Índice - hospital dr. hernán henríquez aravena
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CUADERNOS DE GESTIÓN CLÍNICA · Una guía práctica para médicos
Índice
¿Por qué leer esta guía? ______________________________________________________________
Para qué es útil la información de Case Mix? _______________________________________
¿En qué áreas se dispone de información sobre el Case Mix? ______________________
Los datos de origen: el informe y los datos de egresos______________________________
¿Qué datos contiene el registro de egresos?__________________________________
El papel del médico: el informe de egreso____________________________________
Importancia de la calidad de los datos ________________________________________
Los Grupos Relacionados con el Diagnóstico (IR-GRD) _____________________________
¿Qué son los IR-GRD? _________________________________________________________
¿Cómo se clasifican los pacientes? __________________________________________
Utilización médica de la información basada en IR-GRD ___________________________
Conocer la casuística _________________________________________________________
Los casos extremos u outliers ________________________________________________
La eficiencia en la gestión de camas __________________________________________
Expectativas de futuro _______________________________________________________________
Anexo. Indicadores ajustados por casuística y funcionamiento______________________
Anexo. Ejemplo de IR-GRD versión 3.0: Categoría Diagnóstica Mayor
Sistema Respiratorio (CDM 04) ______________________________________________________
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CUADERNOS DE GESTIÓN CLÍNICA · Una guía práctica para médicos
Desde hace ya algunos años, términos y conceptos como Case Mix, Gestión
Clínica, presupuestos clínicos, Clinical Pathways, Medicina Gestionada
(Managed Care), etc., se han incorporado de manera progresiva al lenguaje
sanitario y hospitalario, al tiempo que se ha generalizado el número de centros
hospitalarios donde los médicos pueden disponer de información periódica sobre
los tipos de pacientes tratados.
Estos términos, oídos inicialmente en boca de gerentes o de personal de las
administraciones sanitarias o entidades financiadoras, sugieren conceptos
relacionados con la economía o la gestión y, en principio, alejados de los intereses y
actividades de los profesionales de la salud.
Muy al contrario, estos instrumentos fueron creados y diseñados en un esfuerzo
sin precedentes de encontrar un lenguaje clínico que permitiera una comunicación
efectiva entre médicos y gestores, adaptándolo al vocabulario médico. Es decir,
se trata del primer intento de basar la información de los hospitales en términos
médicos.
“La implantación de instrumentos de medida del Case Mix ya es una realidad en muchos países y también en Chile”
En la era del Case Mix, ya no es aceptable un análisis de la actividad de un
servicio médico sino lleva parejo una estimación de la tipología y la complejidad
de los pacientes tratados. Afortunadamente, la implantación de instrumentos de
medida del Case Mix es ya una realidad en muchos países y también en Chile.
¿Por qué leer esta guía?
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En un futuro muy próximo, no concebiremos la gestión y evaluación de los
servicios médicos sin esta información. Por todo ello, presentamos esta guía como
una ayuda a los médicos para introducirse en este nuevo lenguaje.
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El término Case Mix o casuística hace referencia a la combinación de tipos
distintos de pacientes tratados por un médico, un servicio médico, un hospital, o
cualquier otra unidad funcional. Expresa la producción de dicha unidad en términos
de clases de pacientes similares desde un punto de vista clínico, y potencialmente,
en el proceso de cuidados recibidos.
“Case Mix es la combinación de tipos diferentes de pacientes”
La evaluación de una actividad no puede realizarse si no existe un conocimiento
razonable del resultado de la misma, es decir, de su producción. Los servicios
sanitarios son muy complejos y producen un gran número de bienes y servicios,
algunos de fácil medida, como el número de radiografías de tórax realizadas,
comidas servidas, pruebas de laboratorio practicadas, servicios hoteleros
prestados y otros de más difícil cuantificación, como son los cuidados médicos y de
enfermería específicos para cada paciente.
Pero precisamente estos últimos, asociados a la función médica, cuyas decisiones
condicionan una buena parte de los consumos, constituyen la finalidad última del
hospital, y por tanto, el producto final del mismo.
Medir la producción de los servicios de salud es una tarea difícil en la que
están implicados múltiples factores: dificultad de acceso a la información médica
rutinaria, gran diversidad de los problemas médicos y variabilidad individual,
entre otros. Incluso podría afirmarse que existen tantos productos distintos como
pacientes se han tratado.
¿Para qué es útil la información de Case Mix?
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Sin embargo, como en toda actividad científica, es posible clasificar
observaciones (pacientes) con rasgos comunes entre sí que las asemejan, y a
la vez, las diferencian de otras. Los episodios de atención hospitalaria pueden
clasificarse sobre la base de multitud de criterios: edad del paciente, tipo de
enfermedad, probabilidad de muerte, consumo de recursos, etc. A cada objetivo
pueden corresponderle distintos sistemas de clasificación de pacientes.
Como base para obtener información útil para la gestión de los servicios médicos,
se requiere de un criterio de similitud en el proceso de cuidados, y por tanto, es
necesario obtener todas aquellas características de los pacientes que incidan en el
consumo de recursos.
“El sistema de Clasificación de Pacientes permite al médico mejorar el conocimiento para la monitorización y evaluación de su servicio”
A partir de tal sistema de clasificación de pacientes, se obtiene información de
actividad e indicadores de calidad y utilización de recursos, teniendo en cuenta
la variabilidad de las características clínicas de los pacientes. Esta información
permite al médico mejorar el conocimiento para la monitorización y la evaluación
de su servicio, la fijación de objetivos y la toma de decisiones, disponiendo de los
datos necesarios para elaborar una comparación equitativa con la actividad de
otros servicios similares.
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¿En qué áreas se dispone de información sobre el Case Mix?
Desde finales de los años 70 del siglo pasado, la investigación sobre Sistemas
de Clasificación de Pacientes hospitalizados experimentó un gran desarrollo.
A principios de los 80 se publicaron Los Grupos Relacionados con el Diagnóstico
(GRD) iniciándose su uso inmediatamente en EEUU y extendiéndose con rapidez
a otros países.
Posteriormente los GRD se han ido ampliando para incorporar otras actividades
hospitalarias ambulatorias. El objeto de la clasificación son los episodios de
contacto con la atención hospitalaria.
Más recientemente, se han desarrollado Sistemas de Clasificación específicos
para poblaciones donde el objeto de clasificación es el individuo e incluye la
información de todos los contactos con el sistema de salud pero los requisitos
de información de éstos sistemas no los han hecho tan fácilmente aplicables en la
mayoría de países, aunque es de prever una rápida evolución en el futuro.
“En esta guía, veremos, el sistema de clasificación de episodios hospitalarios de agudos adoptado en Chile: los IR-GRD”
Adicionalmente existen muchos otros sistemas de clasificación para actividades
de salud específicas y con finalidades diversas como los sistemas de triaje en
urgencias, los diversos sistemas utilizados en las unidades de cuidados intensivos,
los de centros de rehabilitación y los de centros de convalecencia o media y larga
estancia. Cada uno de ellos tiene requisitos y criterios de clasificación diferentes
en virtud de lo cuál tienen también aplicaciones diversas.
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En esta guía, nos centraremos, en el sistema de clasificación de episodios de
cuidados hospitalarios de agudos adoptado en Chile, los IR-GRD (International
Refined-GRD).
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Los datos de origen: el informe y los datos de egresos
Una de las dificultades para disponer de un sistema de medida del Case Mix,
ha sido la tradicional falta de disponibilidad de información médica rutinaria de
todos los pacientes tratados, en una forma homogénea y manejable. El desarrollo
e implantación de la toma de datos de un conjunto limitado de variables que
permitieran obtener un máximo de aplicaciones clínicas y administrativas fue el
punto de partida inicial para mejorar la información.
Este conjunto básico de variables de los episodios de hospitalización está hoy
internacionalmente extendido, siendo equiparables los contenidos del Uniform
Discharge Data Set de EEUU con los del Conjunto Mínimo Básico de Datos de
Hospitalización (CMBDH) elaborado en Europa por consenso bajo los auspicios de
la Unión Europea en 1982 y a los del registro de egresos de Chile.
Este conjunto de variables, al que llamaremos en adelante registro de egresos,
constituye un estándar internacional que se ha ido generalizando y que hoy en día
es homologable en la mayoría de los países occidentales.
¿Qué datos contiene el registro de egresos?
El registro de egresos contiene un conjunto de datos clínicos y administrativos
de cada uno de los episodios de hospitalización. Los datos básicos más comunes en
todos los países se recogen en la tabla 1, existiendo sin embargo datos adicionales
diferentes en distintos países.
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Las variables de carácter médico son lógicamente las que tienen un mayor interés
para su utilización posterior como instrumento en la evaluación de la actividad
médica y la investigación. La calidad en el proceso de recogida de estas variables es,
en buena medida, también dependiente de los propios médicos.
“Las variables clave son: diagnóstico principal del episodio, diagnósticos secundarios, procedimientos quirúrgicos y obstétricos y otros procedimientos diagnósticos y terapéuticos.”
TABLA 1
Variables mínimas y habituales de los registros de egreso hospitalario
Variables administrativas Variables clínica
Identificación de hospital Diagnóstico principal
Identificación del paciente Diagnósticos secundarios
Identificación de episodio Procedimientos
de asistencia quirúrgicos/obstétricos
Fecha nacimiento o edad Otros procedimientos
Sexo Peso recién nacido
Comuna Sexo recién nacido
Financiador del episodio Tiempo de gestación
Fechas de ingreso y egreso Causas Externas
Fecha de intervención Morfologías de
tumores o neoplasias
Circunstancias ingreso y egreso
Servicios de traslado y fechas
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El papel del médico: el informe de egreso
El origen de los datos del registro de egresos se halla en la información clínica,
que el propio médico que ha tratado al paciente, ha recogido y hecho constar
en la historia clínica y en el informe de egreso. Por tanto, es de vital importancia
para garantizar la calidad y la comparabilidad de los datos recogidos el hecho de
establecer unos criterios homogéneos en la selección y registro de la información.
“El médico es especialmente responsable de la exhaustividad y precisión de las variables clínicas (diagnósticos y procedimientos) y sobre todo de la selección de diagnóstico principal.”
A continuación se recogen las definiciones, aceptadas internacionalmente de
estas variables.
Diagnóstico principal. Proceso patológico que, después del estudio pertinente
y según criterio facultativo, se considera la razón principal del ingreso de un
paciente en el hospital una vez completado el proceso de diagnóstico.
Diagnósticos secundarios. Procesos patológicos, que no son el principal, que
coexisten con éste en el momento del ingreso, y/o aquellos que se desarrollan a lo
largo de la estancia hospitalaria y/o que influyen en la duración de la misma y/o
en el tratamiento administrado. Deben excluirse los diagnósticos relacionados
con un episodio anterior, y que no están presentes actualmente o que no tienen
que ver con el que ha ocasionado la actual estancia hospitalaria.
Procedimientos quirúrgicos y obstétricos. Todos aquellos procedimientos en los
que se ha utilizado quirófano y/o sala de partos.
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Otros procedimientos. Todos los procedimientos diagnósticos y/o terapéuticos
que requieren recursos humanos y materiales especializados e implican un riesgo
para el paciente.
Los diagnósticos se codifican en Chile con la Clasificación Internacional de
Enfermedades - 10ª revisión – (CIE 10), y los procedimientos con la Modificación
Clínica de la CIE-9 (CIE-9- MC) de la American Hospital Association (AHA). El
proceso de codificación es lógicamente importante para la calidad final de los
datos, pero aún lo es más la precisión en la descripción de los diagnósticos en
términos de localización, etiología, afectación, etc., de modo que los responsables
de la codificación puedan seleccionar el código adecuado con el máximo nivel de
precisión posible.
Importancia de la calidad de los datos
La calidad de los datos del registro de egresos es fundamental para poder
obtener el máximo de información relevante aplicable a diversos objetivos de
interés para los médicos, así como para la interpretación de las estadísticas sobre la
base de los Grupos Relacionados con el Diagnóstico (IR-GRD).
“El médico responsable del paciente desempeña un papel esencial en la calidad de los datos”
Como ya se ha apuntado, el origen de los datos es el informe de egreso, por lo que
el médico responsable del paciente desempeña un papel esencial en la calidad
de los datos. En la tabla 2 se indican los aspectos fundamentales para la elaboración
del informe de alta en relación con la calidad del CMBDH.
TABLA 2
Calidad de datos: responsabilidad médica
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Selección del diagnóstico principal
Exhaustividad del registro de diagnósticos
Precisión en la descripción de diagnósticos y procedimientos
TABLA 2
Calidad de datos: responsabilidad médica
El proceso de selección del diagnóstico principal, denominado indización de
diagnósticos, responde a un criterio aceptado internacionalmente y constituye
hoy una convención internacional. El médico responsable del paciente, es quien
está más capacitado para indicar cuál es el diagnóstico principal respondiendo a la
definición mencionada anteriormente.
La exhaustividad en el registro de los diagnósticos de complicaciones y
comorbilidades relevantes en el episodio es uno de los aspectos fundamentales
para una buena clasificación de los pacientes.
Si determinadas complicaciones o comorbilidades no figuran en el informe de
egreso o la historia, y por tanto no se registran, estos pacientes, que presentan
otros diagnósticos, serán clasificados como pacientes sin complicaciones ni
comorbilidades, incurriendo, por ello, en un error en la apreciación de la
complejidad del episodio de cuidados. Asimismo es importante hacer constar
todos los procedimientos quirúrgicos, obstétricos, y diagnósticos o terapéuticos
relevantes realizados al paciente durante el episodio.
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De la precisión en la descripción de los diagnósticos y procedimientos
dependerá la utilización o no de códigos más específicos de la CIE-10 y CIE-9-MC.
En definitiva, se trata de lograr una correcta clasificación y una recuperación de
datos con el máximo detalle para fines de investigación, revisión de casos, etc.
“La exhaustividad en el registro es uno de los aspectos fundamentales para una buena clasificación de los pacientes”
Por ejemplo, en el caso de una úlcera gástrica las posibilidades de utilización de
este dato serán mucho más amplias si se hace constar la localización, o la existencia
o no de sangrado o de perforación. Del mismo modo es importante la precisión en la
descripción de los procedimientos quirúrgicos, evitando nombres propios y siglas.
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Los Grupos Relacionados con el Diagnóstico (IR-GRD)
“Desde 1982 en que se implantaron en Estados Unidos, los Grupos Relacionados con el Diagnóstico se han impuesto en muchos países”
Los Grupos Relacionados con el Diagnóstico (GRD), fueron creados por un
equipo de la Universidad de Yale, con el objetivo de obtener una clasificación de
episodios de hospitalización, en función del consumo de recursos y de la lógica
en el manejo clínico de pacientes. Desde 1982 en que se implantaron en Estados
Unidos, los GRD se han impuesto en un importante número de países, donde se
han utilizado primariamente como instrumento de soporte a la gestión en el
manejo de pacientes hospitalizados y progresivamente en los sistemas públicos de
financiación de la asistencia hospitalaria.
La investigación, permanente y sistemática, contribuye a la actualización anual
del sistema, incorporando las novedades tecnológicas y mejoras empíricamente
demostradas. Ello genera una versión anual, que tiene su correspondencia con la
actualización de la CIE en uso en el mismo año, por lo que en general, en los distintos
países se usan las versiones de acuerdo con la disponibilidad de actualizaciones de
la CIE.
En los últimos 30 años los GRD se han ido mejorando y revisando para mantener
la mejor descripción posible de las tipologías de pacientes. El International Refined-
GRD (IR-GRD) es el desarrollo más reciente y es el adoptado en Chile e incorpora
a la clasificación los cuidados hospitalarios ambulatorios y niveles de severidad
para cada tipología de paciente en los episodios de hospitalización.
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¿Qué son los IR-GRD?
Los IR-GRD constituyen un sistema de clasificación de episodios de cuidados
hospitalarios basado en definiciones clínicamente reconocibles y en la que los
pacientes de cada clase se espera que consuman, como resultado de un proceso de
cuidados hospitalarios parecido, una cantidad similar de recursos.
“IR-GRD constituyen un sistema de clasificación de episodios de cuidados hospitalarios”
Cada episodio es asignado a una sola clase que caracteriza esos cuidados en
particular y no necesariamente a la totalidad de la situación patológica global del
enfermo. Así, un enfermo con cáncer de estómago ingresado selectivamente para
quimioterapia será clasificado en este episodio en el IR-GRD correspondiente
de quimioterapia, y no en los correspondientes al diagnóstico o complicaciones
metastásicas, a los que corresponderían diferentes IR-GRD.
Algunas de las características principales de los IR-GRD son:
Significado médico, en términos de identificación de pacientes con un
proceso de cuidados hospitalarios similar.
Número de clases manejable, manteniéndose alrededor de 553 IR-GRD
Base con 3 clases de severidad en los de hospitalización.
Clasificación de cada episodio en una sola clase.
Utilización de los procedimientos quirúrgicos y otros procedimientos
relevantes como parte del proceso de clasificación.
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Exhaustividad, todos los episodios de tratamiento hospitalario, sean con
hospitalización o ambulatorios, son clasificables en algún IR-GRD.
Tiene en cuenta la presencia de comorbilidades del paciente o la presentación
de complicaciones del episodio en la asignación de un IR-GRD y una subclase
de severidad.
¿Cómo se clasifican los pacientes?
En su versión 3.0 los IR-GRD tienen 553 clases base, en cuya configuración
intervienen el diagnóstico principal, los procedimientos, la presencia o ausencia
de diagnósticos secundarios relevantes, y más excepcionalmente, la defunción, el
traslado y la edad.
“Los IR-GRD tienen 553 clases base con subclases de severidad”
En la figura 1 se muestra el algoritmo de clasificación de los episodios a partir
de los datos del registro de egreso.
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FIGURA 1: Algoritmo de clasificación de los IR-GRD
DP CDM 14Parto
EDAD< 7 días
PROCEDIMIENTOClase A
PROCEDIMIENTOClase B
PACIENTEHospitalizado
Abuso de sustanciasQuimioterapia, Salud Mental
PROCEDIMIENTOClase C
NO
REGISTRO DE EGRESO
SI SI
SISI
SI SI
SI SI
SI
SI
SI
IR-GRD PartoshospitalizadosTipo 6 -CDM 14
IR-GRD PartosambulatoriosTipo 7 - CDM 14
IR-GRD Reciénnacido hospitaliz.Tipo 8 - CDM 15
IR-GRD Reciénnacido ambulatorioTipo 9 - CDM 15
IR-GRD Procs.en hospitalizadosTipo 1
IR-GRD ErrorTipo 0
IR-GRD Procs.en hospitalizadosTipo 1
IR-GRD Procs. mayor ambulatoriosTipo 2
IR-GRD Médicospara hospitalizadosTipo 4 - CDM 1 a 13, CDM 16 a 22
IR-GRD Proc. significativoambulatorioTipo 3
IR-GRD Proc.significativo ambulatorioTipo 3
IR-GRD Médicos para ambulatorios Tipo 5 - CDM 23
HOSPITAL AMBULATORIO
NO
NO
NO
NO
NO
NO
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Los IR-GRD están estructurados en 10 Tipos y 23 Categorías Diagnósticas
Principales (CDP) y tienen una numeración que permite identificarlos tal como
muestra la Figura 2.
FIGURA 2: Lógica de numeración de los IR-GRD
CDMTipo GRD
GRD SEVERIDAD
1 - 23 0 - 9 1 - 99 0 - 3
Riesgo mortalidad
opcional
1 2 3 4 5 6 7
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01 Enfermedades y trastornos del sistema nervioso
02 Enfermedades y trastornos del ojo
03 Enfermedades y trastornos de oído, nariz, boca y garganta
04 Enfermedades y trastornos del aparato respiratorio
05 Enfermedades y trastornos del aparato circulatorio
06 Enfermedades y trastornos del aparato digestivo
07 Enfermedades y trastornos de hígado, sistema biliar y páncreas
08 Enfermedades y trastornos del sistema músculo-esquelético y tejido conectivo
09 Enfermedades y trastornos de piel, tejido subcutáneo y mama
10 Enfermedades y trastornos del sistema endocrino, nutricional y metabólico
11 Enfermedades y trastornos del aparato urinario
12 Enfermedades y trastornos del aparato reproductor masculino
13 Enfermedades y trastornos del aparato reproductor femenino
14 Parto
15 Recién nacidos y otros neonatos
16 Enfermedades y trastornos de sangre, órganos hematopoyéticos y del sistema
inmunológico
17 Enfermedades y trastornos mieloproliferativos y neoplasias mal diferenciadas
18 Enfermedades infecciosas y parasitarias sistémicas o de sitios no especificados
19 Enfermedades y trastornos mentales
20 Abuso y dependencia de drogas y alcohol
21 Lesiones, envenenamientos y efectos tóxicos de fármacos
22 Factores que influyen en el estado de salud y en el contacto con los servicios
sanitarios
23 Visitas médicas ambulatorias
CDM Descripción
TABLA 3 Categorías Diagnósticas Mayores (IR-GRD versión 3.0)
IR-GRD de episodios médicos en patología de hígado, sistema biliar y páncreas
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TABLA 3 Categorías Diagnósticas Mayores (IR-GRD versión 3.0)
Las tablas 3 y 4 muestran las categorías Diagnósticas Mayores y los tipos de IR-
GRD. En la tabla 5 se muestra un ejemplo de los IR-GRD de la versión 3.0 para los
episodios de hospitalización del grupo médico de la patología de hígado, sistema
biliar y páncreas.
TABLA 4
Los 10 Tipos de IR-GRD
IR-GRD Descripción
1 Procedimientos en pacientes hospitalizados
2 Procedimientos mayores en pacientes ambulatorios
3 Procedimiento significativo ambulatorio
4 Médicos para pacientes hospitalizados
5 Médicos para pacientes ambulatorios
6 Partos hospitalizados
7 Partos ambulatorios
8 Recién nacidos hospitalizados
9 Recién nacidos ambulatorios
0 Error
TABLA 5
IR-GRD de episodios médicos en patología de hígado, sistema biliar y páncreas
07410 MH Hepatitis alcohólica y cirrosis
07411 MH Neoplasias de páncreas y sistema hepatobiliar
07412 MH Enfermedades de páncreas excepto neoplasias
07413 MH Enfermedades hepáticas excepto neoplasias, cirrosis o hepatitis alcohólica
07414 MH Otras enfermedades del sistema biliar
CDP Descripción
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Cada IR-GRD, además de aportar una descripción de la tipología del episodio
de hospitalización, lleva asociado un estimador del costo de este tipo de episodio
de cuidados. A cada IR-GRD, y nivel de severidad en el caso de los hospitalizados,
corresponde un Peso Relativo que expresa el costo esperable de ese tipo de
pacientes respecto al costo medio de todos los pacientes de hospitalización de
agudos. El Peso Relativo por IR-GRD es obtenido en cada versión anual a partir de
estudios de costos en Estados Unidos.
En la tabla 6 se muestran algunos IR-GRD con su Peso Relativo a título de ejemplo.
Los procedimientos de mama correspondientes al IR-GRD 091501 con un Peso
Relativo de prácticamente 1 tendrían un costo estimado casi igual al del paciente
promedio de hospitalización de agudos, mientras que el ingreso por cesárea (IR-
GRD 146101) tendrían un costo estimado de la mitad. En cambio, el trasplante
cardíaco y/o pulmonar (IR-GRD 051011) sería 8 veces más costoso.
051011 PH Trasplante cardíaco y/o pulmonar 8,3075
081011 PH Procedimientos bilaterales y múltiples de 2,1333 articulación mayor de miembro inferior
091501 PH Procedimientos sobre mama 0,9951
071141 PH Colecistectomía laparoscópica 0,8759
146101 PH Cesárea 0,5155
146131 PH Parto vaginal 0,2987
CDP Descripción Peso relativo
TABLA 6 Ejemplos de Pesos Relativos de IR-GRD versión 3.0
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Utilización médica de la información basada en IR-GRD
La obtención de información por IR-GRD nos permite una primera aproximación
clínica a las estadísticas sanitarias, lejos de las disponibles hasta la fecha. Y por
primera vez, se pueden establecer comparaciones equitativas entre servicios
médicos similares y determinar si las diferencias halladas se deben a que realmente
se tratan distintos tipos de pacientes o bien existen diferencias en el manejo clínico
(figura 2).
Acceso
a info
rmació
n relevan
te
FIGURA 2: Sistema de información para la gestión clínica
Métricas
Casuística
Complejidad
Gestión camas
Calidad
Seguridad
Enfoque
Descripción
Monitorización
Comparación
HOSPITAL
SERVICIOS
MÉDICOS
Localizació
n d
e desviacio
nes
Diálogo
informado
Acciones
mejoraBalance
resultados
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En primer lugar es posible describir cuál es la casuística de un determinado
período para un determinado hospital o servicio médico y, consecuentemente,
se determinarán los indicadores funcionales, de calidad o costo para cada tipo de
paciente.
La mayor ventaja de la obtención de información basada en los tipos de
pacientes tratados, es la posibilidad de obtener comparaciones eliminando el
factor de confusión que supone la comparación a nivel de hospital o servicio,
cuando no se consideran las diferencias entre los tipos de pacientes tratados.
Un primer dato que aporta un conocimiento importante respecto a las
tendencias en gestión clínica, es la comparación con períodos anteriores del
mismo hospital o servicio. Ésta permite conocer las variaciones de Case Mix y la
evolución de estancias medias, la mortalidad, los reingresos, etc., diferenciando si
las variaciones en los indicadores se deben o no a cambios en la tipología de los
pacientes tratados. La comparación del hospital o servicio con un gold standard,
(estándar óptimo o ideal) serviría para identificar las desviaciones, lo que permitiría
emprender acciones de mejora.
“Un primer dato importante que aporta, es la comparación con períodos anteriores del mismo hospital o servicio”
Sin embargo, como no se dispone de dicho gold standard, y es difícil que pueda
obtenerse en un medio tan diverso y cambiante como el hospitalario, las únicas
comparaciones posibles son aquellas que se realizan entre conjuntos amplios de
hospitales del propio entorno o de otros países, como por ejemplo el conjunto
de hospitales del Ministerio de Salud (Minsal) o subconjuntos del mismo.
Aunque estas comparaciones se han mostrado extraordinariamente útiles, la
interpretación de las mismas debe hacerse considerando que los estándares
usados nacen del promedio de comportamiento actual de los hospitales, y por
tanto, nunca se trata de un patrón de excelencia.
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Las desviaciones, en este caso, no siempre corresponderán a mal
comportamiento o a problemas que deban corregirse, sino que indicarán
diferencias respecto al promedio en los centros del entorno. Por ello, son los
médicos, al realizar la interpretación, quienes deben juzgar la idoneidad o no de las
diferencias.
La extensión actual del registro de egresos en numerosos países de los cinco
continentes, permite disponer de amplias bases de datos de calidad, y es posible
realizar comparaciones entre hospitales similares en cuanto al tamaño, la
complejidad, el perfil de servicios, etc.
Estas comparaciones son extraordinariamente útiles para identificar
particularidades y la complejidad de los tipos de pacientes tratados, las diferencias
en la eficiencia de utilización de las camas hospitalarias, las desviaciones en los
indicadores de calidad para las diversas patologías, y variaciones en los costos
incurridos.
Eludiendo las dificultades propias de la definición de un gold standard, es posible
establecer comparaciones no solo respecto a amplios conjuntos de hospitales
de similares características, sino con una selección de los mismos que hayan
demostrado estadísticamente mejores resultados, mediante el denominado
análisis de Benchmarking. Esta metodología, de amplia implantación en sectores
de producción industrial convencional e íntimamente ligado a los procesos de
mejora continua y calidad total, tiene amplias posibilidades de aplicación en el
terreno de los servicios de salud y concretamente en el proceso de producción
hospitalaria.
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Conocer la casuística
La primera aportación relevante es el conocimiento e identificación de las
tipologías de los pacientes tratados, la evolución a través del tiempo y las
diferencias entre centros o servicios similares.
En términos generales los 25 IR-GRD más frecuentes abarcan entre un 40 y un
60% de todos los pacientes de cualquier hospital.
Monitorizar con mayor detalle o periodicidad las patologías más frecuentes es
un objetivo prioritario, ya que cualquier modificación en las mismas implica un
elevado impacto en el conjunto de la organización.
La comparación entre IR-GRD individuales no presenta mayor complicación.
Permite observar las diferencias de casuística entre períodos o respecto
a terceros. Sin embargo, una de las ventajas fundamentales de disponer de
información por IR-GRD es la obtención de indicadores simples de la complejidad
de la casuística a través del índice Case Mix y el Peso Medio del hospital o servicio.
“Monitorizar con mayor detalle o periodicidad las patologías más frecuentes es un objetivo prioritario”
El Peso Relativo por IR-GRD permite calcular un Peso Medio de los pacientes del
hospital o servicio, y compararlo con el Peso Medio de otros centros. La razón
entre el Peso Medio obtenido por el centro y el del patrón de referencia será el
Peso Relativo del centro, que expresará una estimación del costo relativo de la
casuística respecto al estándar, valor de referencia 1. Un Peso Relativo mayor o
menor a 1 expresará una casuística o tipología de pacientes con un costo estándar
medio superior o inferior respecto al estándar.
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La interpretación ha de realizarse considerando qué tipo de patrón de
comparación se usa. Si el patrón de comparación usado es el conjunto de toda la red
de hospitales del Minsal esperaremos que un hospital con especialidades terciarias
tenga un Peso Relativo respecto a ese estándar superior a 1, mientras que si es un
pequeño hospital esperaremos una menor complejidad.
Si en cambio el patrón para el hospital terciario es el conjunto de hospitales
similares el resultado esperado puede ser lógicamente otro. Dada la alta frecuencia
de los ingresos por parto y su baja complejidad, la proporción que estos representen
en el conjunto de la actividad del hospital tendrá una elevada influencia en la
complejidad media que se obtenga.
El siguiente paso es explicarse las diferencias de casuística existentes entre el
centro y el patrón de referencia para comprender la razón del diagnóstico obtenido.
En la figura 3 se muestra un ejemplo de un servicio de cirugía general con un
Índice Case Mix de 0,87 y un Peso Relativo de 0,83, de lo que se deduce que su
casuística es menos compleja y menos costosa que la del estándar de comparación.
Si se analizan los motivos de estas diferencias, se puede observar que el servicio
presenta excedentes en un grupo de intervenciones de cirugía electiva programada,
y en cambio, se detectan pocas intervenciones abdominales complejas.
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FIGURA 3: IR-GRD en exceso y en déficit de un servicio de
Cirugía general con un Case Mix menos complejo que el estándar
IR-GRD 06114PH Procs. sobre hernia inguinal y femoral
IR-GRD 09120PH Injerto de piel con quemadura
IR-GRD 06150PH Procedimientos sobre ano
IR-GRD 09150PH procedimientos sobre mama
IR-GRD 06120PH procedimientos complejos del tracto digestivo
IR-GRD 05120PH Otros procs. sobre aparato circulatorio
IR-GRD 07111PH Procs. complejos sobre sistema biliar
IR-GRD 11111 PH Procedimientos sobre vejiga complejos
IR-GRD 07110PH Procedimientos sobre páncreas e hígado
Menos episodiosque el estándar
Más episodiosque el estándar
+313
+ 142
+ 128
+18
-36
-34
-12
-10
-9
Este servicio de Cirugía General, como se puede observar, tiene importantes
diferencias respecto al patrón de referencia en la composición de su Case Mix. El
análisis comparativo permite a sus responsables monitorizar dichas desviaciones
y confirmar si corresponden a su función en la red, el contrato o a la población que
sirven o bien requieren de alguna exploración.
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Los casos extremos u outliers
La estancia media es ampliamente utilizada como indicación del consumo
de recursos por su disponibilidad y por la buena relación demostrada con los
costos incurridos. Siempre que se utilizan medidas de centralización como la
estancia media, es recomendable utilizar estimaciones robustas de la misma, es
decir, estimaciones que sean buenas representaciones de los valores medios de la
distribución, y que ésta no esté muy influida por unas pocas observaciones muy
alejadas del comportamiento del conjunto. Estos valores atípicos se denominan
extremos u outliers y su análisis tiene otro interés.
“Los valores atípicos se denominan extremos u outliers”
Para identificar los valores extremos, se calculan unos límites de estancia en los
extremos de la distribución que constituirán puntos de corte, a modo de límites
para excluir las observaciones fuera de los mismos; se trata de los outliers inferiores
y superiores, tal como muestra la figura 4 para outliers superiores.
La identificación de los puntos de corte se realiza para cada IR-GRD en grandes
bases de datos nacionales y debe actualizarse cada año para reconocer las
variaciones de comportamiento.
Los puntos de corte así calculados se aplican a todos los centros por igual,
permitiendo obtener dos indicadores con significados distintos: estancia media
depurada y el porcentaje de outliers.
La estancia media depurada es la estancia media de los pacientes incluidos entre
los puntos de corte, o lo que es lo mismo, la estancia media de los pacientes de un
IR-GRD después de excluidos los outliers.
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FIGURA 4: Depuración de datos: exclusión de outliers
La proporción de outliers es un indicador con cierto valor para la detección
de casos con potenciales problemas de calidad. Así, si en términos generales el
5% de los pacientes hospitalizados con procedimientos sobre útero y anexos
sin complicaciones están más de 7 días ingresados. Si en un hospital suponen un
porcentaje de egresos relevante, estos pacientes pueden merecer una revisión de
historia clínica para determinar si existe algún artefacto en la calidad de los datos
o si ello puede deberse a potenciales problemas de calidad de la asistencia, ya
sea por complicaciones u otros problemas, o por cuestiones administrativas o de
coordinación interna.
3.000
2.500
2.000
1.500
1.000
500
0
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
3,0 3,5 PC=7
NÚ
ME
RO
DE
EG
RE
SOS
DÍAS
10.665 egresos. Estancia media = 3,5 días.
10.082 egresos, excluido el 5,5%. Estancia media = 3,0 días.
Punto de corte = 7 días.
Este indicador constituye una mejor estimación del consumo medio de
estancias para la mayor parte de los casos de ese IR-GRD. Así en la figura 4, la
estancia media de 3,0 días es una mejor estimación del consumo de estancias del
95% de los pacientes de esa patología.
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0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
La eficiencia en la gestión de camas
Ya se ha comentado que la Estancia Media (EM) es un indicador ampliamente
utilizado y que constituye un estimador indirecto del consumo de recursos y
un estimador de la eficiencia en uno de los aspectos del manejo del paciente
hospitalizado: la gestión de camas.
La comparación de la EM por IR-GRD permite extraer conclusiones de un
aspecto determinado de la gestión de cada tipo específico de pacientes, y el
análisis de cada IR-GRD no plantea mayores dificultades.
La gran ventaja que ofrece esta comparación entre servicios u hospitales es que
elimina el factor de confusión de las diferencias de Case Mix entre ellos.
“Índice de Estancia Media Ajustado (IEMA) nos permite juzgar la eficiencia funcional de forma simple”
La disponibilidad de la EM por IR-GRD nos permite calcular una Estancia Media
Ajustada por Funcionamiento (EMAF) como la EM esperada del “hospital h”
tratando los pacientes que efectivamente ha atendido, pero con la EM por IR-GRD
propia del estándar o del Benchmark (o sea con el patrón funcional del estándar o
del Benchmark).
Si dividimos la EM observada en el hospital por la esperada si tuviera a los
pacientes de cada tipo el mismo tiempo ingresado que el patrón (EMAF),
obtenemos el Índice de Estancia Media Ajustado (IEMA), que nos permite juzgar
la eficiencia funcional de forma simple. Si el índice es superior a 1 el hospital tiene a
los pacientes ingresados más tiempo de lo esperado, y viceversa, un índice inferior
a 1 lo posiciona como funcionalmente más eficiente.
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Adicionalmente en la comparación por cada IR-GRD podemos fácilmente
identificar los procesos en los que somos más o menos eficientes que el patrón de
comparación valorando el potencial impacto en días de cama evitables o evitados.
En la tabla 7 se muestra un ejemplo de un servicio de Medicina Interna, en el
que tratando los mismos pacientes, dicho servicio obtendría una EM de 6,3 días
y el servicio de referencia 5,0 días, requiriendo más días de cama para la misma
actividad y, por tanto, mostrándose más ineficiente en la gestión de camas.
Episodios EM* EM Diferencia Impacto
TABLA 7 Impactos de estancias consumidas en exceso por diferencia
con el estándar en un servicio de Medicina Interna
Servicio Estándar
Este análisis de 5 IR-GRD de un servicio de Medicina Interna ofrece un análisis
de impactos que debería interpretarse como de un consumo de 711 estancias
en exceso por diferencias con el estándar, o dicho de otra manera, el servicio se
hubiera podido ahorrar dos camas si se hubieran acreditado la EM del estándar de
servicios de medicina interna. Y mucho más…
IR-GRD 044171 MH Enfermedad 221 6,4 5,1 +1,3 +287pulmonar obstructiva crónica
IR-GRD 014141 MH Accidente 105 9,1 7,0 +2,1 +221cerebrovascular con infarto
IR-GRD 044181 MH Bronquiolitis 78 4,1 3,6 +0,5 +39y asma
IR-GRD 044111 MH Falla 72 4,7 3,6 +1,1 +79 respiratoria
IR-GRD 054201 MH Dolor 50 6,1 4,4 +1,7 +85torácico y angina de pecho
*Estancias medias depuradas.
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Los ajustes de estancia media por IR-GRD presentados pueden aplicarse a
cualquiera de los indicadores de desempeño y calidad usados habitualmente.
Igual que ajustamos la estancia podemos hacerlo con la mortalidad, calculando
la mortalidad esperada para los pacientes que hemos tratado aplicándoles la
mortalidad de cada IR-GRD en la base de datos nacional y obtener un índice
ajustado relacionando el valor observado con el esperado.
La clasificación de los episodios en IR-GRD nos permite en definitiva obtener
medidas más robustas de la adecuación, la calidad, el costo o cualquier otro
fenómeno que podamos medir y ajustar.
Adicionalmente la disponibilidad de datos exhaustivos y precisos de los
problemas de los pacientes y de los procedimientos practicados nos permitirán
ir aún más allá y responder muchas otras preguntas: cómo incorporamos nuevas
técnicas o tecnologías y con qué resultados; qué tipologías de neoplasia de
pulmón hemos tratado; qué proporción de mastectomías por cáncer de mama son
radicales... Y otras muchas de interés para conocer los procesos y sus resultados o
para la realización de estudios observacionales y proyectos de investigación.
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La disponibilidad sistemática de medidas de la actividad de hospitalización
basada en los tipos de pacientes tratados exige disponer, por un lado, de un
registro de egresos y, por otro, de instrumentos operativos y estandarizados de
clasificación de los pacientes.
Ambas son condiciones actualmente existentes en la mayoría de hospitales y ya
son muy numerosos los que disponen de información como la presentada en esta
guía.
“Las características y conceptos de los pacientes tratados se basan en términos médicos en lugar de unidades de consumo o administrativas”
Estas utilidades significan por sí mismas un avance cualitativo importante en la
obtención de estadísticas de la actividad hospitalaria respecto a las disponibles
hasta hoy día. La razón del avance es fundamentalmente la “medicalización” de las
estadísticas, por cuanto las características y conceptos de los pacientes tratados
se basan en términos médicos, en lugar de en unidades de consumo (días de
estancia, placas de radiología, horas de quirófano, etc.) o administrativas.
Las posibilidades de utilización de estos instrumentos no se han agotado en esta
guía. Una de las potencialidades más prometedoras es la utilización para obtener
indicadores de calidad asistencial ajustados por Case Mix o de descripción de
consumos por tipos de pacientes que serán tratados en otra publicación.
Expectativas de futuro
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En definitiva, se abre una nueva área en el campo de la información para la
evaluación de la actividad de los servicios por parte de los propios médicos. Se
trata de una línea con unos resultados más que prometedores, por lo que se prevé
una importante y rápida evolución.
Las líneas de avance más actuales se dirigen hacia la obtención de medidas de
Case Mix de base poblacional que permitan agrupar a la población cubierta por
un sistema de salud según su carga de morbilidad como expresión de procesos de
necesidad y cuidados esperados, pero ello es campo para otra publicación.
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Anexo. Indicadores ajustados por casuística y funcionamiento
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La estandarización de indicadores es una de las ventajas fundamentales de
la utilización de un sistema de clasificación de pacientes como expresión de la
casuística. Ofrece la posibilidad de ajustar otros indicadores (estancia media,
mortalidad, etc.) por casuística, habiendo hecho desaparecer el efecto de
dicha casuística como factor de confusión al medir otro fenómeno (días de
hospitalización o defunciones, por ejemplo).
Normas o estándares para la comparación
Para la extracción de información de los indicadores basados en casuística se
requiere de patrones de comparación o estándares. Podemos considerar diversos
tipos de estándares:
Un estándar ideal o gold standard, que constituiría un objetivo, al representar la
excelencia.
Un estándar derivado de situaciones reales en un momento dado, sean
estas de promedios o de observaciones extremas (Benchmark) en la distribución
obtenida de los hospitales actuales.
La imposibilidad por el momento de disponer de estándares ideales, obliga a
la utilización de grandes bases de datos hospitalarias actuales como patrón de
referencia. No se trata pues de un patrón oro o ideal, sino de la situación real
de los hospitales y, por tanto, cualquier desviación no presupone de entrada juicio
de valor y debe ser interpretada como posicionamiento respecto a la realidad del
entorno.
A continuación se detallan los conceptos y notaciones correspondientes a la
obtención de la estancia media de un hospital después de ajustar por dos factores
independientes: casuística y patrón funcional del centro (días de estancia que el
hospital usa para tratar a sus pacientes, como estimación del consumo de recursos).
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Se ofrecen dos indicadores sintéticos de la complejidad de la casuística, Case
Mix y Peso Relativo del centro; y un indicador de eficiencia, el índice de estancia
media ajustada (IEMA).
Ajuste de indicadores
Estancia Media ajustada por funcionamiento (EMAF): es la EM esperada del
“hospital h” tratando los pacientes que efectivamente ha atendido, pero con la
EM por IR-GRD propia del estándar o del Benchmark (o sea con el patrón funcional
del estándar o del Benchmark). Es decir:
Donde:
i: IR-GRD
h: Hospital
N : Número de altas en el IR-GRD en el hospital
Em : Estancia media del IR-GRD en el estándar
Una vez obtenida la EMAF puede compararse con la EM bruta observada
obteniendo el IEMA descrito más abajo.
Peso medio del hospital: cada IR-GRD lleva asociado un peso relativo como
expresión del costo relativo de dicho IR-GRD en relación al paciente promedio
en hospitalización de agudos. Estos pesos son calculados anualmente para cada
revisión de los IR-GRD y corresponden a la estimación de coste relativo de cada
IR-GRD en EE.UU., donde el costo del paciente medio de hospitalización de
agudos sería 1.
ih
is
i
h
i
i
h
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Los pesos relativos por IR-GRD podrían variar de un entorno a otro, sin
embargo, en tanto que en la estimación relativa del costo del tratamiento de cada
tipo de paciente cabe esperar que los más costosos en EE.UU. los sean también
en entornos de similares desarrollos, y viceversa, los menos costosos lo sean
también en los dos ámbitos.
En países europeos donde se han realizado estudios de costos locales, éstos han
mostrado buena correlación con los pesos americanos. En nuestro entorno, en
ausencia de estudios de costos robustos, pueden ser utilizados como referencia
para expresar la complejidad de la casuística.
El peso medio de los pacientes de un “hospital h” será:
Donde
i: IR-GRD
h: hospital
N : Número de altas en el IR-GRD en el hospital
PR : Peso Relativo IR-GRD
El peso medio de la hospitalización de agudos en cualquier país no tiene por qué
ser 1, por lo que este peso medio del hospital deberá ponerse en relación con el
peso medio de los hospitales con los que quiera compararse.
Índices de complejidad de la casuística
Peso relativo del hospital: la razón entre el peso medio del hospital y el del
conjunto hospitalario que se use como estándar, nos expresará la complejidad
relativa de los pacientes del centro en términos de costo por IR-GRD.
ih
i
h
i h
i i
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Un peso relativo superior a 1 indicará una casuística más costosa, incluyendo
una estimación de dimensión traducible a términos porcentuales.
Índices de eficiencia relativa en la gestión de camas
Índice de Estancia Media Ajustada: es la razón entre la EM observada del
hospital y la EM esperada si tratara cada IR-GRD con la EM del estándar de
comparación. La EM esperada es la EMAF, la que tendría el hospital tratando sus
propios casos con la EM por IR-GRD del patrón de referencia:
Un índice de estancia media ajustada superior a 1 indica que el hospital requiere
más días de cama que el estándar, y por tanto es menos eficiente. Aunque también
es una referencia sobre eficiencia en la gestión de camas, respecto a la observada
en un conjunto de hospitales, utilizado como estándar, a diferencia del índice
funcional, no permite la comparación entre diversos centros al no existir una base
común. Para cada hospital, la base es su propia casuística y no es comparable de
uno a otro centro.
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Anexo. Ejemplo de los IR-GRD versión 3.0: Categoría Diagnóstica
Mayor Sistema Respiratorio (CDM 04)
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Anexo. Ejemplo de los IR-GRD versión 3.0: Categoría Diagnóstica
Mayor Sistema Respiratorio (CDM 04)
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04101 04 1 PH ECMO O VENTILACIÓN MECÁNICA PROLONGADA CON
TRAQUEOSTOMÍA
04102 04 1 PH VENTILACIÓN MECÁNICA PROLONGADA SIN TRAQUEOSTOMÍA
04110 04 1 PH PROCEDIMIENTOS COMPLEJOS SOBRE APARATO RESPIRATORIO
04120 04 1 PH PROCEDIMIENTOS NO COMPLEJOS SOBRE APARATO RESPIRATORIO
04130 04 1 PH PROCEDIMIENTOS MODERADAMENTE COMPLEJOS SOBRE
APARATO RESPIRATORIO
04210 04 2 PA PROCEDIMIENTOS COMPLEJOS SOBRE APARATO RESPIRATORIO
04221 04 2 PA PROCEDIMIENTOS DE VENTILACIÓN MECÁNICA DE CORTA
DURACIÓN
04222 04 2 PA PROCEDIMIENTOS SOBRE LARINGE Y TRAQUEA
04231 04 2 PA MEDIASTINOSCOPIA/TORACOSCOPIA
04232 04 2 PA PROCEDIMIENTOS TORÁCICOS INTERMEDIOS
04310 04 3 PA PROCEDIMIENTOS SOBRE PARED TORÁCICA
04311 04 3 PA INSERCIÓN DE TUBO TORÁCICO
04312 04 3 PA TORACOCENTESIS
04313 04 3 PA PROCEDIMIENTOS DE TERAPIA RESPIRATORIA
04314 04 3 PA BIOPSIA Y ASPIRACIÓN PERCUTÁNEA
04315 04 3 PA BRONCOSCOPIA
04316 04 3 PA PRUEBAS DE FUNCIÓN PULMONAR
04317 04 3 PA OTROS PROCEDIMIENTOS SOBRE APARATO RESPIRATORIO
04410 04 4 MH FIBROSIS QUÍSTICA
04411 04 4 MH FALLA RESPIRATORIA
04412 04 4 MH EMBOLISMO PULMONAR
04413 04 4 MH TRAUMATISMO TORÁCICO MAYOR
04414 04 4 MH NEOPLASIAS RESPIRATORIAS
04415 04 4 MH INFECCIONES E INFLAMACIONES RESPIRATORIAS
04416 04 4 MH NEUMONÍA SIMPLE Y TOS FERINA
04417 04 4 MH ENFERMEDAD PULMONAR OBSTRUCTIVA CRÓNICA
04418 04 4 MH BRONQUITIS Y ASMA
04419 04 4 MH ENFERMEDAD PULMONAR INTERSTICIAL
04420 04 4 MH DERRAME PLEURAL Y NEUMOTÓRAX
04421 04 4 MH OTROS SIGNOS, SÍNTOMAS Y DIAGNÓSTICOS DE APARATO
RESPIRATORIO
IR-GRD CDM Tipo Descripción
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