Desarrollo de un modelo de ajuste por el riesgo para el infarto agudo de miocardio en España: comparación con el modelo de Charlson y el modelo Ices. aplicaciones para medir resultados asistenciales (Development of an acute myocardial infarction risk adjustment model for Spain: comparison to the Charlson model and the Ices model. Application for gauging care results)

Juan

Description

Resumen
Fundamento: El infarto agudo de miocardio representa una importante carga de morbimortalidad en los países desarrollados. El objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de ajuste por el riesgo para evaluar los resultados del manejo de esta patología y comparar su desempeño con otros modelos.
Métodos: Se desarrolla un modelo de ajuste de riesgo para el infarto agudo de miocardio mediante regresión logística con la información de una base de datos administrativa de hospitales españoles, considerando la mortalidad intrahospitalaria como variable respuesta y variables propias del paciente como predictoras. Se compara su capacidad predictiva con la del modelo de Charlson y el modelo ICES. Los modelos se aplican para evaluar la mortalidad intrahospitalaria.
Resultados: La edad (OR: 1,07)
la localización anterolateral (OR: 2,32) e inferoposterior (OR:1,91)
el shock cardiogénico (OR:39,99), las arritmias (OR: 94,43), la enfermedad cerebrovascular (OR:2,15) y la insuficiencia renal (OR:1,87) aparecen asociados con un mayor riesgo de mortalidad. El modelo desarrollado ofrece mejor capacidad predictiva (-2LL: 2240) que el modelo de Charlson (-2LL: 3073) y el modelo ICES (-2LL: 2366). No hay diferencias significativas en la mortalidad ajustada por el riesgo de los 23 hospitales estudiados, ni diferencias entre centros públicos y privados, ni por volumen de atención o nivel tecnológico. La coronariografía (RMAR: 0,66) y las intervenciones coronarias percutáneas (RMAR: 0,69) son procedimientos con efecto protector.
Conclusiones: El modelo desarrollado puede constituir una herramienta útil para evaluar la práctica asistencial del infarto en centros hospitalarios.
Abstract
Background: Acute myocardial infarction has a major bearing on morbimortality in developed countries. This study is aimed at developing a risk adjustment model for assessing the results of managing this disease and comparing how this management is carried out with other models.
Methods: A risk adjustment model is developed for acute myocardial infarction by means of logistic regression with the information from an administrative database including various Spanish hospitals, taking the intrahospital mortality rate as the response variable and variables inherent to the patient proper as predictive variables. The predictability thereof is compared to the Charlson Model and the ICES model. These models are applied for assessing the intrahospital mortality rate.
Results: The age (OR: 1.07), the anterolateral location (OR: 2.32) and inferoposterior location (OR:1.91), cardiogenic shock (OR:39.99), arrhythmia (OR: 94.43), cerebrovascular disease (OR:2.15) and kidney failure (OR:1.87) are shown to be related to a higher risk of death. The model developed provides a better predictability (-2LL: 2240) than the Charlson model (-2LL: 3073) and the ICES model (-2LL: 2366). There are no significant differences in the risk-adjusted death rate for the 23 hospitals studied, nor any differences between public and private hospitals nor the care volume or technological level. Coronariography (RMAR: 0.66) and percutaneous coronary interventions (RMAR: 0.69) are procedures having a protective effect.
Conclusions: The model developed may be a useful tool for assessing the hospital care provided for myocardial infarction.

Sujets

• Infarto agudo de miocardio
• Modelo estadístico
• Tasa bruta de mortalidad
• Database management system
• Myocardial infarction
• Statistical model
• Mortality
• Clinical Medicine

Informations

• Publié par: erevistas
• Publié le: 01 janvier 2006
• Nombre de lectures: 14
• Langue: Español
• Poids de l'ouvrage: 1 Mo

Extrait

Rev Esp Salud Pública 2006; 80: 665 677 N.º 6 Noviembre Diciembre 2006
ORIGINAL
DESARROLLO DE UN MODELO DE AJUSTE POR EL RIESGO PARA
EL INFARTO AGUDO DE MIOCARDIO EN ESPAÑA: COMPARACIÓN
CON EL MODELO DE CHARLSON Y EL MODELO ICES. APLICACIONES
PARA MEDIR RESULTADOS ASISTENCIALES
Juan Manuel Sendra Gutiérrez (1), Antonio Sarría Santamera (1, 2, 3) y Jesús Iñigo Martínez (4)
(1) Red Temática de Investigación Cooperativa IRYSS. Madrid. España.
(2) Agencia de Evaluación de Tecnologías Sanitarias.
(3) Departamento de Ciencias Sanitarias y Médico sociales, Universidad de Alcalá
(4) Servicio de Regulación Sanitaria. Consejería de Sanidad y Consumo. Comunidad de Madrid.
RESUMEN ABSTRACT
Fundamento: El infarto agudo de miocardio representa una Development of an Acute Myocardial
importante carga de morbimortalidad en los países desarrollados. El Infarction Risk Adjustment Model
objetivo de este trabajo es desarrollar un modelo de ajuste por el ries-
go para evaluar los resultados del manejo de esta patología y compa- for Spain: Comparison to the Charlson
rar su desempeño con otros modelos. Model and the Ices Model. Application
Métodos: Se desarrolla un modelo de ajuste de riesgo para el for Gauging Care Results
infarto agudo de miocardio mediante regresión logística con la infor-
mación de una base de datos administrativa de hospitales españoles,
Background: Acute myocardial infarction has a major bearing
considerando la mortalidad intrahospitalaria como variable respuesta
on morbimortality in developed countries. This study is aimed at
y variables propias del paciente como predictoras. Se compara su
developing a risk adjustment model for assessing the results of
capacidad predictiva con la del modelo de Charlson y el modelo ICES.
managing this disease and comparing how this management is
Los modelos se aplican para evaluar la mortalidad intrahospitalaria.
carried out with other models.
Resultados: La edad (OR: 1,07); la localización anterolateral
Methods: A risk adjustment model is developed for acute myo
(OR: 2,32) e inferoposterior (OR:1,91); el shock cardiogénico
cardial infarction by means of logistic regression with the informa-
(OR:39,99), las arritmias (OR: 94,43), la enfermedad cerebrovascu-
tion from an administrative database including various Spanish hos-
lar (OR:2,15) y la insuficiencia renal (OR:1,87) aparecen asociados
pitals, taking the intrahospital mortality rate as the response variable
con un mayor riesgo de mortalidad. El modelo desarrollado ofrece
and variables inherent to the patient proper as predictive variables.
mejor capacidad predictiva ( 2LL: 2240) que el modelo de Charlson
The predictability thereof is compared to the Charlson Model and the
( 2LL: 3073) y el modelo ICES ( 2LL: 2366). No hay diferencias
ICES model. These models are applied for assessing the intrahospi
significativas en la mortalidad ajustada por el riesgo de los 23 hospi
tal mortality rate.
tales estudiados, ni diferencias entre centros públicos y privados, ni
por volumen de atención o nivel tecnológico. La coronariografía Results: The age (OR: 1.07), the anterolateral location (OR:
(RMAR: 0,66) y las intervenciones coronarias percutáneas (RMAR: 2.32) and inferoposterior location (OR:1.91), cardiogenic shock
0,69) son procedimientos con efecto protector. (OR:39.99), arrhythmia (OR: 94.43), cerebrovascular disease
(OR:2.15) and kidney failure (OR:1.87) are shown to be related to a
Conclusiones: El modelo desarrollado puede constituir una
higher risk of death. The model developed provides a better predic herramienta útil para evaluar la práctica asistencial del infarto en
tability ( 2LL: 2240) than the Charlson model ( 2LL: 3073) and the
centros hospitalarios.
ICES model ( 2LL: 2366). There are no significant differences in the
Palabras clave: Sistemas de Administración de Bases de Datos. risk adjusted death rate for the 23 hospitals studied, nor any diffe
Estudios epidemiológicos., Infarto de miocardio. Modelos estadísti rences between public and private hospitals nor the care volume or
cos. Mortalidad. Medicina clínica. technological level. Coronariography (RMAR: 0.66) and percutane
ous coronary interventions (RMAR: 0.69) are procedures having a
protective effect.
Conclusions: The model developed may be a useful tool for
Correspondencia: assessing the hospital care provided for myocardial infarction.
Juan Manuel Sendra Gutiérrez
Key words:Database management systems. Epidemiologic stu
Pza. de los Derechos Humanos, 3 Esc.B 2ºC
dies. Myocardial infarction. Statistical models. Logistic models.
39008 Santander
Mortality. Clinical Medicine.
Correo electrónico: [e-mail] Manuel Sendra Gutiérrez
INTRODUCCIÓN utilidad de estos sistemas es muy diversa. Al
facultativo le permiten adaptar la conducta
La Enfermedad isquémica del corazón diagnóstica y terapéutica al perfil clínico del
paciente y a sus riesgos específicos; a los(EIC) constituye la causa de muerte más fre -
gerentes o financiadores les permite distri -cuente en los países desarrollados. Su princi -
pal componente es el Infarto agudo de mio - buir recursos en relación con la car ga de
cardio (IAM), que representa cerca del 7% morbilidad y la gravedad de los pacientes
1de la mortalidad global en España , ocupan - atendidos en cada centro; a los evaluadores
do un lugar destacado por el número de altasdiscriminar si las diferencias encontradas en
2hospitalarias . La demanda asistencial está las intervenciones sanitarias se deben a la
aumentando por la transición que se está propia intervención o a las características de
observando en la EIC desde formas agudas los enfermos; y a los pacientes conocer el
hasta formas crónicas de más lar ga dura- riesgo individual y valorar las diferentes
3ción . alternativas terapéuticas.
Para evaluar los resultados de los sistemas El objetivo de este trabajo es desarrollar
asistenciales y establecer comparaciones un modelo de ajuste por el riesgo para eva -
entre centros o servicios es necesario consi - luar los resultados del manejo del IAM y
comparar su desempeño con otros modelos,derar la influencia que las características
realizando un ejercicio de aplicación prácti -propias de los pacientes (sociodemográficas,
ca de los resultados obtenidos en la construc -pronósticas, clínicas,...) pueden tener en los
ción de un modelo de ajuste por el riesgoresultados, las cuales pueden actuar con
para el IAM empleando una base de datosindependencia de los cuidados y tratamien -
administrativa, el Conjunto Mínimo Básicotos dispensados. Es necesario un proceso de
de Datos (CMBD).ajuste que evite la interferencia de estos fac -
tores en la medida de los resultados y permi -
ta su comparación. Los resultados pueden
ser conceptualizados en una ecuación en SUJETOS Y MÉT ODOS
función de tres términos: los factores pro -
pios de cada paciente, la aleatoriedad de la Fuente de información, selección
de r egistros y variables de estudiomedida debida al azar y la efectividad del
procedimiento terapéutico evaluado. El
Para desarrollar este trabajo se utilizó laobjetivo del ajuste de riesgo es eliminar de la
información del Registro del CMBD de laecuación el primero de los términos con el
Comunidad de Madrid de 2001. El CMBDfin de que los resultados obtenidos puedan
se nutre de la documentación escrita existen -imputarse a los servicios cuya efectividad se
4 te sobre los episodios asistenciales en lasanaliza .
historias clínicas hospitalarias. El Registro
Los sistemas de ajuste deberían cumplir de la Comunidad de Madrid recoge todas las
5tres condiciones : una adecuada capacidad altas de todos los centros hospitalarios,
predictiva en cuanto a la capacidad del públicos y privados. Los registros incluidos
modelo matemático para cuantificar diferen - en este estudio son los del código 410.x1 de
cias; estar basados en un indicador de resul - la Clasificación internacional de enfermeda -
tado preciso directamente relacionado con el des, 9ª ed., modificación clínica (CIE 9
proceso de estudio; y manejar datos con cali - MC) en el campo «diagnóstico principal»,
dad suficiente. La simplicidad en cuanto a que corresponde a los IAM de atención ini -
utilizar el menor número de variables posi - cial. En un principio esta base de datos con -
bles y la precisión en su medida predictiva taba con 5.306 casos. Con el fin de ganar
6,7son también características deseables . La homogeneidad y consistencia interna de la
666 Rev Esp Salud Pública 2006, V ol. 80, N.º 6DESARROLLO DE UN MODELO DE AJUSTE POR EL RIESGO P ARA EL INF ARTO AGUDO DE MIOCARDIO EN ESP AÑA...
muestra y eliminar registros con problemas interpretación y valoración de la significación
de calidad en el diagnóstico se excluyeron de las variables predictoras se realizó median -
del análisis de este estudio los casos con eda - te el valor p junto con el