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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[¿Es factible que los médicos de primaria utilicen CIE-9-MC?: Calidad de la codificación de diagnósticos en las historias clínicas informatizadas]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[Objectives: To determine the completeness and accuracy of ICD-9-CM codes allocated by primary health care physicians in their computerized medical records and evaluate the effects of improvement procedures. Methods: The codes of 87,806 patients assigned to 56 primary care physicians in the Basque National Health Service in Spain, were evaluated 3 times over a 1-year period according to the following criteria: correspondence to a valid ICD-9-CM code, agreement between diagnosis and code, and the percentage of visits with an unspecified reason for consultation. Finally, the mean number of unique diagnoses and rates of diagnostic groups in the 84,136 patients that remained with the same physician for a minimum of 6 months were contrasted with another previously registered morbidity database. Two interventions were performed to improve coding: detected errors were corrected centrally and physicians were assessed and given information on their individual results. Results: Diagnoses lacking an ICD-9-DIC code decreased from 59% in the first assessment to 2% at the end of the study period. The percentage of coding mistakes (discrepancies in episode diagnosis and ICD-9-CM code) decreased from 17% to 3%. The mean annual number of diagnoses per patient was slightly lower than that in the reference database (2.26 versus 2.43). The same result was observed in the rates of some diagnostic groups. Conclusions: Primary care doctors can achieve a high degree of quality in ICD-9-CM diagnosis coding. Implementing procedures for evaluating coding, rectifying mistakes, and providing information to physicians markedly improved the initial results.]]></p></abstract>
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<kwd lng="es"><![CDATA[Clasificación de Enfermedades]]></kwd>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><FONT face=Verdana size=2><B>ORIGINALES</B></FONT></p>     <p align="right">&nbsp;</p>     <p><FONT face=Verdana size=4><B><a name="top"></a>¿Es factible que  los médicos de primaria utilicen CIE-9-MC? Calidad de la codificación de  diagnósticos en las historias clínicas informatizadas</B></FONT></p>     <p><FONT face=Verdana size=4><B>Can primary care physicians use the  ICD-9-MC? An evaluation of the quality of diagnosis coding in computerized  medical records</B></FONT></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b><FONT face=Verdana size=2>Juan F. Orueta  <SUP>a</SUP> Javier Urraca <SUP>a</SUP> Iñaki Berraondo <SUP>a</SUP> Jon Darpón  <SUP>b</SUP> </FONT> </b></p>     <p><FONT face=Verdana size=2><SUP>a </SUP>Subdirección de Atención Primaria, Osakidetza/Servicio Vasco de  Salud, Vitoria-Gasteiz, Álava, España    <BR><SUP>b </SUP>Dirección de Asistencia  Sanitaria, Osakidetza/Servicio Vasco de Salud, Vitoria-Gasteiz, Álava,  España.</FONT></p>     <P><FONT face=Verdana size=2>Este trabajo forma parte de un proyecto  financiado por el Fondo de Investigación Sanitaria (00/0638).</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="Verdana" size="2"><a href="#back">Dirección para correspondencia</a></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p> <hr size="1">     <P><b><font face="Verdana" size="2">RESUMEN</font></b></p>     <p><font face="Verdana" size="2"><b>Objetivos:</b>  Determinar el grado de exhaustividad y precisión de los códigos CIE-9-MC  asignados por los médicos de primaria en sus historias clínicas informatizadas;  evaluar el impacto de actividades para su mejora. <b>     <br> Métodos:</b> Los códigos de 87.806 pacientes de  56 médicos de Osakidetza/Servicio Vasco de Salud fueron evaluados en 3 ocasiones  en 1 año, según los siguientes criterios: correspondencia con un código CIE-9-MC  válido; concordancia entre diagnóstico y código; porcentaje de consultas sin  diagnóstico. Finalmente, se contrastaron, con un registro previo de morbilidad  atendida, los promedios de diagnósticos únicos y tasas anuales de enfermedades  de los 84.136 pacientes que permanecieron con el mismo médico al menos 6 meses.  Se realizaron 2 intervenciones para mejorar la codificación: corrección central  de errores detectados; asesoramiento e información a los médicos de sus  resultados individuales. <b>    <br> Resultados:</b> En la primera evaluación, el 59% de los diagnósticos no contenía ningún  código CIE-9-MC asociado, mientras que a la finalización este porcentaje  descendió al 2%. El porcentaje de errores (discrepancia entre diagnóstico del  episodio y código CIE9-MC) disminuyó del 17 al 3%. El promedio anual de  diagnósticos por paciente fue ligeramente menor que en el archivo de referencia  (2,26 frente a 2,43), así como las tasas de diversos grupos de  enfermedades. <b>    <br> Conclusiones:</b> Es factible que los médicos de atención primaria alcancen un alto grado  de calidad en la clasificación de diagnósticos mediante CIE-9-MC. La  implantación de medidas de evaluación, corrección de errores e información a los  clínicos permitió mejorar notablemente los resultados iniciales.</font></p>     <P align=left><font face="Verdana" size="2"><b>Palabras  clave:</b> Clasificación de Enfermedades. CIE-9-MC. Atención primaria. Historia  clínica. Sistemas de información.</font> <FONT face=Arial size=2> <hr size="1"> </FONT>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="left"><font face="Verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p> <FONT face=Arial size=2>      <P align=left><b><FONT face="Verdana"  size=2>Objectives:</FONT></b><FONT face="Verdana"  size=2> To determine the completeness and accuracy of ICD-9-CM codes allocated  by primary health care physicians in their computerized medical records and  evaluate the effects of improvement procedures. </FONT> <b> <FONT face="Verdana" size=2>     <br> Methods:</FONT></b><FONT  face="Verdana" size=2> The codes of 87,806 patients  assigned to 56 primary care physicians in the Basque National Health Service in  Spain, were evaluated 3 times over a 1-year period according to the following  criteria: correspondence to a valid ICD-9-CM code, agreement between diagnosis  and code, and the percentage of visits with an unspecified reason for  consultation. Finally, the mean number of unique diagnoses and rates of  diagnostic groups in the 84,136 patients that remained with the same physician  for a minimum of 6 months were contrasted with another previously registered  morbidity database. Two interventions were performed to improve coding: detected  errors were corrected centrally and physicians were assessed and given  information on their individual results. </FONT> <b><FONT face="Verdana" size=2>     <br> Results:</FONT></b><FONT  face="Verdana" size=2> Diagnoses lacking an ICD-9-DIC code  decreased from 59% in the first assessment to 2% at the end of the study period.  The percentage of coding mistakes (discrepancies in episode diagnosis and  ICD-9-CM code) decreased from 17% to 3%. The mean annual number of diagnoses per  patient was slightly lower than that in the reference database (2.26  <I>versus</I> 2.43). The same result was observed in the rates of some  diagnostic groups. </FONT> <b><FONT face="Verdana"  size=2>    <br> Conclusions:</FONT></b><FONT face="Verdana"  size=2> Primary care doctors can achieve a high degree of quality in ICD-9-CM  diagnosis coding. Implementing procedures for evaluating coding, rectifying  mistakes, and providing information to physicians markedly improved the initial  results.      <P align=left><b>Key</FONT></FONT><font face="Verdana" size="2"> </font><FONT face="Verdana"  size=2> words:</FONT></b>  <FONT face=Arial size=2> <FONT face="Verdana"  size=2> Diseases classification. ICD-9-CM codes. Primary  health care. Medical records. Information systems.</FONT><hr size="1">      <P align=left>&nbsp;</FONT>    <P align=left>&nbsp;    <P><FONT face=Verdana><B>Introducción</B></FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Hay una opinión generalizada en atención primaria sobre la necesidad de contar  con nuevos sistemas de información que permitan describir, evaluar y planificar  de un modo más adecuado las actividades que se realizan<SUP>1</SUP>.</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>Aunque no hay un modelo de conjunto mínimo  de datos básicos en atención primaria, desde hace más de 10 años se han  propuesto diferentes alternativas<SUP>2-5</SUP>. A pesar de la falta de  consenso, algunos requisitos previos planteados son: el desarrollo de un soporte  computarizado adecuado, el registro estructurado de datos en las historias  clínicas de los pacientes y la colaboración de los profesionales clínicos,  responsables de la recogida de datos fundamentales.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Con el fin de capturar los diagnósticos de  los pacientes, en Osakidetza/Servicio Vasco de Salud (SVS), se implantó la  Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE-9-MC)<SUP>6</SUP> en las  historias clínicas informatizadas de primaria. Sin embargo, debido a la falta de  incentivo para los clínicos y al esfuerzo requerido, algunos médicos no realizan  esta tarea de un modo sistemático y, con frecuencia (al igual que sucede en  otros lugares<SUP>7-9</SUP>), dejan la morbilidad anotada en forma de texto  libre o codifican de un modo incompleto.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Aunque la puesta en marcha de métodos de  evaluación de la calidad de la codificación e información a los clínicos de sus  resultados puede lograr efectos positivos<SUP>10</SUP>, las experiencias  publicadas no son siempre concordantes y sus conclusiones pueden no ser  generalizables a otros lugares<SUP>7</SUP>. Además, en nuestro país son escasas  las experiencias de utilización de CIE-9-MC en atención primaria y no hay  estudios publicados sobre la calidad de dicha codificación. Por ello, nuestro  objetivo fue conocer la exhaustividad y la precisión de los códigos CIE-9-MC  asignados por los médicos de primaria en sus historias clínicas informatizadas  y, por otra parte, evaluar el impacto de una serie de actividades realizadas  para su mejora.</FONT></P>     <P>&nbsp;</P>     <P><FONT face=Verdana><B>Métodos</B></FONT></P>     <P><i><FONT face=Verdana size=2>Ámbito</FONT></i></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Éste es un estudio retrospectivo de tipo  descriptivo transversal, que revisa la información de los pacientes registrada  por 46 médicos de familia y 10 pediatras, correspondientes a centros de atención  primaria de Osakidetza/Servicio Vasco de Salud. De dichas consultas, 29 están  localizadas en zonas urbanas (comarca del Gran Bilbao), 13 son municipios  rurales de población inferior a 3.000 habitantes, y las 14 restantes se ubican  en localidades intermedias (entre 3.000 y 16.000 habitantes).</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Todos los médicos participantes utilizan el  modelo de historia clínica informatizada (HCI) Osabide<SUP>11</SUP> en su  trabajo diario y voluntariamente aceptaron que los datos que registraban fueran  explotados en un proyecto de investigación<SUP>12</SUP>. La población de estudio  estuvo formada por 87.806 personas: son los pacientes asignados a los médicos  colaboradores en cualquier momento entre el 1 de mayo de 2002 y el 31 de abril  de 2003.</FONT></P>     <P><i><FONT face=Verdana size=2>Fuente de información: historia clínica  informatizada Osabide</FONT></i></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>La informatización de las consultas de  atención primaria en Osakidetza/SVS comenzó en 1990 y actualmente más del 90% de  los médicos dispone de un ordenador en su despacho. El modelo de HCI Osabide es  el actualmente adoptado por nuestra organización y fue desarrollado en  Osakidetza/SVS a partir de 1998. Con anterioridad, se empleó el programa  OMI-AP<SUP>13</SUP>, aunque algunos médicos utilizaban otros programas, como el  Hipócrates<SUP>14</SUP>, y durante algunos años coexistieron diversos sistemas.  Actualmente, todos los centros disponen de Osabide y los datos de sus pacientes  anotados en los otros programas fueron migrados al modelo actual.</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>La HCI Osabide fue diseñada para facilitar  la atención individual al paciente durante su contacto con el médico. Los  problemas de salud de los pacientes se organizan en episodios de  atención<SUP>15</SUP>, definidos como la serie de servicios proporcionados en  respuesta a un problema de salud del paciente u otra razón especificada (p. ej.,  un procedimiento preventivo), desde su primer contacto con los servicios de  salud hasta la finalización del último contacto provocado por ese motivo, según  el criterio del médico visitado. Los diagnósticos que el profesional visitado  considera especialmente relevantes pueden ser incluidos como «Condicionantes y  Problemas», en su correspondiente apartado de la HCI.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Las anotaciones que los médicos realizan en  las HCI pueden ser en forma de texto o mediante un formulario informatizado.  Dichas anotaciones habitualmente se asocian con un episodio, pero existe la  facultad de que no se vinculen a ninguno de ellos, permaneciendo como «Notas» u  «Hoja de Evolución».</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Los propios clínicos, cuando establecen o  modifican el diagnóstico de un episodio, deben introducir su correspondiente  código CIE-9-MC. Para facilitar esta tarea el programa cuenta con 2  listados:</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Una lista de diagnósticos frecuentes,  que por defecto contiene 476 códigos y que cada usuario puede personalizar  añadiendo códigos o modificando el descriptivo de los mismos.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- La versión completa de CIE-9-MC que  facilita la Unidad Técnica del Ministerio de Sanidad y  Consumo<SUP>16</SUP>.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Con anterioridad a este estudio, todos los  médicos habían recibido formación sobre el empleo de la HCI Osabide, incluidos  los conceptos básicos de codificación de enfermedades. Además, hay disponible  una dirección de correo electrónico a la cual pueden dirigirse para solicitar  asesoramiento individualizado.</FONT></P>     <P><i><FONT face=Verdana size=2>Evaluación de la calidad de registro y  codificación</FONT></i></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Para la evaluación se obtuvieron, en 3  ocasiones distintas, los diagnósticos y los códigos de todos los episodios en  que el médico había realizado una anotación de cualquier tipo durante el período  de observación y de los «condicionantes y problemas» que estuvieron abiertos en  algún momento en ese período.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Segunda quincena de abril de 2002: se  extrajeron los datos correspondientes a 1 día de consulta (1.191 episodios) y de  los condicionantes y problemas (22.155).</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Octubre de 2002: incluye los datos  del período entre el 1 de mayo y el 30 de septiembre de 2002, lo que supone  118.102 episodios y 41.720 «condicionantes y problemas».</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>- Mayo de 2003: contiene 329.881  episodios y 59.281 «condicionantes y problemas».</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Se establecieron 4 procedimientos para  estimar la calidad de la codificación de diagnósticos:</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2><I>1.</I> Correspondencia de lo anotado como código en la HCI con un código válido  del sistema CIE-9-MC. Así, los códigos de episodios y de condicionantes y  problemas se clasificaron en estas categorías:</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Imposible/en blanco: no hay ninguna  anotación como código o lo registrado es una cadena de caracteres que no  coincide con un código CIE-9-MC.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Incompleto: lo anotado corresponde  con una rúbrica de 3 o 4 dígitos de la clasificación CIE-9-MC, pero falta el  último o los 2 últimos caracteres del código definitivo.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Completo: existe correspondencia  total con un código CIE-9-MC.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2><I>2.</I> Concordancia entre el diagnóstico y el código registrado por el médico en  la HCI. Más del 90% de los diagnósticos de los episodios en que los clínicos  realizaron alguna anotación fueron codificados de modo independiente por los  investigadores, desechándose los de «condicionantes y problemas», y se comprobó  el grado de concordancia entre ambas codificaciones. En función de ello, fueron  clasificados en:</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Correcto: el código registrado en la  HCI es idéntico al elegido por los investigadores.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Inexacto: hay coincidencia en los  primeros 3 dígitos entre el código de la HCI y de los investigadores, pero no en  alguno de los posteriores.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Erróneo: hay disparidad en alguno de  los primeros 3 dígitos entre ambos códigos.</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>- No codificable: los investigadores no  fueron capaces de elegir un código para el episodio porque el descriptivo  anotado era excesivamente ambiguo, contenía información contradictoria o incluía  más de un diagnóstico.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2><I>3.</I> Proporción de consultas sin diagnóstico, esto es, anotaciones en la HCI  no vinculadas a ningún episodio y dejadas como «Notas» u «Hoja de evolución»,  respecto al total de anotaciones.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2><I>4.</I> Comparación de los promedios anuales de códigos por paciente y  prevalencia anual de problemas de salud. Al finalizar el período de observación,  los 84.136 pacientes que permanecieron con el mismo médico un mínimo de 6 meses  fueron distribuidos en <I>adjusted  diagnostic groups</I> (ADG). Los ADG  son 32 grupos de diagnósticos que genera el <I>case-mix adjusted clinical groups</I> (ACG), del cual puede hallarse una descripción  detallada en la bibliografía<SUP>17-19</SUP>. Se consideró que un paciente está  incluido en un ADG si, durante el año, realizó al menos una consulta, por alguno  de los problemas de salud incluidos en dicho ADG. Los promedios anuales de  número de códigos únicos por paciente, número de ADG y prevalencia anual de cada  ADG se compararon con los procedentes de un registro previo de morbilidad  atendida, obtenido en un estudio anterior<SUP>20</SUP>. Los resultados de este  estudio previo parecen muy fiables, ya que el registro se considera casi  exhaustivo, pues fue llevado a cabo por un grupo de 9 médicos altamente  motivados, y la codificación realizada por una persona experta contratada para  tal fin.</FONT></P>     <P><i><FONT face=Verdana size=2>Análisis</FONT></i></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Se presentan los porcentajes de las  frecuencias observadas en las 3 evaluaciones con sus respectivos intervalos de  confianza. Para comparar las distribuciones de pacientes en los grupos de  enfermedades se realizaron análisis bivariados, estimándose las  correspondientes <I>odds  ratio</I> , mediante el programa  EpiInfo<SUP>21</SUP>.</FONT></P>     <P><i><FONT face=Verdana size=2>Procedimientos realizados para mejorar la  codificación</FONT></i></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Tras la primera evaluación, cada médico  participante recibió un informe personalizado de sus resultados, comparándolos  con los de su propia unidad y los globales. Además, a cada unidad se le ofreció  un listado de los errores más habituales. Sin embargo, se consideró que una  mejor codificación por los médicos disminuiría el número de errores en los  diagnósticos que se realizaran a partir de esa fecha, pero difícilmente en los  diagnósticos ya establecidos de enfermedades crónicas. Debido al modo en que  está organizada la historia clínica, los sanitarios añaden cursos a los  episodios de los problemas de salud persistentes, pero no modifican el código  del episodio a menos que cambien el diagnóstico. Por tanto, se realizaron  recodificaciones de diagnósticos a nivel central. Para ello, los autores  codificaron las enfermedades más frecuentes y con esta información se corrigió  el código de tales diagnósticos en la base de datos central de Osabide. Este  proceso se repitió varias veces durante 4 meses. En ningún caso se alteró el  diagnóstico anotado por el médico.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>A partir de la segunda evaluación se puso  especial énfasis en la formación de los médicos participantes. Para ello, se  organizaron reuniones con los médicos en diferentes comarcas y centros de salud,  para presentar los aspectos y resultados más relevantes. Cada profesional  recibió un informe personalizado, que incluía:</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- Sus promedios de diagnósticos mal  codificados, comparados con los de su propia unidad de atención primaria y los  del conjunto de todos los médicos.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>- La agregación de sus pacientes  en <I>expanded diagnosis  clusters</I> (EDC)<SUP>19</SUP>, que es  otro modo de agrupación generado por el <I>case-mix</I> ACG, presentando  el número de personas en cada enfermedad a partir de los códigos de las  historias informatizadas y los que se hubieran obtenido mediante una correcta  codificación (<a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab01.gif">apéndice 1</a>).</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>- Listado de los errores graves de  codificación, presentando el diagnóstico, el código anotado por el médico, el  código sugerido por los investigadores y el número de veces en que se detectó el  error en ese profesional (<a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab02.gif">apéndice 2</a>).</FONT></P>     <P>&nbsp;</P>     <P><FONT face=Verdana><B>Resultados</B></FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Al comienzo del período de observación, en  abril de 2002, una proporción próxima al 60% de los diagnósticos no contenía  ningún código CIE-9-MC (<a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab03.gif">tabla 1</a>) y, en los episodios, el 11% no tenía  diagnóstico (corresponden al código V65.9: «Motivo de consulta no  especificado»); en otro 16% la codificación era errónea (<a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab04.gif">tabla 2</a>). A la  finalización del estudio, los porcentajes de diagnósticos sin código CIE-9-MC y  de errores eran muy inferiores (el 2 y el 3%, respectivamente), mientras que el  avance fue más modesto en consultas sin diagnóstico (9%).</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Como puede observarse en la  <a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab05.gif">tabla 3</a>, el  promedio anual de número de diagnósticos únicos por paciente es ligeramente  inferior al del estudio previo establecido como referencia (2,26 frente a 2,42),  mientras que las diferencias en el promedio de ADG no llegan a alcanzar  significación estadística. Sin embargo, estas diferencias son mayores si se  excluyen el citado código V65.9 y el ADG 31, donde estos pacientes son  clasificados. Al comparar las distribuciones de pacientes en ADG (<a target="_blank" href="/img/revistas/gs/v20n3/138v20n03-13088850tab06.gif">tabla 4</a>), se  comprueba que las tasas son menores en 18 grupos, superiores en 7, y en otros 7  no alcanzan significación estadística.</FONT></P>     <P align=left> <font face="Verdana" size="2"> &nbsp;</font></P>     <P align=left> <font face="Verdana"> <B>Discusión</B></font></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>La calidad de la codificación de  diagnósticos en las historias clínicas informatizadas de atención primaria ha  mejorado notablemente en nuestro ámbito, tras la puesta en marcha de un sistema  de control. Dicho sistema implicó la evaluación repetida del grado de  cumplimiento y precisión en el empleo de CIE-9-MC para clasificar las  enfermedades de los pacientes y una doble intervención: el establecimiento de un  mecanismo de retroalimentación (la transmisión de sus resultados a los médicos  de atención primaria) unido, en los primeros meses, a la rectificación de los  errores detectados.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>La comparación de los diagnósticos, anotados en el  texto de las historias clínicas informatizadas con los códigos registrados, podría provocar un sesgo sistemático en los resultados si  los médicos, de forma habitual, no introdujeran algunos motivos de consulta (p.  ej., los más infrecuentes o los más complicados de codificar). En este sentido,  nuestros promedios de número de diagnósticos y de ADG son ligeramente inferiores  a los establecidos como referencia, y también lo son las tasas en más de la  mitad de los ADG; sin embargo, las diferencias encontradas son pequeñas en la  mayoría de los casos y, de hecho, no son más grandes en los grupos que contienen  las enfermedades menos habitales. Por ello, aunque debe reconocerse un cierto  grado de subregistro, éste no parece tan importante como para cuestionar la  validez de los resultados.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>En nuestro sistema de salud, hasta ahora no  se había producido una evaluación de la codificación de diagnósticos en las HCI  de atención primaria. Aunque en el diseño de la HCI Osabide se incluyeron  diversos elementos para facilitar la codificación y los sanitarios reciben  adiestramiento sobre su empleo, había una opinión generalizada de que los  médicos consideraban que la clasificación de las enfermedades era una labor  engorrosa, poco gratificante y que realizaban con desgana, por lo que su calidad  era muy baja.</FONT></P>     ]]></body>
<body><![CDATA[<P><FONT face=Verdana size=2>Una dificultad añadida fue el cambio de  modelo de HCI, ya que el anteriormente empleado por Osakidetza/SVS utilizaba la  Clasificación Internacional en Atención Primaria (CIAP) y se produjeron  numerosos problemas durante el cambio de estos códigos a CIE-9-MC.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Debemos tener en cuenta que el concepto de  problema de salud es muy complejo y su clasificación difícil, independientemente  del sistema empleado. Los clínicos utilizan como diagnóstico términos muy  variados, que corresponden a enfermedades, síndromes, síntomas, quejas de los  pacientes u otros motivos de consulta<SUP>22</SUP>. El sistema CIE-9-MC ha sido  desarrollado principalmente en la atención hospitalaria y, en ese ámbito, se  cuenta con personal especializado para su utilización. En atención primaria, los  sanitarios deben ser los encargados de la codificación y, por tanto, se les pide  que vinculen el diagnóstico, anotado en la historia empleando expresiones de la  «jerga clínica de primaria», con el término más similar (o menos dispar) de la  lista cerrada que constituye el universo CIE-9-MC, que en ocasiones ha sido  acusado de excesiva verbosidad en algunos campos y de carencia de expresividad  clínica en otros. A veces, pueden considerar que se les exige realizar  distinciones entre rúbricas cuya diferencia, desde su punto de vista clínico, no  tiene relevancia<SUP>23</SUP>.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Además, el tamaño de CIE-9-MC es muy grande  y su estructura, en algunos casos, el resultado de concepciones actualmente  superadas. Todas sus rúbricas suman más de 15.000 códigos, organizados en 18  capítulos, más 2 clasificaciones suplementarias: códigos V (factores que  influyen en el estado de salud y contacto con los servicios sanitarios) y  códigos E (causas externas y envenenamientos). Los capítulos pueden basarse en  criterios etiológicos, anatómicos o corresponder a manifestaciones clínicas y,  dado que un ítem sólo puede clasificarse en un lugar, los clínicos pueden tener  dificultades para encontrar el capítulo que contiene el código buscado. Debido a  estas limitaciones, algunos médicos consideran CIE-9-MC menos adecuado que otros  sistemas de clasificación para nuestro ámbito<SUP>24</SUP>.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Sin embargo, Osakidetza/Servicio Vasco de  Salud optó por CIE-9-MC como método de clasificación de las enfermedades en las  HCI de atención primaria, por diversas razones. En primer lugar, porque es la  clasificación más empleada en todo el mundo y la considerada como  referencia<SUP>25</SUP>; en nuestro país, no sólo se utilizaba ya en atención  especializada, sino también en sistemas de registro en que participa la atención  primaria, como el Sistema de Vigilancia Epidemiológica y el de Incapacidades  Temporales. Además, porque permite la codificación de prácticamente todos los  diagnósticos y, por último, porque es la requerida por aplicaciones, como son  los <I>case-mix</I> , que permiten la agregación de los datos de los  pacientes para estimar las necesidades de cuidados sanitarios de una población  completa y cuya implantación se está llevando a cabo en nuestro sistema de  salud<SUP>26</SUP>.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Por su propio diseño, nuestro estudio  presenta diversas limitaciones. En primer lugar, carece de grupo de control, por  lo que otras variables no observadas podrían haber influido en los resultados.  Además, se realizaron 2 intervenciones diferentes (corrección de errores a nivel  central e información y asesoramiento a los médicos de primaria), que en  determinados momentos fueron simultáneas, por lo que resulta difícil separar la  eficacia de cada una de ellas. Asimismo, los médicos que participaron lo  hicieron de modo voluntario y, previsiblemente, son más cuidadosos en la  codificación de diagnósticos que otros profesionales. Por ello, es necesario  realizar nuevos estudios que permitan conocer hasta qué punto estos resultados  son generalizables a otros colectivos y determinar las alternativas más  eficientes para lograr un registro adecuado.</FONT></P>     <P><FONT face=Verdana size=2>Según nuestra experiencia, es factible que  los médicos de atención primaria alcancen un alto grado de calidad en la  clasificación de diagnósticos mediante CIE-9-MC. La puesta en marcha de  mecanismos de ayuda a la codificación en las HCI y el adiestramiento de los  clínicos no es, por sí sólo, suficiente. Las medidas de evaluación y  retroalimentación nos han permitido mejorar el grado de motivación de los  clínicos y lograr una mayor participación en esta tarea.</FONT></P>     <P>&nbsp;</P>     <!-- ref --><P><b><font face="Verdana">Bibliografía</font></b>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366917&pid=S0213-9111200600030000500001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p> <FONT  face=Verdana size=2>2. Carrillo E,  Juncosa S, Bolibar B, Parkin D, Hutchinson A, Fisher PJ. Conjuntos mínimos de  datos en la atención ambulatoria. Gac Sanit. 1991;5:225-30.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366918&pid=S0213-9111200600030000500002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>3. Gervas J,  Pérez Fernández M. Minimum basic data set in general practice: definitions and  coding. Fam Pract. 1992;9:349-52.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366919&pid=S0213-9111200600030000500003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>4. Juncosa S, Carrillo E, Bolibar B,  Portella E. Conjuntos mínimos de datos en atención primaria: una exploración de  su factibilidad. Aten Primaria. 1992;10:605-11.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366920&pid=S0213-9111200600030000500004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>5. Fuste J, Bolibar B,  Castillo A, Coderch J, Ruano I, Sicras A. Hacia la definición de un conjunto  mínimo básico de datos. Aten Primaria. 2002;30:229-35.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366921&pid=S0213-9111200600030000500005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>6. Clasificacion  Internacional de Enfermedades 9.a a Revisión Modificación Clínica. Madrid:  Ministerio de Sanidad y Consumo; 1999.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366922&pid=S0213-9111200600030000500006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>7. Jordan K, Porcheret M, Croft P.  Quality of morbidity coding in general practice computerized medical records: a  systematic review. Fam Pract. 2004;21:396-412.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366923&pid=S0213-9111200600030000500007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>8. Hall J, Tomlin A, Martin I,  Tilyard M. A general practice minimum data set for New Zealand. NZ Med J. 2002  [citado 31 Ago 2005];115:1163. Disponible en:  http://www.nzma.org.nz/journal/115-1163/200/content.pdf/</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366924&pid=S0213-9111200600030000500008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>9. Gervas J. Códigos  y clasificaciones en medicina general/de familia. Aten Primaria.  1997;20:343-4.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366925&pid=S0213-9111200600030000500009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>10. Porcheret M, Hughes R, Evans D, Jordan K, Whitehurst T,  Ogden H, et al. North Staffordshire General Practice Research Network. Data  quality of general practice electronic health records: the impact of a program  of assessments, feedback, and training. J Am Med Inform Assoc.  2004;11:78-86.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366926&pid=S0213-9111200600030000500010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>11. 3S-Osabide (programa informático). Versión 2.  Vitoria-Gasteiz: Osakidetza-Servicio Vasco de Salud, Sistema de Servicios  Sanitarios.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366927&pid=S0213-9111200600030000500011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>12. Orueta JF, Urraca J, Berraondo I, Darpón J, Aurrekoetxea JJ.  Adjusted Clinical Groups (ACGs) explains the utilization of primary care in  Spain based on information registered in the medical records: a cross-sectional  study. Health Policy. 2006;76:38-48.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366928&pid=S0213-9111200600030000500012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>13. OMI-AP. Organización y management  informático de la atención primaria (programa informático). Versión 3.  Osakidetza-Servicio Vasco de Salud y Stacks Consulting e Ingeniería en Software  S.L.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366929&pid=S0213-9111200600030000500013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>14. Hipo SEMG XXI (programa informático). Versión 7.1. Madrid:  SEMG-Sección Informática.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366930&pid=S0213-9111200600030000500014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>15. Hornbrook MC, Hurtado AV, Johnson RE. Health  care episodes: definition, measurement and use. Med Care Rev.  1985;42:163-218.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366931&pid=S0213-9111200600030000500015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>16. Instituto de Información Sanitaria. Clasificación  Internacional de Enfermedades. Publicado: 29/02/2004 (citado 7 Mar 2005).  Disponible en: http://www.msc.es/Diseno/sns/sns_sistemas_informacion.htm</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366932&pid=S0213-9111200600030000500016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>17.  Starfield B, Weiner J, Mumford L, et al. Ambulatory care groups: a  categorization of diagnoses for research and management. Health Serv Res.  1991;26:53-74.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366933&pid=S0213-9111200600030000500017&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>18. Weiner JP, Starfield BH, Steinwachs DM, et al. Development  and application of a population-oriented measure of ambulatory care case-mix.  Med Care. 1991;29:452-73.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366934&pid=S0213-9111200600030000500018&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>19. Health Services Research &amp; Development  Center. The Johns Hopkins ACG Case-Mix System. Documentation &amp; Application  Manual. PC (DOS/WIN/NT) Version 5.0. 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Epi Info for Windows (programa informático) Atlanta,  Georgia: Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Division of Public  Health Surveillance and Informatics. Epidemiology Program Office, MS K74.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366937&pid=S0213-9111200600030000500021&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>22.  Nilsson G, Ahlfeldt H, Strender LE. Computerisation, coding, data retrieval and  related attitudes among Swedish general practitioners-a survey of necessary  conditions for a database of diseases and health problems. 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Barcelona: Masson S.A.; 1990. p. 13-17.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366940&pid=S0213-9111200600030000500024&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>25. Gosálbez Pastor E,  Pérez-Salinas I, Díez-Domingo J, Ballester Sanz A, Costa-Alcaraz AM. Sistemas de  información en atención primaria: ¿debemos codificar con la CIE-9-MC? Aten  Primaria. 2003;31:519-23.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366941&pid=S0213-9111200600030000500025&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p><FONT  face=Verdana size=2>26. Orueta JF. Los sistemas de case-mix en atención  primaria: desde los estudios de investigación hasta su implantación en el mundo  real. Aten Primaria. 2004;34 (Supl 1):53-4.</FONT>&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=2366942&pid=S0213-9111200600030000500026&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><p>&nbsp;</p>     <p>&nbsp;</p>      <P><b><FONT face=Verdana size=2><a name="back" href="#top"> <img border="0" src="/img/revistas/gs/v20n3/seta.gif" width="15" height="17"></a> Dirección para  correspondencia:</FONT></b><font face="Verdana" size="2">     <br> Dr. Juan F. Orueta.    <BR>Subdirección de Atención  Primaria. SSCC Osakidetza/Servicio Vasco de Salud.    <BR>Álava, 45. 10006  Vitoria-Gasteiz. Álava. 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