Los riesgos del ajuste de riesgo

Área de la Ciencia:

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• Mejora de la calidad Mejora de la calidad

Sus antecedentes:

• El ajuste de riesgo es crucial para comparar los resultados de los pacientes en los hospitales.
• Los informes actuales de los hospitales utilizan diversas metodologías de ajuste de riesgo.

Objetivo del estudio:

• Revisar el desarrollo histórico y las prácticas actuales de ajuste de riesgo para las tasas de mortalidad hospitalaria.
• Analizar las implicaciones del uso de comparaciones de mortalidad ajustadas al riesgo para evaluar la calidad de la atención médica.

Principales métodos:

• Medidas de gravedad examinadas utilizadas para ajustar el riesgo de las tasas de mortalidad hospitalaria a nivel nacional.
• Se compararon medidas comerciales de gravedad utilizando una base de datos de más de 47,000 admisiones de adultos en cuatro condiciones: AMI, CABG, neumonía y accidente cerebrovascular.
• Se empleó regresión logística para predecir la mortalidad hospitalaria y se calcularon las puntuaciones z para comparar las tasas de mortalidad observadas frente a las esperadas por hospital.

Principales resultados:

• Disease Staging, APR-DRGs y MedisGroups mostraron un rendimiento variable en la predicción de la mortalidad en todas las condiciones.
• Las diferentes medidas de gravedad produjeron predicciones divergentes de las probabilidades de muerte y discrepancias en las clasificaciones de rendimiento hospitalario (puntuaciones z bajas / altas).
• El acuerdo sobre la identificación de hospitales con alta o baja mortalidad a menudo era mejor entre las tasas no ajustadas y las tasas ajustadas por gravedad que entre diferentes medidas de gravedad.

Conclusiones:

• La gravedad del paciente no explica completamente las diferencias observadas en las tasas de mortalidad hospitalaria.
• La elección de la medida de gravedad tiene un impacto significativo en la percepción del rendimiento relativo del hospital.
• Confiar únicamente en las tasas de mortalidad ajustadas por gravedad es insuficiente para identificar con precisión las variaciones en la calidad hospitalaria.