Una investigación del departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública de la Universidad del País Vasco/Euskal Herriko Unibertsitatea propone un programa de estratificación de la población con el objetivo de optimizar el funcionamiento de los servicios sanitarios durante los 12 meses siguientes.
Durante los últimos años, el número de pacientes con enfermedades crónicas ha aumentado, debido, entre otros factores, al envejecimiento poblacional. Además, muchos enfermos crónicos tienen más de un problema de salud. Algunos de estos pacientes tienen que acudir varias veces al año a su centro de salud y a consultas de especialistas, visitan reiteradamente los servicios de urgencias y son ingresados de manera repetida en hospitales. «Con frecuencia, se observan situaciones de falta de coordinación: se duplican algunas pruebas y se omiten otras, se producen interacciones entre los medicamentos que se les recetan y se les proponen planes de cuidados muy complicados, difíciles de comprender para el paciente. Todos conocemos situaciones de parientes a los que ven muchos especialistas al cabo del año y, a veces, es imposible seguir las recomendaciones de todos» afirma Jon Orueta, autor del estudio realizado en el Departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública de la UPV/EHU. «Existe una opinión generalizada de que la organización de los sistemas de salud ha quedado obsoleta y son necesarios cambios profundos. La estructura de la pirámide de población actual nos lleva a pensar que en los próximos años vamos a atender a una población envejecida, que requerirá cuidados sanitarios complejos y que puede llegar a colapsar el sistema sanitario. Sin embargo, el sistema actual funciona bien para muchos de los pacientes. Por lo tanto, es necesario decidir a qué pacientes podemos seguir atendiendo con el modelo tradicional y para cuáles tenemos que buscar nuevas formas de atención sanitaria», añade.
Jon Orueta ha desarrollado un sistema de estratificación que plantea la división de la población en estratos, es decir, grupos de personas con necesidades similares, para diseñar la atención sanitaria que, según las previsiones realizadas, requerirá cada estrato durante los 12 meses siguientes. De este modo, el sistema sanitario no se queda a la espera de que el paciente crónico empeore y tenga que acudir a las consultas o los hospitales, sino que se pueden planificar sus cuidados de manera anticipada e intervenir antes de que se produzcan descompensaciones.
Los sistemas de estratificación más conocidos fueron creados en Estados Unidos, y a pesar de las diferencias entre su sistema sanitario y nuestros servicios de salud, varias investigaciones han confirmado su validez. Orueta, que actualmente trabaja en la OSI Uribe de Osakidetza, dirigió el Programa de Estratificación Poblacional de la CAV durante cuatro años, y conoce de primera mano las dificultades para emplear estos sistemas. «Al intentar aplicarlos al mundo real, lo que hemos visto es que son modelos estadísticos muy complejos, que manejan muchas variables, y que a veces resultan difíciles de comprender para los médicos o para los gestores. Además, se trata de programas informáticos que requieren la compra de licencias anuales de uso. Por eso, hemos desarrollado un instrumento más fácil de entender, intuitivo, y que a pesar de su simplicidad no pierde demasiada capacidad explicativa respecto a los modelos americanos. Además, dado que se ha desarrollado aquí, no tendría costes de licencia».
El sistema FINGER (Formación e Identificación de Nuevos Grupos de Estratificación de Riesgo) se basa en los diagnósticos de todos los problemas de salud por los que el paciente ha tenido contacto con los servicios de salud. Es claro y sencillo, pero «consigue identificar correctamente a una proporción importante de los pacientes que requerirán gran cantidad de recursos, necesitarán hospitalizaciones no programadas o que presentarán mayor riesgo de fallecimiento durante el año siguiente. De esa forma, cada paciente es asignado en el estrato más acorde a su situación futura, y recibe una mejor atención».
Los modelos predictivos, por sí solos, «no mejoran la salud de las personas, ni evitan hospitalizaciones, ni disminuyen los costes, a menos que se acompañen de planes de intervención», afirma Orueta. La aplicación de un sistema como FINGER y los subsiguientes planes de intervención podría proporcionar «una mejor atención, mejores cuidados, menos hospitalizaciones y menos descompensaciones. Y, lógicamente, si se utilizan menos los hospitales y las unidades de cuidados muy complejos, el coste se reducirá». Pero el objetivo del sistema es proporcionar una mejor atención, «la reducción del gasto sanitario es una consecuencia de dicha aplicación» subraya Orueta.
Referencia:
Millán E, Lopez Arbeloa G, Samper R, Carneiro M, Pocheville E, Aurrekoetxea J, de Pablos I, Orueta J. (2015) Assessment of a Predictive Risk Model for Classifying Patients with Multimorbidity in the Basque Country Value Health. 18(7):A374. doi: 10.1016/j.jval.2015.09.773.
Edición realizada por César Tomé López a partir de materiales suministrados por UPV/EHU Komunikazioa
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Enhorabuena por la iniciativa. Me da la sensación que se trata de aplicar segmentaciones (aka estrataficación) a la población general.
Por poner 2 ejemplos (aunque el artículo no especifica en lenguaje usado), R y Python permiten hacer modelos predictivos (y segmentación/estratificación), siendo programas no solo open source, sino de referencia en el mundillo. Efectivamente los programas propietarios tienen un alto coste, entre otros problemas que no vienen al caso.