Desarrollo de un sistema de identificación de pacientes de alto riesgo en el País Vasco

  1. ORUETA MENDIA, JUAN FRANCISCO
unter der Leitung von:
  1. Manuel García Goñi Doktorvater
  2. Juan José Aurrekoetxea Agirre Doktorvater/Doktormutter

Universität der Verteidigung: Universidad del País Vasco - Euskal Herriko Unibertsitatea

Fecha de defensa: 25 von Januar von 2017

Gericht:
  1. Jose Ignacio Villate Navarro Präsident/in
  2. M. Merino Hernández Sekretär/in
  3. José Félix Lobo Aleu Vocal

Art: Dissertation

Teseo: 123408 DIALNET lock_openADDI editor

Zusammenfassung

La multimorbilidad es un fenómeno emergente a nivel mundial y el coste de la atención a los pacientes que la sufren supone una carga económica tan importante que llega a comprometer la sostenibilidad de los sistemas de salud. Las personas con múltiples enfermedades presentan características dispares entre sí y, para implantar programas específicos acordes a sus necesidades, resulta necesaria su categorización en subgrupos homogéneos según sus patrones de comorbilidad. Los sistemas de ajuste de riesgo permiten clasificar en niveles a los individuos en función de su carga de morbilidad y sus necesidades futuras de asistencia. Aunque fueron diseñados en Estados Unidos, se ha comprobado su validez y aplicabilidad en nuestro sistema de salud. Sin embargo, hasta ahora su empleo ha resultado insuficiente en nuestro medio, entre otros motivos, por la desconfianza de los clínicos y gestores. Los profesionales observan con recelo sistemas sofisticados, que emplean modelos estadísticos complejos y que ellos no son capaces de interpretar con facilidad. El sistema FINGER es nuevo un sistema de estratificación basado en los diagnósticos de las enfermedades de las personas. Su diseño es deliberadamente sencillo, resulta muy fácil de comprender y sólo emplea variables accesibles en las historias clínicas. No obstante, consigue una capacidad predictiva suficiente para identificar a los pacientes que requerirán gran cantidad de recursos o presentarán hospitalizaciones no programadas en el año siguiente a su clasificación. Por ello, puede resultar una alternativa atractiva para ser aplicado en programas de estratificación poblacional.