Evaluación de la representatividad de indicadores de calidad en hospitales de la República Argentina

ANÁLISIS CONCEPTUAL Y MATEMÁTICO DE SUS POSIBLES RELACIONES, UTILIZANDO LA

BASE DE DATOS PICAM* (AÑO 2003-2008).

Antecedentes y justificación

En la República Argentina, en el año 2002, SACAS* desarrolló un set de indicadores de calidad para hospitales, que fueron incluídos en el Programa Nacional de Garantía de Calidad a partir de la resolución 54/2003 del Ministerio de Salud de la Nación. A partir del año 2003, el Programa PICAM** (SACAS e ITAES***) los utiliza en el marco de un monitoreo que permite la comparación entre dieciocho establecimientos de salud. En conjunto, la información disponible proviene de más de 19.540.443 consultas y 518.422 egresos.

Sin embargo al día de hoy no se contaba con un estudio de representatividad de estos indicadores. Entendemos representatividad de un indicador, como la propiedad de éste para reflejar cierto aspecto de la actividad hospitalaria. No incluye el estudio de la sensibilidad, especificidad u otros atributos.

Este trabajo otorgará una mayor claridad para la interpretación de los indicadores hospitalarios, con lo cual pretendemos mejorar la efectividad del monitoreo como herramienta de gestión.

*SACAS (Sociedad Argentina de Calidad en Atención de la Salud)

**PICAM (Programa de Indicadores de Calidad en la Atención Médica)

***ITAES (Instituto Técnico para la Acreditación de Establecimientos de Salud)

Objetivo general

Revelar y precisar la representatividad de indicadores de calidad obtenidos por establecimientos asistenciales de la República Argentina, establecer las posibles relaciones entre ellos, e identificar los dominios ó aspectos aún no valorados.

Objetivos específicos

1) Obtener un agrupamiento de los indicadores por dominios de pertenencia a través de un análisis conceptual y de factores, e identificar aquellos que puedan ser asumidos como resultados de gestión.

2) Estudiar las relaciones existentes entre los diferentes dominios investigados a partir de métodos matemáticos como los de regresión.

3) Identificar posibles indicadores faltantes, desde las conclusiones de este estudio, que permitan un análisis más completo y confiable.

4) Confirmar las conclusiones de este estudio con el rigor metodológico de un grupo Delphi independiente.

Métodos

Estudio conceptual/cuantitativo, que a partir de un grupo de expertos y de una adecuada búsqueda bibliográfica internacional, completado con un estudio estadístico (análisis de factores exploratorio, regresiones, y otros métodos), retrospectivo de la base de datos del PICAM, procuró definir la Representatividad de indicadores de calidad para establecimientos de salud de nuestro país, confirmando las conclusiones preliminares a través de un Grupo Delphi independiente.

El universo de análisis son los 18 indicadores mensuales, provenientes de 18 hospitales asociados, que conforman la base de datos PICAM.

Como unidad de análisis se tomaron los indicadores, a partir de sus valores mensuales.

Resultados

Se definen 4 dominios/factores con sus indicadores respectivos que se detallan a continuación:

1) Gestión Asistencial: comprendido por los indicadores ecografías por 1000 consultas, porcentaje de cesáreas, y porcentaje de HC sin epicrisis a las 72 hs. del alta.

2) Seguridad General del Paciente: con los indicadores % de consultas de guardia y tasa de accidentes laborales.

3) Gestión Operativa: con los indicadores % de completabilidad y promedio de días de estada.

4) Resultado Clínico: con el indicador Reingresos hospitalarios.

Por último, indicadores que miden servicios específicos, como los tres de mortalidad neonatal (según los pesos) y el indicador "razón mortalidad UTI/Apache" de terapia intensiva.

También estudiamos, estadísticamente, las relaciones que desde lo conceptual son pasibles de existir entre distintos indicadores, con las limitaciones, en algunos casos, de trabajar con indicadores globales y no poder descartar adecuadamente los eventuales confundidores. Por ejemplo entre la Gestión Asistencial y los resultados, el promedio de días de estada y los reingresos hospitalarios, la Gestión global y los resultados de servicios específicos, la inseguridad y la sobrecarga de trabajo, ó la guardia, etc; pudiéndose observar, en principio, congruencia cualitativa y cuantitativa.

No incluimos en el análisis estadístico definitivo indicadores que cualitativamente ofrecen dudas sobre su seguridad, ó sobre el aspecto de la atención o del proceso hospitalario que

miden. Ellos son el de prácticas de laboratorio por consulta, y el de porcentaje de cirugías suspendidas/postergadas, respectivamente.

También se determinó, desde lo conceptual (problemas para evaluar Efectividad Clínica), y desde lo estadístico (dificultad para definir con mayor precisión la relación entre los indicadores), la necesidad de continuar impulsando proyectos para trabajar con indicadores por patología.

Se formularon finalmente 10 conclusiones, que tuvieron un 88,27 % de acuerdo global para un Grupo Delphi independiente.

Discusión

Como principal aporte, este estudio comienza un camino, en nuestro país, hacia la correcta interpretación de lo que representan indicadores hospitalarios generales y evidencia metódicamente la necesidad de avanzar hacia el monitoreo de indicadores por patología trazadora.

Hemos hallado una coherencia entre lo conceptual, surgido de la búsqueda bibliográfica y el análisis de expertos, con los resultados del análisis estadístico de la base de datos del PICAM, a pesar de contar con limitaciones como no efectuar ajustes por patología.

Utilizamos una metodología novedosa en lo relacionado a indicadores, como el análisis de factores, que permite agruparlos en factores ó dominios desde la perspectiva estadística, y de esta manera permite una mayor certeza en las conclusiones.

Conclusiones

Al respecto de la Seguridad hospitalaria, observamos como incide la sobrecarga de trabajo y la atención ambulatoria, y como debe alertarnos el aumento en los valores de indicadores tales como el porcentaje de consultas de guardia y la tasa de accidentes laborales.

En relación a los dominios Gestión Operativa y Resultado clínico, analizamos como la eficiencia hospitalaria puede estimarse a partir del promedio de días de estada (PDE); lo conveniente de vigilar el porcentaje de reingresos cuando se gestiona una disminución en el PDE, dado el posible efecto negativo en el primero, y reafirmamos el porcentaje de reingresos como una expresión de los resultados clínicos globales.

Al respecto de la Gestión Asistencial, los indicadores % de cesárea, % de Historias Clínicas sin epicrisis a las 72 hs. del alta, y ecografías por 1000 consultas, se perfilaron como apropiados para el Dominio.

Consideramos que para medir conductas médicas (sobreutilización) es preferible hacerlo con estudios que no sean usados de rutina, y que el indicador porcentaje de cirugías suspendidas/postergadas no representa únicamente un sólo dominio de la gestión hospitalaria.

Remarcamos la necesidad que en nuestro país contemos con Programas de Calidad que incluyan indicadores por patología trazadora, y consideramos al Análisis de Factores como una metodología apropiada para el análisis cuantitativo de bases de datos con indicadores.

Antecedentes Internacionales1,2,3

Una de las fuentes de referencia del Proyecto PICAM ha sido el programa ORYX4, que con la misma finalidad puso en funcionamiento la Joint Comisión 5,6 de los EE.UU. Otra fuente de referencia ha sido el Programa HEDIS (Health-Plan Employer Data and Information Set) del National Committee for Quality Assurance (NCQA)7, también de EE.UU. En el primer caso, los indicadores están dirigidos a instituciones hospitalarias; en el segundo a redes de servicios de salud. Otras organizaciones como los Centers for Medicare and Medicaid y el National Quality Forum de los Estados Unidos de América (NQF)8 que nuclea a los principales actores en la calidad en salud están ocupándose activamente de estas y otras mediciones. Un desarrollo algo menor, pero también significativo, puede observarse en Canadá (Canadian Council on Health Services Accreditation)9 , y en el Reino Unido y otros países del Commonwealth10, como Australia y Nueva Zelanda.

Actualmente la Comisión Europea, está desarrollando un programa de Indicadores de Salud, que comenzó en el año 2008 y está previsto hasta el año 201311.

También en América Central y América del Sur contamos con ejemplos de Programas de Indicadores, como los trabajos realizados en Cuba por Rosa E. Jiménez Paneque12, el monitoreo en el Hospital de Clínicas de Montevideo13, la Red Interagencial de Informaciones de la Salud14, en Brasil, y otras experiencias.

El desarrollo de programas de este tipo es diverso, heterogéneo y muy dinámico. No obstante todos se caracterizan por identificar problemas relevantes y contar con fuentes de datos estructurados y adecuados para obtener los indicadores.

Antecedentes en la República Argentina – Programa PICAM

En nuestro país en el año 2002, en base al trabajo desarrollado conjuntamente por SACAS e ITAES, se desarrolló un set de indicadores de calidad para hospitales que fue incluido en la resolución 54/2003 del Ministerio de Salud de la Nación, por lo cual fueron incorporados al Programa Nacional de Garantía de Calidad para ser aplicado en todos los hospitales públicos. El Programa PICAM aplica este set de indicadores a partir del año 2003, creando una base de datos y un sistema de monitoreo en hospitales sin fines de lucro y privados, de agudos, de mediana y alta complejidad, que será utilizado como sustrato de este estudio, (Ver enumeración y fórmula para la construcción de los indicadores en apartado de Metodología, Definición operacional de las variables, página 25). En conjunto, la información disponible proviene de más de 19.540.443 consultas y 518.422 egresos, contando actualmente con 18 establecimientos adheridos.

En abril de este año (2010) se firmo un convenio con el Ministerio de Salud de la Prov. de Bs. As. para la incorporación al programa de los establecimientos públicos de este distrito.

Contamos entonces, hoy en día, con un grupo de expertos a nivel nacional y de una base de datos suficiente, como para haber planteado un estudio conceptual y estadístico que nos permitió estimar que representa cada indicador, viéndolo desde el punto de vista de la gestión, y evaluar, en principio, la relación entre ellos.

Justificación del problema y utilización de los resultados

No obstante el avance en materia de medición en nuestro país, dado entre otros por el Programa PICAM, aún no se habían realizado, estudios acerca de la representatividad de indicadores de gestión hospitalaria global.

Siguiendo el concepto de los atributos necesarios para un buen indicador15, entendemos representatividad, como la propiedad de éste para reflejar cierto aspecto de la actividad hospitalaria. No incluye este estudio la evaluación de otros atributos como la sensibilidad, especificidad, ó precisión.

Concretamente, por ejemplo, no se habían respondido cuestiones como:

1) ¿Que significa desde el punto de vista de la gestión el hecho de que aumente el porcentaje de consultas de guardia en relación a las consultas totales?,

2) ¿Tiene que ver con falencias en el ámbito ambulatorio, o se debe solamente a factores estacionales, ó a otras coyunturas?.

3) El aumento de los reingresos hospitalarios a las 72 hs. del alta ¿se debe fundamentalmente a errores médicos ó a estilos de gestión?.

4) El porcentaje de cesáreas y el porcentaje de historias clínicas sin epicrisis a las 72 hs. del alta, ¿miden el mismo aspecto, por ejemplo conductas médicas, ó dependen de dominios que para la gestión son diferentes?

5) ¿El porcentaje de completabilidad de datos de cada establecimiento tiene que ver con su gestión?

Este estudio brinda luz sobre estas temáticas, y otorga una mayor claridad para la interpretación de los indicadores hospitalarios, con lo cual pretendemos mejorar la eficacia del monitoreo como herramienta de gestión.

Fundamento o base teórico conceptual

Marco teórico general y específico

La Calidad de la atención médica ha sido a través del tiempo uno de los temas que generó importantes contribuciones y preocupaciones por parte de investigadores y profesionales. Desde Claude Bernard 16, con el desarrollo del método científico han existido aportes de distinta envergadura, alguno de los cuales provocaron cambios significativos en el comportamiento de los servicios de salud y en la comprensión del concepto de calidad. Dentro de este marco, el informe Flexner17 marca un punto de inflexión, dadas las reformas que trajo aparejadas producidas en la educación médica y en los servicios de salud, así como en el desarrollo que se ha observado posteriormente en las residencias médicas, en la acreditación de hospitales y en la certificación de especialidades médicas. También deben mencionarse los trabajos de Avedis Donabedian18,19 , quien desde la década de los años 60 ha aportado claridad conceptual y metodológica en el campo de la calidad de atención. Sus opiniones y propuestas son tomadas en la actualidad como referencia por la mayoría de los investigadores que abordan estos temas.

Definiciones teóricas y operacionales de las variables o categorías

En tal entorno conceptual, el uso de indicadores como instrumento de evaluación ha demostrado su gran versatilidad y utilidad en el campo de la salud. Por otra parte, la evaluación de la atención médica cuenta con importantes desarrollos, entre ellos los de la evaluación externa, como la acreditación.

Uno de los principales resultados del monitoreo es el rediseño del sistema mismo, como consecuencia de la identificación de los factores de perturbación. De esta forma se constituye el ciclo de la calidad descripta por Donabedian en 1997: Diseño, Monitoreo, Rediseño20. Conviene recordar uno de los conceptos de este autor sobre calidad de la atención médica: "El grado en el que los medios más deseables se utilizan para alcanzar las mayores mejoras posibles" 21.

La aplicación del monitoreo permite disponer de información e índices derivados de los procesos asistenciales y administrativos, posibilitando un análisis más racional y profundo.

El indicador es una expresión matemática, generalmente un cociente, como ser: tasa, proporción o razón (aunque puede ser otro valor lógico).

Características de la base PICAM

Iniciándose en enero del año 2003, al día de hoy incorpora 18 hospitales de Capital Federal, Provincia de Buenos Aires y el interior del país, que aportan datos mensualmente.

Contiene 30 valores mensuales de los cuales se desprenden 18 indicadores también con cuantías mensuales, que se enumeran a continuación:

1) practicas de laboratorio por consulta

2) ecografías por 1000 consultas

3) porcentaje de consultas de guardia

4) promedio de días de estada

5) porcentaje de cesáreas

6) porcentaje de cesáreas en nulíparas/primíparas

7) tasa mortalidad neonatal en menores de 1500 gr

8) tasa mortalidad neonatal en peso 1500 a 2499 gr

9) tasa mortalidad neonatal en mayores de 2500 gr

10) razón mortalidad UTI/Apache

11) porcentaje de cirugías suspendidas/postergadas

12) porcentaje de reingresos por la misma patología antes de las 72 hs. del alta.

13) porcentaje de HC sin epicrisis a las 72 hs. del alta

14) tasa accidentes laborales x 1000

15) porcentaje pacientes día cuidados críticos

16) porcentaje egresos quirúrgicos

17) porcentaje egresos con partos

18) % de completabilidad

Sobre la Base de Datos PICAM se construyen valores de referencia para cada indicador. Estos se toman como valores comparativos para reflexionar sobre las diferencias observadas en cada establecimiento y procurar identificar las causas que determinan dichas diferencias.

Anualmente se obtienen los valores de referencia para cada indicador y se analiza la variación semestral e interanual que éstos han tenido.

En conjunto, la información disponible proviene de 19.540.443 consultas y 518.422 egresos (al 30 de agosto de 2008).

Relación entre las variables, formulación de hipótesis

Hipótesis 1: La distribución de los indicadores en dominios a partir del análisis cualitativo/conceptual, mostrará congruencia con la distribución de los mismos al utilizarse metodología cuantitativa (análisis de factores exploratorio).

Hipótesis 2: El análisis conceptual, referido a las relaciones entre los indicadores, encontrará correlato con los hallazgos estadísticos, a través de análisis multivariado, ttest, etc., y viceversa.

Hipótesis 3: La metodología del análisis que planteamos permitirá establecer vacíos en lo referente a las mediciones de la gestión de establecimientos, y por lo tanto identificar indicadores faltantes.

Objetivos

Objetivo General

Revelar y precisar la representatividad de indicadores de calidad obtenidos por establecimientos asistenciales de la República Argentina, establecer las posibles relaciones entre ellos, e identificar los dominios ó aspectos aún no valorados.

Objetivos específicos

• 1) Obtener un agrupamiento de los indicadores por dominios de pertenencia a través de un análisis conceptual y de factores, e identificar aquellos que puedan ser asumidos como resultados de gestión.

• 2) Estudiar las relaciones existentes entre los diferentes dominios investigados a partir de métodos matemáticos como los de regresión.

• 3) Identificar posibles indicadores faltantes, desde las conclusiones de este estudio, que permitan un análisis más completo y confiable.

• 4) Confirmar las conclusiones de este estudio con el rigor metodológico de un grupo Delphi independiente.

Métodos

Tipo de estudio, diseño, y breve descripción metodológica

Estudio cuali/cuantitativo, que a partir de un grupo de expertos y de una adecuada búsqueda bibliográfica 22,23,24, conjuntamente con un estudio estadístico retrospectivo de la base de datos del Programa PICAM, procuró definir la representatividad de indicadores de calidad para establecimientos de salud, acercarse a las eventuales relaciones entre los diferentes dominios, y a la identificación de posibles áreas aún no valoradas, corroborándose las conclusiones preliminares a través de un Grupo Delphi independiente (Véase detalles del mismo en página 24).

Como ya especificamos en otra sección, continuando la idea de los atributos necesarios para un buen indicador 15, entendemos representatividad , como la propiedad de éste para reflejar cierto aspecto de la actividad hospitalaria. No incluye este estudio la evaluación de otros atributos como la sensibilidad, especificidad, ó precisión.

La búsqueda bibliográfica realizada en la literatura internacional, fue exhaustiva, no sistemática, usando como palabras clave la denominación de los indicadores, en los idiomas Ingles, Portugués y Español, sobre Google, PubMed y Lilacs 22,23,24, revisando los conceptos últimos sobre los aspectos que miden los distintos indicadores. También se procuró información en ámbitos más informales, de trabajos no publicados.

El estudio estadístico a que se hace referencia abarcó análisis de factores exploratorio, regresiones, correlaciones, y otros métodos, utilizando los programas SPSS versión 16 y STATA 8.

El análisis factorial es un tipo de técnicas multivariantes cuyo principal objetivo es definir la estructura subyacente de una matriz de datos.

Permite que el investigador identifique y pueda separar las distintas dimensiones (aspectos ó factores) del total de datos, desde un punto de vista estadístico.

Para el análisis de factores exploratorio utilizamos Análisis de Componentes Principales con Eigenvalue mayor de 1 25,26,27,28,29.

Se verificó coherencia conceptual y estadística, cuando la agrupación de los indicadores en distintos dominios, a partir de la interpretación de expertos, se correspondió con la sugerida por el análisis estadístico 29.

Al realizarse los análisis estadísticos de Regresión, Ttest ó Wilcoxon se ha considerado realizar los ajustes posibles para la base de datos utilizada con el fin de comparaciones menos sesgadas. Por ejemplo:

a) Existen características al respecto del tipo de perfil hospitalario que favorece los reingresos hospitalarios. Dos que son conocidas y que es necesario tener en cuenta al evaluar reingresos son la gravedad de los internados y la proporción de egresos con partos, dado que según estas condiciones pueden variar los reingresos, por lo tanto en nuestros análisis donde participa este indicador (% de reingresos) hemos procedido a efectuar los ajustes correspondientes. Para ver más detalle sobre el particular ver página 44.

b) Cuando estudiamos los valores del indicador hospitalario "razón de la mortalidad Uti/Apache", ajustamos por "Porcentaje pacientes día cuidados críticos" (separando por la mediana), para procurar que las comparaciones sean hechas entre hospitales con mayor similitud en sus características.

El universo de análisis son los 18 indicadores mensuales, provenientes de 18 hospitales asociados que conforman la base de datos PICAM al 1 de agosto del año 2008, que va desde enero del año 2003 hasta abril del año 2008 (más de 19.540.443 consultas y 518.422 egresos).

Como unidad de análisis se toman los indicadores, a partir de sus valores mensuales.

Grupo Delphi :

Se realizó un Grupo Delphi, según lo reza el cuarto objetivo específico: Confirmar las conclusiones de este estudio con el rigor metodológico de un grupo Delphi independiente, que tuvo, según lo expresado en la presentación del plan de Tesis en la Universidad de Buenos Aires, las siguientes características:

a) Participó un número de 11 expertos nacionales.

b) Estos expertos no pertenecen al Grupo de expertos del PICAM

c) Fueron seleccionados profesionales con fuerte formación académica en metodología de investigación en salud y en técnicas avanzadas de estadística, y/ó con amplia trayectoria en lo referente a la calidad en salud.

d) Se envió por correo electrónico un resumen con el listado de las conclusiones preliminares, y los motivos que llevan a cada una. También se explicitaron las páginas correspondientes para poder ubicar cada temática en el trabajo completo. Se adjuntaron conjuntamente el trabajo completo y la biliografía original más relevante.

e) Luego del envío, tuvieron un tiempo para enviar sus respuestas de 48 hs.

f) Se evaluó considerar adecuado el resultado, de lograrse un acuerdo general promedio de por lo menos un 70 % con las conclusiones conceptuales y cuantitativas primarias.

g) Se plantearon un máximo de tres rondas evaluativas en caso de no lograr el consenso general del 70 % en la primera ó en la segunda.

h) Se mantuvo el anonimato de los participantes.

Descripción del ámbito de estudio

La investigación se desarrolló dentro del ámbito del Programa de Indicadores de Calidad en Atención Médica (PICAM), de SACAS (Sociedad Argentina de Calidad en Atención de la Salud) / ITAES (Instituto Técnico para la Acreditación de Establecimientos de Salud).

Definición operacional de las variables

1) Practicas de laboratorio por consulta

Razón de prácticas de laboratorio por consulta

Descripción: Se refiere a los análisis clínicos efectuados en todos los laboratorios del establecimiento, solicitados por los profesionales a pacientes ambulatorios.

Fórmula:

Numerador: Comprende el total de las determinaciones de laboratorio, efectuadas a pacientes ambulatorios en un período.

Denominador: Son el total las consultas ambulatorias (urgencia, programadas o espontáneas) efectuadas por el establecimiento en el mismo período.

2) Ecografías por 1000 consultas

Razón de ecografía ambulatoria por 1000 consultas.

Descripción: Son las ecografías ambulatorias efectuadas por el servicio de diagnóstico por imágenes y las que eventualmente efectúen otros servicios especializados.

Fórmula:

Numerador: Total de ecografías efectuadas en un período

Denominador: Total de consultas ambulatorias efectuadas en el mismo período.

3) Porcentaje de consultas de guardia

Porcentaje de consultas de guardia o de urgencia / total de consultas del establecimiento.

Fórmula:

Numerador: Total de consultas de urgencia ambulatoria de un período x 100.

Denominador: Total de consultas de urgencia y programadas del mismo período

4) Promedio de días de estada

Promedio de días de estada de los egresos.

Fórmula:

Numerador: Suma la totalidad de los días de estada de los egresos de un período.

Denominador: Suma la totalidad de los egresos con independencia de la causa (defunción, traslado, etc.) en el mismo período.

5) Porcentaje de cesáreas

Porcentaje de cesáreas / total de partos

Fórmula:

Numerador: Total de cesáreas realizadas en un período x 100

Denominador: Total de partos por parto vaginal, además de las cesáreas en el período

6) Porcentaje de cesáreas en nulíparas/primíparas

Fórmula:

Numerador: Total de cesáreas realizadas en nulíparas en un período x 100

Denominador: Total de partos por parto vaginal, además de las cesáreas (considerando sólo las nulíparas) en el período.

7) Tasa mortalidad neonatal en menores de 1500 gr.

Fórmula:

Numerador: Todos los recién nacidos vivos que fallecieron dentro de los 28 días del nacimiento.

Denominador: Todos los recién nacidos vivos en el período, con un peso menor de 1500 gr.

8) Tasa mortalidad neonatal en peso 1500 a 2500 gr.

Fórmula:

Numerador: Todos los recién nacidos vivos que fallecieron dentro de los 28 días del nacimiento.

Denominador: Todos los recién nacidos vivos en el período, con un peso entre 1500 gr. Y 2500 gr.

9) Tasa mortalidad neonatal en mayores de 2500 gr.

Fórmula:

Numerador: Todos los recién nacidos vivos que fallecieron dentro de los 28 días del nacimiento.

Denominador: Todos los recién nacidos vivos en el período, con un peso mayor de 2500 gr.

10) Razón mortalidad UTI/Apache.

Razón entre mortalidad real en UTI y media de mortalidad esperada de acuerdo a APACHE II.

Fórmula:

Numerador: Mortalidad real de la unidad de cuidados intensivos en por ciento.

Denominador: Media de mortalidad esperada en por ciento de acuerdo a la ecuación de regresión del APACHE II.

11) Porcentaje de cirugías suspendidas/postergadas.

Porcentaje de turnos quirúrgicos suspendidos o postergados por más de 24 hs.

Fórmula:

Numerador: Total de cirugías en quirófano suspendidas o postergadas por más de 24 hs. en el período x 100

Denominador: Total de cirugías programadas en quirófano realizadas en el mismo período.

12) Porcentaje de reingresos.

Porcentaje de reingresos no programados por la misma patología dentro de las 72 hs. del alta.

Formula:

Numerador: Número de altas correspondientes a reingresos de pacientes, por la misma patología, y no programados, dentro de la 72 hs. del alta, en un período x 100.

Denominador: Número total de egresos en el mismo período.

13) Porcentaje de HC sin epicrisis.

Porcentaje de historias clínicas sin epicrisis a las 72 hs. del alta.

Formula:

Numerador: Total de Historias Clínicas correspondientes a los pacientes egresados en el período que a las 72 hs. del alta no tengan completa la epicrísis o resúmen del egreso y el informe de hospitalización.

Denominador: Total de egresos del período

14) Tasa accidentes laborales.

Tasa de accidentes de trabajo del personal.

Fórmula:

Numerador :Trabajadores siniestrados en los últimos 12 meses o anualizado x1000

Denominador: Promedio mensual de trabajadores expuestos en el mismo período.

15) Porcentaje pacientes día cuidados críticos.

Porcentaje de paciente-día de UTI

Fórmula:

Numerador: Subtotal de pacientes día en UTI en el período x 100

Denominador: Total de pacientes día del hospital en el mismo período

16) Porcentaje egresos quirúrgicos.

Fórmula:

Numerador: Total de egresos quirúrgicos en un período x 100

Denominador: Total de egresos del mismo período

17) Porcentaje egresos con partos

Fórmula:

Numerador: Total de egresos obstétricos en un período x 100

Denominador: Total de egresos del mismo período

18) % de completabilidad.

Fórmula:

Numerador: Cantidad de datos completados por el establecimiento en un período.

Denominador: Cantidad total de datos solicitados.

Los datos primarios para la construcción de los indicadores, a través de las fórmulas explicitadas arriba, son enviados al PICAM, en forma mensual, por el referente de cada uno de los hospitales asociados.

Procedimientos para garantizar los aspectos éticos de la investigación

Este estudio no se ha relacionado con ningún tipo de ensayo sobre seres humanos ni animales.

La base PICAM a utilizar fue procesada con el fin de estandarizarla y codificarla para garantizar la confidencialidad de los datos.

Con respecto a los análisis que proponemos en este estudio, son sólo acerca de relaciones entre indicadores.

Resultados

Resultados relacionados al primer objetivo específico

Comenzamos con los relacionados al primer objetivo específico que reza de la siguiente manera:

Obtener un agrupamiento de los indicadores por dominios de pertenencia a través de un análisis conceptual y de factores, e identificar aquellos que puedan ser asumidos como resultados de gestión.

1- Análisis conceptual con el Grupo de expertos del PICAM y la búsqueda bibliográfica

Las reuniones del grupo de expertos del PICAM*, se realizaron periódicamente en la sede de SACAS (Sociedad Argentina para la Calidad en la Atención de la Salud), de esta capital. En las mismas se discutieron desde el punto de vista conceptual aspectos referentes a la representatividad de los indicadores del Programa PICAM, en la medida que este estudio fue avanzando.

(*): Ver en Agradecimientos.

Se efectuó una búsqueda bibliográfica exhaustiva, en la literatura internacional (Ver Métodos, pág. 22), cuyos resultados se explicitan en los puntos siguientes.

2- Selección de indicadores para el análisis de factores

En primer lugar se consideraron por separado los indicadores que desde lo conceptual miden servicios específicos, como los tres de mortalidad neonatal (según los pesos) y el indicador "razón mortalidad UTI/Apache" de terapia intensiva.

No se consideró el porcentaje de cesáreas en nulíparas / primíparas, por número insuficiente.

Los indicadores para tipificación de hospitales (porcentaje pacientes día cuidados críticos, porcentaje egresos quirúrgicos y porcentaje egresos con partos) se utilizaron a la hora de objetivar las eventuales relaciones entre indicadores, con el objetivo de una comparación menos sesgada ya que ayudan a determinar perfiles y/ó coyunturas hospitalarias de características similares.

Por otra parte, no incluimos en el análisis estadístico indicadores que desde lo conceptual ofrecen dudas sobre su seguridad y/ó sobre el aspecto de la atención o del proceso hospitalario que miden. Ellos son el de prácticas de laboratorio por consulta, y el de porcentaje de cirugías suspendidas/postergadas, respectivamente. El primero dado que no parece ser adecuadamente apropiado, para usarlo como indicador global, es decir capaz de ofrecer una respuesta útil aún cuando existan confundidores y limitaciones en la posibilidad de ajustes adecuados, ya que no es proporcionalmente tan diferente el número de análisis de laboratorio solicitados por consulta, por médicos que cumplen pautas de costo efectividad en relación a los que las cumplen menos (pensemos que normalmente se lo utiliza como rutina). Por ejemplo, el indicador Ecografías por 1000 consultas tiene una diferencia proporcional entre el establecimiento que solicita más y el que lo hace menos, del doble de lo que ocurre con el indicador de analisis de laboratorio por consulta. Sumado a esto, existe una gran contaminación, ya que muchos análisis que se realizan en los hospitales son indicados por médicos externos, y este hecho habitualmente no puede ser identificado, y por lo tanto esas consultas no están incluidas en el denominador de este indicador. Para estimar sobreutilización, con indicadores, es preferible seleccionar aquellos estudios que no sean utilizados habitualmente para rastreo de rutina. Con respecto al segundo (cirugías suspendidas/postergadas), según la bibliografía, sus motivos no son únicamente adjudicables a un aspecto de la atención de los establecimientos 30,31. Algunos hospitales utilizan este indicador como alerta para analizar la ineficiencia del área quirúrgica relacionada con los costos, y no hemos encontrado referencias relacionadas con la satisfacción del paciente, como originalmente se lo habia conceptualizado en el PICAM.

3- Indicadores seleccionados para el análisis de factores exploratorio

De esta forma, los indicadores que hemos tenido en cuenta para el análisis de factores exploratorio son los siguientes:

1) ecografías por 1000 consultas

2) porcentaje de cesáreas

3) porcentaje de HC sin epicrisis a las 72 hs. del alta

4) porcentaje de consultas de guardia

5) tasa accidentes laborales

6) promedio de días de estada

7) % de completabilidad

8) porcentaje de reingresos por la misma patología antes de las 72 hs. del alta.

4- Resultados surgidos del análisis conceptual y del análisis de factores exploratorio

En función de lo expuesto, conjuntamente al análisis conceptual (grupo de expertos y bibliografía internacional) se procesaron los indicadores seleccionados para el estudio de factores (indicadores con representatividad asociada), con lo cual podemos arribar a las siguientes conclusiones preliminares:

Tabla 1- Análisis de Factores – Matriz de componentes Rotados

Matriz de componentes rotados(a)

Método de extracción: Análisis de componentes principales (eigenvalue >1).

Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.

La rotación ha convergido en 7 iteraciones.

Prueba de esfericidad de Bartlett: sig (.000).

Todas las comunalidades son mayores a 0.65.

5 hospitales, n: 114.

Tomaremos como criterio de significancia valores absolutos mayores de 0.55, dado que el n es de 114 29.

Ver también el punto 4.e- Análisis de factores complementario, en la página 41.

4.a- Gestión Asistencial

Los indicadores, ecografías por 1000 consultas, porcentaje de cesáreas, y porcentaje de HC sin epicrisis a las 72 hs. del alta, aparecen agrupados en un factor que denominamos primariamente Gestión Asistencial.

Desde lo conceptual luce apropiado, ya que son indicadores fundamentalmente de conductas médicas y normativas médicas, y por lo tanto pertenecientes al dominio de la gestión asistencial.

La cohesión matemática en la relación de estos 3 indicadores es notable a juzgar por el valor del estadístico Alpha de Crombach (0.8525).

Un valor tan alto del estadístico citado nos permite tomar el factor que conforman estos 3 indicadores como una variable única, o un indicador global de Gestión Asistencial, y analizar sus relaciones.

4.b- Seguridad General del Paciente (Ver también: Avoiding hospital admissions. Lessons from evidence and experience. Editors C Ham, C Imison,M Jennings. The King"s Fund 2010. www.kingsfund.org.uk)))

4.b.1- Congruencia conceptual y estadística

Congruentemente a lo conceptualizado originalmente en el PICAM, los indicadores porcentaje de consultas de guardia y tasa accidentes laborales, se agrupan en un factor que en adelante denominaremos primariamente Seguridad general del paciente.

La bibliografía ha señalado la relación entre accidentes de trabajo del personal de salud y la seguridad del paciente32. El porcentaje de consultas de guardia correlaciona de manera estadísticamente significativa con la tasa de accidentes laborales (Spearman´s rho = 0.25) (p < 0.00001), en la base de datos PICAM.

El estudio de Jarman33 hace clara referencia a la asociación del porcentaje de casos admitidos desde la emergencia, y la seguridad del paciente (principal predictor de mortalidad intrahospitalaria). Este estudio, al que hacemos referencia, fue ajustado por edad, sexo y diagnostico. También señala la relación estrecha entre problemas en la atención ambulatoria y el porcentaje de casos admitidos desde la emergencia. Como vemos los problemas en la atención ambulatoria inciden de alguna manera sobre las emergencias y estas en la seguridad del paciente.

Vemos como desde el punto de vista conceptual no resulta extraño que ambos indicadores carguen juntos. No obstante lo cual se puede agregar un análisis más especifico como el que sigue, donde se podrá vislumbrar, además de las temáticas específicas resumidas en los títulos de los tres apartados siguientes, la relevancia de la ambulatoriedad al respecto de la seguridad del paciente.

4.b.2- Sobrecarga de trabajo y seguridad

Un importante marco teórico creado por Vincent 34 para explicar la seguridad del paciente pone al tope de la lista de condiciones, en la cual la inseguridad puede surgir, a la sobrecarga de trabajo clínico.

En el estudio de Jarman33 se explicita con resultados significativos desde el punto de vista estadístico, la relación entre la seguridad del paciente, la sobrecarga de trabajo en el ámbito ambulatorio (con su consiguiente aumento en el porcentaje de casos admitidos desde la emergencia), y la sobrecarga de trabajo dentro del hospital.

Para explicitarlo realizan un gráfico donde muestran como varía la mortalidad ante 3 situaciones diferentes:

a) Muchos médicos en ambulatorio e internación

b) Mediana cantidad de médicos en ambulatorio e internación

c) Poca cantidad de médicos en ambulatorio e internación

El gráfico es el próximo, ubicado a la izquierda (pág. 37).

Por otro lado, en el mismo estudio ya citado 33, ante fallas en lo ambulatorio, aumenta significativamente el % de casos de emergencia.

Para acercarnos, en nuestra base de datos contamos con el % de consultas de guardia, que como refiere el anexo de la resolución ministerial (*), su aumento indicaría "fallas en la provisión de servicios programados y de la atención ambulatoria de primer nivel", y para inferir la sobrecarga de trabajo dentro del hospital podemos aproximarnos con el % de pacientes en estado crítico.

Entonces en base a los indicadores "% de consultas de guardia" y "% de pacientes día en estado crítico", tomando como "mayor carga de trabajo" a los meses de todos los hospitales que se sitúan en el cuartilo más alto (cuarto) de "% de consultas de guardia" y "% de pacientes día en estado crítico"; como "carga de trabajo intermedia a los que se posicionan en los cuartilos segundo y tercero de ambos; y como "menos carga de trabajo" a los que se sitúan en el primer cuartilo para ambos indicadores, construimos una Tabla ubicada a la derecha, que vemos en la próxima página, donde observamos como varía la tasa de accidentes del personal (x 1000). Recordemos la relación existente, ya citada, entre accidentes de trabajo del personal de salud y la seguridad del paciente32.

(*) Véase Anexo de Resolución 054/03 del Ministerio de Salud de la Nación.

(http://www.sadamweb.com.ar/resolucion54_2003.htm)

Gráfico 1 y Tabla 2 – Seguridad del paciente y sobrecarga de trabajo ambulatoria y dentro del hospital. Gráfico 1 (a la izquierda, Jarman 1999), y Tabla 2 (a la derecha, surgida de la base PICAM 2010)

Como decíamos recién, inferimos un probable aumento de sobrecarga de trabajo dentro del hospital los meses que los hospitales se sitúan en cuartilos superiores en lo que se refiere a atención de pacientes en estado critico, pero además la guardia presenta una correlación más fuerte y significativa con la internación frente a porcentajes altos de pacientes en UTI. Concretamente la "presión de la guardia" es mayor en hospitales donde el porcentaje de pacientes en estado critico suele ser importante. Ver punto siguiente.

4.b.3- Ambulatoriedad y guardia

En el estudio de Jarman33 ya citado se explicita claramente la relación estadísticamente significativa entre la ambulatoriedad y porcentaje de casos de emergencia.