203 Estrategia de atención proactiva integrada a

Estrategia de atención proactiva
integrada a pacientes en riesgo
de alto consumo de recursos
PÉREZ BERRUEZO X, CODERCH DE LASSALETTA J, PÉREZ OLIVERAS M, INORIZA
BELZUNCE JM, IBÁÑEZ JIMÉNEZ A, SÁNCHEZ SÁNCHEZ I.
19 - 20 de mayo de 2011
Introducción

Evolución de los modelos de atención sanitaria:
Asistencia fragmentada

Integración de servicios (real o virtual)

Modificación de la estrategia asistencial:
Respuesta a la demanda reactiva y homogénea

Estrategia proactiva y adaptativa, para la cronicidad

Población diana:
Pacientes crónicos complejos y/o en situación de fragilidad.
Territorio población y red sanitaria
Baix Empordà:
125.000 habitantes
ABS Torroella de Montgrí
ABS la Bisbal d’Empordà
ABS Palafrugell
CABE
SSIBE
Hospital de Palamós
ABS Sant Feliu de Guíxols
ICS
ABS Palamós
Centre “Palamós Gent Gran”
C. Salut Mental Baix Empordà
IAS
Hospital Psiquiàtric de Salt
IAS
Estratificación poblacion s.morbilidad
(cronicidad, complejidad y gravedad)
ACRG3_2006_TOT
Total ACRG3
ACRG3
Estat de Salut
10 Usuaris sans
11 No usuaris
12 Embaràs i part sense altres malalties significatives
Sans
75,5 %
13 Problemes Neonatales majors
14 Diagnóstics aguts majors sense altres malalties significatives
15 Diagnóstics Ginecológics
16 Diagnóstics crònics significatius sense altres malalties significatives
20 Historia de malaltia crònica menor única
21 Embaràs i part amb altres malalties significatives
Malaltia aguda significativa
22 Diagnosticos aguts majors amb altres malalties significatives
23 Diagnosticos cònics significatius amb altres malalties significatives
31 Malaltia crònica menor única nivell - 1
Malaltia crònica menor única
32 Malaltia crònica menor única nivell - 2
41 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 1
42 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 2
Malaltia crònica menor múltiple
18,5 %
43 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 3
44 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 4
51 Malaltia crònica dominant única nivell - 1
52 Malaltia crònica dominant única nivell - 2
53 Malaltia crònica dominant única nivell - 3
Malaltia crònica dominant única
54 Malaltia crònica dominant única nivell - 4
55 Malaltia crònica dominant única nivell - 5
56 Malaltia crònica dominant única nivell - 6
61 2 Malalties cròniques dominants nivell - 1
62 2 Malalties cròniques dominants nivell - 2
63 2 Malalties cròniques dominants nivell - 3
Malaltia crònica dominant doble
64 2 Malalties cròniques dominants nivell - 4
65 2 Malalties cròniques dominants nivell - 5
5,5 %
66 2 Malalties cròniques dominants nivell - 6
71 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
72 3 Malalties cròniques dominants nivell - 2
73 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
Malaltia crònica dominant triple
74 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
75 3 Malalties cròniques dominants nivell - 5
76 3 Malalties cròniques dominants nivell - 6
81 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 1
82 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 2
Malaltia neoplàsica avanzada
83 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 3
84 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 4
0,6 %
85 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 5
91 Condicions catastròfiques nivell - 1
92 Condicions catastròfiques nivell - 2
93 Condicions catastròfiques nivell - 3
Condicions catastròfiques
94 Condicions catastròfiques nivell - 4
95 Condicions catastròfiques nivell - 5
96 Condicions catastròfiques nivell - 6
Total
Recompte
54.651
22.279
730
70
1.179
416
2.471
6.131
971
1.736
1.668
6.682
593
790
83
246
30
10.537
2.658
745
131
132
10
3.539
1.429
653
349
183
30
146
125
150
40
22
8
45
166
127
58
15
26
139
50
29
20
7
122.295
% del N
44,7%
18,2%
0,6%
0,1%
1,0%
0,3%
2,0%
5,0%
0,8%
1,4%
1,4%
5,5%
0,5%
0,6%
0,1%
0,2%
0,0%
8,6%
2,2%
0,6%
0,1%
0,1%
0,0%
2,9%
1,2%
0,5%
0,3%
0,1%
0,0%
0,1%
0,1%
0,1%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
0,1%
0,1%
0,0%
0,0%
0,0%
0,1%
0,0%
0,0%
0,0%
0,0%
100,0%
Total Estat de Salut
Recompte
% del N
81.796
66,9%
10.506
8,6%
7.275
5,9%
1.149
0,9%
14.213
11,6%
6.183
5,1%
491
0,4%
411
0,3%
271
0,2%
122.295
100,0%
18.000
17.000
16.000
15.000
14.000
13.000
12.000
11.000
10.000
9.000
8.000
7.000
6.000
5.000
4.000
3.000
2.000
1.000
0
18.000
16.000
14.000
1% de residentes que más consume:
12.000
 22 % del total del gasto
10.000
 15.544 €/persona (media x 20)
8.000
6.000
4.000
2.000
0
18
38
58
78
Percentils població
Cost total
Cost mitjà
98
C os t m itjà €
C os t total (m ilers €)
El mayor coste
se concentra en pocos casos
Objetivos

Definir una estrategia asistencial proactiva
sobre pacientes en riesgo de alto coste
identificados mediante un modelo predictivo
Metodología


Ámbito:

4 Áreas básicas de salud

Población: 93.233 personas
Dos seminarios de trabajo multidisciplinar:

Definición ejes principales del modelo

Definición de un modelo predictivo

Prueba piloto en 1 ABS para validar las intervenciones:

Revisión pauta medicación

Adherencia visitas hospital - primaria

Valoración de técnicas (inhaladores, autocontroles,...)

Valoración riesgo social (escala TIRS)
Resultados
1.
Definición principales ejes del modelo
2.
Modelo predictivo identificación población diana
3.
Implementación en la historia clínica electrónica alerta de los
pacientes crónicos complejos
4.
Definición de las intervenciones a realizar y prueba piloto en
una ABS
Definición de los ejes del modelo de atención

Eje 1: Identificación de la población diana

Eje 2: Accesibilidad y coordinación de los pacientes


Dispones del circuito de coordinación a la alta de los pacientes
ingresados que garantice una buena coordinación del paciente
en la primaria
Definir e implementar la atención en urgencias de los pacientes
crónicos complejos

Eje 3: Actuaciones pro-actives de seguimiento en los
pacientes

Eje 4: Cultura organizativa


Disponer de un mapa de recursos sociales, que recoja los
procedimientos a seguir
Crear espacios de comunicación necesarios para dar a
conocer las diferentes estrategias
Marco conceptual
de los modelos predictivos
Respuestas modelo SSIBE
1)
Riesgo objeto de análisis y predicción
1)
Coste sanitario total de un paciente
2)
Nivel de riesgo
2)
Coste > p95 de la población
3)
Técnicas a utilizar para la selección de
los pacientes de alto riesgo
3)
Modelos de regresión logística
4)
Demográficas; Carga de morbilidad;
Utilización previa
4)
Variables a introducir en el modelo y su
disponibilidad
Modelo final:
Edad,
ACRG3,
Coste farmacia>p95
Coste MHDA,
Hospitalización agudos
Probabilidad coste > p95
1.1 Población diana predecida:
morbilidad
CRG-Status
1 Sanos (incluye los no usuarios) (10-16)
2 Enfermedad aguda significativa (20-23)
3 Enfermedad crónica menor única (31-32)
4 Enfermedad crónica menor múltiple (41-44)
5 Enfermedad crónica dominante única (51-56)
6 Enfermedad crónica dominante doble (61-66)
7 Enfermedad crónica dominante triple (71-76)
8 Enfermedad neoplásica (81-85)
9 Condiciones catastróficas (91-96)
Personas
Bajo coste
Alto coste
58.528
31
8.410
479
6.638
24
1.406
6
10.976
718
5.251
2.619
144
487
178
259
41
194
91.572
4.817
%
0,1%
5,4%
0,4%
0,4%
6,1%
33,3%
77,2%
59,3%
82,6%
5,0%
1.2 Características de la población diana
predecida : utilización de servicios
Hospitalitzación agudos (episodios)
Estancias Hospital. Agudos
Estancia media hosp.agudos
Hospitalitzación sociosan. (episodios)
Urgéncias Hospital
Visitas CEX
Urgéncias ABS
Visitas ABS
/ 100 Personas
Bajo coste
Coste elevado
3,2
18,3
17,2
153,0
5,4
8,4
0,2
6,0
2,8
6,7
103,6
473,8
7,2
13,2
356,7
1.184,3
Status
1 Sanos (incluye los no usuarios) (10-16)
2 Enfermedad aguda significativa (20-23)
3 Enfermedad crónica menor única (31-32)
4 Enfermedad crónica menor múltiple (41-44)
5 Enfermedad crónica dominante única (51-56)
6 Enfermedad crónica dominante doble (61-66)
7 Enfermedad crónica dominante triple (71-76)
8 Enfermedad neoplásica (81-85)
9 Condiciones catastróficas (91-96)
Aportación pública/persona (€)
Bajo coste
Alto coste
52,1
748,2
101,8
1.095,6
118,9
1.025,1
198,6
760,0
290,0
1.071,2
425,7
1.278,9
593,6
1.508,0
440,7
1.143,7
243,4
880,4
115,4
1.224,2
Ratio
Alto / Bajo
5,8
8,9
1,5
24,1
2,4
4,6
1,9
3,3
Ratio
Alto/Bajo
14,4
10,8
8,6
3,8
3,7
3,0
2,5
2,6
3,6
10,6
2. Ayudas en HCE: avisos
3. Prueba piloto

Población diana: 4.817
prueba piloto: 95 pacientes
1 ABS – 9 u. asistenciales
Casos válidos SI
Intervención efectuada
87
90,8%
Seguimiento medicación
86
80%
Adherencia visitas
84
74%
Uso correcto inhaladores
45
47,6%
Seguimiento dietético
82
53,7%
Autónomos (E. Barthel)
77
71,4%
Risc social (
33
12,1%*
Conclusiones

Disponemos de una estrategia global basada en un modelo
predictivo de riesgo de alto coste

La identificación en la historia clínica puede facilitar la
intervención en el paciente

Las intervenciones por parte de primaria son asumibles y
factibles (prueba piloto)

El futuro pasa por integrar el resto de intervenciones y ampliar a
todo el ámbito de referencia