Considerações ao agregar dados para medir o desempenho em diferentes níveis do sistema de saúde

Sarah L.ReevesPhD, MPH ; Kevin J.DombkowskiDrPH, MS ; BrianMaddenMS ; LindsayCoganPhD, MS ; ShanshanLiuMS, MPH ; Paul B.KirbyMA ; Sara L.ToomeyMD
Título original:
Considerations When Aggregating Data to Measure Performance Across Levels of the Health Care System
Resumo:

CONTEXTO: A medição da qualidade em diferentes níveis do sistema de saúde requer referenciamento, isto é, o processo de determinar os pacientes e serviços pelos quais cada nível é responsável. Entretanto, é importante assegurar que as abordagens de referenciamento sejam equitativas; caso contrário, os pacientes podem ser referenciados diferentemente com base em determinantes sociais da saúde. MÉTODOS: Em primeiro lugar, utilizamos pedidos de reembolso ao Medicaid (2010-2018) de Michigan para avaliar a proporção de crianças com anemia falciforme que tiveram menos de 12 meses de inscrição em um único plano de saúde do Medicaid e, portanto, não puderam ser referenciadas a um plano de saúde específico. Em seguida, usamos os dados do Medicaid Analytic eXtract (2008-2009) de 26 estados para simular a adaptação do indicador Reinternação Pediátrica em 30 Dias por Todas as Causas para o nível da Accountable Care Organization (ACO) e examinamos a proporção de reinternações que não puderam ser referenciadas. RESULTADOS: Para o indicador de anemia falciforme, em média 300 crianças com anemia falciforme foram registradas no Michigan Medicaid a cada ano. A proporção de crianças que não puderam ser atribuídas a um plano de saúde do Medicaid variou de 12,2% a 89,0% ao longo dos anos. Para o indicador de reinternações, das 1.051.365 internações-índice, 22% foram excluídas da análise ao nível da ACO por não ser possível referenciar o paciente a um plano de saúde durante os 30 dias após a alta hospitalar. CONCLUSÕES: Ao aplicar modelos de referenciamento, é essencial considerar o potencial de induzir disparidades de saúde. O referenciamento diferencial pode ter consequências não intencionais que aprofundam as disparidades de saúde, particularmente ao considerar programas de incentivo aos planos de saúde para melhorar a qualidade do cuidado.
 

Resumo Original:

BACKGROUND: Measuring quality at varying levels of the health care system requires attribution, a process of determining the patients and services for which each level is responsible. However, it is important to ensure that attribution approaches are equitable; otherwise, individuals may be assigned differentially based upon social determinants of health. METHODS: First, we used Medicaid claims (2010-2018) from Michigan to assess the proportion of children with sickle cell anemia who had less than 12 months enrollment within a single Medicaid health plan and could therefore not be attributed to a specific health plan. Second, we used the Medicaid Analytic eXtract data (2008-2009) from 26 states to simulate adapting the 30-Day Pediatric All-Condition Readmission measure to the Accountable Care Organization (ACO) level and examined the proportion of readmissions that could not be attributed. RESULTS: For the sickle cell measure, an average of 300 children with sickle cell anemia were enrolled in Michigan Medicaid each year. The proportion of children that could not be attributed to a Medicaid health plan ranged from 12.2% to 89.0% across years. For the readmissions measure, of the 1,051,365 index admissions, 22% were excluded in the ACO-level analysis because of being unable to attribute the patient to a health plan for the 30 days post discharge. CONCLUSIONS: When applying attribution models, it is essential to consider the potential to induce health disparities. Differential attribution may have unintentional consequences that deepen health disparities, particularly when considering incentive programs for health plans to improve the quality of care.
 

Fonte:
Academic Pediatrics ; 22(3): S119-S124; 2022. DOI: doi.org/10.1016/j.acap.2021.11.013.