COMPARACIÓN DE MÉTODOS PARA LA ATRIBUCIÓN DEL GASTO MÉDICO A CONDICIONES CLÍNICAS PARTE 1
A continuación, se presenta la traducción del texto original del artículo de los autores más adelante mencionados realizado por el equipo del comité editorial de MD&CO Consulting Group. Esta traducción se realiza con fines académicos para promover la revisión de la literatura disponible sobre el tema. Se advierte que la traducción puede presentar notas realizadas por el traductor con el objetivo de facilitar la comprensión del documento y disipar ambigüedades que puedan existir por las diferencias en los idiomas.
Ghosh K, Bondarenko I, Messer KL, Stewart ST, Raghunathan T, Rosen AB, et al. (2020) Attributing medical spending to conditions: A comparison of methods. PLoS ONE 15(8): e0237082. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0237082
PARTE I
Existen dos métodos comunes en la literatura para atribuir el gasto a condiciones médicas específicas. El primero es basado en las reclamaciones y el segundo en una regresión. En el primero, el gasto se atribuye a las condiciones clínicas con base en los códigos diagnósticos listados en la reclamación. Este método ha sido empleado desde los años 60. Es problemático para aquellas reclamaciones que pueden resultar de múltiples condiciones clínicas. El modelo de regresión por su parte, tiene usualmente un componente sin explicar bastante importante (el termino constante de la regresión) y no es claro cuál condición debe ser responsable de ese gasto.
El estudio tiene 2 objetivos, el primero es desarrollar un método de atribución del gasto que sea más robusto que el de las reclamaciones y el método de regresión. El segundo objetivo es comparar los tres métodos de asignación del gasto a condiciones clínicas usando datos del medicare de 2009. Para esto se propone una metodología de puntuación de tres pasos. El primer paso consiste en usar un puntaje de propensión para comparar a las personas con una condición clínica, con personas similares sin esa condición. El segundo paso, busca usar las diferencias en el gasto de estos individuos como primera estimación del costo especifico de la condición. En el tercer paso, se modela el gasto total como función de los costos atribuidos, el número de comorbilidades y la utilización de los servicios médicos. Esto es necesario para ajustar el patrón de los pacientes con mayor gasto de manera más precisa.
El objetivo primordial del análisis es estimar cual es el costo de tratar las diferentes condiciones clínicas, por ejemplo, si el gasto médico aumento de un año a otro, cuanto se le puede atribuir a las enfermedades cardiacas, cuanto al cáncer etc. Para esto, se propone el método de puntación de la propensión para asignar el gasto medico a condiciones clínicas; categorizando a los individuos con base en las comorbilidades, los factores demográficos y socioeconómicos y comparando luego el gasto de las personas con y sin la enfermedad.
Datos y métodos
La primera fuente de datos corresponde a los costos y utilización del medicare 2009 con base en reclamaciones y datos de auto reportes de encuestas, la muestra se restringió a la población mayor de 65 años. Se realizaron algunos ajustes para tener un gasto y una prevalencia de la enfermedad representativa a nivel nacional. Dado a la falta de información de algunas reclamaciones de los beneficiarios inscritos en las HMOs (Health Maintenance Organizations, por sus siglas en ingles), se re pondera la población de pago por servicio para compensar por esta exclusión. El número total de observaciones en la muestra tradicional de medicare es de 6200 comparado con 10000 cuando se incluyen los inscritos en Medicare Advantage. Así mismo se hizo un ajuste por las diferencias entre el gasto reportado por la encuesta del medicare y estimado nacional de gastos personales en salud.
Las tasas de prevalencia de alguna de las enfermedades encontradas en las reclamaciones (hipertensión e hipotiroidismo) son menores que aquellas observadas por los auto reportes en encuestas como la Encuesta Nacional y Examen Nutricional, la cual adicionalmente recolecta resultados de laboratorio. Se utiliza esta encuesta para calibrar la prevalencia de las condiciones basadas en las reclamaciones por medio de un procedimiento de imputación múltiple. Los resultados de estos se denominan condiciones médicas calibradas. El procedimiento de imputación produce 5 conjuntos de datos imputados. Las condiciones médicas son imputadas de manera individual. En el análisis empírico, se estima los modelos para cada uno de los 5 conjuntos de datos y se combinan las medias y los errores estándar de los cinco conjuntos usando el método de combinación estándar.
Una consideración importante es cuantas condiciones clínicas modelar. Se creó un esquema de clasificación para condiciones médicas con base en el Software de Clasificación Clínica (SCC) de la Agencia para la Investigación y Calidad, la cual suma los 14.000+ códigos diagnósticos y 3,900 códigos de procedimientos utilizados en un grupo de categorías mutualmente excluyentes y clínicamente importantes. Para definir las condiciones médicas, se empezó con las 259 categorías del SCC. Los médicos del grupo de investigación determinaron que algunas condiciones identificadas en categorías más amplias debían estar por separado debido a la significancia clínica en la población adulta mayor. Por ejemplo, mientras la CCS tiene una sola categoría para trastornos afectivos, esta se separó en dos grupos depresión y desorden bipolar.
No todas de las condiciones delineadas en las categorías del SCC tienen alta prevalencia en la población adulta Mayor. Se encontraron 105 condiciones relevantes. En el análisis preliminar, varias de las condiciones calibradas tenían una prevalencia muy baja para estimar el costo en la población adulta mayor. Por lo tanto, para estimar el costo, se combinaron estas 105 condiciones en 78 condiciones con un tamaño de muestra mayor. 71 condiciones con diagnóstico y 3 sin diagnostico (colesterol alto, presión alta y diabetes) y 4 filtros para cáncer (cáncer de colon, cérvix, mama y próstata). Se estiman los costos para cada una de estas 78 condiciones. Por razones de presentación, se combinan los resultados en 17 categorías del SCC con niveles múltiples.
