Literature DB >> 28689780

[Author's reply to letter 'Adjusted morbidity groups: A pending debate'].

David Monterde1, Emili Vela2, Montse Clèries2.   

Abstract

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Year:  2017        PMID: 28689780      PMCID: PMC6875910          DOI: 10.1016/j.aprim.2017.05.002

Source DB:  PubMed          Journal:  Aten Primaria        ISSN: 0212-6567            Impact factor:   1.137


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Sr. Editor: Inoriza et al. expresan ciertas dudas respecto a la metodología empleada en el desarrollo de los grupos de morbilidad ajustados (GMA) y piden que se abra un debate técnico-científico para solventarlas. La necesidad de disponer de sistemas de agrupación de morbilidad se plasmó en una de las recomendaciones de la Estrategia de abordaje a la cronicidad en el Sistema Nacional de Salud (SNS), aprobada en el pleno del Consejo Interterritorial en junio de 2012. Para llevarlo a la práctica, el Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad (MSSSI) coordinó el proyecto de estratificación de la población en el SNS mediante los GMA, proporcionando una herramienta de estratificación a todas las comunidades autónomas interesadas, algunas de las cuales no disponían de otra alternativa. A día de hoy, son varias las que muestran el resultado de los GMA a nivel de profesional, y lo utilizan para identificar enfermos crónicos. Actualmente se está llevando a cabo la validación de la capacidad predictiva de esta herramienta con un grupo de comunidades autónomas bajo la coordinación del MSSSI. Asimismo, recientemente se ha finalizado un trabajo comparativo entre los GMA y los Clinical Risk Groups (CRG) en el ámbito de la atención primaria, pendiente de publicación. Por otro lado, Inoriza et al. se sorprenden por el uso de medidas de multimorbilidad básicas como el número de enfermedades crónicas o el índice de Charlson. Sin embargo, la revisión sistemática llevada a cabo por Huntley et al. muestra que ambas son dos de las medidas de multimorbilidad más utilizadas y para las cuales hay mayor evidencia de validez. Y critican no haber utilizado otro agrupador de morbilidad cuando en dos de los cuatro trabajos que presentan como ejemplos a seguir3, 4 únicamente utilizan un agrupador: los CRG. Debemos tener presente que el hecho de que las limitaciones de los CRG no se hayan mencionado anteriormente no significa que no existan. Orueta et al. mencionan que en el País Vasco existen problemas de salud notificados en atención primaria (de forma fiable) una única vez (como sucede en el Instituto Catalán de la Salud), y esta situación hace que el algoritmo de los CRG considere a estos pacientes como sanos, ya que, sin recurrencia, los CRG infravaloran los diagnósticos de atención primaria. Inoriza et al. plantean dudas acerca de la transparencia de los GMA, si bien esta es una situación común a las herramientas de agrupación comerciales, como afirman Huntley et al.. Y parecen cuestionar la validez de los GMA cuando dicen que «la complejidad está incorporada en el GMA». Cabría recordar que tanto los Adjusted Clinical Groups (ACG) como los CRG utilizan el gasto total a la hora de generar los grupos finales6, 7.¿Prentenden decir que ni ACG ni CRG pueden utilizarse para determinar costes porque estos se han tenido en cuenta en su creación? Obviamente ambos son válidos, pero agradeceríamos el mismo trato para los GMA. Es obvio, a partir de las referencias mostradas, que el objetivo de los autores es la determinación de costes. Pero cabe recordar que las utilidades de los agrupadores de morbilidad son múltiples, como por ejemplo la gestión del enfermo crónico. En nuestra opinión, es crucial disponer de una herramienta de estratificación para el abordaje de la estrategia de la atención al paciente crónico. La literatura disponible2, 5 y nuestros estudios indican que ACG, CRG y GMA proporcionan resultados similares, por lo que la elección final va más allá de una mera cuestión analítica. Sirva como ejemplo el caso del País Vasco, donde Orueta et al. concluyen que los mejores resultados analíticos los ofrecen los DCG, pero en cambio se decantaron por los ACG. Por otro lado, existe una clara demanda por añadir determinantes psicosociales o depurar la herramienta en ámbitos donde es conocido que no acaban de funcionar correctamente (como en el caso de salud mental). Y es aquí donde una herramienta propia presenta una ventaja determinante sobre las demás: su flexibilidad y su capacidad de adaptarse a nuestro sistema sanitario mediante las diferentes evoluciones que ya estamos desarrollando.
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1.  Clinical Risk Groups (CRGs): a classification system for risk-adjusted capitation-based payment and health care management.

Authors:  John S Hughes; Richard F Averill; Jon Eisenhandler; Norbert I Goldfield; John Muldoon; John M Neff; James C Gay
Journal:  Med Care       Date:  2004-01       Impact factor: 2.983

2.  Predictability of pharmaceutical spending in primary health services using Clinical Risk Groups.

Authors:  David Vivas-Consuelo; Ruth Usó-Talamantes; José Luis Trillo-Mata; Maria Caballer-Tarazona; Isabel Barrachina-Martínez; Laia Buigues-Pastor
Journal:  Health Policy       Date:  2014-01-23       Impact factor: 2.980

Review 3.  Measures of multimorbidity and morbidity burden for use in primary care and community settings: a systematic review and guide.

Authors:  Alyson L Huntley; Rachel Johnson; Sarah Purdy; Jose M Valderas; Chris Salisbury
Journal:  Ann Fam Med       Date:  2012 Mar-Apr       Impact factor: 5.166

4.  Predictive risk modelling in the Spanish population: a cross-sectional study.

Authors:  Juan F Orueta; Roberto Nuño-Solinis; Maider Mateos; Itziar Vergara; Gonzalo Grandes; Santiago Esnaola
Journal:  BMC Health Serv Res       Date:  2013-07-09       Impact factor: 2.655

5.  [Adjusted morbidity groups: A pending debate].

Authors:  Jose M Inoriza; M Carreras; X Pérez-Berruezo; J Coderch
Journal:  Aten Primaria       Date:  2017-04-05       Impact factor: 1.137

6.  [Adjusted morbidity groups: A new multiple morbidity measurement of use in Primary Care].

Authors:  David Monterde; Emili Vela; Montse Clèries
Journal:  Aten Primaria       Date:  2016-08-03       Impact factor: 1.137

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1.  [Adjusted morbidity groups: Characteristics and comorbidities in patients with chronic conditions according to their risk level in Primary Care].

Authors:  Jaime Barrio-Cortes; Isabel Del Cura-González; Miguel Martínez-Martín; Carmen López-Rodríguez; María Ángeles Jaime-Sisó; Carmen Suárez-Fernández
Journal:  Aten Primaria       Date:  2019-05-29       Impact factor: 1.137

2.  Chronic diseases in the geriatric population: morbidity and use of primary care services according to risk level.

Authors:  Jaime Barrio-Cortes; Almudena Castaño-Reguillo; María Teresa Beca-Martínez; Mariana Bandeira-de Oliveira; Carmen López-Rodríguez; María Ángeles Jaime-Sisó
Journal:  BMC Geriatr       Date:  2021-04-26       Impact factor: 3.921

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