Posibilidades de los Grupos Clínicos Ajustados (Ajusted Clinical Groups-ACGs) en el ajuste de riesgos de pago capitativo - Antoni Sicras-Mainar; Josep Serrat-Tarrés; Ruth Navarro-Artieda; Josep Ramón Llopart-López (Ministerio de Sanidad y Consumo, 2006)
Fundamento: La mayoría de los sistemas de clasificación de pacientes han sido diseñados en Estados Unidos con la finalidad de disponer de una herramienta que facilite una medida en la utilización de los recursos. El objeto del estudio fue obtener los pesos relativos (PR) medios del coste de la asistencia en varios equipos de atención primaria de salud, en comparación con los americanos, mediante la aplicación de los Grupos Clínicos Ajustados (ACGs), como un posi- ble ajuste de riesgos de pago capitativo. Métodos: Estudio descriptivo. Se incluyeron todas las historias clínicas generadas por cuatro equipos de atención primaria durante el año 2003. Las principales mediciones fueron: edad y sexo, recursos (visitas y costes) y casuística. El modelo de costes para cada pacien- te se estableció diferenciando los costes fijos y variables. Se efectuó un análisis de regresión para la corrección del modelo. El coste rela- tivo de cada ACG se obtuvo dividiendo el coste medio de cada cate- goría entre el coste medio de toda la población de referencia. Resultados: El número total de historias estudiadas fue de 62.311, con una media de 4,8±3,2 diagnósticos y 7,8±7,5 visitas/paciente/año. El gasto total fue de 24,1 millones de euros, los costes fijos o semifijos representan el 28,9% y los variables el 71,1%. El promedio de coste total por paciente/año fue de 387,34±145,87 ? (referencia). El poder explicativo corregido del coste de la asistencia entre las dos clasificaciones (estadounidense respecto a la estudiada) fue del 64,3%; p=0,000). Conclusiones: La generalización de los resultados debe de inter- pretarse con prudencia. Los ACGs se muestran como un instrumen- to adecuado y podrían utilizarse los PR medios estadounidenses para el ajuste del riesgo en el pago capitativo, ante la dificultad de tener bases de datos amplias y consistentes en nuestro medio. Sería nece- sario esperar nuevas investigaciones que refuercen la consistencia de los resultados.