Seguridad de Pacientes. Penalidades por Condiciones adquiridas (eventos adversos)en el hospital.

Penalizaciones. Cómo impactan en la mejora y calidad de atención. O terminan siendo un ajuste.

Se postea un trabajo que desarrolla un análisis interesante, de un comportamiento de reducción de las notificaciones de las condiciones adquiridas (eventos adversos) en el hospital en los primeros años de implementación de las penalizaciones de no pagar por las complicaciones, pero este efecto se está mesetando, y tendríamos que analizar si no hay que modificar los incentivos, para disminuir la variabilidad para disminuir el riesgo. Este efecto positivo inicial, de no pagar por las complicaciones debería ser revisado. Reanalizado y ver que otro abordaje se consigue. Sería importante observar si esto se podría impulsar desde la superintendencia de servicio de salud como incentivo a la calidad, pero al mismo tiempo debería lograrse un incentivo a la inversión en procesos certificados de seguridad paciente. Aproximadamente un 5% del valor de contratación.

La medición es importante: cambiar los cálculos de penalización según el programa de reducción de enfermedades adquiridas en el hospital (HACRP) le cuesta a los hospitales millones

Olga A. Vsevolozhskaya ,Karina C. Manz , Pierre M. Zephyr yTeresa M. Waters

Las afecciones adquiridas en el hospital (HAC) colocan a los pacientes en mayor riesgo de complicaciones de salud futuras y pueden indicar una atención de mala calidad en el hospital. Desde octubre de 2014, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS), bajo el Programa de Reducción de Condiciones Adquiridas por el Hospital (HACRP), han penalizado a los hospitales en el cuartil de peor desempeño de las medidas de calidad de HAC; es decir, los hospitales con un puntaje total de HAC por encima del percentil 75 están sujetos a una multa del uno por ciento sobre sus ingresos de Medicare, que se evalúa cuando CMS paga un reclamo.

Las sanciones impuestas bajo HACRP son considerables (Fig.  1 ). Si bien las primeras evaluaciones de HACRP informaron reducciones acumulativas en las condiciones adquiridas en el hospital [ 1 , 2 ], estudios más recientes [ 3 – 7 ] no han encontrado una asociación clara entre la recepción de la penalización HACRP y la calidad de la atención hospitalaria. Por ejemplo, evidencia reciente sugiere que los hospitales penalizados por HACRP tenían más acreditaciones de calidad, ofrecían un mayor número de servicios avanzados, eran importantes instituciones de enseñanza y tenían un mejor desempeño en otros procesos y medidas de resultado [ 7]. Otra investigación encontró que bajo HACRP, CMS asignó diferentes puntajes a hospitales cuyo desempeño era estadísticamente igual y penalizó al 25% de los hospitales independientemente de la significación estadística de la diferencia entre su desempeño y otros [ 4 ].

Figura 1

El número de hospitales no baja significativamente, tampoco el monto de la penalización. El vínculo empírico entre las sanciones HACRP y la calidad de la atención hospitalaria puede verse empañado aún más por cambios repetidos en la metodología de calificación del programa. La puntuación total de HAC es una suma ponderada de dos puntuaciones de dominio. Dominio 1 se basa en la Agencia para la Investigación y Calidad (AHRQ) Paciente Indicador de seguridad 90 (PSI-90) puntaje compuesto [ 8]. El Dominio 2 se basa en las medidas de Infección Asociada en Atención Médica (HAI) de la Red Nacional de Seguridad Sanitaria (NHSN) de los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC). Tanto las medidas del Dominio 1 como del Dominio 2, así como sus ponderaciones individuales en la puntuación total de HAC, se someten a actualizaciones anuales para abordar las preocupaciones de las partes interesadas y alinear mejor las medidas con los objetivos de las políticas. Es posible que estos ajustes repetidos, aunque bien intencionados, sean al menos parcialmente responsables de la falta de asociación observada entre el estado de la sanción y la calidad de la atención.

Como uno de los programas hospitalarios de pago por desempeño más grandes de Medicare, HACRP está destinado a respaldar el objetivo de CMS de vincular los pagos de Medicare con la calidad de la atención hospitalaria. La sensibilidad de las sanciones del HACRP a las actualizaciones anuales del programa, en lugar de las diferencias en el desempeño del hospital, es especialmente importante dada la expansión planificada de Medicare de los modelos de pago basados ​​en el valor. Utilizando el alta hospitalaria de Medicare y los datos de NHSN para hospitales en 14 estados, y las metodologías de puntuación HACRP para los años fiscales (FY) 2015-2018, examinamos el impacto de los cambios en los algoritmos de puntuación HACRP en el estado de las sanciones hospitalarias.

 Pesas individuales PSI-90 / POAPesas PSI-90 recalibradas
Versión de software AHRQ PSI-904.5a (AF15-16)5.0.1 (año fiscal 2017)6.0.2 (año fiscal 2018)
Úlcera por presión (PSI-03)0.2303 / 0.02200.03910.0557
Neumotórax iatrogénico (PSI-06)0.0545 / 0.07080.09050.0493
Infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la vía central (PSI-07)0.0563 / 0.06520.0301
Fractura posoperatoria de cadera (PSI-08)0,0025 / 0,00110,00250,0093
Hemorragia y hematoma perioperatorios (PSI-09)0.0820
Lesión renal aguda posoperatoria (PSI-10)0.0466
Insuficiencia respiratoria posoperatoria (PSI-11)0.3109
Embolia pulmonar perioperatoria o trombosis venosa profunda (PSI-12)0.2572 / 0.25790.35700.1954
Sepsis posoperatoria (PSI-13)0.0603 / 0.07420.07980.2318
Dehiscencia de la herida posoperatoria (PSI-14)0,0097 / 0,01650.01830.0121
Punción o laceración accidental (PSI-15)0.3292 / 0.49170.38270,0067
Indicador de POA presente en la admisión; si POA disponible en los datos, el software AHRQ utilizó un conjunto diferente de pesos.   

En los años fiscales 2015 y 2016, CMS calculó medidas de PSI-90 a nivel hospitalario basándose en la versión 4.5a del software AHRQ PSI [ 13 ]. Las tasas de enfermedades individuales adquiridas en el hospital se ponderaron en función de su volumen, utilizando datos de alta de todos los pagadores de HCUP SID de 2012 para pacientes de 18 años o más [ 12 ]. Este enfoque de ponderación no refleja necesariamente el daño correspondiente. Por ejemplo, PSI-15 se ponderó mucho porque ocurría con frecuencia; sin embargo, es posible que un pinchazo leve no haya provocado daños graves. La ponderación basada en el volumen brindó a los hospitales la oportunidad de mejorar su desempeño al enfocarse en las ISP que ocurren con frecuencia en lugar de las más dañinas [ 14 , 15 ].

En el año fiscal 2017, se revisaron los pesos de las medidas de los componentes de PSI-90 y CMS calculó una medida compuesta reponderada utilizando la versión 5.0.1 del software AHRQ PSI [ 16 ]. El software recalibrado modificó los pesos compuestos de PSI-90 en función de los volúmenes de PSI de los componentes derivados de los datos de reclamaciones de Medicare FFS de julio de 2012 a junio de 2014, en lugar de los datos de alta de todos los pagadores de HCUP SID de 2012 para pacientes de 18 años o más (como en AHRQ PSI versión 4.5a ).

En el año fiscal 2018, en respuesta a las preocupaciones de que el esquema de ponderación del PSI-90 se basaba en el volumen de los PSI en lugar del daño asociado, CMS utilizó un nuevo conjunto de pesos (incorporado en la versión 6.0.2 del software AHRQ PSI) para calcular el Puntuación del dominio 1 de HACRP [ 17 ]. Estos nuevos pesos incorporaron el volumen y el daño de los PSI individuales de acuerdo con un índice de gravedad. Además, se eliminó PSI-07 (infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la vía central) para evitar el doble recuento de CLABSI como un componente de PSI-90 en el dominio 1 y como un resultado separado en el dominio 2.

Cambios en la medida del dominio 2

Los datos de las infecciones asociadas a la atención médica (HAI) de la Red Nacional de Seguridad Sanitaria (NHSN) se han utilizado para construir puntuaciones de dominio 2 de HACRP.

En el primer año del HACRP (año fiscal 2015) [ 13 ], el Dominio 2 incluyó SIR para Infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la vía central (CLABSI) e Infección del tracto urinario asociada al catéter (CAUTI). Las puntuaciones del dominio 2 se ampliaron para incluir la infección del sitio quirúrgico (SSI) en el año fiscal 2016, seguida de la bacteriemia por Staphylococcus aureus resistente a la meticilina (MRSA) y la infección por Clostridium difficile (CDIF) en los años fiscales 2017 y 2018 [ 17 ]. Además, en el año fiscal 2018, el dominio 2 CLABSI y CAUTI SIR se expandieron de las medidas solo de la UCI para incluir tanto a los pacientes de la UCI como a los de la sala.

Cambios en la metodología de puntuación de hACRP

Para determinar el puntaje HAC total de un hospital, CMS utilizó una metodología de puntaje basada en decil en los años fiscales 2015, 2016 y 2017, pero cambió a la metodología de puntaje z ganadora en el año fiscal 2018.

Según la metodología de puntuación basada en decil, cada hospital recibió dos puntuaciones de clasificación relativas, que van del 1 al 10, según sus medidas de Dominio 1 y Dominio 2. La puntuación del Dominio 1 de un hospital se determinó únicamente por su PSI-90, mientras que su puntuación del Dominio 2 se determinó mediante las medidas de HAI informadas. Los hospitales con al menos una puntuación de HAI informada a NHSN recibieron una puntuación de Dominio 2 basada en el promedio de sus SIR informados. Los hospitales sin al menos un puntaje de HAI informado (a) no recibieron un puntaje de Dominio 2 porque tenían una excepción de HAI, y su puntaje de HAC total se basó únicamente en el desempeño del Dominio 1 o (b) tenían el puntaje del Dominio 2 establecido en el máximo (es decir, 10 puntos) [ 13 , 16 ].

A diferencia del enfoque basado en deciles, la metodología de puntuación z ganada utiliza puntuaciones continuas basadas en medidas sin procesar (en lugar del rango relativo de 1 a 10). Si la medida de HAI individual de un hospital cae por debajo del percentil 5 (o por encima del percentil 95), según todos los hospitales elegibles que informan la medida, se establece igual al valor del percentil 5 (95). Luego, cada medida de HAI se convierte en una puntuación z estandarizada. Si un hospital no presentó ninguna medida del Dominio 2 y no recibió una excepción de HAI, se aplicó la puntuación z máxima ganada para el Dominio 2; de lo contrario, no se calcula la puntuación del Dominio 2.

Para el año fiscal 2015, CMS aplicó una ponderación del 35% para el Dominio 1 y del 65% para el Dominio 2 para determinar la puntuación total de HAC; para el año fiscal 2016, esto cambió al 25% para el dominio 1 y al 75% para el dominio 2. En el año fiscal 2017 y 2018, las ponderaciones cambiaron nuevamente: 15% para el dominio 1 y 85% para el dominio 2. Como se señaló anteriormente, si un hospital solo tenía datos para una puntuación de dominio, CMS aplicó el 100% de peso a este dominio. Según el enfoque de puntuación basado en decil (año fiscal 2015-17), la puntuación total de HAC de un hospital representaba el decil del desempeño de un hospital, con un rango entre 1 y 10. Según el método de puntuación z de winorized (año fiscal 18), las puntuaciones totales de HAC iban desde – 3 a + 3. En todos los años, los hospitales con un puntaje total de HAC por encima del percentil 75 de la distribución estaban sujetos a una reducción de pago del 1%.

Enfoque analítico

Las puntuaciones totales de HAC para los años fiscales 2015-2018 sirvieron como resultado de nuestro estudio principal 

Identificamos n = 1704 hospitales en 14 estados para los cuales se pudieron calcular las puntuaciones del Dominio 1 yn= 1105 hospitales en aquellos estados para los cuales al menos una medida de Dominio 2 se informó a NHSN para el período de evaluación de interés. Para cada hospital, la puntuación total de HAC se calculó según las metodologías de puntuación de los años fiscales 2015, 2016, 2017 y 2018 de dos formas diferentes. Primero, dado que no teníamos información sobre si un hospital recibió la excepción de HAI, asumimos que los hospitales sin una medida del Dominio 2 tenían la excepción requerida y la puntuación total de HAC era igual al valor del Dominio 1. En un segundo análisis (alternativo), asumimos que los hospitales sin una medida del Dominio 2 no tenían la excepción requerida y se empleó la puntuación máxima del Dominio 2. Luego, Se asignó una variable binaria (1 = sí o 0 = no) de si un hospital recibió una multa de pago según una metodología de puntuación específica en función de la puntuación percentil de un hospital dentro de la muestra del estudio. Esta información se utilizó para evaluar el grado en que los cambios en los algoritmos de puntuación de HACRP afectaron el estado de la sanción hospitalaria.

El alcance cambiante de las medidas CLABSI y CAUTI empleadas por HACRP durante el período de tiempo del estudio (ampliado de UCI solo a UCI más salas seleccionadas en la puntuación del año fiscal 2018) también nos obligó a predecir ciertas medidas solo de UCI no incluidas en los datos disponibles públicamente a través del Hospital Comparar archivo de datos.

Para construir las puntuaciones del Dominio 2 según las metodologías de los años fiscales 2015-2017, utilizamos una técnica de aumento de gradiente extremo, implementada a través del paquete de software R xgboost [ 19], para predecir los SIR CLABSI y CAUTI para el año fiscal 2016 solo para las UCI. Realizamos una división 70/30 de los datos del año fiscal 2015 para entrenar y evaluar el modelo. Las variables predictoras adicionales que se incluyeron a nivel hospitalario incluyeron: SIR para UCI y salas seleccionadas, recuento de camas hospitalarias con personal y preparadas, ingresos hospitalarios totales, personal FTE en el hospital y porcentaje del total de días de internación cubiertos por Medicare y Medicaid . Se utilizó el error cuadrático medio (RMSE) para evaluar la precisión de la predicción, que fue RMSE = 0,40 para CLABSI y RMSE = 0,30 para medidas CAUTI. Por último, predijimos los SIR CLABSI y CAUTI 2016 para las UCI solo para calcular las puntuaciones del Dominio 2 según los métodos de puntuación de los años fiscales 2015-2017.

Resultados

Las puntuaciones totales de HAC y sus características resumidas se proporcionan en Archivos adicionales  1 : Tabla A1.

A un total de 1704 hospitales se les asignó un puntaje total de HAC para cada año fiscal, con 426 por encima del valor de corte del percentil 75 para la evaluación de multas. Como se señaló anteriormente, los percentiles 75 empíricos para nuestros datos no coincidieron exactamente con los límites informados por CMS (Archivos adicionales  1: Tabla A1). No obstante, los puntos de corte totales de la puntuación HAC que se calcularon bajo el supuesto de que ningún dato enviado a la NHSN implicaba que ninguna puntuación del Dominio 2 coincide con los valores de corte informados por CMS, mientras que el enfoque alternativo superó significativamente estos puntos de corte. Por esta razón, nuestros resultados principales, que reflejan la suposición de que “ningún dato enviado a la NHSN implica que no hay puntuación de Dominio 2”, se presentan a continuación, mientras que nuestros resultados alternativos que reflejan la suposición de que “ningún dato enviado a la NHSN implica una puntuación máxima de Dominio 2” Archivos adicionales  1 . Debido a que los dos enfoques simplemente cambian los puntajes totales de HAC (agregando el valor máximo del Dominio 2 versus cero), las clasificaciones relativas no cambian significativamente y los dos conjuntos de resultados apoyan las mismas conclusiones.

Al comparar el estado de las sanciones hospitalarias en función de varias metodologías de puntuación de HACRP a lo largo del tiempo, encontramos una superposición significativa entre los hospitales sancionados al utilizar las metodologías de puntuación de los años fiscales 2015 y 2016 (95%) y entre las metodologías de los años fiscales 2017 y 2018 (46%), pero diferencias sustanciales entre los primeros vs años posteriores (Fig.  2 ; Archivos adicionales  1 : La Figura A3 es una versión de esta figura pero con los valores máximos de puntuación del Dominio 2 asignados). Además, solo el 15% de los hospitales fueron elegibles para recibir sanciones en los cuatro años / metodologías de calificación.

Para investigar si los cambios en el estado de la sanción se debieron a pequeños cambios impulsados ​​por la agrupación ajustada de las puntuaciones de HAC alrededor del umbral de sanción, examinamos los cambios en las clasificaciones relativas de todos los hospitales (sancionados o no) según la metodología de puntuación de HACRP (Archivos adicionales  1: Figuras A2 y A4). Tenga en cuenta que una agrupación ajustada de las puntuaciones de HAC en el umbral de penalización puede indicar que, según el método de puntuación, un hospital “apenas lo logró” por encima o por debajo del límite de penalización, lo que implica un rendimiento relativamente estable del algoritmo de penalización. Como muestran las Figuras A2 y A4 adicionales, encontramos cambios significativos en la clasificación (relativa) del hospital según los métodos de puntuación HACRP del año fiscal 2016, 2017 y 2018, independientemente de cómo se asignaron los valores del Dominio 2 con datos faltantes de NHSN. Estos resultados indican que la clasificación relativa de los hospitales fue impulsada principalmente por cambios en la definición del Dominio 1.

Discusión

En esta evaluación del Programa de Reducción de Condiciones Adquiridas en el Hospital que utiliza datos de alta de Medicare y NHSN para hospitales en 14 estados, informamos dos hallazgos principales. Primero, encontramos una sensibilidad sustancial de las sanciones de HACRP a las actualizaciones anuales del programa. En segundo lugar, los cambios en el estado de penalización del hospital fueron impulsados ​​principalmente por cambios en la definición del Dominio 1.

Encontramos la mayor superposición en los hospitales penalizados entre el año fiscal 2015-2016, lo que refleja un cambio de puntuación relativamente modesto entre estos dos años, la introducción de SSI en el Dominio 2 (Fig.  2 ). Sin embargo, cuando comparamos los hospitales sancionados entre los métodos de puntuación del año fiscal 2016 y 2017, la superposición disminuyó a solo el 40% ( n = 169 de 426). Esta disminución fue completamente atribuible a la reponderación de los PSI individuales en el Dominio 1, porque la mayoría de los hospitales sancionados ( ∼  60%) no informaron ninguna medida del Dominio 2. De manera similar, la falta de superposición entre los hospitales penalizados del año fiscal 2017 y 2018 también fue impulsada por otra recalibración del PSI-90.

Nuestros hallazgos plantean preocupaciones importantes sobre la eficacia y la equidad del programa HACRP a lo largo del tiempo. El estado de penalización bajo este programa ha sido impulsado en gran medida por recalibraciones del PSI-90, más que por diferencias significativas en el desempeño del hospital. Utilizando los mismos datos de desempeño durante cuatro años del programa, encontramos que solo el 15% de los hospitales habrían recibido sanciones con todos los métodos de calificación. Por lo tanto, las sanciones HACRP evaluadas (e informadas públicamente) son, en el mejor de los casos, indicadores muy inestables del desempeño hospitalario, que brindan muy poca orientación a los hospitales sobre la mejora de la seguridad del paciente y muy poca información a los pacientes que buscan identificar hospitales “más seguros”. En el peor de los casos, el programa HACRP evalúa sanciones en un conjunto relativamente aleatorio de hospitales y simplemente proporciona recursos financieros adicionales al programa Medicare. La inestabilidad de las medidas HACRP es una preocupación constante. Tanto en el año fiscal 2019 como en el año fiscal 2020, las ponderaciones del dominio 1 se ajustaron una vez más [20 ]. Además, a partir del año fiscal 2020, ambos dominios se ponderarán por igual y, a partir del año fiscal 2021, los puntajes z winorizados también se ponderarán [ 20 ].

Las medidas de desempeño poco confiables también estimulan la ineficiencia en nuestro sistema de salud. Los hospitales con sanciones elevadas realizarán inversiones en su infraestructura de calidad y seguridad para evitar futuras sanciones. Cuando estas penalizaciones reflejan caprichos de medición en lugar de diferencias reales de desempeño, muchos hospitales que son realmente menos seguros invertirán menos en la mejora, mientras que aquellos que son realmente más seguros pueden desviar recursos de otras mejoras en la atención al paciente simplemente debido a la penalización. La desconexión entre las sanciones y las inversiones hospitalarias efectivas en la mejora de la calidad se ha planteado en el contexto de otros programas de sanciones de Medicare [ 21 ].

El uso ineficiente de los recursos es especialmente preocupante para los hospitales de bajo margen, como los que atienden a poblaciones vulnerables y de bajos ingresos. Los hospitales de red de seguridad y de enseñanza tienen más probabilidades de recibir sanciones HACRP [ 15 ]. Estas sanciones económicas, combinadas con la incapacidad de dirigir eficazmente los escasos recursos para mejorar la seguridad, pueden ampliar aún más las disparidades en la atención médica para las poblaciones atendidas por estos hospitales. Investigaciones anteriores han hecho sonar la alarma con respecto al impacto de las sanciones de pago por desempeño en las disparidades de salud [ 22 – 24 ]; Nuestro trabajo agrega una nueva faceta a este debate: el impacto perjudicial de las sanciones en la capacidad de estos importantes hospitales para mejorar de manera efectiva la atención a los pacientes a los que atienden.

Nuestros hallazgos brindan algunas ideas sobre cómo mejorar el programa HACRP. Si bien los cambios en los métodos de puntuación del Dominio 1 y del Dominio 2 se basaron en la retroalimentación de las partes interesadas y la mejora del programa, efectivamente “movieron los postes de la meta” después de que concluyeron los períodos de desempeño. Para lograr la máxima eficacia, los cambios en el programa deben comunicarse en una forma y un plazo que permitan a los hospitales realizar las inversiones adecuadas en infraestructura y cambios en la atención al paciente. También sugerimos precaución al considerar múltiples cambios en el programa durante un corto período de tiempo, ya que estos cambios contribuyen a la incertidumbre del hospital con respecto al estado de la sanción y pueden limitar su voluntad de buscar mejoras particulares.

Limitaciones

Debido a las limitaciones de los datos, no pudimos incluir todos los hospitales sujetos al programa HACRP en nuestros análisis. Nuestro conjunto de datos más limitado que se centra en 14 estados implica que el límite del percentil 75 en nuestros datos no necesariamente coincide con el utilizado por CMS para identificar los hospitales sujetos a una sanción. Debido a que nuestro objetivo era explorar la sensibilidad de las sanciones de HACRP a las actualizaciones anuales del programa, en lugar de reproducir los resultados de CMS, es poco probable que esta limitación afecte nuestras conclusiones.

Nuestros análisis también se basaron en un modelo de predicción para CLABSI y CAUTI SIR para calcular las medidas del Dominio 2 bajo las metodologías CMS FY 2015-2017. Esto también fue impulsado por limitaciones de datos. No obstante, es probable que el impacto del error de predicción en las medidas del Dominio 2 sea mínimo porque las sanciones del año fiscal 2015-17 se basaron en la clasificación relativa en lugar de los valores reales.

Conclusión

Las primeras evaluaciones del programa HACRP sugieren un impacto positivo en las enfermedades adquiridas en el hospital. Nuestro trabajo, combinado con estudios anteriores que cuestionan el vínculo entre las sanciones HACRP y la calidad de la atención hospitalaria, sugiere que las sanciones HACRP no son indicadores confiables del desempeño hospitalario, lo que genera ineficiencias y potencialmente agrave las disparidades en la atención médica. Recomendamos precaución al considerar modificaciones adicionales al programa HACRP para limitar la aleatoriedad de las sanciones que caracterizan la historia del programa.

Publicado por saludbydiaz

Especialista en Medicina Interna-nefrología-terapia intensiva-salud pública. Director de la Carrera Economía y gestión de la salud de ISALUD

Responder

Introduce tus datos o haz clic en un icono para iniciar sesión:

Logo de WordPress.com

Estás comentando usando tu cuenta de WordPress.com. Salir /  Cambiar )

Google photo

Estás comentando usando tu cuenta de Google. Salir /  Cambiar )

Imagen de Twitter

Estás comentando usando tu cuenta de Twitter. Salir /  Cambiar )

Foto de Facebook

Estás comentando usando tu cuenta de Facebook. Salir /  Cambiar )

Conectando a %s

A %d blogueros les gusta esto: