uninet

libro

 

ISSN: pendiente

Sección 4: Gestión clínica en Medicina Intensiva
 

 

Este libro está dirigido exclusivamente a profesionales de la salud

Portada
Contenidos

Política de privacidad
Derechos de copia
REMI
Enlaces
Guías

Secciones:

24. Sepsis
Apéndices:
A. Guías
C. Banco
     
   
Página actualizada el Jueves, 4 Junio, 2009
 
 
   
    4.08. Conjunto mínimo básico de datos (CMBD) para los servicios de Medicina Intensiva: propuesta para un instrumento de gestión
    [INTENSIVOS (2009): 04.08] [http://intensivos/uninet.edu/04/0408.html]
    Libro Electrónico de Medicina Intensiva
Autores: Asumpta Ricart Conesa (a), Ricardo Abizanda Campos (b)
(a): Servicio de Urgencias, Hospital General de Hospitalet, Barcelona
(b): Servicio de Medicina Intensiva Hospital Universitario Asociado General de Castelló
©INTENSIVOS, http://intensivos.uninet.edu. Fecha de publicación: Junio 2009.
     
  1 Introducción
  2 Variables a incluir en un CMBD
  3 Sobre los GDR
  4 Limitaciones de los GDR en Medicina Intensiva
  5 El CMBD como instrumento de calidad
  6 Condiciones exigibles a una cartera de servicios específica de Medicina Intensiva
  7 Bibliografía recomendada
  Bibliografía
     
   

Palabras clave: Medicina Intensiva, Conjunto mínimo básico de datos (CMBD), Grupos de diagnósticos relacionados (GDR).

   
1 Introducción
 


El Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD) es un registro poblacional que recoge información sobre patología atendida en los centros sanitarios así como determinadas características demográficas, acerca de las que existe especial interés [1].

La importancia de disponer de información de los enfermos hospitalizados queda reflejada por la recomendación de la OMS, que en 1969 propuso un conjunto básico de datos, que con fines estadísticos, deben ser preparados a partir de la historia de cada enfermo hospitalizado. En el año 1975, el Comité de Información y Documentación en Ciencia y Tecnología de las Comunidades Europeas reconoce la necesidad de desarrollar un Conjunto Mínimo Básico de Datos Europeo, y estudia la capacidad de los centros de generar datos mediante sus propios sistemas de información. En nuestro país, mediante el Real Decreto 1360/1976 de 21 de mayo, se establece el uso obligatorio en todos los hospitales de un Libro de Registro de Enfermos normalizado. En los últimos años, como consecuencia de la necesidad de disponer de un buen sistema de información que facilite el funcionamiento de los sistemas sanitarios y adaptado a la realidad autonómica y funcional del Sistema Nacional de Salud, y comparable al de otros países de la UE, surge el desarrollo del concepto de Conjunto Mínimo Básico de Datos al alta hospitalaria del enfermo (CMBD). En 1987, el Consejo Interterritorial español aprobó establecer un CMBD al alta hospitalaria, de acuerdo con los aceptados tanto por el Comité Nacional de Estadísticas de Salud de EEUU, como por lo recomendado por la Comisión de las Comunidades Europeas sobre el European Minimun Basic Data.

Fruto de progresivos trabajos y una profunda deliberación sobre el tema, el esfuerzo culmina en 1997 con la aprobación del proyecto de “Análisis y desarrollo de los GDR en el Sistema Nacional de Salud (SNS)” por los representantes de todas las comunidades autónomas que en aquel momento tenían transferidas la competencia en materia de sanidad, el INSALUD y el Ministerio de Sanidad y Consumo.

   
2 Variables a incluir en un CMBD
 


Los datos o variables consideradas pueden clasificarse en:

  1. Datos identificadores del enfermo
  2. Datos identificadores del episodio: administrativos y clínicos
  3. Procedimientos y técnicas
  4. Indicadores de calidad
  5. Datos de gestión y planificación

La propuesta de 1997 consistía en establecer un CMBD de datos al alta hospitalaria compuesto por las siguientes 14 variables:

  1. Identificación del hospital.
  2. Identificación del enfermo.
  3. Fecha de nacimiento
  4. Sexo
  5. Residencia
  6. Financiación
  7. Fecha de ingreso
  8. Circunstancias del ingreso
  9. Diagnósticos: Principal y Otros
  10. Procedimientos quirúrgicos y obstétricos
  11. Otros procedimientos
  12. Fecha de alta
  13. Circunstancias al alta
  14. Identificación  del médico responsable del alta

El conjunto de variables obtenidas responden a múltiples posibles usos en el ámbito de la gestión, la planificación y la investigación clínica o epidemiológica [2]. El CMBD permite conocer la demanda sanitaria atendida, prever la evolución del mercado de futuro; identificar necesidades no atendidas entre ciertos grupos de población; conocer la morbilidad hospitalaria y la utilización de un servicio por la población, y analizar la evolución de un centro o un servicio en el tiempo.

A través de los datos recogidos permite además, mejorar y adecuar los sistemas de financiación, presupuestos y tarifas e identificar casuística y eficiencia. Para ello es necesario establecer un estándar óptimo de consumo de recursos que permita compararse con él y comparar distintos hospitales y servicios de la misma categoría. Esto, se ha creído posible a través de la adopción del sistema de codificación de “grupos relacionados por diagnostico” o GRD (del inglés DRG). En este texto utilizaremos el acrónimo GDR por parecernos más adecuado a la estructura del idioma castellano.

   
3 Sobre los GDR
 


Los Grupos de Diagnóstico Relacionados (GDR) utilizan variables demográficas y diagnósticos para clasificar a los enfermos en grupos comparables clínicamente, con estancias medias hospitalarias y consumos de recursos similares, de tal forma que los costes de tratamiento de un mismo grupo deben ser similares. Existen más de 600 grupos diferentes basados en el diagnóstico principal (utilizando la clasificación internacional de enfermedades ICD), la edad, el sexo, y la presencia de complicaciones y/o comorbilidad. Cuando se combina la información de producción (casos de enfermos tratados) con la información de los costes del GDR, se obtiene un valor numérico que expresa la complejidad y se denomina peso relativo. Se imputa en definitiva, bajo una lógica clínica, un coste medio del tratamiento de los enfermos a partir de un conjunto mínimo básico de datos, un sistema de contabilidad de costes (contabilidad analítica) y un sistema de clasificación de enfermos (GRD) (Tabla 1).

Tabla 1. Ejemplos de GDR

127

Insuficiencia cardiaca y shock

395

Trastorno de los hematíes edad >17

175

Hemorragia gastrointestinal sin cc

122

Trastorno circulatorio con IAM sin complicaciones cardiovasculares alta con vida

762

Conmoción, lesión intracraneal con coma < 1 hora o sin coma edad < 18

574

Trastorno de la sangre, órganos hematopoyéticos o inmunológicos con cc mayor

540

Infecciones e inflamaciones respiratorias con cc mayor

584

Septicemia con cc mayor

96

Bronquitis y asma edad > 17 con cc

24

Convulsiones o cefalea edad > 17 con cc

84

Traumatismo torácico mayor sin cc

767

Estupor y coma traumáticos, coma < 1H, edad > 17 sin cc

419

Fiebre de origen desconocido edad > 17 con cc

154

Procedimiento sobre estómago, esófago o duodeno edad > 17 con cc

418

Infecciones postoperatorias o postraumáticas

530

Craneotomía con cirugía mayor

20

Infecciones del sistema nervioso excepto meningitis vírica

104

Procedimientos sobre válvulas cardíacas con cateterismo cardíaco

  cc: con complicación

Este sistema fue creado por Robert B. Fetter en la Universidad de Yale en los años setenta con el objetivo de mejorar la calidad de la asistencia sanitaria y fue adoptado oficialmente en 1983 por Medicare, como sistema de pago de los centros hospitalarios. El sistema identifica en primer lugar enfermos de gran consumo de recursos a los que se les asigna GDR específicos, posteriormente el diagnóstico principal determina la asignación de una Categoría Diagnóstica Mayor (CMD) de las 25 posibles (Tabla 2). En cada CDM se identifica un grupo médico y uno quirúrgico en función de si ha habido o no procedimiento quirúrgico. Los episodios médicos se clasifican según patologías específicas del aparato y los quirúrgicos de acuerdo a la intervención específica. Finalmente los grupos se van subdividiendo en función de variables como la edad y circunstancia al alta.

Tabla 2. Categorías diagnósticas mayores (CDM)
0

Categoría no válida

1

Enfermedades y trastornos del sistema nervios

2

Enfermedades y trastornos del ojo

3

Enfermedades y trastornos do oído, nariz, boca y garganta

4

Enfermedades y trastornos del aparato respiratorio

5

Enfermedades y trastornos del aparato circulatorio

6

Enfermedades y trastornos del aparato digestivo

7

Enfermedades y trastornos del hígado, sistema biliar y páncreas

8

Enfermedades y trastornos del sistema musculoesquelético y tejido conectivo

9

Enfermedades y trastornos de piel, tejido subcutáneo y mama

10

Enfermedades y trastornos del sistema endocrino, nutricional y metabólico

11

Enfermedades y trastornos de riñón y vías urinarias

12

Enfermedades y trastornos del aparato reproductor masculino

13

Enfermedades y trastornos del aparato reproductor femenino

14

Embarazo, parto y puerperio

15

Recién nacidos y neonatos con condición originada en periodo perinatal

16

Enfermedades y trastornos de sangre, órganos hematopoyéticos y sistemas inmunitarios

17

Enfermedades y trastornos mieloproliferativos y neoplasias mal diferenciadas

18

Enfermedades infecciosas y parasitarias, sistémicas o no localizadas

19

Enfermedades y trastornos mentales

20

Uso de drogas/alcohol y trastornos mentales inducidos por drogas/alcohol

21

Lesiones, envenenamientos y efectos tóxicos de fármacos

22

Quemaduras

23

Otras causas de atención sanitaria

24

Infecciones VHI

25

Trauma múltiple significativo

La complejidad media de un hospital o servicio, o de un grupo de hospitales (índice case-mix) se calcula como el peso medio ponderado de las altas hospitalarias en un periodo de tal forma que un resultado superior o inferior a 1 en el índice case-mix, indica mayor o menor complejidad respectivamente.

La imputación de costes para cada GRD en nuestro Sistema Nacional de Salud se extrapoló de los datos utilizados en EEUU bajo un método de contabilidad de coste verticalista ya que no se disponía en España del coste real del tratamiento para cada caso. Según este sistema, en Estados Unidos, la combinación del coste de cada caso incluido en un GDR procedente de una fuente externa, con los datos del nivel del enfermo, da lugar al cálculo de los pesos GDR. Esto se combinó con la duración de la estancia y con la información del coste de los diferentes servicios en España para calcular los pesos GDR específicos de nuestro país. Esta aproximación se utiliza en países como Australia, Portugal, Italia y Alemania. Esta hipótesis ha sido probada en Alemania, donde se validó el método comparando los pesos relativos de ciertos GDR reales y los pesos contabilizados mediante coste real, siendo los pesos esencialmente idénticos. También en nuestro país se ha realizado un estudio de imputación de costes en base a GDR en el sistema nacional de salud, que parece confirmar la validez del sistema, para altas hospitalarias [1].

Resulta imprescindible para la fiabilidad de este complejo sistema que se cumplan los criterios de exhaustividad, logrando que se clasifiquen la totalidad de los enfermos que ingresan en los centros hospitalarios de nuestro país; la correcta selección del diagnóstico principal; la veracidad de la información con respecto a la realidad; y la precisión en informar con el mayor grado de detalle posible.

   
4 Limitaciones de los GRD en Medicina Intensiva
 


El sistema de financiación basado en la adscripción de pacientes a determinado GRD responde a las necesidades de su país origen, donde la carencia de un sistema público de cobertura sanitaria nacional, hace precisa la existencia de un método por el cual pueda establecerse el cálculo de dispendio asistencial que debe ser reembolsado por el sistema de cobertura (parcial) a aquellos centros donde se ha realizado el proceso asistencial, sin que las aparentes validaciones mencionadas en el apartado anterior puedan ser interpretadas más que como aproximación a los costes del país de origen sel sistema y no como real reflejo de la imputación de costes en un sistema público.

En nuestro medio, este planteamiento de mimetismo del sistema de los GDR cae por su base. Primero, nuestro sistema de asistencia sanitaria es un sistema de cobertura universal, financiado por impuestos, por lo que la recuperación de los importes desembolsado por el centro no es un dato de mayor interés en cada caso concreto, más que como ejercicio teórico de comparación intercentros, y ello sin óbice a lo que en un futuro puedan representar los sistemas de financiación caritativos en un sistema basado en transferencias como es nuestro sistema autonómico.

A ello hay que añadir que los GRD no contemplan la posibilidad de enfermos “en tránsito” como es la mayoría de los ingresos en las UCI. Rara vez el paciente es ingresado y dado de alta por el SMI, sino que es “trasladado” (en origen o a posteriori) a otros servicios, donde se realiza la clasificación final. Dicho de otra manera, el SMI y su UCI no son servicios finales, sino intermedios, y por tanto no generan más altas que los fallecidos o los traslados a otros centros (dependiendo del SMI, se estima que este porcentaje es menor del 10%). Así conceptualizado, el SMI solo tiene oportunidad de refinanciar sus fallecimientos (menos del 20% en datos nacionales).

Ésto y la existencia en pacientes de UCI de más de un proceso agudo y sus complicaciones, junto a innegables deficiencias de clasificación ha llevado a diversos autores a defender la inadecuación de los GRD a la Medicina Intensiva [3].

   
5 CEl CMBD como instrumento de calidad
 


Parte de los indicadores de calidad pueden ser calculados a partir de la explotación del CMBD. Si bien tiene sus limitaciones, permite disponer de una monitorización homogénea del centro y una excelente fuente de comparación y propuesta de mejoras. Algunos indicadores de calidad pueden obtenerse directamente a partir del CMBD y otros a través de la definición del estándar por grupos de expertos.

Este es el ejemplo de la evaluación de la mortalidad que ha sido uno de los indicadores de calidad más frecuentemente utilizados, pero a su vez, difícil de interpretar en términos de mortalidad cruda y poco útil para establecer comparaciones entre diferentes centros si no se somete a comparación entre el valor observado y el valor esperado (sistemas de cálculo de riesgo de mortalidad o índices pronósticos). De esta manera se consigue un indicador de efectividad asistencial que ha sido ampliamente utilizado, la tasa estandarizada de mortalidad [4].

Otro ejemplo de indicador de calidad que se puede obtener directamente del CMBD es la tasa de reingresos definida como aquel ingreso urgente por la misma categoría diagnóstica mayor a la del episodio previo y definido en un tiempo determinado (0-2 días, 3-7 días y 8-30 días).

Otros indicadores de calidad requieren estudios específicos en los hospitales. En estos casos si bien el CMBD aporta datos homogéneos, la diferente metodología para la obtención del indicador introduce variables que limitan la capacidad de comparación intercentros.

   
6 CMBD adecuado a determinadas especialidades
 


El Comité Técnico del Consejo Interterritorial para la implantación y evaluación del CMBD, entiende la importancia del  desarrollo de un CMBD para áreas específicas y como base para la implantación de los nuevos sistemas de financiación, y aún mejor como instrumento de calidad, y así varias comunidades autónomas han progresado en el desarrollo por ejemplo de un CMBD para urgencias-emergencias, para atención primaria y para consultas externas.

El desarrollo de bases de datos mínimos conjuntas especializadas (CMBD-E), sería sobretodo relevante en áreas donde su actividad no queda reflejada de forma clara en el CMBD hospitalario, como es el caso de las unidades de cuidados intensivos, ya que el episodio crítico queda englobado en el conjunto del proceso hospitalario del enfermo, con la consecuente pérdida de información. La alta complejidad de la patología que se atiende en las UCIs de nuestro país - la mayoría de ellas polivalentes - junto con la frecuente asociación de más de un proceso agudo en un mismo enfermo, o complicaciones de otros procesos primarios, hace difícil que los profesionales de la medicina intensiva nos adaptemos a los habituales sistemas de codificación, clasificación de patologías o pesos relativos de procesos o ponderación de costes. Finalmente, la medicina intensiva ha desarrollado potentes sistemas predictivos de morbimortalidad como el MPM, SAPS y APACHE, y ha definido indicadores de calidad, a los que en general, los sistemas de información hospitalarios son ajenos.

Entendemos que el desarrollo de un CMBD propio de la especialidad permitiría ajustar todas las opciones del CMBD a la realidad de las unidades de intensivos, creando un sistema de información útil para el conocimiento de nuestra casuística, características de la morbilidad, aproximación al conocimiento del consumo de recursos por patología, útil también como punto de partida para la realización de estudios clínicos específicos, para la financiación, ordenación y distribución de recursos sanitarios, y finalmente, útil para el desarrollo de indicadores de calidad propios del enfermo crítico. No conocemos hasta la actualidad ninguna propuesta específica de CMBD en medicina intensiva, aunque si sabemos de servicios que han desarrollado sus propios CMBD, de utilización restringida a su ambiente y características.

Igualmente, se han producido intentos, a nivel de Sociedades autonómicas (Catalunya), de diseñar un CMBD que pudiera unificar información, aunque el resultado de estos esfuerzos no ha proporcionado todo el resultado esperado [5].

Por otra parte, la Sociedad Científica Nacional – SEMICYUC – está tratando de elaborar una propuesta unitaria basada en todas las premisas mencionadas hasta este momento y en una de las características definidas en el nombre del instrumento (mínimo), y al mismo tiempo proporcionar a los potenciales interesados un portal informático que permita disponer de una base de datos nacional que pudiera ser utilizada y explotada, no ya como instrumento de comparación propia longitudinal (a lo largo del tiempo), sino como posicionamiento de la propia actividad frente a lo que podría considerarse como patrón de funcionamiento “nacional” de las UCI (comparación transversal).

La Tabla siguiente (Tabla 3), sin ser una exacta reproducción del proyecto, es un ejemplo de la información que se podría conseguir y homogeneizar.

Tabla 3. Ejemplo de un posible CMBD propio de Medicina Intensiva de explotación y utilización uniforme y nacional [1]

 

 

Tipo de dato CMBD-UCI

 

 

Datos identificadores del paciente

Identificación del hospital
Identificación del paciente
Fecha de nacimiento
Sexo
Residencia
Financiación
Fecha de ingreso hospitalario

   

Datos identificadores del episodio

 

Administrativos

Procedencia
Destino
Fecha ingreso UCI
Fecha alta UCI
Traslado

   

Clínicos

Motivo de ingreso
Diagnóstico principal
Diagnóstico secundario
Programado/urgente
Procedimientos quirúrgicos y obstétricos
Otros procedimientos

   

Indicadores de calidad

Mortalidad en UCI
Mortalidad hospitalaria
Reingresos
Necropsia
Neumonía asociada a ventilación mecánica
Infección de herida quirúrgica
Sepsis urinaria
Sepsis de catéter
Índice de mortalidad observada/prevista
Fracaso extubación
Neumotórax por ventilación mecánica

   

Datos de gestión y planificación

Número de pacientes
Estancias en días
Índice de ocupación
Ventilación mecánica superior a 48 horas
Depuración extrarrenal
Extracción de órganos
Traqueostomía

   
   
7 Bibliografía recomendada
 

 

  • Charlton JR, Holland WW, Lakhani A, Paul EA. Variations in avoidable mortality and variations in health care. Lancet. 1987 Apr 11;1(8537):858
  • Fetter, Robert B.. Diagnosis Related Groups: Understanding Hospital Performance. INTERFACES Volume 21, Number 1, Jan/Feb 1991 pp:6-26.
  • Feder, Judith, Hadley, Jack, Zuckerman, Stephen. How Did Medicare's Prospective Payment System Affect Hospitals?. The New England Journal of Medicine. Boston: Oct 1, 1987. Vol. 317, Iss. 14; p. 867
  • J. García De Jalón, M.A. Nuín, A. Panizo. Utilidad del conjunto mínimo básico de datos (CMBD) en la vigilancia de las infecciones nosocomiales. http://www.cfnavarra.es/salud/anales/textos/vol23/n2/orig1a.html
  • Garcia Ortega, C/ Almenara Barrios, J/ Martinez Castañeda, C. Conjunto mínimo básico de datos de alta como sistema de información en un hospital comarcal. Todo Hospital. 1996(132):7-12. Http://Www.Uv.Es/~Docmed/Documed/Documed/1528.Html
  • Jencks Sf, Willians Dk, Kay Tl. Assessing hospital-associated deaths from discharge data. The role of length of stay and comorbidities. JAMA 1988; 260: 2240-2246.
  • Navarro Espigares, José Luis; Hernández Torres, Elisa. ¿Es posible relacionar la calidad y la eficiencia de los hospitales públicos.  http://www.revecap.com/vieea/autores/N/186.doc
  • Peiró S, Meneu De Guillerna R, Roselló Pérez Ml, Martínez E, Portella E. ¿Qué mide la estancia media de los grupos relacionados de diagnóstico? Med Clin (Barc) 1994; 103: 413-417.
  • Rutsein DD, Berenberg W, Chalmes T. Measuring the quality of medical care. N  Engl J  Med  1976; 294:582-588.
  • Rivero, Agustín. El conjunto mínimo básico de datos en el SNS: inicios y desarrollo actual. Revista Fuentes Estadísticas. Revista Nº49 - Diciembre de 2000. http://www.ine.es/revistas/fuentes/Numero49/Paginas/18-19.htm
  • Sardá N, Vila R, Mira M, Canela M, Jariod M, Masque J. Análisis de la calidad y contenido del informe de alta hospitalaria. Med Clin (Barc) 1993; 101: 241-244.
  • Tamayo, Ml/ Fernandez Mateo, Mj/ Fernandez Muñoz, P. Indicadores de calidad de los datos clínicos del CMBD. Revista de Calidad Asistencial. 1994;9(3):146
  • William D. Rifkin, MD; Eric Holmboe, MD; Hannah Scherer, R-PA; Hernan Sierra, BA. Comparison of Hospitalists and Nonhospitalists in Inpatient Length of Stay Adjusting for Patient and Physician Characteristics. J Gen Intern Med 19(11):1127-1132, 2004.
  • Programa de Calidad Atención Especializada - Memoria 1999. http://ww1.msc.es/insalud/docpub/memycat/memorias/calidad1999/calidad1999.htm
   
Bibliografía referenciada
   
 
  1. Ricart A. Propuesta de un Conjunto Mínimo Básico de Datos para los Servicios de Medicina Intensiva. En,  Gestión Estratégica en Medicina Intensiva (J Roca y J Ruíz, coordinadores). Pp: 85-104. Colección Medicina Crítica Práctica.  Edikamed, Barcelona, 2006.
  2. [http://www.iespana.es/inspeccion-uvmi/inde1053.htm] (consultado, diciembre de 2005)
  3. Barrientos R. Grupos relacionados con el diagnóstico en Medicina Intensiva. En, Gestión estratégica en Medicina Intensiva (J Roca y J Ruíz, coordinadores). Pp 117-129. Colección Medicina Crítica Práctica. Edikamed, Barcelona, 2006.
  4. Metnitz PG, Moreno Rp, Almeida E, Jordan B, Bauer P, Abizanda Campos R, Iapichino G, Edbrooke D, Capuzzo M, le Gall JR, on behalf of SAPS 3 investigators. SAPS 3 – From evaluation of patient to evaluation of the intensive care unit. Part 1: objectives, methods and cohort description. Intensive Care Med 2005; 31: 1336-1344. [PubMed] [Texto completo]
  5. Conesa A, Vilardell L, Casanellas JM, y col. Analysis and classification of hospital emergencies through ambulatory patient groups. Gac Sanit, Nov-Dec 2003; 17: 447-452. [Enlace]
   

© Libro Electrónico de Medicina Intensiva | http://intensivos.uninet.edu | correo: intensivos@uninet.edu | Fecha de la última modificación de esta página: 4-06-2009