¿Cuál es el target de población de una trabajadora social sanitaria (TSS) de atención primaria de salud? Y me refiero a target como el grupo de personas que debido a sus cualidades y características tiene un alto potencial, o existe una alta probabilidad de que pueda llegar a necesitar en el futuro una atención o servicio de TSS.
Responder a esta pregunta no es fácil y se pueden optar por diferentes respuestas, según el equipo o profesional:
- Todas las personas asignadas al equipo
- La población que derive el equipo al TSS
- La población que coja visita libremente
- O grupos de población con características determinadas.
Quizás la respuesta no es una de las anteriores, sino una mezcla de ellas.
La pregunta es: ¿Existe, pues, algún índice, indicador o agrupador que nos indique que posiblemente el target de población potencial para la TSS? Puede que sí, estratificando la población. Intentaré aclararlo.
El aumento de la esperanza de vida junto con la evolución de las condiciones de vida y de trabajo y del medio ambiente físico y social han producido un incremento progresivo de la prevalencia de patologías crónicas y de situaciones de multimorbilidad, especialmente en los estratos de edad más avanzada de la población.
Una de las iniciativas para mejorar la atención de las personas con enfermedades crónicas se basa en la identificación de pacientes de alto riesgo: que busca adaptar los procesos de atención a sus necesidades diferenciadas.
¿Qué es la Estratificación de Riesgo?
La estratificación del riesgo (1) es una herramienta que permite identificar y/o agrupar pacientes con mayor riesgo de empeorar o de padecer un nuevo problema de salud, que requieran una atención más intensa y mayores recursos de salud en el futuro. Tiene como utilidad, por tanto, definir proactivamente intervenciones adecuadas a las necesidades de cuidados sanitarios futuras
Para identificar a la población de riesgo o realizar agrupaciones de pacientes según su riesgo de problemas futuros (estableciendo estratos o segmentos) podemos optar por un criterio basado en la decisión clínica (por tanto, cuenta la experiencia, la formación y el instinto) o bien estableciendo un modelo descriptivo, basado en reglas (por ejemplo: edad del paciente, ingresos previos, y deterioro cognitivo incipiente). Estas 2 formas serian modelos descriptivos.
También se pueden utilizar modelos predictivos, que establecen relaciones entre conjuntos de variables para predecir resultados futuros, utilizando fórmulas y métodos estadísticos. Esta es la técnica utilizada en la conocida como pirámide de Kaiser Permanente de estratificación de riesgos (2).
Entre los instrumentos de modelización predictiva más conocidos están:
- Adjusted Clinical Groups (ACG-PM) (3): Asignan a cada persona en una categoría exclusiva, basado en criterios clínicos. Existen un total de 94 categorías.
- Diagnostic Cost Groups / Hierarchical Condition Categories (DCG-HCC) (4): Es modelo de regresión. Todos los diagnósticos y prescripciones son clasificados dentro de grupos clínicamente homogéneos que son utilizados para predecir el coste de un paciente.
- Clinical Risk Groups (CRG) (5): Adopta un enfoque mixto entre los dos modelos descritos anteriormente. Los pacientes son categorizados en categorías mutuamente excluyentes. El modelo utiliza 34 para diagnósticos y 64 para prescripciones.
El modelo predictivo en Catalunya (y Andalucía, Aragón, Baleares, Canarias, Cantabria, Castilla la Mancha, Castilla y León, Comunidad Valenciana, Extremadura, Galicia, Madrid, Murcia y Navarra) (6)
Los GMA son “índices que proporcionan la carga de morbilidad de los individuos a partir de la jerarquización de las patologías otorgando un peso diferencial a cada una de ellas a partir de criterios clínicos proporcionados por grupos de expertos y / o de análisis estadísticos basadas en la mortalidad o en la utilización de servicios sanitarios” (7).
La mayoría de enfermos atendidos en el ámbito de la atención primaria presenta multimorbilidad (especialmente en enfermedades crónicas), y esta aumenta con la edad (Monterde, 2016).
Monterde manifiesta también que los agrupadores de morbilidad son útiles para estratificar la población, lo que a su vez es útil para:
- La gestión clínico-asistencial: permitiría identificar la población en riesgo, tanto en población general, como en cupos de médicos, o a nivel de determinados grupos de pacientes, como por ejemplo los enfermos crónicos.
- La epidemiología y la administración sanitaria: dado que facilitaría una distribución equitativa de recursos a partir de las necesidades asistenciales específicas de las áreas de gestión.
Los GMA están estructurados teniendo en cuenta 2 factores:
1.- La multimorbilidad: se recoge en grandes grupos donde se clasifica a los usuarios teniendo en cuenta la tipología de sus enfermedades (aguda, crónica, u oncológica), y en el caso de presencia de enfermedad crónica, identificando si esta es única o no (multimorbilidad). Los grupos de morbilidad generados son los siguientes:
- Población sana.
- Embarazo y/o parto.
- Patología aguda.
- Enfermedad crónica en un sistema.
- Enfermedad crónica en 2 o 3 sistemas.
- Enfermedad crónica en 4 o más sistemas.
- Neoplasias en el período.
2.- La complejidad: que se obtiene a partir de indicadores como la mortalidad, ingresos (urgentes, programados, médicos y quirúrgicos), visitas en atención primaria, consulta externa, urgencias (atención primaria – especializada), prescripción, medicación hospitalaria de dispensación ambulatoria, Hospital de día, estancias en centros sociosanitarios, salud mental, etc. En resumen, la complejidad queda recogida a partir de tres grandes bloques de información:
- Mortalidad
- Necesidades asistenciales
- Prescripción
En definitiva, los GMA ofrecen información a nivel individual, como es la etiqueta clínica con el resumen de las principales enfermedades presentes en cada enfermo (sin limitación en cuanto al número de ellas), y una cuantificación numérica de la complejidad (índice de complejidad) que permite la estratificación directa de la población basándose en la morbilidad.
En el reciente 24 Congrès de la Societat Catalana de Geriatria i Gerontologia celebrado el día 18 de octubre de 2018, la Sra. Victòria Mir, Coordinadora de Trabajo social sanitario de l’Institut Català de la Salut, presentaba una imagen de la estratificación de la población atendida en Catalunya en 2017, con la comparativa de la estratificación de la población atendida por las TSS de todos los proveedores de la atención primaria de salud, obteniendo esta imagen (8):
Como se aprecia en la imagen, el 77% de las personas atendidas por TSS es de riesgo alto y moderado, con lo que podemos deducir que el enfoque que hacen los profesionales es excelente.
El target de personas atendidas por la TSS, bien sea por una proactividad, bien por la atención de las personas derivadas por el resto de profesionales, resulta ser personas con multimorbilidad y que precisan una intervención social sanitaria.
Por tanto, la estratificación de la población puede ser una forma de obtener la población diana en la que la trabajadora social sanitaria puede dirigir su intervención.
Referencias:
[1] Estratificación del Riesgo Una herramienta para responder mejor a las necesidades de salud de las personas y de la población. https://ec.europa.eu/eip/ageing/sites/eipaha/files/results_attachments/estratificacion_del_riesgo.pdf . Consultado el 18/10/2018). [2] Comentarios de Modelos de gestión. https://www.opimec.org/documentos/995/capitulo-4-modelos-de-gestion-de-enfermedades-cronicas-complejas/4791/comentarios/ [3] http://mchp-appserv.cpe.umanitoba.ca/viewConcept.php?printer=Y&conceptID=1304 [4] https://www.cms.gov/Research-Statistics-Data-and-Systems/Statistics-Trends-and-Reports/Reports/downloads/pope_2000_2.pdf [5] https://multimedia.3m.com/mws/media/765833O/3m-crgs-measuring-risk-managing-care-white-paper.pdf [6] http://ics.gencat.cat/es/detall/noticia/cc_gma.html [7] Emili Vela. Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya. http://blog.aquas.cat/2017/02/02/gma-morbiditat/. Consultado el 18/10/2018). [8] https://pbs.twimg.com/media/Dpx4bDCXcAMiDeR.jpg
