Framework estatístico de um modelo nacional de avaliação em saúde

• Autor(es): Simões, Rui Pedro Raminhos
• Data: 2011
• Identificador Persistente: http://hdl.handle.net/10451/8335
• Origem: Repositório da Universidade de Lisboa
• Assunto(s): Rating; Avaliação; Qualidade; Saúde; Indicadores de processo; Indicadores de resultado; R; Comparação de proporções binomiais; Modelo de regressão logística; Odds ratio; Teses de mestrado - 2011
• Tipo de Documento: Dissertação de Mestrado
• Idioma: Português
• Orientador(es): Turkman, Maria Antónia Amaral, 1949-; Janela, Filipe

Descrição

Tese de mestrado em Bioestatística, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2011 O presente estudo esta inserido no projeto SINAS (Sistema Nacional de Avaliação em Saúde), que esta a ser desenvolvido para a Entidade Reguladora da Saúde, pelo consorcio Siemens, S.A. – Joint Commission International, e tem como principal objetivo a implementação de um framework estatístico que sustente o calculo do rating num modelo de avaliação em saúde para varias áreas clinicas, o primeiro a nível nacional. Anteriormente, a metodologia do projeto SINAS apenas contemplava o calculo do rating em áreas clinicas as quais estavam associados indicadores de processo (refletem o grau de concordância de determinadas praticas com as respetivas guidelines), pelo que a entrada de áreas com indicadores de resultado (refletem o efeito do prestador e dos cuidados de saúde prestados no estado de saúde do utente) levou a que fosse necessária uma reestruturação de toda a metodologia de calculo do rating. No sentido de atingir os objetivos delineados, foi implementada uma metodologia de cálculo de rating tanto para indicadores de processo e de resultado, como para uma composite measure, o rating final de cada área clinica. Para indicadores de processo, a metodologia adotada esta de acordo com uma adaptação do modelo de oportunidades, implementado originalmente pela Joint Commission, em que o processo de inferência estatística envolve testes de comparação de proporções binomiais. Em relação aos indicadores de resultado, a metodologia utilizada envolve um modelo de ajuste de risco, que utiliza o modelo de regressão logística e permite ajustar os resultados obtidos tendo em consideração as características dos utentes assistidos. O processo de inferência estatística envolve o cálculo de odds ratio, utilizando o método de máxima verosimilhança. No sentido de atribuir um Nível de Excelência Clinica aos prestadores, em cada área clinica, os resultados de cada indicador de avaliação foram combinados numa composite measure, o rating final, calculado a partir da media dos ratings de cada um dos indicadores. O modelo estatístico implementado permite calcular o rating para as mais diversas áreas clinicas, para prestadores de cuidados de saúde muito heterogéneos ao nível do número e características dos utentes assistidos, independentemente do tipo e numero de indicadores de avaliação. This study is part of the SINAS (HealthCare National Assessment System) project, developed by Siemens, S.A. – Joint Commission International consortium for the Entidade Reguladora da Saúde (Health Regulatory Authority), with the main goal of implementing the first nationwide statistical framework to support rating estimation within a healthcare quality assessment model for several clinical areas. Previously, such estimations only included clinical areas with process indicators and therefore the evaluation of new clinical areas containing outcome indicators led to an indispensable revision and update of the entire rating methodology. In order to achieve the goals outlined, the rating methodology was implemented both for estimating the rating for process and outcome indicators, as well as for a composite measure, the final rating of each clinical area. Concerning process indicators, the methodology consists in an adaptation of the opportunity model, originally implemented by the Joint Commission International and the statistical inference process relies on binomial proportions comparison tests. Regarding outcome indicators, the methodology involves a risk adjustment model using logistic regression which allows adjusting results, considering the characteristics of all patients assisted by each provider. The statistical inference process consists in calculating an odds-ratio using the maximum likelihood method. In order to assign a Level of Clinical Excellence to providers in each clinical area, the results of each indicator were combined into a composite measure, the final rating, calculated by averaging the ratings of each indicator. The statistical model allows calculations of ratings in a variety of clinical areas for very heterogeneous health care providers, regarding number and characteristics of assisted patients, regardless of type and number of indicators.