Composto de medidas de cuidados de saúde de qualidade: sensível na teoria, problemática na prática | BMJ Qualidade e Segurança

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Todos os sistemas de cuidados de saúde mostram uma variação na qualidade dos cuidados prestados, se isso significa o acesso a serviços de cuidados primários,1 ambulância de tempos de resposta,de 2 de Acidentes & Emergência de espera times3 ou processos de tratamento e resultados.4-6 monitorização desta variação na qualidade pode servir para múltiplos fins: informar os doentes sobre onde melhor procurar cuidados;7 permitir aos médicos comparar o seu desempenho com o dos seus pares, identificando assim objectivos para os esforços de melhoria da qualidade a nível local e apoiando o desenvolvimento de políticas nacionais. No entanto, o que tudo isso tem em comum é uma confiança na confiabilidade dos dados para refletir adequadamente a qualidade dos cuidados de saúde—por vezes uma suposição questionável.

na qualidade e segurança do BMJ, Hofstede et al8 abordaram uma situação comum em que os prestadores (tais como hospitais, práticas gerais ou equipas comunitárias) são classificados de acordo com o seu desempenho num indicador de qualidade. Rankings são usados muitas vezes para fazer comparações diretas de desempenho entre provedores e usados para identificar aberrações positivas ou negativas. No entanto, uma das desvantagens desta abordagem é que as fileiras de prestadores podem ser suscetíveis a flutuações aleatórias nos indicadores. A precisão dos rankings, ou seja, a sua fiabilidade, tem, portanto, de ser cuidadosamente avaliada ao desenvolver este tipo de abordagens para relatar a qualidade dos cuidados. Tal é especialmente o caso quando o pagamento Está ligado ao desempenho 9 ou quando os esforços de melhoria contínua da qualidade podem ser prejudicados por erros de medição.

as medidas de desempenho são impulsionadas pela case-mix do paciente, diferenças nos cuidados prestados e variação de chance, com sua precisão para refletir sobre a variação de qualidade real determinada por dois componentes.10 a primeira é a fiabilidade do indicador para cada prestador de cuidados de saúde. Este componente (a “incerteza no seio do prestador”) depende em grande medida do número de doentes que recebem o tipo de cuidados em questão em cada prestador de cuidados e é susceptível de ser afectado por variações aleatórias, especialmente em grupos mais pequenos da população. A segunda componente é a variância dos indicadores entre fornecedores. Esta “incerteza entre os fornecedores” refere-se à verdadeira variação dos indicadores entre os fornecedores, pondo de lado a variação das probabilidades dentro dos fornecedores individuais. Estas distinções são relevantes porque a fiabilidade do sistema de classificação dependerá tanto da incerteza do prestador interno como da incerteza entre o prestador.

uma forma de combinar estas duas fontes de incerteza é medir a “rankabilidade”, definida como a razão entre a variação hospitalar e a soma da variação entre o hospital e a variação dentro do hospital multiplicada por 100.10 esta percentagem calculada descreve o nível de variação devido a verdadeiras diferenças hospitalares, em oposição ao ruído aleatório. Os baixos valores para esta percentagem implicam que a variação do desempenho entre os hospitais reflecte em grande medida o acaso, e não as verdadeiras diferenças de desempenho. Referindo-se a esta situação como tendo baixa classificação transmite a idéia de que os rankings hospitalares são instáveis: variação de chance poderia tão facilmente ter produzido rankings bastante diferentes. Em contraste, valores elevados para a classificação significam que a maior parte das variações observadas no desempenho reflete diferenças reais entre hospitais – qualquer classificação dada é, portanto, bastante estável.

Hofstede et al8 examinar se é possível melhorar a fiabilidade das classificações com base em medidas de qualidade. São avaliadas duas estratégias: combinar dados de indicadores ao longo de vários anos para aumentar o número de eventos (por exemplo, comunicar taxas de readmissão com base no número de Admissões que ocorrem ao longo de um período plurianual e não de um único ano) ou gerar uma medida composta combinando informações de dois ou mais indicadores de qualidade. Ambas as abordagens podem melhorar a classificação – mas com algumas desvantagens em termos da utilidade dos indicadores de qualidade, como vamos voltar a discutir.

Hofstede e os colegas utilizam os dados do registo Médico Nacional neerlandês para mais de meio milhão de doentes tratados em 95 hospitais, contendo indicadores de mortalidade hospitalar, duração da estadia e taxas de readmissão de 30 dias ao longo de 12 anos. Os autores consideraram uma relação de classificação abaixo de 50% como baixa, entre 50% e 75% como moderada e acima de 75% como alta. Os resultados da análise mostram que ambas as estratégias — recolha de indicadores individuais ao longo de vários anos ou combinação de vários indicadores numa única composição–podem melhorar significativamente a classificação em comparação com a utilização de qualquer medida de resultado individual. No entanto, as medidas compostas mostraram maior confiabilidade dos rankings neste estudo, e os autores concluem que as medidas compostas fornecem mais informação e rankings mais confiáveis do que combinando vários anos de indicadores individuais. Mas, naturalmente, há outras considerações que agora abordamos.

quais são os benefícios da utilização de medidas compostas?

o foco em medidas de qualidade compostas é oportuno porque eles estão sendo usados em muitos sistemas de saúde: o centro para Medicare e serviços Medicaid, por exemplo, introduziu classificações estelares para medir o desempenho dos planos de vantagem Medicare e planos Parte D. As classificações Star estão disponíveis para cinco categorias, abrangendo aspectos como a experiência do paciente e o acesso, enquanto as classificações star globais para os planos de drogas são atribuídas em quatro categorias, abrangendo aspectos como a segurança dos medicamentos.11 na Alemanha, as notações globais são disponibilizadas ao público para lares residenciais e domiciliários, cobrindo 59 e 34 critérios únicos em várias dimensões de qualidade, respectivamente.12 13

a justificação para a adopção de medidas compostas é simples. Ao longo dos anos, os dados administrativos recolhidos tornaram-se disponíveis e complementados por registos médicos electrónicos, bem como por dados específicos de doenças provenientes de auditorias e registos. O resultado foi uma proliferação de medidas de resultado, que podem resultar em sobrecarga de informação. Medidas compostas podem ajudar a condensar esta vasta quantidade de informação em um único indicador, que é fácil de usar e promete uma visão geral do desempenho.14 as medidas compostas fornecem informações que resumem uma gama de dimensões de qualidade. Isso pode ser particularmente útil para os pacientes, que tendem a colocar grande importância em vários aspectos diferentes da qualidade, Ou seja, eles querem cuidados que sejam eficazes, seguros, centrados no paciente e entregues com compaixão.

Limitações das medidas compostas

Os benefícios potenciais de medidas compostas podem ser superados por suas limitações significativas (tabela 1). Uma revisão independente pela Health Foundation sobre abordagens para medir a qualidade da prática geral na Inglaterra desencorajou o desenvolvimento e divulgação de pontuações compostas.15 um dos problemas é que as medidas compostas podem não ter a capacidade de sinalizar mudanças na qualidade dos cuidados de saúde que são suficientemente específicas para serem alvo de projectos de melhoria. Os esforços de melhoria da qualidade são frequentemente orientados para um problema específico de prestação de cuidados e medidos através de um conjunto de indicadores definido com precisão. As melhorias em relação a estes indicadores poderão não se traduzir em alterações em medidas compostas que também incluam informação noutros domínios da qualidade.

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Tabela 1

> Vantagens e desvantagens do composto de medidas de qualidade

Outro problema é que medidas compostas pode pegar potencial de efeitos colaterais. Por exemplo, uma redução da mortalidade pode levar a um aumento subsequente das readmissões hospitalares, uma vez que uma maior proporção de pacientes sobrevivem agora à estadia hospitalar inicial que, de outra forma, teria morrido. Se se formasse uma medida composta através da combinação de dados sobre as taxas de mortalidade e de readmissão, os dois efeitos poderiam ser anulados. Outro tipo possível de efeito de deslocamento ocorre quando melhorias em uma área de cuidado vêm ao custo de deteriorações em outros lugares, por exemplo, devido a recursos limitados. Embora as medidas compostas se proponham oferecer uma visão abrangente e equilibrada da qualidade em vários domínios, isso só é possível se os dados necessários estiverem disponíveis, no entanto, se os dados sobre alguns domínios estão faltando, então esses domínios não serão refletidos, bem como eles devem estar na pontuação composta, o que é potencialmente enganador.

é claro que indivíduos e grupos de interessados podem diferir na sua avaliação sobre a importância relativa das medidas constituintes. Por exemplo,os pacientes dão um grande valor ao recebimento de cuidados que são entregues com compaixão e em tempo hábil, 16 enquanto que os médicos às vezes podem colocar maior ênfase na entrega de tratamentos eficazes. Um dos principais desafios na utilização de medidas compostas é,por conseguinte, a pesagem das medidas de resultado único seleccionadas de modo a reflectir preferências individuais 17, sendo utilizados diferentes métodos de pesagem, tais como a ponderação igual, numerador e por oportunidade, ou ponderação com base no parecer de peritos.18 O Que é importante é que, para garantir a utilizabilidade das medidas compostas, a sua construção e selecção das medidas de resultado tem de ser orientada pelo objectivo global da sua utilização e adaptada ao Utilizador Final. As medidas compostas podem induzir em erro quando não estiverem disponíveis dados sobre determinados domínios relevantes para o utilizador final. Além disso, pode ser um desafio ajustar medidas compósitas para confluentes que podem diferir de um indicador de qualidade para outro.

conclusão

os médicos, os gestores de cuidados de saúde e os decisores políticos dependem de informações fiáveis para fazer juízos sobre o impacto das iniciativas passadas na qualidade e para orientar futuras melhorias. Em teoria, as medidas compostas são uma boa ideia, uma vez que podem dar sentido ao número crescente de medidas sobre vários aspectos da qualidade dos cuidados de saúde. O artigo companheiro também descobriu que uma medida composta de mortalidade hospitalar, readmissão de 30 dias e duração prolongada de permanência mostrou melhor classificação do que os indicadores individuais para alguns importantes exemplos médicos e cirúrgicos comumente submetidos à medição de desempenho. Na verdade, a classificação, que descreve a proporção de variação de desempenho devido a diferenças reais em vez de chance, representa uma consideração técnica importante para qualquer medida de desempenho.

na prática, no entanto, as medidas compostas sofrem de limitações significativas devido à falta de dados, a causas complexas e a dificuldades em definir os pesos certos para reflectir as preferências individuais. A menos que estas limitações sejam abordadas, por exemplo, através da melhoria da transparência em torno dos objectivos e limitações inerentes às medidas compostas, ou permitindo que os utilizadores adaptem os compósitos de modo a reflectir a preferência individual que poderia ser ajudada através de ferramentas de visualização de Dados 19,as suas principais aplicações são provavelmente ajudar os doentes a decidir onde procurar cuidados, em vez de melhorar a qualidade. Os produtores de rankings de desempenho podem ser mais aconselhados a combinar dados ao longo de vários anos para fazer avaliações de impacto. Em última análise, porém, tal como acontece com qualquer avaliação, O objectivo da medição da qualidade deve determinar a selecção da medida.

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