1. Identificación de pacientes
crónicos complejos
con riesgo de alto consumo
Jordi Coderch
Serveis de Salut Integrats Baix Empordà

2. Guión
Justificación
Ámbito
Antecedentes: morbilidad y consumo sanitario
Tipificación de la morbilidad: CRG
Relaciones morbilidad – consumo: estratificación y persistencia
Modelo predictivo:
Objetivos
Diseño
Validación
Condiciones y limitaciones
Utilidad pràctica
Implementación en la atención proactiva: utilidades en la HCE
Conclusiones

3. Justificación
Evolución de los modelos de atención sanitaria:
Asistencia fragmentada
Integración de servicios (real o virtual)
Modificación de la estrategia asistencial:
Respuesta a la demanda reactiva i homogénea
Estrategia proactiva y adaptativa, para la cronicidad
Población diana:
Pacientes crónicos complejos y/o en situación de fragilidad.

4. Ámbito: Territorio, población y red sanitaria
Baix Empordà:
125.000 habitantes
ABS Torroella de Montgrí
ABS la Bisbal d’Empordà ABS Palafrugell
CABE SSIBE
Hospital de Palamós
ABS Sant Feliu de Guíxols ABS Palamós Centre “Palamós Gent Gran”
ICS
C. Salut Mental Baix Empordà
IAS
Hospital Psiquiàtric de Salt
IAS

5. Antecedentes: morbilidad y costes
Finalidad :
–Conocer la relación entre morbilidad atendida y gasto
sanitario poblacional (costes reales), para el conjunto de
servicios y prestaciones públicas
Etapas del anàlisis:
Integración de la información procedente de SSIBE y otras fuentes
externas
Proceso de agrupación en CRGs para comprender la morbilidad
poblacional
Anàlisis del gasto sanitario individual y de su relación con la
morbilidad.

6. Antecedentes: morbilidad y costes
Información necesaria
Información personalizada
sobre utilización y costes
sanitarios
Información personalizada y Sistema de agrupación
codificada sobre para agregar la información
diagnósticos de morbilidad personal

7. Antecedentes: morbilidad y costes
METODOLOGIA: Actividad asistencial: integración y clasificación
Utilización de recursos asistenciales de un paciente
147 prestaciones diferentes, agrupadas en 15 categorías
diferenciación fuente SSIBE / externa
Atención Primaria (visitas de Urgencias,
medicina y enfermería de familia), Hospitalización Agudos*
Atención Especializada (consultas Hospitalización Salud Mental *
especialistas);
Hospitalización Sociosanitaria *
Atención Ambulatoria Salud Mental
(visitas i sesiones de tratamiento * (Cada dia de hospitalización és un
ambulatorio), contacto)
Pruebas Diagnósticas (laboratorio, Medicina Hiperbárica (sesiones de
radiología, endoscopias, ...) tratamiento),
Hospital de Dia médico (sesiones de Diálisis (sesiones),
tratamiento), Hospital de Día Rehabilitación (sesiones de
Sociosanitario; tratamiento),
Quirófano (intervenciones incluyendo Otras (visitas odontología,
las de cirugía ambulatoria y podología).
urgencias),
Cirugía Menor (intervenciones),

8. Antecedentes: morbilidad y costes
METODOLOGIA: Datos de morbilidad
Codificación contactos:
SSIBE y CMBDs: CIM-9-MC
Atención primaria del ICS: CIM-10 conversión a CIM-9
Clasificación de la morbilidad
Clinical Risk Groups (CRGs)*
•Clasifican individuos en categorías clínicas mutuamente
excluyentes y asignan a cada persona un nivel de gravedad.
•Aproximación desde la significación clínica
269 categorías (CRG base)
de 1 a 6 niveles de gravedad para cada categoría
1.099 grupos de riesgo clínico (CRG)
441 ACRG1 176 ACRG2
46 ACRG3 (9 Estados de salud + niveles de gravetat)
* Hughes JS, Averill RF, et al. Clinical Risk Groups (CRGs): a classification system for risk-adjusted
capitation-based payment and health care management. Med Care 2004; 42 (1): 81-90.

9. Antecedentes: morbilidad y costes
METODOLOGIA Obtención del coste / persona
Prótesis Recetas farmacia
Pruebas externas Unidosis intrahospital.
ACTIVIDAD: Transfusiones Med.Hosp. Disp.Amb.
Estancias HA
Consultas
Estancias SS
Visitas primaria
... 1. Coste
Sessiones diálisis directo
...
Urgencias
2. Coste Coste 3. Coste
semidirecto paciente indirecto
COSTE MEDIO: Núm. contactos
Estancias Consultas paciente / año
Estancias SS Visitas primaria
...
Sesiones diàlisis ...
Urgencias ...

10. Resultados previos: estratificación población s./morbilidad
(cronicidad, complejidad y gravedad)
ACRG3_2006_TOT Total ACRG3 Total Estat de Salut
Estat de Salut ACRG3 Recompte % del N Recompte % del N
10 Usuaris sans 54.651 44,7%
11 No usuaris 22.279 18,2%
12 Embaràs i part sense altres malalties significatives 730 0,6%
Sans 13 Problemes Neonatales majors 70 81.796
0,1% 66,9%
75,5 %
14 Diagnóstics aguts majors sense altres malalties significatives 1.179 1,0%
15 Diagnóstics Ginecológics 416 0,3%
16 Diagnóstics crònics significatius sense altres malalties significatives 2.471 2,0%
20 Historia de malaltia crònica menor única 6.131 5,0%
21 Embaràs i part amb altres malalties significatives 971 10.506
Malaltia aguda significativa
0,8% 8,6%
22 Diagnosticos aguts majors amb altres malalties significatives 1.736 1,4%
23 Diagnosticos cònics significatius amb altres malalties significatives 1.668 1,4%
31 Malaltia crònica menor única nivell - 1 6.682
Malaltia crònica menor única
5,5%
32 Malaltia crònica menor única nivell - 2 593 7.275
0,5% 5,9%
41 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 1 790 0,6%
42 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 2 83
Malaltia crònica menor múltiple
0,1%
43 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 3 246 1.149
0,2% 0,9%
Malaltia crònica dominant única
18,5 %
44 Malaltia crònica menor en diversos òrgans nivell - 4
51 Malaltia crònica dominant única nivell - 1
52 Malaltia crònica dominant única nivell - 2
53 Malaltia crònica dominant única nivell - 3
54 Malaltia crònica dominant única nivell - 4
30
10.537
2.658
745
131
0,0%
8,6%
2,2%
0,6%
0,1% 14.213 11,6%
55 Malaltia crònica dominant única nivell - 5 132 0,1%
56 Malaltia crònica dominant única nivell - 6 10 0,0%
61 2 Malalties cròniques dominants nivell - 1 3.539 2,9%
62 2 Malalties cròniques dominants nivell - 2 1.429 1,2%
63 2 Malalties cròniques dominants nivell - 3 653
Malaltia crònica dominant doble
0,5%
64 2 Malalties cròniques dominants nivell - 4 349 6.183
0,3% 5,1%
65 2 Malalties cròniques dominants nivell - 5 183 0,1%
Malaltia crònica dominant triple
5,5 %
66 2 Malalties cròniques dominants nivell - 6
71 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
72 3 Malalties cròniques dominants nivell - 2
73 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
74 3 Malalties cròniques dominants nivell - 1
30
146
125
150
40
0,0%
0,1%
0,1%
0,1%
0,0% 491 0,4%
75 3 Malalties cròniques dominants nivell - 5 22 0,0%
76 3 Malalties cròniques dominants nivell - 6 8 0,0%
81 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 1 45 0,0%
82 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 2 166 0,1%
Malaltia neoplàsica avanzada 83 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 3 127 411
0,1% 0,3%
84 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 4 58 0,0%
0,6 %
85 Malaltia neoplásica metastásica nivell - 5 15 0,0%
91 Condicions catastròfiques nivell - 1 26 0,0%
92 Condicions catastròfiques nivell - 2 139 0,1%
93 Condicions catastròfiques nivell - 3 50
Condicions catastròfiques
0,0%
94 Condicions catastròfiques nivell - 4 29 271
0,0% 0,2%
95 Condicions catastròfiques nivell - 5 20 0,0%
96 Condicions catastròfiques nivell - 6 7 0,0%
Total
122.295 100,0% 122.295 100,0%

11. 0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
26
28
30
32
34
36
38
40
42
44
46
48
50
52
54
56
58
60
62
64
10 Healthy
11 Heathy Non-User
12 Pregnancy and Childbirth Without Other Significant Illness
13 Indication of Major Neonatal Problems
14 Major Acute Diagnosis Without Other Significant Illness
15 Gynecological Diagnosis
16 Significant Chronic Diagnosis Without Other Significant Illness
20 History Of Significant Acute Disease
2007
2006
2005
21 Pregnancy and Childbirth With Other Significant Illness
22 Major Acute Diagnosis With Other Significant Illness
23 Significant Chronic Diagnosis With Other Significant Illness
31 Single Minor Chronic Disease Level - 1
32 Single Minor Chronic Disease Level - 2
41 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 1
-
42 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 2
43 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 3
44 Minor Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 4
+
51 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 1
52 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 2
53 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 3
54 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 4
Complejidad
55 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 5
56 Single Dominant Or Moderate Chronic Disease Level - 6
-
61 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 1
62 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 2
63 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 3
64 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 4
+
65 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 5
66 Significant Chronic Disease In Multiple Organ Systems Level - 6
Gravedad
71 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 1
72 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 2
73 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 3
74 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 4
75 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 5
76 Dominant Chronic Disease In Three Or More Organ Systems Level - 6
81 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 1
82 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 2
83 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 3
84 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 4
Resultados previos : relación entre morbilidad y consumo de recursos
85 Dominant, Metastatic, And Complicated Malignancies Level - 5
91 Catastrophic Conditions Level - 1
92 Catastrophic Conditions Level - 2
93 Catastrophic Conditions Level - 3
94 Catastrophic Conditions Level - 4
95 Catastrophic Conditions Level - 5
Peso relativo del gasto medio por ACRG3
96 Catastrophic Conditions Level - 6

12. Resultados previos: concentración y persistencia del coste sanitario
El mayor coste se concentra en pocos casos
18.000 18.000
17.000
16.000 16.000
15.000
14.000 14.000
13.000 1% de residentes que más consume:
Cost total (milers €)
12.000 12.000
11.000 22 % del total del gasto
Cost mitjà €
10.000 10.000
9.000 15.544 €/persona (media x 20)
8.000 8.000
7.000
6.000 6.000
5.000
4.000 4.000
3.000
2.000 2.000
1.000
0 0
18 38 58 78 98
Percentils població
Cost total Cost mitjà

13. Morbilidad y costes: Utilidades
Ajuste de riesgo basado en el estado de salud
• Tiene en cuenta el estado de morbilidad de una población en
conjunto para: P
a
• Determinar las primas de capitación y otros pagos o
g
acuerdos de riesgo o
• Valorar la efectividad y eficiencia de un proveedor de
servicios
Modelo Predictivo basado en morbilidad
Utiliza la morbilidad y otros datos disponibles para predecir el P
r
“riesgo” individual de realizar una utilización de servicios
o
sanitarios por encima de la media de la población. v
i
Finalidad: identificar personas o grupos de personas “diana” de s
intervenciones específicas. i
ó
“Identificación prospectiva de casos de alto riesgo” n

14. Modelo predictivo:
Objetivos
Construir un modelo de estratificación del riesgo de
utilización de recursos sanitarios, basado en la morbilidad
poblacional.
Evaluar su capacidad para identificar, en la población del
Baix Empordà, pacientes crónicos complejos con riesgo
de alto consumo de recursos.
Implementarlo como herramienta de identificación de la
población diana de un programa de atención proactiva a
pacientes crónicos complejos.
Incorporar identificación de casos en la Historia Clínica
Electrónica.

15. Modelo predictivo del riesgo de alto consumo
Personas coste>p95 Predicción
año 0 personas coste>p95
año 1
Personas coste>p95
año 1 final ???
Población asignada año 1

16. Marco Conceptual de los Respuestas modelo
modelos predictivos SSIBE
1. Riesgo objeto de anàlisis y 1. Coste sanitario total de un
predicción
paciente
2. Nivel de riesgo
2. Coste > p95 de la població
3. Técnicas a utilizar para la
selección de los pacientes 3. Modelos de regresión logística
de alto riesgo
4. Demográficas; Carga de
4. Variables a introducir en el
morbilidad; Utilización previa
modelo y su disponibilidad
Modelo final:
Edad, Sexo,
ACRG2 (modificados), Probabilidad coste > p95
Coste farmacia>p95
Uso de MHDA,
Uso de Hospitalización

17. Predicción = Probabilidad de...
Predicción
personas coste>p95
any 1 Errores de
Predicción (FP)
Aciertos
(VP)
No predecidos
(FN)
Personas coste>p95
Població assignada año 1 año 1 real

18. Validez y capacidad predictiva del modelo
Año 0 Pred
B C F
E
D G Predictivo Coste alt real año 1
SI NO
H Identific. SI VP FP
por mod. (E+G) (F+C )
Predictivo
NO FN VN
(D+H) (A+B)
Año 1
A
Personas Coste
Sensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 41,6% Sensibilidad (E+G) / (D+E+G+H) 48,5%
VPP (E+G) / (C+E+F+G) 44,8% VPP (E+G) / (C+E+F+G) 90,8%
Casos nuevosG / (E+G) 14,8% Casos nuevosG / (E+G) 79,3%
Personas bien identificadas 94,3% Coste bien identificado 73,0%

19. Bondad de ajuste
AUC IC
Model 1 0,798 0,791-0,804
Sensibilidad
Model 2 0,911 0,906-0,917
Model 3 0,972 0,969-0,974
Model 4 0,983 0,981-0,984

20. Comparación con
Año 0 B C F Pred otros modelos
E Predictivo Coste alt real año 1
D G
SI NO
H Identific. SI VP FP
por mod. (E+G) (F+C )
Predictivo
Año 1 NO FN VN
A (D+H) (A+B)
Grup
Model 4
ACRG2 - utilització
ACG & Prior use * Mod. SSIBE Mod. ACG
A 91,3% 89,7% VP 2,1% 1,8%
B 0,9% 0,2% FP 2,7% 2,2%
C 1,6% 0,1%
D 0,5% 0,5%
FN 3,0% 3,2%
E 1,8% 1,2% VN 92,2% 89,9%
F 1,1% 2,1%
G 0,3% 0,6%
Sens. 41,6% 36,0%
H 2,5% 2,7% Esp. 97,2% 97,6%
VPP 44,8% 45,0%
* Weiner, JP: "Predictive Modeling and Risk
Measurement: Paradigms, Potential and Pitfalls"
“Predictive Modeling”

21. Condiciones del modelo
Tratar de captar al màximo la significación clínica del
model vs tamaño de la población
Tamaño de la población diana escogida como objectivo e
identificación
Considerar variables predictoras de consumo que puedan
estar disponibles con el mínim retardo posible para su
utilización

22. Limitaciones del
modelo
Tamaño de la población analizada
Sistema de càlculo des costes associados a cada
paciente responde a la realidad de nuestra organización
Consumo farmacèutico com elemento predictor;
introduce el estilo de práctica prescriptora de los
profesionales de SSIBE
Validez interna
vs.
Validez externa

23. Utilidad pràctica del model predictivo
para la atención proactiva
Identificación de los casos con mayor probabilidad
de alta utilización de servicios sanitarios
(= gasto sanitario igual o superior al percentil 95)
Gestión de casos para ajustar la utilización de servicios a las
necesidades reales; evitar uso inecessario o inadecuado.
Instrumentos:
Listados de casos para los profesionales d’AP asignados
Identificación en la HCE del riesgo alto y CRG
Identificación de grupos de morbilidad con mayor
concentración de casos de riesgo de alto consumo
Gestión de enfermedades, para prevenir casos de alto consumo

24. Características de la población diana predecida
Morbilidad: estado de salud
Persones
CRG-Status Baix cost Alt cost %
1 Sans (inclouen els no usuaris) (10-16) 58.528 31 0,1%
2 Malaltia aguda significativa (20-23) 8.410 479 5,4%
3 Malaltia crònica menor única (31-32) 6.638 24 0,4%
4 Malaltia crònica menor múltiple (41-44) 1.406 6 0,4%
5 Malaltia crònica dominant única (51-56) 10.976 718 6,1%
6 Malaltia crònica dominant doble (61-66) 5.251 2.619 33,3%
7 Malaltia crònica dominant triple (71-76) 144 487 77,2%
8 Malaltia neoplàsica (81-85) 178 259 59,3%
9 Condicions catastròfiques (91-96) 41 194 82,6%
91.572 4.817 5,0%

25. Características de la población diana predecida
Morbilidad: CRG base con > 50 casos
CRG base_Description_CONC CRGs Baix cost Alt cost % TOTAL
6143 Diabetes and Other Moderate Chronic Disease 6 661 411 38%
2110 Trauma and Orthopedic Diagnosis With Other Significant Illness 1 516 404 44%
6270 Two Other Moderate Chronic Diseases 6 1509 327 18%
6161 Dementing Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 203 226 53%
7071 Diabetes - Hypertension - Other Dominant Chronic Disease 6 83 146 64%
6141 Diabetes and Other Dominant Chronic Disease 6 114 116 50%
6260 One Other Dominant Chronic Disease and One or More Moderate Chronic Disease 6 218 112 34%
6144 Diabetes and Hypertension 6 917 110 11%
9030 HIV Disease 4 20 107 84%
6123 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 103 105 50%
6140 Diabetes and Advanced Coronary Artery Disease 6 62 94 60%
6111 Congestive Heart Failure and Diabetes 6 43 78 64%
6132 Cerebrovascular Disease and Other Moderate Chronic Disease 6 84 73 46%
5424 Diabetes 4 1214 67 5%
6122 Chronic Obstructive Pulmonary Disease and Other Dominant Chronic Disease 6 19 66 78%
5006 Alzheimers Disease and Other Dementias 4 131 65 33%
6116 Congestive Heart Failure and Other Moderate Chronic Disease 6 48 61 56%
6293 One Other Moderate Chronic Disease and Other Chronic Disease 4 321 60 16%
8651 Digestive Malignancy 4 42 59 58%
7010 Congestive Heart Failure - Diabetes - Chronic Obstructive Pulmonary Disease 6 6 58 91%
6221 Prostate Malignancy and Other Moderate Chronic Disease 6 36 50 58%

26. Características de la población diana predecida :
Utilización de servicios
/ 100 Persones Rati
Baix cost Alt cost Alt / Baix
Hospitalització aguts (episodis) 3,2 18,3 5,8
Estades Hospital. Aguts 17,2 153,0 8,9
Estada Mitjana hosp. Agut 5,4 8,4 1,5
Hospitalització sociosan. (episodis) 0,2 6,0 24,1
Urgències Hospital 2,8 6,7 2,4
Visites CEX 103,6 473,8 4,6
Urgències ABS 7,2 13,2 1,9
Visites ABS 356,7 1.184,3 3,3
Estades Hospital. Aguts %
Especialitat_ID Baix cost Alt cost Alt / Total
CIR 2.685 1.240 32%
GIN 792 68 8%
MI 4.495 4.181 48%
OBS 2.452 0 0%
OFT 36 6 14%
ORL 94 0 0%
PED 575 50 8%
TRA 3.762 1.480 28%
URO 893 346 28%
15.784 7.371 32%

27. Características de la población diana predecida
Consumo de farmàcia
N Recetas /persona Rati
Status Baix cost Alt cost Alt / Baix
1 Sans (inclouen els no usuaris) (10-16) 6 25 4,3
2 Malaltia aguda significativa (20-23) 11 62 5,4
3 Malaltia crònica menor única (31-32) 12 42 3,5
4 Malaltia crònica menor múltiple (41-44) 21 43 2,0
5 Malaltia crònica dominant única (51-56) 25 53 2,1
6 Malaltia crònica dominant doble (61-66) 41 75 1,9
7 Malaltia crònica dominant triple (71-76) 54 92 1,7
8 Malaltia neoplàsica (81-85) 33 57 1,8
9 Condicions catastròfiques (91-96) 21 44 2,1
11,5 69,6 6,0
Aportació pública/persona (€) Rati
Status Baix cost Alt cost Alt / Baix
1 Sans (inclouen els no usuaris) (10-16) 52,11 748,21 14,4
2 Malaltia aguda significativa (20-23) 101,78 1.095,65 10,8
3 Malaltia crònica menor única (31-32) 118,88 1.025,13 8,6
4 Malaltia crònica menor múltiple (41-44) 198,56 760,01 3,8
5 Malaltia crònica dominant única (51-56) 290,04 1.071,19 3,7
6 Malaltia crònica dominant doble (61-66) 425,65 1.278,87 3,0
7 Malaltia crònica dominant triple (71-76) 593,63 1.507,96 2,5
8 Malaltia neoplàsica (81-85) 440,68 1.143,72 2,6
9 Condicions catastròfiques (91-96) 243,37 880,39 3,6
115,4 1.224,2 10,6

28. Información de la población diana predecida :
Listados a los profesionales de AP
expedient sexe EdatAnys Status CRG CRG base_Description_CAT SOI Prob Alt Risc
11111 Dona 80 6 6111 6111 Insuficiència Cardíaca Congestiva i Diabetis 3 56,76
11111 Dona 40 1 1001 1001 Sa No Usuari 1 82,01
11111 Home 80 8 8652 8652 Leucèmia Crònica Limfoide 3 92,53
11111 Dona 85 5 5004 5004 Malaltia Cerebrovascular amb Infart I Hemorràgia Intracranial 5 99,14
11111 Dona 37 9 9030 9030 Malaltia pel VIH 4 73,04
11111 Home 79 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 92,53
11111 Dona 84 6 6141 6141 Diabetes i Altra Malaltia Crònica Dominant 5 89,91
11111 Dona 41 2 2080 2080 Embaràs i Part amb Altra Malaltia Significativa 1 99,68
11111 Dona 70 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 3 89,91
11111 Dona 81 6 6143 6143 Diabetis i Altra Malaltia Crònica Moderada 4 89,91
11111 Dona 79 6 6270 6270 Dues Altres Malalties Cròniques Moderades 1 58,01
11111 Dona 69 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91
11111 Dona 89 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91
11111 Home 79 6 6116 6116 Insuficiència Cardíaca Congestivai Altra Malaltia Crònica Moderada 4 99,38
11111 Dona 67 6 6211 6211 Càncer de Pit i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 84,11
11111 Home 89 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 1 88,04
11111 Home 87 6 6221 6221Càncer de Pròstata i Altra Malaltia Crònica Moderada 2 57,60
11111 Home 73 9 9020 9020 Diàlisis sense Diabetis 5 99,99
11111 Home 50 6 6260 6260 Una Altra Malaltia Crònica Dominant i Una o Més Malalties Cròniques Moderades 1 82,26
11111 Home 85 5 5663 5663 Càncer de Pròstata 1 92,53
11111 Dona 87 7 7013 7013 Insuficiència Cardíaca Congestiva - Malaltia Pulmonar Obstructiva Crònica - Altra Malaltia Crònica Dominant
3 99,90
11111 Dona 91 7 7071 7071 Diabetis - Hipertensió - Altra Malaltia Crònica Dominant 3 89,91
11111 Dona 73 2 2110 2110 Diagnòstic Traumatològic i Ortopèdic amb Altra Malaltia Significativa 2 89,91
11111 Dona 81 6 6161 6161 Demència i Altra Malaltia Crònica Moderada 1 59,92

29. Avisos casos crónicos complejos: Urgencias

30. Avisos casos crónicos complejos: Hospitalización

31. Avisos casos crónicos complejos:
HCE única; información CRG

32. Avisos casos crónicos complejos:
HCE única; información CRG

33. Conclusiones
La morbilidad es el factor con mayor poder explicativo de
la variabilidad del gasto sanitario
La concentración y persistencia del gasto en relación a la
morbilidad permiten construir un modelo predictivo vàlido
para identificar casos con alto riesgo de coste elevado.
El modelo es útil como herramienta para identificar la
población diana de un programa de atención proactiva a
pacientes crónicos complejos.
Se pueden incorporar en la HCE utilidades que facilitan la
identificación ràpida de los pacientes crónicos complejos y
su estado de salud

34. Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i
Resultats en Salut (GRESSIRES)
Línea de I + D sobre clasificación de la morbilidad poblacional y aplicaciones
Investigadores principales:
SSIBE: José Maria Inoriza (IP), Marc Carreras, Jordi Coderch
Pere Ibern (U. Pompeu Fabra)
Manuel Garcia Goñi (U. Complutense de Madrid)
Colaboradores:
Tècnicos proyectos: Laura Vall-llosera; Elvira Sánchez
Àreas específicas: Josep Maria Lisbona, Josep Vilà
Proyectos específicos: Pere Plaja, Xavier Perez, Inma Sanchez
Soporte administrativo:
Anna Bofill, Montse Mont, Gislen Grassot, Isabel Serra
Financiación parcial de:
AATRM, Inst. Salud Carlos III, Dept. Salut Generalitat de Catalunya

35. Grup de Recerca en Serveis Sanitaris i
Resultats en Salut (GRESSIRES)
Selección de publicaciones sobre morbilidad y costes
Inoriza JM, Coderch J, Carreras M, Vall-llosera L, García-Goñi M, Lisbona JM, Ibern
P. La medida de la morbilidad atendida en una organización sanitaria integrada. Gac
Sanit 2009;23(1):29-37
Carreras M, García-Goñi M, Ibern P, Coderch J, Vall-Llosera L, Inoriza JM. Estimates
of patient costs related with population morbidity: can indirect costs affect the results?
Eur J Health Econ. 2010. DOI 10. 1007/s10198-010-0227-5.
Inoriza JM, Carreras M, Lisbona JM, Sánchez E, Coderch J, Ibern P. La despesa
sanitària poblacional segons la morbiditat atesa. En: Estudis d’Economia de la Salut
(Volum III). Barcelona: Direcció General de Planificació i Avaluació; 2010. p. 35-99
http://www.gencat.cat/salut/depsalut/html/ca/dir505/index.html
Carreras M, Ibern P, Coderch J, Inoriza JM. Anàlisi de costos per pacient en una
organització sanitària integrada. En: Fulls econòmics del sistema sanitari (39).
Sistemes d’informació de costos. Barcelona: Servei Català de la Salut; 2010. p. 28-37.
http://www10.gencat.cat/catsalut/archivos/publicacions/econo_sanitaria/efulls_3
9.pdf

36. "La sabiduría consiste no sólo en ver lo que tienes ante ti,
sino en prever lo que va a venir"
Terencio
Italia, 194 aC – 159 aC