Comparación de los resultados hospitalarios "ajustados por riesgo"

Área de la Ciencia:

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Sus antecedentes:

• Comparar los resultados de la atención médica en diferentes poblaciones presenta un desafío significativo.
• Las métricas de rendimiento hospitalario, en particular los resultados ajustados al riesgo, se malinterpretan con frecuencia.
• Comparar directamente a las instituciones basándose únicamente en el ajuste de riesgo puede ser engañoso.

Objetivo del estudio:

• Evaluar la validez de las comparaciones directas entre los resultados hospitalarios utilizando el ajuste de riesgo.
• Evaluar el impacto de la comparabilidad de la mezcla de casos en la interpretación de las tasas de mortalidad ajustadas al riesgo.
• Determinar cuándo los resultados ajustados al riesgo pueden utilizarse de manera confiable para comparaciones interinstitucionales.

Principales métodos:

• Análisis de la mortalidad por todas las causas a los 30 días después de la cirugía aislada de injerto de derivación de la arteria coronaria en 14 hospitales de Massachusetts (2003).
• Utilizó regresión logística jerárquica para la estandarización indirecta de las tasas de mortalidad hospitalaria.
• Las puntuaciones de propensión de los empleados para evaluar la comparabilidad de casos mixtos y el equilibrio de covariantes entre hospitales.

Principales resultados:

• La superposición suficiente en la mezcla de casos generalmente se justifica comparando el rendimiento individual del hospital con el agregado.
• Algunas comparaciones de hospitales en pares revelaron diferencias significativas en la mezcla de casos, poniendo en duda la comparabilidad directa.
• El ajuste de riesgo por sí solo no garantiza la comparabilidad para el análisis directo lado a lado de los proveedores.

Conclusiones:

• Los resultados ajustados al riesgo reflejan el rendimiento del proveedor para una combinación de casos específicos en relación con un proveedor promedio.
• La comparación directa de instituciones que utilizan resultados ajustados al riesgo es inapropiada sin que se demuestre la superposición en las distribuciones de caso mix.
• Las puntuaciones de propensión pueden ayudar a mejorar el equilibrio de covariantes y justificar los análisis comparativos cuando sea apropiado.