El indicador de desempeño adecuado para obtener conclusiones adecuadas.

Los indicadores sanitarios se dividen clásicamente en tres tipos según Avedis Donabedian, indicadores de estructura, indicadores de proceso e indicadores de resultado porque miden áreas distintas de la asistencia sanitaria y la información que ofrecen permiten sacar conclusiones en dichos ámbitos de aplicación, por ejemplo el número de quirófanos o de consultas no dice nada respecto al número de pacientes atendidos o respecto a los beneficios en salud que se obtienen. Es esperable que una buena estructura permita mejores procesos y mejores resultados en salud pero no tiene porqué ser así, de manera que cada uno de los indicadores que se pueden medir y evaluar deben tener una definición clara y sus implicaciones son restringidas a su ámbito de aplicación.

Es muy habitual, sin embargo, esgrimir indicadores y comparaciones interanuales de los mismos aduciendo rigor científico y analítico en ámbitos donde no aplican o sacando conclusiones que no pueden sacarse con esos indicadores concretos. Por ejemplo, comparando tasas brutas de mortalidad entre distintas regiones, o comparando variaciones en el número total de consultas realizadas en un año respecto del anterior sin considerar cambios poblacionales importantes o la presencia de una año a otro de eventos sanitarios que puedan aumentar independientemente el número de consultas, un nuevo programa de cribado o un brote importante de una enfermedad infectocontagiosa.

Del mismo modo que es habitual ver como se van arrojando valores de indicadores sin explicitar cuales son los márgenes eficientes de trabajo, por ejemplo, un índice de ocupación de quirófanos nunca puede, ni debe, ser del 100%, si esto no se aclara al lector que no lo usa habitualemtne pues un índice bruto del 85% o uno neto del 82% puede sonar como un resultado bajo y no lo es.

Si pretendemos entendernos y facilitar una comunicación transparente y honesta debemos utilizar las herramientas analíticas de manera comprensible, transparente y honesta. Mucho del mal uso de los indicadores se debe a desconocimiento y los nombres de los mismos pueden ser confusos.

Cualquier indicador bruto significa que no está ajustado, es decir que puede incluir variaciones independientes de lo que el indicador pretende medir, ya sea que los pacientes en uno u otro momento o en una u otra organización o institución sanitaria pueden ser diametralmente distintos lo cual invalidaría la comparación o que incluye como en el caso de ocupación de quirófanos los tiempos de rotación.

Los números brutos de consultas realizadas o de intervenciones realizadas, tienen el mismo problema, por ejemplo, ya que no contemplan el número de profesionales disponibles en ese centro o área para la realización de estas consultas o intervenciones, no valora tampoco si se han producido variaciones poblacionales importantes que afecten al tipo de atención solicitada o si en una zona u otra los pacientes tienen más o menos edad.

Así, por ejemplo, las listas de espera pueden aumentarse o disminuirse dependiendo de qué definamos como criterio de inclusión y exclusión. Además pueden en determinados momentos reducirse artificialmente sin que la mejora de los indicadores implique para nada una mejora de la atención que se está dando. Suponemos siempre que la intención es buena pero creo que el método es erróneo y que perjudica el pacto de transparencia que debemos adoptar como profesionales sanitarios.

Me explico, si se quieren disminuir los números brutos de la lista de espera quirúrgica (LEQ) se pueden incluir en un periodo de tiempo, por ejemplo antes de que salgan los datos estadísticos periódicos, más operaciones quirúrgicas cortas y sencillas y retrasar algunas que son más largas y complicadas (obviamente a nadie se le ocurre retrasar las preferentes o con implicaciones peligrosas para el paciente por la gravedad de la enfermedad). Por ello, cuando se van a comparar datos de reducción o aumento debe tenerse la información de la casuística o gravedad de los procesos tratados porque si son muy distintas y no están ajustados los indicadores la comparación es fútil. Tampoco existe muchas veces un registro claro de hospitales de alta especialización en España y muchas veces se comparan datos asistenciales sin tener en cuenta las derivaciones a otros hospitales o la recepción de pacientes complicados.

Existen otras situaciones que afectan las listas de espera y que deben valorarse cuando se analizan datos de reducción de las mismas. De hecho en épocas especialmente familiares como las que se avecinan con muchas reuniones que implican visitas y desplazamientos, se producen muchas bajas de la LEQ. Pero estas bajas no son porque se haya atendido a los pacientes sino porque al ser patologías, que el enfermo entiende como poco graves o de poco peligro aunque requieran de una operación quirúrgica, como puede ser una operación de cataratas, el paciente no quiere operarse en fechas cercanas al 24 de diciembre para no estropear las fiestas y muchos prefieren esperar unos meses que estar en el hospital en Nochebuena o en Nochevieja.

Así mismo las decisiones asistenciales pueden introducir artefactos que deben corregirse antes de realizar una comparación de indicadores. Por ejemplo, una acción de mejora de la asistencia basada en la evidencia es la ambulatorización de la mayor cantidad de operaciones quirúrgicas posibles reduciendo así las hospitalizaciones y la estancias. Cuando una intervención puede ambulatorizarse es una mejora, pero si se van a comparar con los datos anteriores a la ambulatorización debe tenerse en cuenta este hecho para sacar conclusiones en cuanto a los indicadores de hospitalizaciones o de estancia media de los servicios afectados.

Es necesario informar con claridad y ofrecer datos fiables y comprensibles para poder entenderse. Y como lector informado, antes de sacar conclusiones de una información sobre indicadores sanitarios es fundamental saber cuál es el indicador, cómo se describe y a qué hace referencia, y es muy conveniente conocer la fórmula para calcularlo.

Carolina Varela Rodríguez – @carolinavr_D22 – http://www.varelarodriguez.com

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