Gestión de Salud y Cronicidad desde la Estratificación
En la historia de la medicina se pueden señalar tres grandes etapas. La primera se podría decir que fue principalmente de medicina paliativa, la segunda higiénico-sanitaria y la tercera curativa. Todas ellas has sido clave para conseguir los avances que a lo largo de los siglos hemos tenido en cuanto a calidad y esperanza de vida. Sin embargo, el incremento del gasto sanitario, producto del envejecimiento poblacional, el aumento de las tasas de cronicidad, el creciente coste de los tratamientos y las cada vez mayores expectativas de los ciudadanos, han hecho que los sistemas de salud se encuentren ante un importante reto de sostenibilidad y, como consecuencia del mismo, que estemos entrando en una nueva etapa de la medicina: la era de la medicina de la eficiencia y la prevención. Una nueva era en la que se va a pasar de medir la actividad clínica por el volumen de intervenciones que se realizan, a medirla por el valor que estas intervenciones generan. Una nueva era en la que el foco de los sistemas de salud va a pasar de estar en tratar de sanar a las personas cuando enferman a actuar proactivamente antes de que los estos problemas de salud se manifiesten.
Un ejemplo de cómo la tecnología y el análisis de grandes datos está transformando la gestión clínica de la enfermedad hacia una gestión integral de la salud, son los algoritmos de estratificación y ajuste del riesgo poblacional. Estos algoritmos son modelos predictivos que, analizando la información de la historia clínica global del paciente (datos demográficos, contactos del paciente con la atención primaria, atención especializada, ingresos hospitalarios, prescripción farmacéutica hospitalaria y ambulatorios, etc.), permiten enmarcar una población, bien en una Matriz de Salud o en una Pirámide de Kaiser,focalizando los grupos de individuos con mayor riesgo de sufrir un empeoramiento de su salud o requerir una mayor atención sanitaria en el futuro. Cada individuo es ubicado en un único grupo excluyente de riesgo, que relaciona las características históricas, clínicas y demográficas de este, con la cantidad y el tipo de recursos sanitarios que el individuo consumirá en un período de tiempo futuro.
La estratificación en base a riesgo, permite un abordaje del cuidado de la salud desde el conocimiento de la morbilidad poblacional y con una actitud preventiva. Su utilidad no se limita a identificar individuos que en la actualidad se encuentran en una determinada situación de salud, sino que son capaces de prever y reconocer con antelación posibles empeoramientos de la salud de la población, lo cual tiene especial interés para abordar la gestión de la cronicidad.
Los beneficios del uso de la estratificación y el ajuste de riesgo son múltiples, pero podrían resumirse principalmente en cuatro grandes grupos:
1. Monitorización de la Salud de la Población: Los modelos de ajuste de riesgo permiten la monitorización y la evaluación de los estados de salud de una población asignada, la comparación de la situación de distintos núcleos de población, así como comprender las tendencias de comportamiento de las enfermedades más relevantes. Dado que también posibilitan la visualización de la historia global del paciente, estos sistemas facilitan además el establecimiento de vías de comunicación y atención compartida entre la Atención Primaria y Especializada.
2. Gestión de la Cronicidad: Este es quizá el beneficio mas conocidos de estos modelos. La estratificación permiten la identificación de pacientes crónicos de alto riesgo y la gestión de las tasas de prevalencia de enfermedades crónicas en una población. Esta información, permite llevar a cabo estrategias de seguimiento y atención a pacientes crónicos, altamente necesarias dadas las previsiones demográficas mundiales.
3. Planificación de la Prevención: La identificación de poblaciones de alto riesgo, permite la puesta en marcha de planes de prevención sobre aquellos colectivos de ciudadanos que son más susceptibles de que, interviniendo proactivamente sobre ellos, su evolución clínica se desarrolle de una forma más positiva.
4. Gestión de Recursos y del Gasto: La estratificación permite la visualización de la carga de morbilidad oculta dentro de la pirámide poblacional, permitiendo identificar más fácilmente donde se concentra el gasto sanitario. Así mismo, permite también una mejor planificación y una gestión de los recursos disponibles más eficiente, facilitando asignarlos de acuerdo a la carga real de morbilidad. Por último, estos sistemas son herramientas tremendamente útiles en la implementación de modelos de financiación capitativa donde el individuo y su carga de morbilidad es el eje de seguimiento y actuación.
Dadas sus indiscutibles ventajas, los algoritmos de estratificación y ajuste de riesgo van a tener un papel fundamental en el nuevo paradigma sanitario. Sin embargo, es importante ser conscientes de que su implantación no está exenta de dificultades. Para que estos modelos sean de utilidad, se requiere emplear información de la actividad clínica de alta fiabilidad, normalizándola al fusionar las distintas fuentes de datos de forma adecuada, utilizando herramientas de explotación y análisis de la información sofisticadas y reconocidas, que permitan extraer conclusiones fiables y relevantes para los gestores, tanto a nivel clínico como económico.
En SIGESA, tenemos estas herramientas y un grupo de expertos con amplia experiencia en el uso de sistemas de estratificación y ajuste de riesgo para la gestión de la salud poblacional. Si desea más información sobre cómo nuestras herramientas de análisis poblacional decisys-CRG (España) y Alcor-POB (Latam), están ayudando a Hospitales, Áreas de Salud y Comunidades Autónomas a gestionar sus tasas de cronicidad, implementar planes de prevención y organizar los recursos del sistema, póngase en contacto con nosotros en info@sigesa.com
