El Hospital Universitario San Vicente de Paúl de Medellín implementó los Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD) como sistema de clasificación de pacientes, con el software agrupador Estación CLINOS, donde se procesaron 39.000 altas hospitalarias de los años 2003 y 2004, con codificación CIE 10 en diagnóstico y CUPS en procedimientos. Dentro de este trabajo está la organización y ajuste del Conjunto Mínimo Básico de Datos (CMBD), incluyendo variables administrativas y clínicas como: sexo, edad, diagnóstico principal, diagnósticos secundarios, procedimientos, costo, facturación, pagador, régimen económico, región, circunstancias de alta, etc.
El punto primordial fue el cálculo de sus propios pesos relativos teniendo en cuenta el consumo de recursos con la metodología de costos por paciente, y los puntos de corte de la estancia por GRD propios de la institución, para determinar el índice de complejidad y los casos extremos respectivamente, ya que en análisis anteriores estos presentaban diferencias significativas en las intervenciones, especialmente las de alto costo con respecto de estándares internacionales.
Se determinó el comportamiento de lo que se hace en el hospital, definiendo variaciones por cada GRD, lo que da una claridad de la pro-ducción hospitalaria, donde se determinó que controlando la atención de 49 Grupos Relacionados de Diagnóstico, se cubre el 50% de la producción que genera el hospital.
Se tiene en cuenta el tipo de paciente que atiende el hospital, presentando bases comparables de la cantidad y calidad de los servicios que presta, permitiendo que se realicen análisis tanto financieros como de gestión hospitalaria.
Se determinó el promedio de codificación diagnóstica por paciente y el promedio de codificación de procedimientos en estos dos períodos, permitiendo controlar y realizar un seguimiento a estos dos indicadores, los cuales a mayor registro de diagnóstico y procedimiento, hacen que se ajuste más cada paciente en un Grupo Relacionado de Diagnóstico, ya que la inclusión de diagnósticos de complicaciones o co-morbilidades, hace que el paciente se clasifique en un Grupo Relacionado de Diagnóstico que se define como con complicación o co-morbilidad, y que por tanto tiene un mayor peso relativo y afecta la complejidad de la institución en cuanto el consumo de recursos. Es decir: si yo tengo un paciente donde su diagnóstico es traumatismo intracraneal, le realizaron una craneotomía y es mayor de 17 años, quedaría en un Grupo Relacionado de Diagnóstico llamado Craneotomía mayor de 17 años sin complicaciones que tiene un peso relativo de 1.63, pero si además se le incluye un diagnóstico secundario de angina de pecho, el paciente queda clasificado en un Grupo Relacionado llamado Craneotomía mayor de 17 años con complicación, que tiene un peso de 2.7, mayor que el otro, y que por lo tanto afecta el índice de complejidad
Se analizó el comportamiento de la participación de las atenciones de la institución por régimen económico, con su respectiva variación entre los períodos 2003-2004, presentando diferencias significativas en los pacientes vinculados, subsidiados y contributivos.
También se determinó por GRD, las atenciones por regiones y su participación, analizando diferentes variables como edad, sexo, costo, facturación, complejidad, con una mayor atención en pacientes de Medellín, correspondiendo al 35% del total de la atención.
Se calculó el índice de complejidad en cuanto al consumo de recursos, determinado con los pesos propios de la institución, en donde se pudo analizar que se presentó disminución en pacientes atendidos por trauma como consecuencia de la disminución de los índices de violencia en las regiones de Antioquia, Medellín especialmente, y se presentaron incrementos en la atención de pacientes que requirieron de un trasplante
Se analizaron los GRD que tienen complicaciones y co-morbilidades, para determinar la cantidad de pacientes en estos grupos y sus variaciones de un período a otro, determinando un mayor número de ingresos de paciente con complicaciones y co-morbilidades en el año 2004 que en el 2003.
Se analizaron los propios pesos del hospital y los pesos internacionales, los cuales se calculan teniendo en cuenta el consumo de recursos por paciente; esto arrojó variaciones significativas, básicamente en pacientes de trauma y pacientes de alto costo, como es el caso de los trasplantes. Muchas razones pueden explicar estas variaciones, como la forma de contratación de la mano de obra, las prácticas médicas, la tecnología, el subregistro, problemas administrativos, la variación del dólar en productos importados, etc. Por estas razones es importante tener los propios pesos y los costos por paciente, ya que sin esta información no se podrían detectar las causas de las variaciones intra-grupo y realizar ajustes pertinentes a los procesos, los cuales repercutirían en una mejor atención al paciente, y solo se podrían realizar análisis inter-grupos para determinar la variación de un GRD con respecto de otro.
Se generó información por pagador, como se puede ver en la gráfica No. 9, donde se presentan datos de un trimestre de atención de pacientes de la Dirección Seccional de Salud de Antioquia (DSSA). Se analizó la estancia media por GRD, los casos extremos o casos atípicos dentro del comportamiento de la estancia en determinado GRD, la estancia media sin extremos, su costo promedio, el número de pacientes por cada grupo, el régimen económico, los diagnósticos principales, estado de resultados por GRD, margen de rentabilidad por pagador, los días de UCI (Unidad de Cuidados Intensivos) por GRD, etc.
Con toda esta información que genera la agrupación de pacientes, se pueden realizar análisis de una mejor codificación diagnóstica, tasas de reingresos, estancias pre-operatorias, índices del case mix y de funcionamiento (dos indicadores que sirven para gestionar la estancia en cuanto la complejidad y la eficiencia en el manejo de la cama hospitalaria), así como el impacto por estancias consumidas o estancias evitadas de un período a otro, lo facturado por régimen económico, etc.
Uno de los puntos más importantes en la información generada por Grupos Relacionados de Diagnóstico (GRD), es la de poder comparar todas estas variables, ya sea por institución, por servicio, por período, por especialidad, por médico tratante, y servir de guía tanto para la elaboración de las trayectorias clínico-administrativas, como para investigaciones en el tratamiento de determinadas enfermedades.
Se espera a futuro continuar con otros indicadores que se manejan con esta información, como son el Índice de Mortalidad Ajustado por Riesgo (IMAR) y el Índice de Complicaciones Ajustado por Riesgo (ICAR), herramientas importantísimas para el análisis de la calidad de la atención de los pacientes.
En los GRD, lo más importante que aportan a la información del sector salud, es que facilitan un lenguaje común en el análisis de la prestación de servicios hospitalarios, facilitando la gestión y la toma de decisiones clínicas y financieras.