Ajuste de Risco e Análise de Case-Mix

Ajuste de risco é o conjunto de métodos estatísticos utilizados para contabilizar as diferenças nas características dos pacientes ao comparar os resultados ou custos de diferentes prestadores de serviços, programas ou tratamentos. Como hospitais e clínicos tratam pacientes que diferem em idade, gravidade e comorbidade, uma comparação justa dos resultados medidos requer o ajuste para este case mix; caso contrário, diferenças aparentes na qualidade podem simplesmente refletir diferenças nos pacientes tratados.

Definition

Ajuste de risco é o processo de contabilizar estatisticamente as diferenças no case mix dos pacientes, como a gravidade da doença e a comorbidade, para que as comparações de resultados ou custos de saúde entre prestadores de serviços ou grupos reflitam diferenças no cuidado, e não diferenças nos pacientes tratados.

Scope

Esta entrada aborda a necessidade do ajuste de risco, as principais abordagens (índices de comorbidade, modelos multivariados e escores de propensão), e os dados e questões de validade que o limitam. É uma referência metodológica dentro da medição de qualidade e não fornece estimativas de risco clínico ou orientação para pacientes individuais.

Core questions

• Por que as comparações brutas de resultados entre prestadores podem ser enganosas?
• Quais fatores do paciente devem ser ajustados e quais não devem?
• Como os índices de comorbidade, modelos de regressão e escores de propensão diferem como métodos de ajuste?
• O que limita a validade do ajuste de risco e quando o confundimento residual permanece?

Key concepts

• Case mix e gravidade da doença
• Índices de comorbidade
• Modelos multivariados de ajuste de risco
• Escores de propensão e balanço de covariáveis
• Razão de mortalidade padronizada
• Confundimento residual
• Dados administrativos versus clínicos

Key theories

Escore de propensão para controle de confundimento

Rosenbaum e Rubin demonstraram que o escore de propensão, a probabilidade de receber um tratamento ou estar em um grupo dadas as covariáveis observadas, é um escore de balanceamento: condicionar-se a ele equilibra as covariáveis medidas entre os grupos, permitindo uma comparação mais justa dos resultados em dados observacionais. O conceito sustenta muitas estratégias modernas de ajuste de risco e comparação de case mix.

Mechanisms

O ajuste de risco começa identificando fatores do paciente, presentes antes do cuidado, que influenciam o resultado de interesse, como idade, gravidade e comorbidade. Esses fatores são resumidos por índices de comorbidade, como o índice de Charlson construído a partir de diagnósticos ponderados ou o conjunto de comorbidades de Elixhauser projetado para dados administrativos, ou inseridos em um modelo multivariado que prevê o resultado esperado para cada paciente. Os resultados observados são então comparados com os resultados esperados pelo modelo, frequentemente como uma razão padronizada. Os métodos de escore de propensão, seguindo Rosenbaum e Rubin, em vez disso, equilibram a distribuição de covariáveis medidas entre os grupos antes da comparação. Todos esses métodos ajustam apenas para fatores medidos; diferenças não medidas deixam confundimento residual, e a qualidade dos dados subjacentes, especialmente a codificação administrativa, afeta fortemente a validade.

Clinical relevance

O ajuste de risco torna as comparações de perfil de prestadores, relatórios públicos e pagamento por desempenho mais justas, separando a contribuição do cuidado da contribuição do case mix do paciente. Índices de comorbidade e métodos de escore de propensão são amplamente utilizados em pesquisas de resultados e avaliação de serviços de saúde. Esta entrada explica os métodos usados para comparar populações e não é uma ferramenta para estimar o risco em um paciente individual.

Evidence & guidelines

Os fundamentos metodológicos são apresentados no texto de referência de Iezzoni sobre ajuste de risco, nas medidas originais de comorbidade de Charlson e Elixhauser, e na literatura de escore de propensão originada com Rosenbaum e Rubin. Essas fontes são citadas por seu conteúdo metodológico e não funcionam como diretrizes clínicas nesta entrada.

History

A preocupação de que comparações brutas de resultados penalizassem injustamente os prestadores que tratavam pacientes mais doentes impulsionou o desenvolvimento do ajuste formal de risco a partir da década de 1980. Índices de comorbidade como o de Charlson (1987) e as medidas de dados administrativos de Elixhauser e colegas (1998) forneceram resumos práticos do case mix, enquanto a estrutura de escore de propensão de Rosenbaum e Rubin (1983) forneceu uma abordagem geral para equilibrar grupos em comparações observacionais.

Debates

Os dados administrativos podem suportar um ajuste de risco válido?

O ajuste a partir da codificação administrativa é barato e amplamente disponível, mas pode perder a gravidade e o início da doença, e é sensível às práticas de codificação; os dados clínicos são mais ricos, mas mais caros de coletar. A adequação da fonte de dados para uma dada comparação permanece contestada.

O ajuste de risco alguma vez corrige em excesso?

Ajustar para fatores que são eles próprios consequências de um cuidado deficiente, ou para os próprios resultados que a qualidade deve capturar, pode mascarar diferenças reais de qualidade; decidir quais variáveis pertencem ao modelo é um julgamento central.

Key figures

• Lisa Iezzoni
• Mary Charlson
• Anne Elixhauser
• Paul Rosenbaum
• Donald Rubin

Seminal works

• charlson-1987
• elixhauser-1998
• rosenbaum-rubin-1983
• iezzoni-2013

Frequently asked questions

O que é case mix?

Case mix é a mistura de tipos e gravidades de pacientes tratados por um prestador. Diferenças no case mix significam que dois prestadores podem ter resultados diferentes mesmo que a qualidade de seu cuidado seja idêntica, razão pela qual os resultados são ajustados ao risco antes da comparação.

Por que o ajuste de risco nunca pode remover completamente o viés?

Ele só pode ajustar para fatores que são medidos. Diferenças não medidas entre grupos de pacientes, chamadas de confundimento residual, permanecem após o ajuste, portanto, as comparações ajustadas ao risco ainda exigem interpretação cautelosa.