Impact of the Bogotá health reorganisation on clinical and economic outcomes in patients with chronic pathologies affiliated to Capital Salud EPS subsidised

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dc.contributor.advisorBuitrago Gutiérrez, Giancarlospa
dc.contributor.advisorHone, Thomasspa
dc.contributor.authorSanchez Santiesteban, Danielaspa
dc.contributor.orcidSanchez Santiesteban, Daniela [0000000273127497]spa
dc.coverage.cityBogotáspa
dc.coverage.countryColombiaspa
dc.coverage.temporal2016-2017
dc.date.accessioned2025-04-02T14:00:31Z
dc.date.available2025-04-02T14:00:31Z
dc.date.issued2025
dc.descriptionilustraciones, diagramasspa
dc.description.abstractIntroducción: Para el año 2015, el sistema de salud de Bogotá enfrentaba desafíos relacionados con el financiamiento, la sobreocupación de servicios y la falta de comunicación entre los actores involucrados. En un intento por abordar estos problemas, se llevó a cabo la reorganización de la prestación en el distrito a finales del 2016 y 2017. Este estudio evalúa el impacto de dicha reorganización en pacientes con patologías crónicas, específicamente pacientes con hipertensión arterial, afiliados a Capital Salud EPS del régimen subsidiado. Métodos: Por medio de un análisis de diferencias en diferencias, se evaluó el impacto de la reorganización sobre resultados clínicos, consumo de servicios, costos y mortalidad de pacientes con hipertensión entre los años 2015 y 2018. Para esto, se construyó una cohorte cerrada con el fin de evaluar eventos no absorbentes (consumo de servicios, resultados clínicos y costos de atención médica) y utilizando efectos fijos. De igual manera, se construyó una cohorte dinámica para evaluar la mortalidad en la población. Resultados: Los resultados muestran un aumento significativo en el consumo de servicios de atención ambulatoria y una reducción en servicios de hospitalización, realización de revascularizaciones miocárdicas, diálisis y costos totales de atención médica para la población subsidiada con hipertensión. También se identificó una reducción en la mortalidad estos pacientes como efecto de la reorganización. Conclusión: La reorganización del sistema de salud de Bogotá tuvo un impacto positivo en los resultados clínicos, consumo de servicios y costos de atención médica en pacientes con hipertensión afiliados a Capital Salud EPS del régimen subsidiado. Estos hallazgos sugieren que reorganizaciones del sistema de salud enfocadas a atención primaria del pueden mejorar los resultados de las enfermedades crónicas como la hipertensión en entornos con recursos limitados. Se necesitan más estudios para identificar el impacto específico de cada intervención dentro de la reorganización en los desenlaces evaluados. Además, este estudio puede ser replicados en otras condiciones para evaluar el impacto de la reorganización en otras poblaciones (Texto tomado de la fuente).spa
dc.description.abstractIntroduction: By 2015, Bogotá health system faced challenges in healthcare related to financing, overcrowding of services, and a lack of communication among the involved stakeholders. In an attempt to address these issues, healthcare services in the subsidised scheme were reorganised at the end of 2016 and 2017. This study evaluates the impact of that reorganisation on patients with chronic conditions, specifically patients with hypertension, affiliated to Capital Salud under the subsidised scheme. Methods: Using a difference-in-differences analysis, the impact of the reorganisation on clinical outcomes, service consumption, costs, and mortality was assessed between 2015 and 2018. A closed cohort was constructed to evaluate non-absorbent events (service consumption, clinical outcomes, and healthcare costs) using fixed effects. A dynamic cohort was constructed to evaluate mortality in the population. Results: The results showed a significant increase in outpatient care services and reduced hospitalisations, myocardial revascularisations, dialysis rates, and total healthcare costs for the subsidised population. Mortality rates in the subsidised group also showed a reduction compared to the contributory group as an effect of the reorganisation. Conclusion: The Bogotá health reorganisation positively impacted clinical outcomes, service consumption and healthcare costs in patients with hypertension affiliated to Capital Salud EPS subsidised. These findings suggest that health system reorganisations focused on primary health care can improve outcomes for chronic conditions like hypertension in resource-constrained settings. More studies are needed to identify the specific impact of each intervention within the reorganisation on outcomes. Additionally, this study approach can be applied to other conditions and outcomes to evaluate the effects of the reorganisation further.eng
dc.description.degreelevelMaestríaspa
dc.description.degreenameMagíster en Epidemiología Clínicaspa
dc.description.methodsEl siguiente proyecto se divide en dos fases: la primera, una cohorte cerrada, tuvo como objetivo medir desenlaces que no son absorbentes en el tiempo, como el consumo de servicios, desenlaces clínicos y costos; mientras que la segunda, una cohorte dinámica, se centró en medir la mortalidad, un desenlace absorbente. A continuación, se presentan los métodos de cada fase. Cohorte cerrada Diseño: Se trató de un estudio de cohorte retrospectivo. El diseño se basó en datos administrativos de pacientes con hipertensión (HT) que recibieron atención en salud en Bogotá, D.C., entre 2015 y 2018, combinado con un análisis de diferencias en diferencias (DiD) para estimar efectos causales. La reorganización del sistema de salud en Bogotá (exposición) ocurrió dentro de Capital Salud EPS, el principal asegurador del régimen subsidiado en la ciudad, entre finales de 2016 y 2017. Por lo tanto, es esencial contar con una población observada antes y después de esta reorganización para evaluar los desenlaces en ambos periodos para los grupos expuesto y control, cubriendo los años 2015 a 2018 y asegurando dos puntos de referencia temporales previos. Población: La población en estudio correspondió a pacientes de 15 años o más que recibieron atención en salud en Bogotá, D.C., entre 2015 y 2018 y que cumplieron con los algoritmos diagnósticos de las bases de datos administrativas para HT. Dado que nuestra población de interés son pacientes con hipertensión, se implementó un algoritmo electrónico entre el 1 de enero y el 31 de diciembre de 2014 para identificar a los pacientes prevalentes con hipertensión al 1 de enero de 2015. Una vez identificado un paciente, fue seguido hasta 2018. Los detalles adicionales sobre la creación de la cohorte y el algoritmo electrónico aplicado se presentan en la sección de procedimientos del estudio. Criterios de elegibilidad: Con base en las características del diseño y de la población, y la importancia de usar efectos fijos para fortalecer las estimaciones, se construyó un panel balanceado con los sujetos que cumplieran los criterios, midiendo anualmente desde 2015 hasta 2018. Criterios de inclusión: Pacientes de 15 años o más Pacientes que cumplen con el algoritmo electrónico para identificar HT en 2014, garantizando su prevalencia en 2015 Pacientes que recibieron atención en salud en Bogotá entre 2015 y 2018 Criterios de exclusión: Pacientes que fallecieron o cambiaron de régimen entre 2015 y 2018 Fuentes de información: Se utilizaron las siguientes bases de datos: Base del Estudio de Suficiencia de la Unidad Por Capitación (UPC): contiene información de todos los servicios de salud, incluyendo tipo de servicio, códigos CIE-10, costos, fechas, municipio y proveedor. Para el régimen subsidiado, la información fue suministrada por Capital Salud; para el régimen contributivo, por las 10 principales EPS que cubren al 88% de los afiliados. Base de Datos Única de Afiliados (BDUA): contiene información demográfica y del aseguramiento de todos los afiliados al sistema de salud. Procedimientos: El procedimiento general del estudio incluye: i) Identificación de pacientes con HT en 2014 mediante algoritmo electrónico, ii) Medición de la exposición, iii) Descripción de la cohorte, iv) Medición de comorbilidades, v) Medición de desenlaces entre 2015h1 y 2018h2, vi) Medición del impacto usando DiD. (Figura 2 presenta los procedimientos en detalle.) Identificación de la población: Se utilizaron algoritmos diagnósticos validados para detectar HT en bases administrativas, con una sensibilidad del 66% y especificidad del 97%. Variable de exposición: El grupo expuesto corresponde a los afiliados al régimen subsidiado por Capital Salud EPS que recibieron servicios después de la reorganización (2017h1 en adelante). Se incluye un periodo pre-exposición (2015h1–2016h2). El grupo control corresponde a afiliados del régimen contributivo en Bogotá. Variable de desenlace: Se agruparon en: i) consumo de servicios hospitalarios (ambulatorios y hospitalizaciones), ii) desenlaces clínicos (revascularización miocárdica, diálisis), iii) costos anuales asumidos por el sistema de salud. Los desenlaces se identificaron mediante códigos CUPS. Los costos fueron ajustados al IPC hasta 2019. Covariables: Sociodemográficas: sexo, edad, asegurador Clínicas: Índice de Comorbilidad de Charlson adaptado, calculado a partir de CIE-10. Análisis: Análisis descriptivo: Edad, costos y consumo se resumieron con medianas y rangos intercuartílicos. Sexo, comorbilidades y desenlaces clínicos con frecuencias absolutas y relativas. Se calcularon tasas por 1,000 pacientes. Propensity Score Matching (PSM): Se utilizó un emparejamiento 1:1 con reemplazo y caliper de 0.05, siguiendo las recomendaciones de Austin, para balancear las características iniciales. Diferencias en diferencias (DiD): Se aplicó el modelo DiD con efectos fijos para paciente y tiempo, evaluando el impacto de la reorganización sobre el consumo hospitalario y desenlaces clínicos. Los errores estándar se agruparon a nivel de asegurador. Se estimaron cinco modelos (dos clínicos, dos de uso de servicios, uno de costos) con StataMP v.18.5. Cohorte dinámica Diseño: Cohorte retrospectiva basada en datos administrativos entre 2015 y 2018. Se construyó una base longitudinal a partir de cortes transversales seriados, permitiendo observar la mortalidad antes y después de la reorganización. Población: Pacientes de 15 años o más que recibieron atención en Bogotá y cumplieron con el algoritmo diagnóstico entre 2014 y 2017. Fueron seguidos hasta 2018 o fallecimiento. Criterios de inclusión: Pacientes ≥15 años Cumplieron algoritmo entre 2014 y 2017 Recibieron atención en Bogotá entre 2015 y 2018 Criterios de exclusión: Cambio de régimen entre 2015 y 2018 Fuentes: Además de UPC y BDUA, se usó: Registro Único de Afiliados (RUAF): contiene certificados de defunción con información detallada. En 2016, el 91% de las muertes fueron registradas. Procedimientos: i) Identificación de pacientes con HT (2014–2017), ii) Medición de exposición, iii) Descripción de la cohorte, iv) Medición de comorbilidades, v) Medición de mortalidad (2015–2018), vi) Análisis de impacto usando DiD. (Figura 3 ilustra los procedimientos.) Identificación de población: Mismo algoritmo utilizado en fase 1. Variable de exposición: Mismo grupo expuesto y control que en la cohorte cerrada. Variable de desenlace: Mortalidad dicotómica obtenida del RUAF. Covariables: Idénticas a la cohorte cerrada. Análisis: Análisis descriptivo: Edad (mediana y rangos), sexo, CCI y mortalidad (frecuencias absolutas y relativas). Se calculó tasa de mortalidad por 100 pacientes con HT por año y régimen. Propensity Score Matching (PSM): Mismo procedimiento que en cohorte cerrada. Diferencias en diferencias (DiD): Se estimó el impacto de la reorganización sobre la mortalidad usando DiD, ajustando por covariables sociodemográficas y clínicas. Se agruparon errores estándar por asegurador y año. Análisis realizados con StataMP v.18.5.spa
dc.format.extent75 páginasspa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.identifier.instnameUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.reponameRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiaspa
dc.identifier.repourlhttps://repositorio.unal.edu.co/spa
dc.identifier.urihttps://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/87815
dc.language.isoengspa
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiaspa
dc.publisher.branchUniversidad Nacional de Colombia - Sede Bogotáspa
dc.publisher.facultyFacultad de Medicinaspa
dc.publisher.placeBogotá, Colombiaspa
dc.publisher.programBogotá - Medicina - Maestría en Epidemiología Clínicaspa
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