[Analysis of the influence of the process of care in primary health care on avoidable hospitalizations for heart failure].

OBJECTIVE: To determine if the process of care in primary health, affects the risk of avoidable hospitalizations for ambulatory care sensitive conditions (ACSH) for heart failure (HF).
DESIGN: Case-control study analyzing the risk of hospitalization for HF. The exposure factor was the process of care for HF in primary health. LOCATION: Health area of the region of Madrid (n=466.901). PARTICIPANTS: There were included all adult patients (14 years or older) with a documented diagnosis of HF in the electronic medical record of primary health (n=3.277). The cases were patients who were hospitalized for HF while the controls did not require admission, during 2007. MAIN MEASUREMENTS: risk of ACSH for HF related to the process of care considered both overall and for each separate standard of appropiate care. Differences in clinical complexity of the groups were measured using the Adjusted Clinical Group (ACG) classification system.
RESULTS: 227 cases and 3.050 controls. Clinical complexity was greater in cases. The standards of appropriate care were met to a greater degree in the control group, but none of the two groups met all the standards that would define a process of care as fully appropriate. A significantly lower risk of ACSH was seen for only two standards of appropriate care. For each additional standard of appropriate care not met, the probability of admission was significantly greater (OR: 1,33, 95% CI: 1,19-1,49).
CONCLUSION: Higher quality in the process of care in primary health was associated with a lower risk of hospitalization for HF.

Introducción

Los Ambulatory Care Sensitive Conditions (ACSC) se definen como aquellos procesos en los que una atención ambulatoria oportuna, efectiva y mantenida en el tiempo puede disminuir el riesgo de hospitalización. Se han propuesto las tasas de hospitalizaciones evitables por ACSC (ACSH) como instrumento de evaluación de calidad asistencial de la Atención Primaria de Salud (APS)2, 3, 4, 5, aunque es necesario aumentar la evidencia científica sobre su validez,, pues sigue sin clarificarse en qué medida la ACSH está determinada por el proceso asistencial previo a la hospitalización, por factores de la enfermedades consideradas o por factores externos a las mismas.

Entre el conjunto de factores estudiados, se encuentran los relacionados con las características socioeconómicas,, el nivel de salud poblacional, y la variabilidad en la disponibilidad de servicios de APS. Otras variables influyentes y más alejadas aún del control de los profesionales de APS son las dependientes de las características intrínsecas de los pacientes, de la variabilidad de la práctica clínica hospitalaria y de las políticas de admisión de los centros,.

La posible influencia de todos estos factores hace que algunos autores propongan el cálculo de las tasas de ACSH ajustando al menos por edad, sexo y comorbilidad,.

Las características del proceso asistencial desarrollado en APS deberían determinar cambios en el riesgo de sufrir ACSH, con independencia de que otros factores externos puedan influir en ese resultado. Sin embargo no se encuentran estudios publicados que confirmen dicha hipótesis.

La definición de procesos asistenciales es una tarea compleja, y más aun en APS. Para ello deben tenerse en cuenta aspectos tanto estructurales, organizativos y de utilización de servicios, como los relacionados más directamente con la práctica clínica del profesional. Este último caso normalmente precisa definir criterios específicos de atención clínica, basados en la evidencia científica.

En la mayoría de estudios, la mayor proporción de ACSH suele ser de índole cardiovascular,, destacando la insuficiencia cardíaca (IC). El papel primordial que tiene la APS sobre el control de este tipo de enfermedades y sus factores de riesgo asociados es ampliamente reconocido.

Se plantea el presente estudio para comprobar si el proceso clínico desarrollado para la IC en APS influye de manera significativa sobre el riesgo de ACSH por esta enfermedad; y conocer la relación entre cada uno de los criterios que definen ese proceso asistencial y dicho riesgo.

Métodos

Se ha realizado un estudio observacional retrospectivo de casos y controles. Se seleccionaron los centros de salud (CS) adscritos al Hospital Universitario 12 de Octubre, de la Comunidad de Madrid, en los cuales la historia clínica electrónica (HCE) de APS estuviese implantada al menos 2 años antes del 1 de enero del 2007, fecha de comienzo del estudio. Un total de 293 médicos de familia trabajaban en estos 21 CS, con una población asignada mayor de 14 años de 466.901 personas.

La población de estudio está constituida por pacientes con el registro del diagnóstico de IC en su HCE de APS. Se consideraron «casos» los pacientes que ingresaron en el hospital de referencia por IC durante 2007 y cuyo diagnóstico principal al alta hospitalaria, según la Clasificación Internacional de Enfermedades 9.ª revisión Modificación Clínica (CIE-9 MC), se encontrase entre los códigos del listado de ACSC validado para España: 402.01 (enfermedad cardíaca hipertensiva maligna con IC), 402.11 (enfermedad cardíaca hipertensiva benigna con IC), 402.91 (enfermedad cardíaca hipertensiva sin especificar con IC), 428 (fallo cardíaco) o 518.4 (edema agudo de pulmón, sin especificar). Se consideraron «controles» el resto de la población de estudio que no requirió ingreso por IC durante 2007.

El diagnóstico de IC debía estar registrado en la HCE al menos en el año previo al ingreso hospitalario para los «casos», y con anterioridad a la fecha de comienzo del estudio para los «controles».

Los casos se seleccionaron a partir del registro clínico-administrativo conjunto mínimo básico de datos al alta hospitalaria (CMBDAH). Los datos demográficos y clínicos se extrajeron de la HCE.

Las variables estudiadas fueron la edad, el sexo y los factores de riesgo cardiovascular: hipertensión arterial (HTA), diabetes, hiperlipemia y hábito de fumar activo. A cada paciente se le asignó su correspondiente Adjusted Clinical Group (ACG) determinado por los episodios de enfermedad activos codificados en su HCE mediante el agrupador ACG System versión 7.1 con el fin de clasificarlos según su carga de enfermedad (burden of illness) o complejidad clínica. Cada ACG llevó aparejado un peso relativo como ponderación del consumo de recursos relacionado con el de un paciente estándar. Se utilizaron los pesos relativos obtenidos para los pacientes atendidos en la totalidad del área sanitaria en que se incluye la población estudiada para el año 2007.

El proceso asistencial se estableció a partir de 7 criterios evaluados en la HCE, procedentes de la Cartera de Servicios de APS de la Comunidad de Madrid: 1) Tener registradas al menos 2 visitas de seguimiento en el último año tras el diagnóstico de IC; 2) Tener realizado un electrocardiograma (ECG); 3) Haber recibido la correspondiente dosis de vacuna antigripal; 4) Tener realizado un estudio analítico que incluya un hemograma y bioquímica sérica básica; 5) Tener registrada alguna actividad de consejo o tratamiento sobre el abandono del hábito tabáquico; 6) Estar en tratamiento con alguno de los siguientes inhibidores de la enzima de conversión de angiotensina (IECA) o de los antagonistas de los receptores de angiotensina (ARA): enalapril, lisinopril, captopril, ramipril, trandolapril, valsartan, candesartan o losartan; y 7) Estar en tratamiento con alguno de los siguientes bloqueadores de receptores beta-adrenérgicos: bisoprolol, metoprolol, carvedilol o nebivolol.

La variable «proceso asistencial» se definió tanto de forma cuantitativa discreta como cualitativa dicotómica para observar su consistencia como variable explicativa del riesgo de ingreso.

El periodo de evaluación del proceso asistencial en cada paciente considerado como «caso» se delimitó al año previo a la fecha de hospitalización. Para los controles, fue el año natural de 2007.

Las variables cualitativas se presentan mediante su distribución de frecuencia absoluta y porcentaje, y las variables cuantitativas mediante la media y desviación estándar.

El estudio de asociación entre variables cualitativas se realizó mediante el test de Chi-cuadrado de Pearson o el test de Fisher. Para las variables ordinales se contrastó la hipótesis de tendencia lineal de proporciones mediante el test de Mantel-Haenszel. En caso de cumplir la normalidad, la relación entre variables cualitativas y cuantitativas se estudió mediante el «t-test» para 2 grupos independientes. En caso contrario, se uso el test no paramétrico de Kruskal-Wallis.

Se utilizó la regresión logística para establecer asociaciones entre la variable dependiente (haber o no sufrido un episodio de hospitalización evitable por IC) y las variables independientes estudiadas. Se realizaron diferentes modelos multivariantes ajustados por el peso medio de ACG para estimar el riesgo de hospitalización. Primero se construyó un modelo con todos los criterios de correcta atención que definieron el proceso asistencial. Posteriormente, se consideró el modelo con la variable explicativa «proceso asistencial» como variable discreta según la suma del número de criterios no cumplimentados (valores posibles de «0», ningún criterio como «no cumplimentado», a «7», el total de criterios sin cumplimentar). Finalmente, se consideraron otros 4 modelos con la variable proceso asistencial dicotómica como sigue: 1) valor 1 si había menos de 2 criterios no cumplimentados, 0 en el otro caso; y sucesivamente 2) menos de 3; 3) menos de 4, y 4) menos de 5 criterios sin cumplimentar. Se cuantificó la magnitud de la asociación mediante la odds ratio (OR) y sus intervalos de confianza al 95% (IC95%). Los modelos se complementaron con medidas de rendimiento predictivo: índices para cuantificar la fuerza predictiva de los modelos, (Nalgerkerke's R-squared); la discriminación, área bajo la curva de la característica con que opera el receptor (ROC) y calibración, (Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test). El nivel de significación considerado fue de p < 0,05. El análisis se desarrolló mediante el programa SAS® software.

Resultados

Se registraron 227 pacientes ingresados por IC que cumplían los criterios de inclusión como casos. Se identificaron 3.050 pacientes diagnosticados de IC y que cumplían los criterios para ser considerados controles.

La prevalencia de varones, HTA, diabetes e hiperlipemia fue significativamente mayor en los casos. No se observaron diferencias en la edad ni el hábito de fumar entre los 2 grupos. El peso medio de los ACG resultó ser significativamente mayor también en los casos (tabla 1). Respecto a los criterios de correcta atención, los controles tenían con mayor frecuencia registradas al menos 2 visitas anuales y la realización de una analítica anual (p < 0,001), mientras que el uso de beta bloqueantes fue más frecuente en los casos (p 0= 00,014) (tabla 1).

Tabla 1

Características de los sujetos incluidos en el estudio

	Casosn = 227	Controlesn = 3.050	Valor de p
Mujeres, n (%)	118 (52,0)	1.843 (60,4)	0,01
Edad, años (media ± DE)	79,0 ± 8,5	79,7 ± 9,1	0,30
HTA, n (%)	178 (78,4)	2.168 (71,1)	0,02
Fumadores, n (%)	15 (6,6)	150 (4,9)	0,26
Diabetes, n (%)	121 (53,3)	1.019 (33,4)	< 0,001
Hiperlipemia, n (%)	109 (48,0)	1.153 (37,8)	0,002
Peso medio de ACG (media ± DE)	4,6 ± 1,9	4,0 ± 1,8	< 0,001

ACG: adjusted clinical groups; DE: desviación estándar; ECG: electrocardiograma; HCE: historia clínica electrónica; HTA: hipertensión arterial; IC: insuficiencia cardiaca; IECA/ARA: inhibidores de enzima convertidora de la angiotensina/antagonistas de los receptores de angiotensina.

Ningún individuo de los 2 grupos cumplió el total de 7 de criterios de correcta atención (tabla 2). El mayor grado de cumplimentación conjunta en ambos grupos se alcanza cuando solo se consideran 2 de los 7 criterios.

Tabla 2

Distribución de la cumplimentación de los 7 criterios de correcta atención en la historia clínica electrónica de casos y controles

	Número de criterios del proceso asistencial cumplimentados. N (%)
	0	1	2	3	4	5	6	7	Total
Casos	18 (7,9)	59 (26,0)	69 (30,4)	53 (23,4)	26 (11,5)	2 (0,9)	0 (0,0)	0 (0,0)	227 (6,9)
Controles	225 (7,4)	497 (16,3)	873 (28,6)	823 (27,0)	479 (15,7)	136 (4,5)	17 (0,6)	0 (0,0)	3.050 (93,1)
Total	243 (7,4)	556 (17,0)	942 (28,8)	876 (26,7)	505 (15,4)	138 (4,2)	17 (0,5)	0 (0,0)	3.277 (100,0)

En el análisis bivariado, se observó un significativo menor riesgo de sufrir una ACSH por IC al tener al menos 2 visitas anuales (OR = 0,3; IC: 0,2-0,4) y una analítica anual (OR = 0,5; IC: 0,4-0,7) registradas en la HCE (tabla 3). El tratamiento con beta bloqueantes implicó un significativo mayor riesgo de ACSH por IC en los casos (OR = 1,5; IC: 1,1-2,1). Para el resto de criterios no se encontraron diferencias.

Tabla 3

Análisis bivariado, relación entre cada uno de los criterios del proceso asistencial y las ACSH por IC

	OR	Intervalo de confianza al 95%
		Inferior	Superior
Dos visitas anuales	0,3	0,2	0,4
Analítica anual	0,5	0,4	0,7
ECG anual	0,6	0,3	1,1
Vacuna antigripal	1,1	0,8	1,5
Tratamiento beta bloqueante	1,5	1,1	2,1
Tratamiento con IECA/ARA	1,2	0,9	1,6

ACSH: Ambulatory Care Sensitive Conditions; ECG: electrocardiograma; IC: insuficiencia cardiaca; IECA/ARA: inhibidores de enzima convertidora de la angiotensina/antagonistas de los receptores de angiotensina; OR: odds ratio.

Al incluir de manera independiente los criterios de correcta atención en el modelo explicativo multivariante, ajustado por el peso medio de los ACG, se observaron efectos similares de estos sobre el riesgo de sufrir una ACSH (tabla 4).

Tabla 4

Estimación del riesgo de ingreso por IC, ajustado por ACG, según los criterios de correcta atención para su manejo en APS

	OR	Intervalo de confianza al 95%		Valor de p
		Inferior	Superior
Peso medio ACG	1,2	1,2	1,3	< 0,0001
Dos visitas anuales al médico de familia	0,3	0,2	0,3	< 0,0001
Analítica anual	0,5	0,4	0,7	< 0,0001
ECG anual	0,9	0,5	1,6	0,76
Vacuna antigripal	1,1	0,8	1,5	0,53
Tratamiento beta bloqueante	1,7	1,2	2,5	0,002
Tratamiento con IECA/ARA	1,3	1,0	1,7	0,09

Estadístico de Hosmer-Lemeshow: 0,14; R2 de Nagelkerke: 0,04; ROC: 0,72.

ACG: adjusted clinical groups; APS: atención primaria de salud; ECG: electrocardiograma; IC: insuficiencia cardiaca; IECA/ARA: inhibidores de enzima convertidora de la angiotensina/antagonistas de los receptores de angiotensina; OR: odds ratio; ROC: receiver operating characteristic.

En el análisis de la influencia de la variable «proceso asistencial» sobre el riesgo de ACSH se puede observar que, cuando fue considerada discreta, por cada criterio de correcta atención que adicionalmente quedaba si cumplimentar, la probabilidad de ingresar aumentaba significativamente (tabla 5). Cuando se consideró como categorizada dicotómica, a medida que el número de criterios no cumplimentados es mayor, el riesgo de ingreso también aumentó significativamente (tabla 5).

Tabla 5

Modelos de regresión logísticaa, ajustados por ACG, predictivos del riesgo de ACSH por IC en función del número de criterios de correcta atención de la variable «proceso asistencial» registrados en la HCE

OR ajustada (IC95%)
	Modelo 1	Modelo 2	Modelo 3	Modelo 4	Modelo 5
Peso medio ACG	1,24 (1,15-1,33)	1,22 (1,14-1,32)	1,22 (1,14-1,32)	1,21 (1,12-1,30)	1,20 (1,12-1,30)
Proceso Asistencial	1,33 (1,19-1,49)	1,9 (1,41-2,53)	1,82 (1,37-2,42)	1,98 (1,32-2,98)	6,31 (1,55-25,64)
Valor de p	< 0,0001	< 0,0001	< 0,0001	< 0,0001	< 0,0001
Estadístico de Hosmer-Lemeshow	0,11	0,03	0,21	0,07	0,04
R2 de Nagelkerke	0,02	0,01	0,01	0,01	0,01
ROC	0,64	0,63	0,62	0,62	0,61

ACG: adjusted clinical groups; ACSH: Ambulatory Care Sensitive Conditions; HCE: historia clínica electrónica; IC: insuficiencia cardiaca; OR: odds ratio.

Los modelos varían en función de la definición de la variable «proceso asistencial»: Modelo 1: con el proceso asistencial como variable cuantitativa discreta de 0 a 7 puntos. Modelo 2: cuando en el proceso asistencial se cumplen menos de 2 criterios de correcta atención. Modelo 3: cuando se cumplen menos de 3 criterios. Modelo 4: cuando se cumplen menos de 4 criterios. Modelo 5: cuando se cumplen menos de 5 criterios.

ESQUEMA DEL ESTUDIO:

Discusión

Hemos encontrado una relación inversa entre la calidad del proceso asistencial en APS y las ACSH por IC en el ámbito estudiado. La construcción de la variable «proceso asistencial» supone una novedad que no permite la comparación con otros estudios en esta área de investigación.

Hasta donde conocemos este es el primer estudio de casos y controles que estudia el riesgo de ACSH por IC, en el que se incorpora el grado de complejidad clínica del paciente como variable de ajuste y en el que se incluye la calidad del proceso asistencial como variable explicativa de hospitalización evitable. La mayoría de estudios previos que analizan las diferentes variables o factores que pueden influir en la ocurrencia de ACSH son de tipo observacional ecológico sin información de poblaciones control que permitan un análisis comparativo. El presente trabajo complementa la información conocida con resultados relevantes al centrarse en una enfermedad prevalente ya que la IC abarca hasta el 24,8% de altas hospitalarias que corresponden a códigos de diagnóstico considerados ACSC.

Las diferencias observadas en el proceso asistencial desarrollado sobre los pacientes que ingresan frente al de aquellos pacientes que no ingresan, refuerzan la influencia intrínseca del mismo sobre la evitabilidad de la hospitalización.

El estudio abarca un volumen grande de información clínica, se desarrolla en un ámbito geográfico de gran tamaño sobre poblaciones homogéneas. El perfil de mayor riesgo cardiovascular observado entre los casos es el esperado, y las pequeñas diferencias en edad entre los grupos minimizarían la influencia del envejecimiento sobre el riesgo de hospitalización.

En la evaluación de los criterios que definen el proceso asistencial se observa que los 3 criterios que suponen alguna intervención preventiva o de tratamiento tienen mayor grado de cumplimentación entre los casos, lo cual induce a pensar que este grupo pueda tener la enfermedad en un estadio más avanzado y susceptible de tratamiento más intensivo. La fiabilidad de los hallazgos puede considerarse alta dado que el registro farmacológico es aceptado como uno de los más precisos dentro de la HCE.

Las herramientas de explotación de información aplicadas han permitido disponer de datos poblacionales exhaustivos de toda un área geográfica evitando el muestreo probabilístico y sus posibles sesgos. Es de destacar la utilización del «paciente» como unidad de análisis comparativo permitiendo el control individual de todas las variables, frente al tradicional manejo de poblaciones en esta área de estudio.

La incorporación de los pesos medios de los ACG como variable de ajuste es de notable interés, dada la dificultad habitual en conocer si una ACSH puede estar determinada más por el estado general del paciente y las comorbilidades asociadas que por la gravedad de la enfermedad a estudio per se. En las investigaciones de medición de ACSH se insiste cada vez más en la necesidad del ajuste por comorbilidad, por otro lado difícil de aplicar debido al diseño predominantemente ecológico de los estudios. Las experiencias de uso de los ACG con este fin los han mostrado suficientemente consistentes en diferentes ámbitos y países. Los resultados del presente trabajo se suman a estos hallazgos y refuerzan la posibilidad de extender su uso como sistema de ajuste al medir tasas de ACSH.

La principal debilidad del estudio es la que deriva de las fuentes de información utilizadas dadas las conocidas limitaciones de las bases de datos clínico-administrativas tipo CMBDAH en nuestro entorno, la variabilidad de la calidad de la información que contiene entre diferentes hospitales y cierto infrarregistro de los diagnósticos de IC en estas bases de datos.

También son reconocidas las deficiencias en validez, precisión y completitud de la información recogida en las HCE de APS, resultando las variables socioeconómicas y las de los estilos de vida entre las menos registradas,. La información relativa al consumo de tabaco suele ser generalmente deficitaria. Esto podría explicar el por qué no hay ningún paciente en este estudio que tenga cumplimentado los 7 criterios del proceso asistencial. Consideramos que con el diseño utilizado, el desarrollo del estudio en el ámbito de referencia de un único hospital y sin presentar recurrencias a ningún muestreo, los efectos de un posible sesgo de información han debido ser minimizados al distribuirse aleatoriamente entre los grupos de casos y controles.

El razonamiento clínico y epidemiológico tradicional defiende que los procesos asistenciales han de ser evaluados por su impacto sobre el nivel de salud alcanzado por las poblaciones, en términos de morbimortalidad como principales medidas de resultado. Sustituir estas medidas por otras relacionadas con la utilización de servicios, como son las ACSH, tiene riesgos de imprecisión dada la posible influencia de otras variables,.

El proceso asistencial estudiado se basa en criterios de actuación puramente clínicos. Los hallazgos deberían ser corroborados con la inclusión, en futuros estudios, de información relativa a otros factores colaterales a la práctica clínica como los estructurales u organizativos de la APS, así como los procedentes de los pacientes como las variables socioeconómicas.

Aunque la relación encontrada entre la calidad del proceso asistencial y las ACSH parece alentar a su utilización como indicador de calidad asistencial en APS, parece lo más prudente por el momento, reservar su uso evaluador de resultados en salud solo de forma complementaria.

Lo conocido sobre el tema

Es necesaria una mayor evidencia sobre la relación entre el indicador «Hospitalizaciones Evitables por Ambulatory Care Sensitive Conditions» (ACSH) y la capacidad resolutiva de la Atención Primaria de Salud (APS).

La mayoría de estudios previos que analizan las diferentes variables o factores que pueden influir en la ocurrencia de ACSH son de tipo observacional ecológico sin información de poblaciones control que permitan un análisis comparativo.

Ninguno evalúa directamente la influencia de aspectos clínicos y asistenciales de la APS para aportar evidencia acerca de la validez de las ACSH como indicador.

Qué aporta este estudio

Los resultados complementan la información conocida con un diseño de casos y controles que establece relaciones causa-efecto entre proceso asistencial desarrollado en APS sobre la IC y riesgo de hospitalización para la misma.

La relación encontrada entre la calidad del proceso asistencial y las ACSCH por IC en un área de la Comunidad de Madrid parece alentar la utilización de esta variable como indicador de calidad asistencial en APS, pero solo de forma complementaria.

Financiación

Este trabajo ha sido parcialmente financiado por el Fondo de Investigación Sanitaria, Instituto de Salud Carlos III mediante los proyectos con número de expediente: PI071068 y PI10/01909.

Conflicto de intereses

Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.