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| En el Hospital Universitario
San Vicente de Paúl |
Experiencia y resultados en
Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD)
León
Guillermo Arcila Rodríguez - Contador público
y especialista en costos - elpulso@elhospital.org.co |
El Hospital Universitario San
Vicente de Paúl de Medellín implementó
los Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD) como sistema
de clasificación de pacientes, con el software agrupador
Estación CLINOS, donde se procesaron 39.000 altas hospitalarias
de los años 2003 y 2004, con codificación CIE
10 en diagnóstico y CUPS en procedimientos. Dentro de
este trabajo está la organización y ajuste del
Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD), incluyendo
variables administrativas y clínicas como: sexo, edad,
diagnóstico principal, diagnósticos secundarios,
procedimientos, costo, facturación, pagador, régimen
económico, región, circunstancias de alta, etc.
El punto primordial fue el cálculo de sus propios pesos
relativos teniendo en cuenta el consumo de recursos con la metodología
de costos por paciente, y los puntos de corte de la estancia
por GRD propios de la institución, para determinar el
índice de complejidad y los casos extremos respectivamente,
ya que en análisis anteriores estos presentaban diferencias
significativas en las intervenciones, especialmente las de alto
costo con respecto de estándares internacionales.
La clasificación de pacientes en GRD permitió
el análisis de información financiera y clínica,
y por tanto su implementación contribuye a la planeación
estratégica del hospital.
Dentro de los diferentes análisis realizados podemos
citar: |
| Gráfico No. 1 |
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| El comportamiento por tipo de atención,
determinando el porcentaje de atenciones según se haya
tenido intervención quirúrgica o no (ver Gráfico
No. 1). |
| Gráfico No. 2 |
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Se determinó el comportamiento
de lo que se hace en el hospital, definiendo variaciones por
cada GRD, lo que da una claridad de la pro-ducción hospitalaria,
donde se determinó que controlando la atención
de 49 Grupos Relacionados de Diagnóstico, se cubre el
50% de la producción que genera el hospital (ver Gráfico
No. 2)
Se tiene en cuenta el tipo de paciente que atiende el hospital,
presentando bases comparables de la cantidad y calidad de los
servicios que presta, permitiendo que se realicen análisis
tanto financieros como de gestión hospitalaria. |
| Gráfico No. 3 |
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| Se determinó el promedio
de codificación diagnóstica por paciente y el
promedio de codificación de procedimientos en estos dos
períodos, permitiendo controlar y realizar un seguimiento
a estos dos indicadores, los cuales a mayor registro de diagnóstico
y procedimiento, hacen que se ajuste más cada paciente
en un Grupo Relacionado de Diagnóstico, ya que la inclusión
de diagnósticos de complicaciones o co-morbilidades,
hace que el paciente se clasifique en un Grupo Relacionado de
Diagnóstico que se define como con complicación
o co-morbilidad, y que por tanto tiene un mayor peso relativo
y afecta la complejidad de la institución en cuanto el
consumo de recursos. Es decir: si yo tengo un paciente donde
su diagnóstico es traumatismo intracraneal, le realizaron
una craneotomía y es mayor de 17 años, quedaría
en un Grupo Relacionado de Diagnóstico llamado Craneotomía
mayor de 17 años sin complicaciones que tiene un peso
relativo de 1.63, pero si además se le incluye un diagnóstico
secundario de angina de pecho, el paciente queda clasificado
en un Grupo Relacionado llamado Craneotomía mayor de
17 años con complicación, que tiene un peso de
2.7, mayor que el otro, y que por lo tanto afecta el índice
de complejidad (ver Gráfico No. 3). |
| Gráfico No. 4 |
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| Se analizó el comportamiento
de la participación de las atenciones de la institución
por régimen económico, con su respectiva variación
entre los períodos 2003-2004, presentando diferencias
significativas en los pacientes vinculados, subsidiados y contributivos
(ver Gráfico No. 4). |
| Gráfico No. 5 |
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También se determinó
por GRD, las atenciones por regiones y su participación,
analizando diferentes variables como edad, sexo, costo, facturación,
complejidad, con una mayor atención en pacientes de Medellín,
correspondiendo al 35% del total de la atención (ver
Gráfico No. 5).
Se calculó el índice de complejidad en cuanto
al consumo de recursos, determinado con los pesos propios de
la institución, en donde se pudo analizar que se presentó
disminución en pacientes atendidos por trauma como consecuencia
de la disminución de los índices de violencia
en las regiones de Antioquia, Medellín especialmente,
y se presentaron incrementos en la atención de pacientes
que requirieron de un trasplante (ver Gráfico No. 6). |
| Gráfico No. 6 |
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| Se analizaron los GRD que tienen
complicaciones y co-morbilidades, para determinar la cantidad
de pacientes en estos grupos y sus variaciones de un período
a otro, determinando un mayor número de ingresos de paciente
con complicaciones y co-morbilidades en el año 2004 que
en el 2003 (ver Gráfico No. 7). |
| Gráfico No. 7 |
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| Se analizaron los propios pesos
del hospital y los pesos internacionales, los cuales se calculan
teniendo en cuenta el consumo de recursos por paciente; esto
arrojó variaciones significativas, básicamente
en pacientes de trauma y pacientes de alto costo, como es el
caso de los trasplantes. Muchas razones pueden explicar estas
variaciones, como la forma de contratación de la mano
de obra, las prácticas médicas, la tecnología,
el subregistro, problemas administrativos, la variación
del dólar en productos importados, etc. Por estas razones
es importante tener los propios pesos y los costos por paciente,
ya que sin esta información no se podrían detectar
las causas de las variaciones intra-grupo y realizar ajustes
pertinentes a los procesos, los cuales repercutirían
en una mejor atención al paciente, y solo se podrían
realizar análisis inter-grupos para determinar la variación
de un GRD con respecto de otro (ver Gráfico No. 8). |
| Gráfico No. 8 |
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| Se generó información
por pagador, como se puede ver en la gráfica No. 9, donde
se presentan datos de un trimestre de atención de pacientes
de la Dirección Seccional de Salud de Antioquia (DSSA).
Se analizó la estancia media por GRD, los casos extremos
o casos atípicos dentro del comportamiento de la estancia
en determinado GRD, la estancia media sin extremos, su costo
promedio, el número de pacientes por cada grupo, el régimen
económico, los diagnósticos principales, estado
de resultados por GRD, margen de rentabilidad por pagador, los
días de UCI (Unidad de Cuidados Intensivos) por GRD,
etc. |
| Gráfico No. 9 |
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Con toda esta información
que genera la agrupación de pacientes, se pueden realizar
análisis de una mejor codificación diagnóstica,
tasas de reingresos, estancias pre-operatorias, índices
del case mix y de funcionamiento (dos indicadores que sirven
para gestionar la estancia en cuanto la complejidad y la eficiencia
en el manejo de la cama hospitalaria), así como el impacto
por estancias consumidas o estancias evitadas de un período
a otro, lo facturado por régimen económico, etc.
Uno de los puntos más importantes en la información
generada por Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD),
es la de poder comparar todas estas variables, ya sea por institución,
por servicio, por período, por especialidad, por médico
tratante, y servir de guía tanto para la elaboración
de las trayectorias clínico-administrativas, como para
investigaciones en el tratamiento de determinadas enfermedades.
Se espera a futuro continuar con otros indicadores que se manejan
con esta información, como son el Índice de Mortalidad
Ajustado por Riesgo (IMAR) y el Índice de Complicaciones
Ajustado por Riesgo (ICAR), herramientas importantísimas
para el análisis de la calidad de la atención
de los pacientes
En los GRD, lo más importante que aportan a la información
del sector salud, es que facilitan un lenguaje común
en el análisis de la prestación de servicios hospitalarios,
facilitando la gestión y la toma de decisiones clínicas
y financieras. |
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