Estimación de los Costos Directos de los Eventos Reportables en Pacientes Hospitalizados en el Hospital Universitario de Neiva en 2006, usando la Puntuación de Propensión para disminuir los Sesgos de Selección

Abstract

Introducción: En Colombia, el Ministerio de Salud y Protección Social está desarrollando la Política de Seguridad del Paciente cuyo objetivo es prevenir la ocurrencia de eventos reportables (ER). En Colombia se ha encontrado una incidencia acumulada de 4,6% de ER en pacientes hospitalizados, pero no hay estudios de análisis de costos directos de eventos reportables (ER) en general en pacientes hospitalizados en instituciones públicas de alta complejidad y utilizando la puntuación de propensión para disminuir los sesgos de selección. Objetivo: Determinar si existen diferencias en los costos directos totales de hospitalización entre los pacientes con ER y sin ER en el Hospital Universitario de Neiva en Colombia. Metodología: Cohorte retrospectiva durante el año 2006 y análisis de costos directos de pacientes con y sin ER hospitalizados mínimo 12 horas en una institución pública general de alta complejidad en Neiva, Colombia. Se excluyeron los pacientes con alteraciones psiquiátricas. La muestra final fue de 124 pacientes, 58 (56,31% de los 103 individuos que presentaron ER) con ER y 66 sin ER. Fuente de información: Base de datos del estudio de Gaitán[1] y colaboradores y facturas de las hospitalizaciones. Procedimientos: Determinación de los factores de riesgo de los individuos asociados con los ERs y los principales insumos y servicios utilizados responsables de los costos directos. Cálculo de la puntuación de propensión de los individuos con ER y sin ER según los factores de riesgo -variables independientes - pertinentes, emparejamiento de los grupos de expuestos y no expuestos de acuerdo a la puntuación de propensión para disminuir el sesgo de selección. Estimación de la diferencia de costo por ER, expresado en unidades monetarias, calculando el ATT (average treatment on the treated) con la puntuación de propensión. Variable dependiente: ER y el costo total institucional de la hospitalización. Resultados: De los factores de riesgo medidos, la edad, el puntaje de comorbilidad, los días de estancia y el servicio de hospitalización fueron los que mostraron diferencia significativa entre los dos grupos, revelando que los individuos con ER tienen mayor edad (11 años) y puntaje de comorbilidad, más días de estancia (10 días), y son hospitalizados en los servicios de medicina interna, cirugía general y gineco-obstetricia. La estimación de la puntuación de propensión utilizó un modelo probit y el poder del modelo indicó una excelente capacidad discriminatoria para los individuos de tener o no un ER. El emparejamiento se realizó mediante un algoritmo kernel. Después del emparejamiento, la distribución de las puntuaciones de propensión en ambos grupos no fue completamente coincidente y se consideraron no balanceadas en su totalidad; sin embargo si produjo una reducción importante del sesgo de selección entre los grupos. El estudio mediante la aplicación de la puntuación de propensión estimó una diferencia en el costo promedio total institucional en cada paciente de $22’154.423,1. Esta cantidad representa un incremento de 3.72 veces en el costo promedio de los pacientes con ER. Como información adicional, sin emparejar se estimó el costo institucional para las diferentes categorías de los recursos utilizados encontrando diferencias significativas (p=0.0000) en la mayoría de las categorías de los recursos utilizados, siendo mayor en los individuos que tuvieron ER. Estas diferencias podrían ser explicadas por sesgos de selección. Conclusiones: La metodología de puntuación de propensión es útil para el análisis de estudios observacionales incluidos los estudios de cohortes y análisis de costo al disminuir el sesgo de selección y calculando el ATT (average treatment on the treated). El estudio logró el objetivo de mostrar que si existen diferencias de los costos directos totales de hospitalización entre los pacientes con y sin ERs. El costo fue mayor en los pacientes que presentaron ERs. Este resultado fue consistente teniendo en cuenta que se mostró de tres formas diferentes y en el mismo sentido. También justifica en el Hospital Universitario de Neiva la implementación de intervenciones que disminuyan la ocurrencia de los ERs.

Abstract. Introduction: In Colombia, the Ministry of Health and Social Protection is developing the Patient Safety Policy which aims to prevent the occurrence of reportable events (RE). In Colombia we have found a cumulative incidence of 4.6% of ER in hospitalized patients, but no studies analyzing direct costs of reportable events (RE) in general in patients hospitalized in public institutions of higher complexity and using propensity score to reduce selection bias. Objective:To determine whether there are differences in the total direct costs of hospitalization among patients without RE or with RE at University Hospital of Neiva in Colombia. Methods: Retrospective cohort study in 2006 and analysis of direct costs of patients with and without RE hospitalized at least 12 hours in a general public institution of higher complexity in Neiva, Colombia. Patients with psychiatric disorders were excluded. The final sample included 124 patients, 58 (56.31% of the 103 individuals who presented RE) RE and 66 without RE. Source: Database Gaitán study [1] and collaborators and hospitalization bills. Procedures: Identification of risk factors for individuals associated with the REs and the main inputs and services used responsible for direct costs. Calculation of propensity score individuals without ER or with RE according –variables independent risk factors - relevant, matching groups of exposed and unexposed according to the propensity score to reduce selection bias. Estimating the cost difference for RE, expressed in monetary units, calculating the ATT (average treatment on the treated) with the propensity score. Dependent variable: RE and total institutional cost of hospitalization. Results: Of the risk factors measured, age, comorbidity score, length of hospital stay and hospital service were those that showed significant difference between the two groups, revealing that individuals with RE are older (11 years) and comorbidity score, more days of stay (10 days), and are hospitalized in the internal medicine, general surgery and obstetrics and gynecology. The estimation of the propensity score used a probit model and the power of model indicated excellent discriminatory ability for individuals to have or not an RE. Matching is performed using a kernel algorithm. After pairing, the distribution of propensity scores in both groups was not entirely consistent and considered unbalanced in its entirety; however there was a significant reduction of selection bias between groups. The study by applying the propensity score estimated a difference in the average total cost institutional for each patient $22'154.423,1. This amount represents an increase of 3.72 times the average cost of patients with RE. As additional information, the institutional cost unmatched for different categories of resources spent finding significant differences (p = 0.0000) in most of the categories of resources used, being higher in individuals who had RE was estimated. These differences could be explained by selection bias. Conclusions: The propensity score methodology is useful for the analysis of observational studies included cohort studies and cost analysis to reduce selection bias and calculating the ATT (average treatment on the treated). The study achieved the goal of showing that if there are differences in the total direct costs of hospitalization among patients with and without REs. The cost was higher in patients who had REs. This result was consistent considering that showed three different forms and in the same direction. It also justifies the Hospital Universitario de Neiva the implementation of interventions that reduce the occurrence of REs.