Desenvolvimento de uma pontuação para avaliar a intensidade da participação de médicos especialistas, a fim de estimar a necessidade de coordenação do cuidado de saúde entre as diferentes especialidades médicas
CONTEXTO E OBJETIVOS: Este artigo desenvolve uma Pontuação da Intensidade do Uso de Especialidades, que usa os códigos diagnósticos de pacientes para estimar o número de médicos especialistas de que um paciente precisará. Conceitualmente, a pontuação pode servir como substituto para a necessidade de coordenação entre os médicos para prestar o cuidado ao paciente. Tal indicador pode ser valioso para pesquisadores que estudam práticas de coordenação do cuidado para pacientes complexos. Em contraste com as pontuações anteriores de comorbidades, que se concentraram principalmente na mortalidade e na utilização do sistema de saúde, esta pontuação procura estimar a complexidade da interação de um paciente com o sistema de saúde. MÉTODOS: Usamos dados de 2015 dos Centers for Medicare and Medicaid Services para modelar a relação entre os diagnósticos de um paciente e o uso de especialidades médicas. Estimamos a busca por médicos especialistas usando um modelo de Poisson com método LASSO (least absolute shrinkage and selection operator). A Pontuação da Intensidade do Uso de Especialidades é então construída usando esta estimativa. Para validar a nossa pontuação, testamos a sua capacidade de prever a ocorrência de incidentes de segurança do paciente e a comparamos com o poder preditivo do índice de comorbidades de Charlson. RESULTADOS: Nosso modelo usa 127 dos 279 subcapítulos de diagnóstico da Classificação Internacional de Doenças, 10ª Revisão, Modificação Clínica (CID-10-MC) para prever o uso de especialidades, criando assim a Pontuação da Intensidade do Uso de Especialidades. Esta pontuação tem uma capacidade significativamente maior de prever complicações de segurança do paciente quando comparada ao índice de comorbidades de Charlson, que é amplamente utilizado. CONCLUSÃO: O Índice da Intensidade do Uso de Especialidades, desenvolvido neste artigo, pode ser usado por pesquisadores e administradores de serviços de saúde para estimar a necessidade de coordenação do cuidado de saúde de um paciente entre os vários médicos especialistas. Dessa forma, pode ajudar na avaliação das práticas de coordenação do cuidado, permitindo aos pesquisadores limitar a sua análise de resultados aos pacientes mais afetados por essas práticas.
BACKGROUNDS AND AIMS: This article develops a Specialty Intensity Score, which uses patient diagnosis codes to estimate the number of specialist physicians a patient will need to access. Conceptually, the score can serve as a proxy for a patient's need for care coordination across doctors. Such a measure may be valuable to researchers studying care coordination practices for complex patients. In contrast with previous comorbidity scores, which focus primarily on mortality and utilization, this comorbidity score approximates the complexity of a patient's the interaction with the health care system. METHODS: We use 2015 inpatient claims data from the Centers for Medicare and Medicaid Services to model the relationship between a patient's diagnoses and physician specialty usage. We estimate usage of specialist doctors by using a least absolute shrinkage and selection operator Poisson model. The Specialty Intensity Score is then constructed using this predicted specialty usage. To validate our score, we test its power to predict the occurrence of patient safety incidents and compare that with the predictive power of the Charlson comorbidity index. RESULTS: Our model uses 127 of the 279 International Classification of Disease, 10th Revision, Clinical Modification (ICD-10-CM) diagnosis subchapters to predict specialty usage, thus creating the Specialty Intensity Score. This score has significantly greater power in predicting patient safety complications than the widely used Charlson comorbidity index. CONCLUSION: The Specialty Intensity Score developed in this article can be used by health services researchers and administrators to approximate a patient's need for care coordination across multiple specialist doctors. It, therefore, can help with evaluation of care coordination practices by allowing researchers to restrict their analysis of outcomes to the patients most impacted by those practices.
