Algoritmos para mejorar la equidad en el ajuste de riesgos de Medicare

Área de la Ciencia:

• Economía de la salud
• Equidad en salud
• Equidad algorítmica

Sus antecedentes:

• El diseño del sistema de pago influye significativamente en el gasto, el acceso y los resultados de la atención médica.
• Medicare Advantage representa más de la mitad del gasto de Medicare, por lo que su algoritmo de ajuste de riesgo es crucial para un amplio impacto.

Objetivo del estudio:

• Evaluar las herramientas algorítmicas para un pago equitativo de ajuste de riesgo de Medicare.
• Mantener el rendimiento, la flexibilidad, la viabilidad, la transparencia y la interpretabilidad.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de los datos de inscripción y reclamaciones de Medicare (2017-2020).
• Se utilizaron indicadores demográficos y categorías de condición jerárquica para predecir el gasto de Medicare del año siguiente.
• Regresión forzada empleada y postprocesamiento para evaluar la equidad y el rendimiento.

Principales resultados:

• La regresión restringida y el procesamiento posterior lograron objetivos de gasto justos con una reducción mínima en el ajuste del sistema de pagos (12,6%-12,7%).
• El postprocesamiento aumentó los pagos para los grupos raciales/étnicos minoritarios.
• La regresión restringida benefició a los grupos minoritarios y a los de las zonas socioeconómicamente desfavorecidas.

Conclusiones:

• La regresión restringida y el postprocesamiento ofrecen métodos factibles para integrar la equidad en el ajuste de riesgos de Medicare.
• Estos ajustes algorítmicos pueden ayudar a los responsables políticos a abordar las disparidades en la atención médica a través de la reforma de pagos.