Caracterización temprana de población adulta al ingreso de una aseguradora como oportunidad para identificar el riesgo de hospitalización

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.15649/cuidarte.3290

Palabras clave:

Perfil de Salud, Seguro de Salud, Gestión en Salud

Resumen

Highlights

  • La caracterización de pacientes al ingreso de las aseguradoras permite generar perfiles específicos para la orientación de programas de gestión de riesgo.
  • Predecir el riesgo de hospitalización permite realizar oportunamente acciones que minimizan costos y eventos catastróficos en salud.
  • La identificación de los riesgos de los afiliados a una aseguradora es fundamental para la gestión oportuna de los mismos desde el momento de afiliación.
  • Es importante realizar programas predictivos en la prestación de servicios de salud.

Introducción: Las Entidades Administradoras de Planes de Beneficios deben gestionar el riesgo en salud de sus afiliados. Por tanto, desde la afiliación se realiza la caracterización en salud para apoyar la toma de decisiones e intervención oportuna. Objetivo: Analizar los resultados históricos de la caracterización de población adulta al ingreso de la aseguradora en relación con la demanda de servicios de hospitalización por causa general y patología psiquiátrica. Materiales y Métodos: Estudio observacional de corte trasversal con los afiliados mayores de 18 años en donde se realizó análisis de la caracterización de la población adulta y su asociación con el uso de consultas médicas en Atención Primaria y hospitalizaciones por todas las causas y por patología psiquiátrica. Se realizaron análisis bivariado y multivariado y se calcularon OR (Odds Ratio) en regresión logística. Resultados: Se identificaron variables asociadas significativamente con hospitalización por cualquier causa: haber referido antecedente de enfermedad cardiaca OR=1,71(IC95%: 1,33; 2,20), enfermedad respiratoria OR= 1,30(IC95%: 1,04; 1,61), enfermedad renal crónica OR=1,66(IC95%: 1,13; 2,45), cáncer OR=1,65(IC95%: 1,14; 2,40), tomar algún medicamento de forma permanente OR=1,35(IC95%: 1,174; 1,56) y fumar OR=1,44(IC95%: 1,12; 1,85). Para hospitalización psiquiátrica fue relevante el antecedente de desánimo, depresión o poca esperanza OR=5,12(IC95%: 1,89; 13,87). Discusión: La caracterización realizada a los pacientes en la afiliación permitió identificar variables predictoras de hospitalización orientando la gestión desde el nivel primario, minimizando costos y eventos catastróficos en salud. Conclusión: La identificación oportuna de perfiles específicos de pacientes permite realizar acciones oportunas para minimizar costos sanitarios y eventos catastróficos en salud.

Como citar este artículo: Vargas-Díaz Lorena María, Pachón Arciniegas Olga Patricia, Osorio Rojas Santiago, Manrique-Hernández Edgar Fabián, Bermon Angarita Anderson. Caracterización temprana de población adulta al ingreso de una aseguradora como oportunidad para identificar el riesgo de hospitalización Revista Cuidarte. 2024;15(1):e3290.  http://dx.doi.org/10.15649/cuidarte.3290

Biografía del autor/a

Lorena María Vargas-Díaz, Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Departamento de Epidemiología. Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Olga Patricia Pachón Arciniegas, Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Instituto de Medicina Ambulatoria y Preventiva. Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Santiago Osorio Rojas, Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Departamento de Epidemiología. Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Edgar Fabián Manrique-Hernández, Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Departamento de Epidemiología. Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Anderson Bermon Angarita, Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Departamento de Epidemiología. Fundación Cardiovascular de Colombia, Bucaramanga, Colombia.

Referencias

Ministerio de Salud y Protección Social. Política de Atención Integral en Salud. [Internet] 2016. Consulta: abril 10, 2023 Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/DE/modelo-pais-2016.pdf

Brown RT, Diaz-Ramirez LG, Boscardin WJ, Lee SJ, Williams BA, Steinman MA. Association of Functional Impairment in Middle Age With Hospitalization, Nursing Home Admission, and Death. JAMA Intern Med. 2019;179(5):668-675. https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2019.0008

Crane SJ, Tung EE, Hanson GJ, Cha S, Chaudhry R, Takahashi PY. Use of an electronic administrative database to identify older community dwelling adults at high-risk for hospitalization or emergency department visits: the elders risk assessment index. BMC Health Serv Res. 2010;10:338. Published 2010 Dec 13. https:// doi.org/10.1186/1472-6963-10-338

Avelino-Silva TJ, Farfel JM, Curiati JA, Amaral JR, Campora F, Jacob-Filho W. Comprehensive geriatric assessment predicts mortality and adverse outcomes in hospitalized older adults. BMC Geriatr. 2014;14(1):129.https://doi.org/10.1186/1471-2318-14-129

Santos S, Veiga PM, Paúl C. The Perceived Risk of Hospitalization in Primary Health Care - The Importance of Multidimensional Assessment. Gerontol Geriatr Med. 2022;7:1-11.https://doi.org/10.1177/23337214211063030

Rocha JVM, Marques AP, Moita B, Santana R. Direct and lost productivity costs associated with avoidable hospital admissions. BMC Health Serv Res. 2020;20(1):210. https://doi.org/10.1186/s12913-020-5071-4

Laires PA, Perelman J. The current and projected burden of multimorbidity: a cross-sectional study in a Southern Europe population. Eur J Ageing. 2018;16(2):181-192. https://doi.org/10.1007/s10433-018-0485-0

Kocher RP, Adashi EY. Hospital readmissions and the Affordable Care Act: paying for coordinated quality care. JAMA. 2011;306(16):1794-1795. https://doi.org/10.1001/jama.2011.1561

Weiner JP, Starfield BH, Steinwachs DM, Mumford LM. Development and application of a population-oriented measure of ambulatory care case-mix. Med Care. 1991;29(5):452-472. https://doi.org/10.1097/00005650-199105000-00006

Takahashi PY, Ryu E, Olson JE, Winkler E, Hathcock M, Gupta R, et al. Health behaviors and quality of life predictors for risk of hospitalization in an electronic health record-linked biobank. Int J Gen Med. 2015; 8:247-254. https://doi.org/10.2147/IJGM.S85473

Superintendencia Nacional de Salud. Resolución Número 7855 de 2018. Consulta: abril 13, 2023. Disponible en: https://docs.supersalud.gov.co/PortalWeb/Juridica/Resoluciones/RESOLUCI%C3%93N%207855%20DE%202018.pdf

Vargas Diaz LM, Pachón Arciniegas OP, Osorio Rojas S, Manrique-Hernández EF, Bermon Angarita A. Base_caracterización_vf. Mendeley Data. 2024 V1. https://doi.org/10.17632/55ydfryz4r.1

Ministerio de Salud y Protección Social. Aseguramiento al sistema general de salud. Consulta: julio 7, 2023. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/proteccionsocial/Paginas/aseguramiento.aspx

Ministerio de Salud y Protección Social. Guía conceptual y metodológica para la caracterización de la población afiliada a las Entidades Administradoras de Planes de Beneficios de Salud (EAPB). 2017. Consulta: julio 10, 2023. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/VS/ED/GCFI/Guia_caracterizacion_EAPB%20version%2021072014.pdf

Zúñiga FA. La Organización Institucional y La Regulación En El Sistema General de Seguridad Social En Salud En Colombia. En: La Salud En Colombia: Logros, Retos y Recomendaciones. Bernál O, Gutierrez C. Editores. Universidad de los Andes, Colombia, 2012. 183–208.

Ministerio de Salud y Protección Social. Resolución 5261 de 1994. Consulta: Julio 7, 2023. Disponible https://www.minsalud.gov.co/Normatividad_Nuevo/RESOLUCI%C3%93N%205261%20DE%201994.pdf

Rey, TA., Scobie, JM. La Arquitectura Institucional Del Sistema de Salud Colombiano: Una Mirada a La Ley 100 y Normas Posteriores. En: La Salud En Colombia: Logros, Retos y Recomendaciones. Bernál O, Gutierrez C. editores. Universidad de los Andes, Colombia, 2012. 209-258.

Muadi Holzheu J., González Romero AA. Evaluación de Riesgos Individuales para Aseguramiento en Salud [Tesis maestría en Administración en Salud] Bogotá. Universidad del Rosario; 2020. Disponible en: https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/30335

Acuña, Lizbeth et al. Enfermedad renal en Colombia: prioridad para la gestión de riesgo. Revista Panamericana de Salud Pública. 2016;40(1):16-22 ISSN1680-5348. https://www.scielosp.org/article/rpsp/2016.v40n1/16-22/#

Goetzel RZ, Anderson DR, Whitmer RW, Ozminkowski RJ, Dunn RL, Wasserman J. The relationship between modifiable health risks and health care expenditures. An analysis of the multi-employer HERO health risk and cost database. J Occup Environ Med. 1998;40(10):843-854. https://doi.org/10.1097/00043764-199810000-00003

Boult C, Dowd B, McCaffrey D, Boult L, Hernandez R, Krulewitch H. Screening elders for risk of hospital admission. J Am Geriatr Soc. 1993;41(8):811-817. https://doi.org/10.1111/j.1532-5415.1993.tb06175.x

Crane SJ, Tung EE, Hanson GJ, Cha S, Chaudhry R, Takahashi PY. Use of an electronic administrative database to identify older community dwelling adults at high-risk for hospitalization or emergency department visits: the elders risk assessment index. BMC Health Serv Res. 2010;10:338. https://doi.org/10.1186/1472-6963-10-338

Takahashi PY, Sauver JL, Olson TC, Huber JM, Cha SS, Ebbert JO. Association between underweight and hospitalization, emergency room visits, and mortality among patients in community medical homes. Risk Manag Healthc Policy. 2013;6:1-6. https://doi.org/10.2147/RMHP.S39976

Hatef E, Searle KM, Predmore Z, Lasser EC, Kharrazi H, Nelson K, et al. The impact of social determinants of health on hospitalization in the Veterans Health Administration. AmJPrevMed. 2019;56(6):811-818. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2018.12.012

Berkowitz SA, Seligman HK, Meigs JB, Basu S. Food insecurity, healthcare utilization, and high cost: a longitudinal cohort study. Am J Manag Care. 2018;24(9):399-404. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6426124/

Zulman DM, Maciejewski ML, Grubber JM, Weidenbacher HJ, Blalock DV, Zullig LL et al. Patient-Reported Social and Behavioral Determinants of Health and Estimated Risk of Hospitalization in High-Risk Veterans Affairs Patients. JAMA Netw Open. 2020;3(10):e2021457.https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2020.21457

Ridgeway JL, Beebe TJ, Chute CG, Eton DT, Hart LA, Frost MH et al. A brief Patient-Reported Outcomes Quality of Life (PROQOL) instrument to improve patient care. PLoS Med. 2013;10(11):e1001548. https://doi.org/10.1371/journal.pmed.1001548

Ministerio de la Salud y Protección Social de la República de Colombia, COLCIENCIAS, Centro Nacional de Investigación en Evidencia y Tecnologías en Salud CINETS. Guía de práctica clínica para la detección temprana, diagnóstico y tratamiento de la fase aguda de intoxicación de pacientes con abuso o dependencia del alcohol-2013. Guía N° 23. Consulta agosto 13, 2023. Disponible en: https://www.minsalud.gov.co/sites/rid/Lists/BibliotecaDigital/RIDE/INEC/IETS/GPC_Prof_Salud_OH.pdf

Publicado

2024-03-21

Cómo citar

1.
Vargas-Díaz LM, Pachón Arciniegas OP, Osorio Rojas S, Manrique-Hernández EF, Bermon Angarita A. Caracterización temprana de población adulta al ingreso de una aseguradora como oportunidad para identificar el riesgo de hospitalización . Revista Cuidarte [Internet]. 21 de marzo de 2024 [citado 18 de junio de 2024];15(1). Disponible en: https://revistas.udes.edu.co/cuidarte/article/view/3290

Altmetrics

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Artículos más leídos del mismo autor/a