilidad descrita es mayor (Tabla 1). Una primera causa podría ser la versión del software de agrupación utilizado, no especificada en el artículo comentado. En SSIBE es la versión 1.9.1, modelo concurrente, incluyendo la información de farmacia (códigos ATC)5. También pueden explicar las diferencias los estilos de codificación clínica y un conocimiento precoz de la carga de morbilidad poblacional, fenómeno descrito por nuestro grupo anteriormente2. Finalmente, las diferencias detectadas podrían responder realmente a una carga de enfermedad diferente en ambos territorios.

La comparación del gasto sanitario en ambas organizaciones muestra igualmente diferencias importantes: el gasto medio por persona en SSIBE es 716€, 27,2% inferior a los 983€ de Denia. Igualmente, el gasto por estado de salud en conjunto y por sexo es menor en SSIBE. Los costes en SSIBE corresponden exclusivamente a la contabilidad analítica de la organización mientras que en Denia se utilizan costes de tarifa en algunas actividades. Por otra parte, mientras que en Denia parecen incluirse los gastos de la atención de su población fuera de su territorio, los de SSIBE no los incluyen. No obstante, nuestro grupo realizó su estimación concluyendo que incluían el 2% de los contactos asistenciales y el 17% de los costes sanitarios4. En cambio, en SSIBE se incluyen los costes de media y larga estancia socio-sanitarias y desconocemos esta circunstancia en Denia. Solo descartadas las causas anteriores, las diferencias observadas responderían a diferencias de eficiencia de gasto ajustado por morbilidad.

Conviene también poner de manifiesto las coincidencias generales de los datos presentados. Así, con pequeñas diferencias se muestra una distribución similar de la carga de morbilidad poblacional así como un comportamiento similar del incremento de gasto asociado a un aumento de la carga de morbilidad. También existen coincidencias en la magnitud de los segmentos de población donde se concentra el gasto sanitario así como en la desigual distribución del gasto entre hombres y mujeres y a lo largo de la vida3,4.

Resulta necesaria la definición e instauración de conjuntos mínimos básicos de datos (CMBD) similares a los de actividad hospitalaria para el resto de recursos sanitarios (atención primaria, atención a la salud mental,...) que permitan la definición de un CMBD poblacional para conseguir avanzar en la asignación de presupuestos orientados a las necesidades de las personas (ajustados por morbilidad) y abandonar la asignación presupuestaria de carácter estructural. Y para ello convendría, además, consensuar la utilización de sistemas de clasificación de la morbilidad poblacional homogéneos, reconocidos internacionalmente en la literatura, y avalados por experiencias de aplicación en nuestro pais1,2,4,6.

El avance en esta dirección consideramos que permitirá la creación de sistemas de benchmarking similar a los desarrollados por experiencias como la Central de Resultados en Cataluña y el Atlas de Variación de la Práctica Médica7,8, comparando territorios y organizaciones concretas que permitirán mejorar la asistencia a la población.

BIBLIOGRAFÍA

1. Caballer Tarazona V, Guadalajara Olmeda N, Vivas Consuelo D, Clemente Collado A. Impacto de la morbilidad en los costes asistenciales de un departamento de salud de la comunidad valenciana a través de los grupos de riesgo clínico. Rev Esp Salud Publica. 2016;90:e1-15. [ Links ]

2. Inoriza JM, Coderch J, Carreras M, Vall-llosera L, García-Goñi M, Lisbona JM, et al. La medida de la morbilidad atendida en una organización sanitaria integrada. Gac Sanit. 2009;23(1):29-37. [ Links ]

3. Carreras M, Ibern P, Coderch J, Inoriza JM. Anàlisi de costos per pacient en una organització sanitària integrada. Fulls Econ. 2010;39:28-37. [ Links ]

4. Inoriza JM, Carreras M, Lisbona JM, Sánchez E, Coderch J, Ibern P, et al. La despesa sanitària poblacional segons la morbiditat atesa. In: Estudis Economia de la Salut III. Primera ed. Barcelona: Generalitat de Catalunya. Departament de Salut; 2010. p. 79-130. [ Links ]

5. 3M Health Information Systems. 3MTM Clinical Risk Groups. Definitions Manual. 2001. [ Links ]

6. Orueta JF, Nuño-Solinis R, Mateos M, Vergara I, Grandes G, Esnaola S. Predictive risk modelling in the Spanish population: a cross-sectional study. BMC Health Serv Res. 2013;13:269. [ Links ]

7. Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya Aq. Central de Resultats - [Internet]. Disponible en: http://aquas.gencat.cat/es/projectes/central_resultats/Links ]

8. Bernal-Delgado E, García-Armesto S, Peiró S. Atlas of Variations in Medical Practice in Spain: the Spanish National Health Service under scrutiny. Health Policy. 2014;114(1):15-30. [ Links ]

Cita sugerida:Inoriza JM, Pérez Berruezo X, Carreras M, Coderch J. Morbilidad y costes sanitarios: hacia un benchmarking? Rev Esp Salud Pública. 2016;Vol. 90: 24 de junio e1-e3.

Recibido: 21 de Junio de 2016; Aprobado: 22 de Junio de 2016

Correspondencia: José Mª Inoriza Dep. Avaluació, Innovació i Recerca Serveis de Salut Integrats Baix Empordà Hospital de Palamós Cr. Hospital, 27 - bx 17230 Palamós jminoriza@ssibe.cat http://www.ssibe.cat/GRESSIRES

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