Ajustamento pelo risco : da conceptualização à operacionalização

7 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco Carlos Costa é professor auxiliar da Escola Nacional de Saúde Pública — UNL. Entregue em Março de 2006. Ajustamento pelo risco: da conceptualização à operacionalização CARLOS COSTA As organizações de saúde, em geral, e os hospitais, em particular, são frequentemente reconhecidos por terem particularidades e especificidades que conferem uma especial complexidade ao seu processo produtivo e à sua gestão (Jacobs, 1974; Butler, 1995). Neste sentido, na literatura hospitalar emergem alguns temas como prioritários tanto na investigação como na avaliação do seu funcionamento, nomeadamente os relacionados com a produção, com o financiamento, com a qualidade, com a eficiência e com a avaliação do seu desempenho. O estado da arte da avaliação do desempenho das organizações de saúde parece seguir a trilogia definida por Donabedian (1985) — Estrutura, Processo e Resultados. Existem diversas perspectivas para a avaliação do desempenho na óptica dos Resultados — efectividade, eficiência ou desempenho financeiro. No entanto, qualquer que seja a utilizada, o ajustamento pelo risco é necessário para se avaliar a actividade das organizações de saúde, como forma de medir as características dos doentes que podem influenciar os resultados de saúde. Como possíveis indicadores de resultados, existem a mortalidade (resultados finais), as complicações e as readmissões (resultados intermédios). Com excepção dos estudos realizados por Thomas (1996) e Thomas e Hofer (1998 e 1999), praticamente ninguém contesta a relação entre estes indicadores e a efectividade dos cuidados. Chamando, no entanto, a atenção para a necessidade de se definirem modelos de ajustamento pelo risco e ainda para algumas dificuldades conceptuais e operacionais para se atingir este objectivo. Em relação à eficiência técnica dos hospitais, os indicadores tradicionalmente mais utilizados para a sua avaliação são os custos médios e a demora média. Também neste domínio, a grande maioria dos estudos aponta para que a gravidade aumenta o poder justificativo do consumo de recursos e que o ajustamento pelo risco é útil para avaliar a eficiência dos hospitais. Em relação aos sistemas usados para medir a severidade e, consequentemente, ajustar pelo risco, o seu desenvolvimento apresenta, na generalidade, dois tipos de preocupações: a definição dos suportes de recolha da informação e a definição dos momentos de medição. Em última instância, o dilema que se coloca reside na definição de prioridades e daquilo que se pretende sacrificar. Quando se entende que os aspectos financeiros são determinantes, então será natural que se privilegie o recurso quase exclusivo a elementos dos resumos de alta como suporte de recolha da informação. Quando se defende que a validade de construção e de conteúdo é um aspecto a preservar, então o recurso aos elementos dos processos clínicos é inevitável. A definição dos momentos de medição dos dados tem repercussões em dois níveis de análise: na neutralidade económica do sistema e na prospectividade do sistema. O impacto destas questões na avaliação da efectividade e da eficiência dos hospitais não é uma questão pacífica, visto que existem autores que defendem a utilização de modelos baseados nos resumos de alta, enquanto outros defendem a supremacia dos modelos baseados nos dados dos processos 8REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco clínicos, para finalmente outros argumentarem que a utilização de uns ou outros é indiferente, pelo que o processo de escolha deve obedecer a critérios mais pragmáticos, como a sua exequibilidade e os respectivos custos de implementação e de exploração. Em relação às possibilidades que neste momento se colocam em Portugal para a utilização e aplicação de sistemas de ajustamento pelo risco, verifica-se que é praticamente impossível a curto prazo aplicar modelos com base em dados clínicos. Esta opção não deve impedir que a médio prazo se altere o sistema de informação dos hospitais, de forma a considerar a eventualidade de se utilizarem estes modelos. Existem diversos problemas quando se pretendem aplicar sistemas de ajustamento de risco a populações diferentes ou a subgrupos distintos das populações donde o sistema foi originalmente construído, existindo a necessidade de verificar o ajustamento do modelo à população em questão, em função da sua calibração e discriminação. Palavras-chave: ajustamento pelo risco; avaliação de cuidados de saúde; resultados; severidade; sistemas de informação; hospitais; administração hospitalar. 1. Introdução As organizações de saúde, em geral, e os hospitais, em particular, são frequentemente reconhecidos por terem particularidades e especificidades que conferem uma especial complexidade ao seu processo produtivo e à sua gestão (Jacobs, 1974; Butler, 1995). Estas questões estão associadas às condições próprias do mercado onde operam, onde avultam os aspectos relacionados com a assimetria de informação, com a limitação na soberania do consumidor, com a existência de uma integração vertical incompleta, com a procura derivada, com a relação de agência e com a irrelevância do factor preço para racionalizar a tomada de decisões (Evans, 1984). Por outro lado, avultam ainda alguns aspectos internos, como a existência de uma dupla linha de autoridade, uma decisão sectorizada, o carácter multiproduto da sua actividade e a existência de um critério de sucesso, por vezes formal e pouco explícito (Costa e Reis, 1993), que tornam ainda os hospitais mais diferentes das tradicionais organizações que operam no mercado em geral. Neste sentido, na literatura hospitalar emergem alguns temas como prioritários tanto na investigação como na avaliação do seu funcionamento, nomeadamente os relacionados com a produção, com o financiamento, com a qualidade, com a eficiência e com a avaliação do seu desempenho. A medição da produção hospitalar assume especial importância tanto por questões estruturais, associadas à natureza intrinsecamente social e delicada do seu produto, como por questões operacionais, que passam desde o simples conhecimento e comparação da sua actividade a questões mais técnicas, como a avaliação dos cuidados prestados. Além disso, a medição da produção hospitalar ganha também especial relevo porque existem várias razões, tanto associadas à procura como à oferta, que dificultam a identificação de produtos e, naturalmente, a sua comparação (Hornbrook, 1982). O conhecimento e eventual publicitação do desempenho dos hospitais é importante não só para se poderem comparar estas organizações de saúde, mas igualmente para se poder reduzir a actual assimetria de informação (Griffith, Alexander e Jelinek, 2002). Assim, as avaliações da efectividade e da eficiência dos hospitais constituem-se como dimensões relevantes para uma perspectiva mais ampla — a avaliação do desempenho dos hospitais [Iezzoni, 1995; Hughes et al., 1996; Healthcare Information Agency (HCIA), 1999]. A dificuldade em avaliar o desempenho das organizações de saúde tem sido evidenciada em diversos estudos nacionais e internacionais, sendo de referir os aspectos associados com a multiplicidade de perspectivas e de agentes, a existência de uma dupla linha de autoridade e a especificidade na garantia da qualidade dos cuidados prestados (Jacobs, 1974; Donabedian, 1980). Na grande maioria das organizações, o seu desempenho é avaliado pelos resultados (Costa e Reis, 1993). Nas organizações não lucrativas em geral e nas organizações de saúde este axioma tem sido posto em causa (Evans, 1981; McGuire, Henderson e Money, 1988). O estado da arte da avaliação do desempenho das organizações de saúde parece seguir a trilogia definida por Donabedian (1985) — Estrutura, Processo e Resultados. Em que estrutura pode ser definida pelas características da oferta (organizações de saúde); processo por aquilo que é feito ao doente e resultados pela forma como o doente responde aos cuidados que lhe são prestados (QMAS, 1997). Na realidade, embora esta trilogia tivesse originalmente sido concebida para aplicação na garantia da qualidade dos cuidados prestados, parece igualmente legítimo afirmar que esta perspectiva é aplicável a outras realidades da actividade hospitalar, designadamente da eficiência. Nas experiências dos EUA, por exemplo, deve referir-se que, enquanto na metodologia Best Hospitals (Hill, Winfrey e Rudolph, 1997; O’Muirchearthaigh, Murphy e Moore, 2002) e no modelo preconizado por DesHarnais e outros (1997 e 2000) se privilegia 9 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco essencialmente a dimensão qualidade (com a particularidade de a primeira encerrar as três dimensões da qualidade, enquanto a última foca essencialmente os resultados), o modelo desenvolvido pela HCIA (1999) e por Griffith, Alexander e Jelinek (2002), pelo contrário, envolve as perspectivas da qualidade, eficiência e rendibilidade dos capitais, embora considere somente uma dimensão — os resultados. No Reino Unido, embora existam basicamente duas grandes abordagens, a primeira baseada na definição de indicadores do Serviço Nacional de Saúde (Chang et al., 2002) e a segunda interessada na concretização de uma metodologia para estabelecer hospital ratings (NHS, 2002; Snelling, 2003), ambas englobam indicadores de estrutura, processo e resultados. Na Austrália, embora os modelos utilizados sejam completamente diferentes, oscilam entre indicadores de qualidade, com primazia no processo, e outros mais gerais, com indicadores sobre financiamento, acesso, eficiência e qualidade, nos quais a perspectiva privilegiada é o processo (Ibrahim et al., 1998; Degeling et al., 2000; NHPC, 2001; ACHS, 2002). Esta discussão internacional, para além de não se revelar pacífica, reflecte na generalidade uma filosofia básica: enquanto nos EUA se pensa que, se os resultados das organizações de saúde forem razoáveis, então é natural que a estrutura e o processo apresentem o mesmo sentido, no Reino Unido e na Austrália, bem como noutros países europeus, pensa- -se que, se a estrutura e o processo apresentarem bons indicadores, então é natural esperar que os resultados das organizações de saúde sejam igualmente bons. Finalmente, deve referir-se que, independentemente da perspectiva que se utilize para avaliação do desempenho — efectividade, eficiência ou desempenho financeiro —, o ajustamento pelo risco é necessário para se avaliar a actividade das organizações de saúde, visto que é necessário medir as características dos doentes que podem influenciar os resultados de saúde. 2. Ajustamento pelo risco — razão de ser Em termos genéricos, a principal finalidade do ajustamento pelo risco é a de controlar os factores que os doentes apresentam ao contactarem uma determinada organização de saúde que podem afectar a sua probabilidade de obterem um bom ou um mau resultado (Iezzoni, 1996a). Assim, o rationale para o ajustamento pelo risco consiste na eliminação dos factores que podem conduzir a diferentes resultados de saúde, essencialmente aqueles que estão associados aos doentes (Iezzoni, 1997b e 1997c). Contudo, algumas questões permanecem ainda em grande debate (Iezzoni, 1996b e 1997c; Thomas e Hofer, 1998 e 1999): • O que é que significa, exactamente, risco? • Como é que o risco deve ser medido? A primeira questão que se deve colocar respeita ao risco de quê? Para esta interrogação pode existir uma grande variedade de respostas que vão desde o consumo de recursos para a probabilidade de morte iminente, para a existência de complicações ou ainda para o desempenho funcional dos doentes e para a satisfação do cliente. Este aspecto conduz a duas situações. A primeira é que não existe uma única abordagem de ajustamento pelo risco que apresente o mesmo nível de significância para todos os diferentes resultados de saúde (Iezzoni, 1996b). A segunda é que existe uma grande variedade de abordagens que pretendem estabelecer medidas de ajustamento pelo risco (Costa, 1991; Iezzoni, 1997c). Por outro lado, o ajustamento pelo risco tem sido frequentemente associado à questão da severidade do estado do doente. Este assunto é ainda mais importante quando se tem presente que não existe uma definição única sobre severidade/gravidade. Na realidade, Gertman e Lowenstein (1984) sintetizam esta dificuldade na definição de severidade, avançando que severidade é aquilo que os sociólogos designam, como uma expressão da sabedoria popular, por satisfação ou felicidade, operacionalmente indefinível, mas facilmente aceite por todos os intervenientes. Ou ainda, como referem Thomas e Longo (1989), que, ao executarem uma extensa revisão de literatura sobre a severidade, encontraram definições tão distintas como probabilidade de morte, diminuição das funções, «carga da doença», integridade fisiológica ou dificuldade de repor o nível de saúde dos doentes. Tudo isto tem levado a uma grande proliferação de sistemas de classificação de doentes que pretendem medir a severidade, cada qual com a sua definição (Costa, 1991; Iezzoni, 1997b e 1997c). Ou a que existam diversas perspectivas, conforme os agentes, variando por especialidades médicas e entre médicos e gestores, estando os primeiros mais interessados nos resultados de saúde e os segundos com a necessidade de recursos e com a intensidade do consumo de recursos (Iezzoni, 1995). Assim, a primeira questão que se coloca quando se pretende definir o sistema de ajustamento pelo risco reside no seu âmbito de aplicação: «A definição de produtos deve incidir essencialmente sobre a capacidade de um sistema definir produtos 10 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco homogéneos em relação ao consumo de recursos, em relação à significância clínica ou ainda em relação a ambos?» A resposta a esta questão parece, numa primeira abordagem, óbvia e simples: o sistema de classificação de doentes deve estabelecer categorias que simultaneamente proporcionem a sua homogeneidade clínica e económica. Neste sentido, a criação de um sistema misto possibilita não só a sua múltipla utilização, conforme as finalidades a que se destina, mas também uma potencial minimização dos conflitos entre as duas linhas de autoridade presentes no hospital, visto que o plano de acção e de análise se centra no mesmo instrumento. Contudo, a operacionalização deste princípio tem suscitado diversos problemas e contradições. Em primeiro lugar, porque, conforme referem Hornbrook (1982) e Aronow (1988), entre outros, a definição prévia da finalidade principal a que um sistema se destina constitui quase exclusivamente a única metodologia objectiva para se avaliar a sua efectividade. Em segundo lugar, atendendo a aspectos de uma natureza mais prática, essencialmente os que se referem às necessidades imediatas de utilização do sistema, para financiamento ou para garantia de qualidade, por exemplo, e ainda aos próprios custos de implementação e de exploração do sistema, têm originado uma proliferação de sistemas de classificação dos doentes para se medir exactamente a mesma realidade. Tudo isto tem conduzido a uma primazia do princípio da definição da finalidade, remetendo-se para um momento posterior a investigação sobre a adequação do sistema de classificação de doentes a outras finalidades. Assim, não é de estranhar que a grande discussão que ainda existe no panorama internacional se situe sobre a predominância de uma perspectiva em relação à outra, com sistemas que privilegiam a utilização de recursos, como, por exemplo, os Diagnosis Related Groups (DRGs) ou o Acuity Index Method (AIM), outros a severidade, como o Acute Physiologic and Chronic Health Evaluation (APACHE), o System of Acute Physiologic Score (SAPS), o Mortality Probability Model (MPM), o Disease Staging ou os MedisGroups, por exemplo, enquanto outros afirmam que consubstanciam os dois princípios, como os Patient Management Categories (PMCs), por exemplo (Iezzoni, 1997b). A definição e proliferação de sistemas de classificação de doentes para a medição da severidade do doente têm suscitado diversas questões, dentro das quais avultam os aspectos relacionados com as dimensões do risco, com a existência de associação entre os resultados de saúde (mortalidade, complicações e readmissões) e a qualidade dos cuidados prestados ou com a eficiência, a escolha de modelos de ajustamento pelo risco e as propriedades estatísticas dos modelos de ajustamento pelo risco. Atendendo, à sua importância conceptual e operacional, são estes os aspectos que se passarão a analisar com maior profundidade. 3. Dimensões do risco Actualmente, é quase pacificamente aceite que as dimensões de risco são as seguintes (Knaus et al., 1985 e 1991; Blumberg, 1986; Horn, 1988; Murphy e Cluff, 1990; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993; Iezzoni, 1997d): • Idade; • Sexo; • Estado fisiológico do doente; • Diagnóstico principal; • Gravidade do diagnóstico principal; • Dimensão e gravidade das comorbilidades; • Situação/estado (status) funcional; • Situação psicológica e cognitiva dos doentes; • Atributos culturais, éticos e sócio-económicos; • Atitudes e preferências dos consumidores. A conjugação destes factores permite igualmente afirmar que um determinado sistema de classificação de doentes tem significância clínica, definindo-se significância clínica (Wood, Ament e Kobrinsky, 1981) pela extensão e compreensão do conhecimento da situação de saúde de cada doente proporcionada pelo sistema de classificação, sendo estas adaptáveis às expectativas dos médicos, permitindo simultaneamente, sem outros elementos adicionais, a troca de informações sobre essas mesmas expectativas. 3.1. Idade A idade é uma característica intrínseca dos doentes que não depende da efectividade dos cuidados prestados. Por outro lado, é igualmente aceite que, para a grande maioria das situações clínicas, os idosos apresentam maiores probabilidades de desenvolverem situações adversas do que a população jovem (Iezzoni, 1997d). Neste sentido, tem sido defendida a inclusão da idade como factor de risco, independentemente das outras características consideradas. Esta posição é bem patente na grande maioria dos sistemas desenvolvidos até ao momento (APACHE, MPM, ou SAPS, por 11 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco exemplo), tendo, inclusivamente, sido evidenciada a sua ausência como justificativa de desempenhos inferiores de alguns sistemas de medição da severidade, como, por exemplo, é patente no estudo de Blumberg (1991), em que, utilizando os MedisGroups, ficou provado que a consideração da idade aumentava o poder explicativo deste sistema. O aumento da idade não só aumenta o risco de morte, mas também a probabilidade de se desenvolverem complicações (Goldman et al., 1977; Weintraub et al., 1991; Forman et al., 1992). Poderão ainda ocorrer alguns problemas na consideração da efectividade média dos hospitais para a categoria dos muito idosos. Na realidade, embora subsista alguma polémica, alguns estudos evidenciam que os idosos são tratados com menos intensidade para as mesmas situações comparativamente com populações mais jovens (Greenfield et al., 1987; Bennet et al., 1991). Outro aspecto eventualmente a considerar no factor idade é a distinção entre recém-nascidos, crianças, adolescentes e adultos. De facto, para além da consideração de um diferente conjunto de variáveis explicativas para o risco de morte, podem ainda existir diferentes níveis de «normalidade» e de «anormalidade» para as mesmas variáveis em função da idade (Pollack, Ruttiman e Getson, 1988; Pollack, Patel e Ruttiman, 1996). Para obviar a esta situação alguns estudos utilizam somente as populações adultas (com 18 ou mais anos) para se apurar o risco de morte, como, por exemplo, se pode constatar nos artigos de Iezzoni e outros (1995a) e de Thomas, Ashcraft e Zimmerman (1986). 3.2. Sexo As diferenças entre os sexos podem igualmente constituir um factor suplementar para se avaliar o risco de morte tanto pelas diferenças anatómicas, fisiológicas e hormonais existentes como pelo facto de existirem algumas situações em que a resposta à terapêutica é diferente entre os dois sexos (Iezzoni, 1997d). Ainda neste sentido, um estudo realizado por Gordon e Rosenthal (1999), para além de identificar diversos estudos com diferentes riscos entre o sexo masculino e o sexo feminino, acaba por concluir pela existência de um risco superior de morte para os homens em quatro doenças com tratamento médico (doença cerebrovascular, doenças respiratórias das vias superiores, hemorragia gastrointestinal e pneumonia), embora para o enfarte agudo do miocárdio e para a insuficiência cardíaca os riscos de morte sejam praticamente idênticos entre os dois sexos. Contudo, a grande maioria dos sistemas desenvolvidos até ao momento não inclui o sexo como factor de risco da morte, visto que o seu poder explicativo não tem sido significativo (Francks, Gold e McClancy, 1996; Iezzoni, 1997d). 3.3. Estado fisiológico do doente A avaliação da estabilidade clínica reflecte o funcionamento fisiológico em termos de equilíbrio do estado geral de saúde (Iezzoni, 1997d). Esta avaliação do estado fisiológico é considerada de importância crucial na previsão da mortalidade a curto prazo, visto que estas variáveis representam as funções orgânicas que mantêm os doentes vivos (Iezzoni, 1997d). É devido a esta natureza global que frequentemente se considera que o resultado de cada variável é independente do diagnóstico/doença, sendo, consequentemente, um bom indicador do risco de cada doente (Knaus, Wagner e Draper, 1984; Knaus et al., 1985 e 1993; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993). Estes mesmos autores referem ainda que com poucas variáveis, as quais, por sua vez, constituem rotinas dos hospitais, se conseguem alcançar sistemas de classificação de doentes com significância clínica e igualmente com bons níveis de previsão do risco. Apesar destas vantagens, é igualmente referido que estas variáveis fisiológicas podem não constituir o único vector de previsão da mortalidade hospitalar. É essencialmente atendendo a este facto que sistemas como o APACHE ou MPM, por exemplo, incluem outro tipo de variáveis para complementar o modelo para previsão da mortalidade, como é o caso das comorbilidades presentes no momento de admissão ou, inclusivamente, o tipo de contacto com o hospital (Knaus, Wagner e Draper, 1984; Knaus et al., 1985 e 1993; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993). Por outro lado, pese embora o facto de a medição do estado fisiológico do doente poder ser global, existem algumas correntes que defendem a inclusão de escalões de variação por variáveis distintas em função do diagnóstico principal (Horn, 1986, 1988 e 1997) ou ainda a consideração de pesos específicos por diagnóstico (Daley et al., 1988). Finalmente, deverá ser tomada em consideração a metodologia para escolha das variáveis representativas do estado fisiológico do doente. Basicamente, três alternativas se colocam (Gustafson et al., 1986; Iezzoni, 1997b): • Utilização de painéis de peritos; 12 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco • Utilização de painéis de peritos, com posterior investigação/modelização empírica; • Investigação/modelização empírica. Na prática, as três alternativas têm sido utilizadas. Sistemas como o Disease Staging, PMCs, MedisGroups e APACHE I e II, por exemplo, recorreram a painéis de peritos para escolher e atribuir scores às variáveis. Sistemas como o APACHE III utilizaram painéis de peritos para escolha das variáveis e modelização empírica para atribuição dos scores por variável. Sistemas como o MPM utilizaram a modelização empírica para escolha e atribuição de scores por variável, tendo, num segundo momento, recorrido a painéis de peritos para discutir a pertinência de todas as variáveis incluídas e/ou a necessidade de incluir outras variáveis não incluídas no modelo. O principal aspecto a salientar tem residido na transição histórica destas formulações. De facto, os primeiros sistemas a serem desenvolvidos foram baseados quase exclusivamente nas opiniões de painéis de peritos, existindo, inclusivamente, quem defendesse (Gustafson et al., 1986) que este tipo de metodologia era o único possível para a definição de sistemas de medição da severidade. Mais recentemente, o recurso à modelização empírica tem vindo a ganhar relevo e apoiantes, pelo que parece a lógica mais válida para o desenvolvimento de um modelo de previsão da mortalidade hospitalar. 3.4. Diagnóstico principal Segundo Hornbrook (1982), o diagnóstico é uma hipótese em relação à natureza da doença, aplicando- -se de seguida esta hipótese de diagnóstico no tratamento e na recuperação do doente. Neste sentido, os diagnósticos condicionam a tecnologia de tratamento e, consequentemente, o tipo e intensidade de cuidados necessários para tratar cada doença. Contudo, a identificação do diagnóstico poderá somente constituir o primeiro passo na abordagem do doente, visto que o estabelecimento do prognóstico é igualmente importante na determinação do processo de tratamento de cada doente (Gonnella, Hornbrook e Louis, 1984). Atendendo a que o prognóstico de cada situação pode ser perspectivado a curto, a médio e longo prazos e a que, frequentemente, este mesmo prognóstico em função do tempo poderá ser diferente e concomitantemente operacionalizado de outra forma, interessa delimitar o âmbito de aplicação deste conceito (Hughes et al., 1996). Como o principal objectivo desta metodologia consiste na identificação dos produtos do hospital para ajustamento pelo risco, nesta fase, delimitada ao internamento, interessa muito mais considerar o prognóstico a curto prazo. Assim, a manutenção da vida tem constituído a maior preocupação nesta situação, pelo que o prognóstico é frequentemente considerado em termos de morte (Blumberg, 1986). No entanto, a morte nem sempre constitui o episódio terminal para todos os diagnósticos, pelo que dificuldades adicionais emergem quando se considera o diagnóstico como uma das dimensões do risco (Hill, Winfrey e Rudolph, 1997). Por outro lado, na comparação de risco entre diferentes diagnósticos têm igualmente subsistido diversos problemas tanto quando se comparam diagnósticos em que a morte é um outcome frequente como quando a comparação é exercida entre diagnósticos com probabilidades de morte distintas. De facto, a comparação da severidade entre doenças tem sido frequentemente referida como uma impossibilidade prática, traduzida, por vezes, em expressões como comparar laranjas com maçãs (Iezzoni, 1996c), ou ainda, de forma mais sistematizada, na impossibilidade de se compararem estadios de severidade no sistema de classificação Disease Staging (Plomman, 1982; Hornbrook, 1985; Aronow, 1988). Estes aspectos têm suscitado a dúvida sobre a utilização do diagnóstico como um factor de risco de morte. Como foi referido, alguns sistemas defendem a criação de metodologias de medição da severidade específicas, ou seja, por diagnóstico, como é o caso do Computerized Severity Index (CSI) (Horn et al., 1991). Outros defendem a aplicação de metodologias genéricas, como é o caso da grande maioria dos sistemas desenvolvidos para doentes tratados em unidades de cuidados intensivos (APACHE e SAPS, por exemplo) (Knaus, Wagner e Draper, 1984; Knaus et al., 1985 e 1993; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993). Existem ainda situações mistas, como é o caso do sistema Study to Understand Prognoses and Preferences for Outcomes and Risks of Treatment (SUPPORT) (Murphy e Cluff, 1990), em que, pese embora o facto de o sistema ser genérico na perspectiva da medição de cada uma das variáveis, é frequentemente utilizado na análise isolada por diagnóstico. 3.5. Comorbilidades Por comorbilidades entende-se a existência de outros diagnósticos que não estão etiologicamente relacionados com o diagnóstico principal (Iezzoni, 1997d). Na grande maioria das situações, a estas comorbilidades está associada a ideia de doenças manifestadas 13 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco pelos doentes no momento de admissão do hospital. Estas comorbilidades têm sido frequentemente consideradas indicadores válidos para se estabelecerem previsões sobre a morte a médio e longo prazos (Charlson et al., 1987) e a curto prazo (Knaus et al., 1981 e 1985; Hornbrook, 1982; Brewster et al., 1985; Blumberg, 1985; Aronow, 1988; Horn, 1988; Philiphs e Knaus, 1990; Greenfield et al., 1993; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993; Ruttiman, 1994; Brailer et al., 1996; Elixhauser et al., 1998; Gijsen et al., 2001) e, inclusivamente, podem afectar a tolerância dos doentes para receberem determinado tratamento ou mesmo na respectiva resposta à terapêutica (Iezzoni, 1997d; Bleichrodt, Crainich e Eeckhoudt, 2003). 3.6. Situação/estado funcional A situação funcional é frequentemente considerada outro dos factores de risco de morte. Isto porque, por exemplo, a dificuldade em andar pode resultar de outros factores, como anomalias congénitas, doenças neurológicas, etc. (Iezzoni, 1997d). Neste sentido, a situação funcional respeita a áreas limitadas do funcionamento físico, mental e social nas actividades diárias. É, em síntese, o resultado do estado de saúde das pessoas (ausência de doença), do seu bem-estar (capacidade para participar activamente na «vida») e da capacidade para suportar e ultrapassar os problemas de saúde (Rubenstein et al., 1989). Contudo, atendendo a diversos problemas operacionais e conceptuais, a situação funcional não tem sido muito utilizada para a definição de modelos de ajustamento pelo risco. 3.7. Outras dimensões de risco As restantes dimensões do risco — a situação psicológica e cognitiva dos doentes, os atributos culturais, étnicos e sócio-económicos dos doentes e as atitudes e preferências dos consumidores — são igualmente consideradas relevantes no apuramento da probabilidade de morte (Kaplan, Greenfield e Ware, 1989; Applegate, Blass e Williams, 1990; Epstein et al., 1991; Iezzoni, 1991; Case et al., 1992; Bindman e Grumbach, 1992; Burstin, Lipsitz e Brennan, 1992). Contudo, limitações de natureza prática, essencialmente as relacionadas com a dificuldade e fiabilidade na recolha dos dados, têm conduzido a que não sejam dimensões muito utilizadas nos sistemas de ajustamento pelo risco. 4. Resultados de saúde e efectividade dos cuidados prestados Conforme foi referido, a escolha das características dos doentes para o modelo de ajustamento pelo risco depende essencialmente do tipo de resultado que se pretende analisar. A título perfeitamente exemplificativo, indicam-se alguns tipos de resultados (Iezzoni, 1995): • Longevidade, morte; • Estabilidade fisiológica; • Complicações; • Doenças crónicas e disfunções fisiológicas (morbilidade); • Estatuto funcional, incapacidade; • Desempenho funcional, desvantagem; • Qualidade de vida; • Custos de tratamento; • Utilização de serviços (internamentos, readmissões, consultas); • Demora média. Neste momento serão somente discutidas as questões relacionadas com a efectividade dos cuidados prestados, nomeadamente a mortalidade, as complicações e as readmissões (Thomas, Holloway e Guire, 1993; DesHarnais et al., 1997; Hill, Winfrey e Rudolph, 1997; HCIA, 1999; Chang, Lin e Northcott, 2002; NHS, 2002; Griffith, Alexander e Jelinek, 2002; O‘Muirchearthaigh, Murphy e Moore, 2002; Selim et al., 2002). Dentro destas deve-se ainda evidenciar que existem abordagens que representam resultados intermédios (complicações e readmissões) e um indicador de resultados finais — a mortalidade. Depois, serão analisadas as questões associadas com a relevância da utilização deste tipo de indicadores para a avaliação da efectividade e da qualidade dos hospitais. Começando por discutir os aspectos respeitantes à mortalidade, deve referir-se que a grande maioria dos autores considera que existe uma relação entre mortalidade e qualidade dos cuidados prestados (Blumberg, 1987; Dubois et al., 1987; Fink, Yano e Brook, 1989; Iezzoni et al., 1992a, 1992b e 1992c; Krakauer et al., 1992; Landon et al., 1996; DesHarnais et al., 1997; Hill, Winfrey e Rudolph, 1997; Mennemeyer, Morrissey e Howard, 1997; HCIA, 1999; Chang, Lin e Northcott, 2002; Griffith, Alexander e Jelinek, 2002; O‘Muirchearthaigh, Murphy e Moore, 2002). Contudo, têm sido discutidos alguns aspectos, como a escolha do tipo de dados que devem ser utilizados e do sistema de classificação de doentes (Iezzoni, 1993), sobre a janela de observação da mortalidade 14 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco (Chassin et al., 1989; Garnick, DeLong e Luft, 1995; Hughes et al., 1996) e se a mortalidade é ou não um resultado indesejável (Iezzoni, 1995). Na situação contrária, isto é, que não existe qualquer relação entre mortalidade e qualidade dos cuidados prestados, encontram-se autores como Thomas e Hofer (1998 e 1999), os quais defendem que a taxa de mortalidade não é um bom indicador daquele atributo. De facto, Thomas e Hofer (1999) afirmam que a taxa de mortalidade ajustada pelo risco não é um bom indicador de qualidade, defendendo ainda que indicadores de processo são mais adequados para se medir a efectividade dos cuidados prestados. Estes mesmos autores (Thomas e Hofer, 1998) afirmam que, apesar de todos os esforços dedicados à análise da mortalidade hospitalar, tem sido dada pouca atenção à sua utilidade como indicador da qualidade dos cuidados prestados, podendo, inclusivamente, a publicação de dados deste tipo contribuir para a desinformação do público sobre o desempenho dos hospitais. Ainda no mesmo artigo, estes autores referem que, pese embora o facto de desde 1991 serem publicados dados nacionais (EUA) sobre o desempenho dos hospitais, sendo a taxa de mortalidade ajustada pelo risco o indicador mais utilizado, estas conclusões têm sido contestadas pelos hospitais com o principal argumento de que dão indicações erróneas e enviesadas sobre a actividade hospitalar (Thomas e Hofer, 1998). Para sustentarem as suas informações Thomas e Hofer (1998) formulam três hipóteses de investigação: • Será que os hospitais que têm pior qualidade de cuidados prestados apresentam taxas de mortalidade ajustadas pelo risco mais elevadas? • Podem os consumidores acreditar que os hospitais com taxas de mortalidade ajustadas pelo risco mais baixas são na realidade prestadores com qualidade? • Para os hospitais será que as diferenças encontradas nas taxas de mortalidade ajustadas pelo risco estão correlacionadas com as diferenças observadas na qualidade prestada? Em relação à primeira interrogação, a resposta é positiva, enquanto para as restantes a resposta encontrada pelos autores é negativa. Assim, estes autores concluem que a sua revisão de literatura sugere que os doentes que receberam cuidados com qualidade mais baixa tiveram taxas de mortalidade mais elevadas. Encontraram igualmente que, em média, os doentes tratados em hospitais que foram identificados como outliers em termos de mortalidade elevada estão em maior risco de receberem cuidados de baixa qualidade. Contudo, algumas reservas e cautelas devem ser adoptadas quando se utiliza a mortalidade como indicador de qualidade. Num estudo realizado por Bravo e outros (2002) pretendia-se analisar as consequências da regulação e da qualidade de cuidados na mortalidade no Canadá. As principais conclusões apontam para que a sobrevivência dos doentes não foi significativamente influenciada pelo tipo de regulação e que, pelo contrário, os doentes tratados com baixa qualidade apresentaram uma sobrevivência menor do que aqueles que tiveram acesso a cuidados de boa qualidade. Por outro lado, Fink, Yano e Brook (1989) referem que, apesar das suas limitações, a metodologia da Health Care Financing Administration (HCFA) tem assumido um papel importante na avaliação da qualidade dos cuidados prestados. Referem ainda que uma ligação directa entre a qualidade dos cuidados prestados e as taxas de mortalidade foi estabelecida por Dubois, Brook e Rogers (1987). A este aspecto acrescem os argumentos apresentados por Iezzoni e outros (1992b) e Iezzoni (1995), nos quais se defende que as principais vantagens da utilização de dados sobre a mortalidade hospitalar são a sua acessibilidade e a sua validade teórica como indicador da qualidade dos cuidados prestados e ainda que a grande maioria dos estudos sobre a efectividade consideram a mortalidade, essencialmente, porque é facilmente definida e medida e apresenta um valor claro para os doentes — na grande maioria das situações a morte é um resultado indesejável. Em 1997 um estudo efectuado por Mennemeyer, Morrissey e Howard, embora não pondo em causa a utilização da taxa de mortalidade como indicador de qualidade, refere que os principais problemas na metodologia utilizada pela HCFA são os seguintes: • Os dados dos hospitais apresentam erros e diferenças substanciais na codificação. Estes resultados podem condicionar os valores previsionais dos modelos (posteriormente esta temática será discutida); • Os sistemas de classificação de doentes não medem com precisão a severidade do estado do doente; • As medidas de severidade não distinguem entre problemas de saúde presentes no momento de admissão e aqueles adquiridos durante a hospitalização, tendo como principal consequência que os hospitais com pior qualidade parecem ter doentes mais graves; • Como os hospitais têm diferentes práticas na admissão de doentes, tal pode conduzir a enviesa- 15 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco mentos no tipo de doentes tratados e, concomitantemente, nos modelos de ajustamento pelo risco. Convém ainda ter presente o defendido por Rosen e Green (1987) — as altas taxas de mortalidade não são um problema em si mesmas, devendo a principal preocupação residir na proporção de mortes evitáveis — e ainda por Griffith, Alexander e Jelinek (2002), no qual é afirmado que os hospitais que apresentam melhores resultados tanto na taxa de mortalidade ajustada pelo risco como na taxa de complicações ajustada pelo risco parecem demonstrar um melhor desempenho em termos de uma maior flexibilidade e de uma melhor adaptação às preferências dos consumidores. Green, Wintfeld e Passman (1990) defendem ainda que as taxas de mortalidade hospitalar podem ser úteis para os doentes e médicos se estes utilizarem estas indicações para escolherem o hospital que oferece a melhor perspectiva de sobrevivência. Contudo, referem igualmente que estes valores de mortalidade podem ser enviesados se a idade, a casuística e as necessidades de cuidados prolongados não forem consideradas para a avaliação do desempenho hospitalar. Por outro lado, Jencks e outros (1988) referem ainda que a utilização de taxas de mortalidade ajustadas pelo risco poderá revelar grande utilidade para a avaliação da efectividade dos cuidados prestados, desde que a gravidade do doente seja devidamente avaliada no momento de admissão. Outro aspecto complexo na definição de resultados em saúde respeita à janela de observação, isto é, ao período de tempo no qual o doente é seguido (Iezzoni, 1995). Neste contexto, para além de ser necessário distinguir entre resultados intermédios e resultados finais, é necessário que o período em análise seja indicado, pois podem ocorrer algumas situações em que a morte possa não ser um bom indicador de resultados. Tudo isto tem suscitado um grande debate sobre o período de observação — mortalidade intra-hospita- lar, mortalidade a 30 dias após a admissão ou mortalidade a 180 dias após a admissão (Iezzoni et al., 1995a)? Em 1995, Garnick, DeLong e Luft concluem que a utilização de dados respeitantes à mortalidade a 180 dias após a admissão conduz a resultados semelhantes aos observados com a mortalidade a 30 dias, referindo ainda que estas conclusões são consistentes com o facto de a mortalidade ocorrida após 30 dias ter pouco a ver com as consequências de um episódio de internamento hospitalar. Num estudo realizado em 1989, Chassin e outros encontram algumas diferenças entre resultados avaliados pela mortalidade intra-hospitalar e pela mortalidade após 30 dias da admissão, afirmando que tal se pode dever essencialmente a diferentes práticas dos hospitais na alta dos doentes. No campo contrário encontram-se os estudos de Knaus e outros (1985), Le Gall, Lemeshow e Saulnier (1993), Lemeshow e outros (1993) e Iezzoni (1997b e 1997c), nos quais se defende que a grande maioria dos sistemas de classificação de doentes contém algumas variáveis que são caracterizadoras e explicativas da mortalidade intra-hospitalar, embora não contenham as mesmas potencialidades quando se considera um prazo mais dilatado, a 30, 60 ou 180 dias. A este respeito, Iezzoni e outros (1996a e 1996b) referem que apesar de a consideração da mortalidade a 30 dias após a admissão ser importante, essencialmente devido ao facto de existirem políticas diferentes entre hospitais na alta dos doentes, não existem razões para acreditar nem suficiente evidência científica de que os resultados da avaliação dos hospitais em função da mortalidade sejam diferentes quando se utiliza somente a mortalidade intra-hospi- talar. Atendendo a estes aspectos, é de referir que essencialmente por razões operacionais, nomeadamente a disponibilidade e a fiabilidade dos dados, que, a grande maioria dos estudos efectuados utilizam a mortalidade intra-hospitalar como medida de resultados de saúde. Este aspecto parece ainda ser mais pertinente em Portugal, visto que é praticamente impossível seguir a mortalidade dos doentes a 30 ou a 180 dias, visto que estes dados não são recolhidos de uma forma consistente e rotineira pelas organizações de saúde. Em termos de síntese, no que se refere à mortalidade, pode acompanhar-se o defendido por Iezzoni (1993) — «Embora a credibilidade dos dados hospitalares fosse inicialmente contestada, vários estudos (Steen et al., 1993; Krakauer e Jacoby, 1993) sugerem que a utilização de modelos de ajustamento pelo risco melhora o valor preditivo, o rigor estatístico da análise» — ou ainda por Krakauer e outros (1992) — «Atendendo a que o resultado do tratamento é fortemente dependente da doença e da severidade do estado do doente, a validade da inferência sobre o desempenho dos hospitais através da taxa de mortalidade ajustada pelo risco está fortemente dependente da adequação do sistema de informação e do modelo utilizado para o ajustamento pelo risco» —, pelo que, para além de ser pertinente utilizar a mortalidade como indicador de qualidade, é igualmente necessário escolher um sistema de ajustamento pelo risco. A relação entre os indicadores de resultados intermédios — complicações e readmissões — e a qualidade 22 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco tratamentos médicos ou cirúrgicos, têm sido igualmente apontados como factores que podem justificar riscos de morte distintos. Na realidade, sistemas como o APACHE III ou o SAPS, por exemplo, têm sustentado que a forma de admissão (programada ou urgente) é um factor preditivo de morte (Knaus et al., 1985; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Carneiro, 1994), com riscos superiores nas admissões urgentes, essencialmente devido ao facto de os doentes admitidos por esta via estarem menos estudados e/ou eventualmente serem mais graves. Esta mesma conclusão foi retirada por Costa, Delgado e Carvalho (1989) num estudo efectuado num hospital português, o qual, para além de identificar níveis de severidade mais elevados em doentes admitidos pela urgência, referia igualmente um maior consumo de recursos neste tipo de doentes. Para o tipo de tratamento, médico ou cirúrgico, existe alguma diversidade nos sistemas desenvolvidos até ao presente momento. Sistemas como o APACHE I, CSI, Disease Staging, MPM e MedisGroups, por exemplo, não consideram que a presença de intervenção cirúrgica seja um factor adicional explicativo da morte (Iezzoni, 1997b). Pelo contrário, os sistemas APACHE II e III, DRGs, AIM, SAPS e PMCs, por exemplo, entendem que a presença de intervenção cirúrgica é mais um factor explicativo da morte (Iezzoni, 1997b). Atendendo a esta contradição, bem como ao facto de a presença ou ausência de intervenção cirúrgica constituir um dos factores que potencialmente podem explicar níveis distintos de utilização de recursos (Hornbrook, 1982 e 1985; Hornbrook e Monheit, 1985; McMahon e Billi, 1988; Ahicart, 1988; Charbonneau et al., 1988; Rosko, 1988), a presença/ ausência de tratamento cirúrgico poderá constituir um elemento importante para a criação de modelos de ajustamento pelo risco. Os principais problemas referentes à explicitação final do sistema de classificação dizem respeito a dois aspectos (Knaus et al., 1986; Ruttiman, 1994; Iezzoni, 1997c): • Ao tipo de escala apresentado pelo sistema de classificação; • À formulação final do sistema de medição. Existem quatro tipos de escalas, de níveis hierarquizados (Melo, 1985): nominais, ordinais, de intervalos e de razões. Segundo o mesmo autor (Melo, 1985): • As escalas nominais são constituídas por um conjunto de classes de equivalência, sendo esta estabelecida por um critério empírico ligado à realidade a «medir»; • As escalas ordinais estabelecem uma relação de maior ou menor em relação às categorias adjacentes, não permitindo relacionar aritmeticamente as diferenças entre as diversas categorias; • As escalas de intervalos são aquelas em que é definida uma igualdade de intervalos; • As escalas de razão permitem a comparação não só da amplitude de intervalos, mas também da respectiva razão. Esta distinção não é meramente estatística, visto que para efeitos de gestão ou de financiamento, por exemplo, interessa não só identificar os produtos (definir categorias), mas também comparar esses mesmos produtos/categorias. Com escalas nominais ou ordinais, somente a primeira finalidade (identificação de produtos) poderá ser atingida, necessitando-se no mínimo de uma escala de intervalos para se proceder às posteriores comparações e avaliações. Esta problemática tem sido evidenciada em quase todos os sistemas desenvolvidos até ao momento. Na realidade, os sistemas DRGs e PMCs apresentam escalas do tipo nominal, isto é, identificam somente categorias. Os sistemas AIM, Disease Staging, CSI e MedisGroups apresentam escalas do tipo ordinal. Os sistemas APACHE, MPM, SAPS, apresentam escalas de intervalos ou de razão. Por outro lado, algumas versões do Disease Staging, dos PMCs ou dos MedisGroups, por exemplo, apresentam escalas de intervalos. O mesmo acontece quando os DRGs são aplicados para efeitos de financiamento, em que a atribuição de pesos relativos para este efeito confere à escala potencialidades do tipo de escala de razão (Iezzoni, 1997b). Do atrás referido resulta que se verificam preocupações crescentes para a adopção de sistemas de classificação que apresentem, no mínimo, escalas de intervalos. Contudo, atendendo a que a maior compreensão e aceitabilidade por parte dos médicos constitui igualmente um aspecto da maior importância, será natural que noutra fase se possam igualmente apurar escalas distintas para cada variável considerada no modelo final (Lemeshow et al., 1993; Ruttiman, 1994). Mas será que estas questões conceptuais e operacionais sobre a definição de sistemas de classificação de doentes para ajustamento pelo risco têm implicações na avaliação da efectividade e da eficiência dos hospitais? A resposta a esta questão não é pacífica, visto que, como anteriormente foi referido, existem autores que defendem a utilização de modelos baseados nos resu- 23 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco mos de alta, enquanto outros defendem a supremacia dos modelos baseados nos dados dos processos clínicos, para finalmente outros argumentarem que a utilização de uns ou outros é indiferente, pelo que o processo de decisão sobre a escolha de determinado sistema de classificação de doentes deve obedecer a critérios mais pragmáticos, como a sua exequibilidade e os respectivos custos de implementação e de exploração. Na realidade, Krakauer e outros (1992), embora começando por afirmar que a avaliação dos resultados do tratamento dos hospitais é fortemente dependente da «doença», do doente e da sua gravidade e que a validade da inferência sobre o desempenho dos hospitais através da mortalidade ajustada pelo risco está fortemente dependente da adequação do sistema de informação e do sistema utilizado para ajustamento pelo risco, acabam por concluir que existe uma concordância significativa entre a mortalidade prevista tanto quanto se utilizam dados dos resumos de alta como os respeitantes aos processos clínicos. Isto porque nos estudos que efectuaram constataram que os modelos de ajustamento pelo risco apresentam valores moderados para a sensibilidade (81%) e para a especificidade (79%). Por outro lado, o seu valor preditivo negativo é alto (90%), pelo que concluem que, se um hospital não é outlier no modelo administrativo, também é provável que o não seja no modelo clínico. Contudo, o valor preditivo positivo é baixo (64%), pelo que afirmam que, se um hospital é outlier no modelo administrativo, existe ainda uma probabilidade forte de o não ser no modelo clínico (36%) (para melhor perceber os conceitos estatísticos referidos, v. Ruttimann, 1994, e Ash e Shwartz, 1997). No entanto, atendendo a que os resultados de investigação parecem demonstrar que a classificação dos hospitais é muito mais estável quando se utilizam modelos baseados nos dados administrativos, os autores acabam por concluir que estes modelos de ajustamento pelo risco contêm informação suficiente para se avaliarem as variações nos resultados de saúde e, consequentemente, no desempenho dos hospitais. Na mesma linha de pensamento encontram-se os argumentos de DesHarnais e colegas (2000), os quais, para além de referirem as vantagens económicas da utilização de modelos de ajustamento pelo risco baseados nos resumos de alta, referem ainda que os resultados de aplicação são, no mínimo, similares aos disponibilizados pelos modelos que recorrem aos processos clínicos. Numa perspectiva distinta pode referir-se o estudo de Hughes e outros (1996), no qual os autores defendem que a avaliação da precisão do modelo de ajustamento pelo risco, para além de depender do tipo de risco que está a ser avaliado, poderá ainda ser influenciada por algumas perspectivas contraditórias. A este respeito, os autores afirmam que, embora se espere que o consumo de recursos, a duração de internamento e o risco de morte apresentem uma associação forte, a existência de um volume importante de mortes prematuras pode contrariar este comportamento esperado. Numa atitude mais céptica encontra-se o estudo de Manheim e outros (1992), os quais defendem que a variação encontrada nas taxas de mortalidade ajustadas pelo risco é devida a diferentes políticas e práticas dos hospitais na admissão de doentes. Assim, acabam por concluir que sem a existência de dados clínicos mais detalhados e acessíveis não é possível estabelecer uma relação determinística entre o processo e a mortalidade. Este tipo de argumento vem na sequência das conclusões retiradas por Greenfield e outros (1988) e por Green, Wintfeld e Passman (1990). No primeiro artigo, os autores concluem que as comorbilidades devem ser consideradas em qualquer metodologia de avaliação da qualidade, pelo que, se tal não for considerado, as variações nas práticas e nas políticas de admissão de cada hospital podem contribuir para interpretações erróneas sobre a qualidade hospitalar. O estudo de Green, Wintfeld e Passman (1990) refere a necessidade de a taxa de mortalidade hospitalar ser corrigida pela severidade do estado do doente presente no momento de admissão para desta forma se estabelecerem inferências válidas sobre a qualidade ou efectividade dos cuidados prestados. Num artigo publicado por Iezzoni (1997c) é descrito um estudo no qual são comparados os desempenhos estatísticos de cinco sistemas de classificação — MedisGroups, APACHE (score fisiológico), Disease Staging, Patient Management Categories e All Patient Refined Diagnosis Related Groups (APRDRGs) — e são utilizados dois indicadores para avaliar o desempenho estatístico, a estatística c e o coeficiente de determinação (r2), tendo chegado à conclusão de que as medidas baseadas nos resumos clínicos de alta (Disease Staging, Patient Management Categories e All Patient Refined Diagnosis Related Groups) apresentam, na generalidade, melhores resultados. No mesmo artigo, e quando se comparam as taxas de mortalidade esperadas em cada modelo, é referido que os sistemas de classificação utilizados apresentam resultados diferentes, com maiores discrepâncias entre as medidas baseadas nos resumos de alta e as que utilizam os processos clínicos. Contudo, tal também está presente entre medidas baseadas somente nos resumos de alta (PMCs e APRDRGs, por exemplo) e nos processos clínicos (entre o APACHE e os MedisGroups, para as pneumonias). 24 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco Neste sentido, Iezzoni (1997c) acaba por concluir que os hospitais devem estar preocupados com as comparações entre as taxas de mortalidade observadas e as esperadas, visto que os resultados são diferentes em função do sistema de classificação de doentes utilizado. Refere ainda que, apesar do seu poder explicativo, a utilização de sistemas de classificação de doentes baseados nos resumos informatizados de alta pode suscitar alguns problemas para se avaliar a qualidade, essencialmente porque estas medidas estão fortemente dependentes dos problemas decorrentes da CID-9-CM (McMahon e Smits, 1986), do nível de codificação (Jencks, Williams e Kay, 1988; Iezzoni e Moskowitz, 1986; Iezzoni et al., 1992d; Green e Wintfeld, 1993) e dos incentivos financeiros para se proceder à codificação (Simborg, 1981). Finalmente, afirma que, sempre que possível, deve ser feita uma distinção entre as condições presentes no momento da admissão e as adquiridas durante o internamento para que desta forma se evite o death code creep, como forma de optimizar os resultados de saúde de cada hospital (Iezzoni, 1997c). Noutro estudo realizado por Iezzoni e outros (1995a), os autores pretendem comparar a qualidade dos hospitais, medida pela mortalidade, em função de diversos sistemas de classificação de doentes. Os modelos de ajustamento pelo risco utilizados foram os MedisGroups, APACHE (score fisiológico), Disease Staging e All Patient Refined Diagnosis Related Groups (APRDRGs). Os resultados são similares aos apresentados no estudo de 1997 (Iezzoni, 1997c), com as diferentes medidas a apresentarem valores distintos para as taxas de mortalidade observada, como traduzem os resultados do teste de Hosmer- Lemeshow, e com as medidas baseadas nos resumos de alta a apresentarem um poder explicativo mais elevado. Para este último aspecto avançam igualmente com uma explicação. O melhor valor explicativo das medidas baseadas nos resumos de alta pode depender da política de codificação, o que pode originar que, frequentemente, os doentes possam ser considerados mais «doentes» através desta modalidade do que na realidade se observa quando se consultam os processos clínicos (Iezzoni, 1995). Ainda a respeito da utilização de modelos de ajustamento pelo risco baseados nos dados administrativos, Iezzoni e outros (1992d) referem a importância da codificação. Neste artigo, a autora defende que o preenchimento incompleto dos diagnósticos secundários nas bases de dados administrativas pode conduzir a enviesamentos na atribuição de risco, isto também porque muitas bases de dados somente permitem a consideração de cinco diagnósticos. O estudo pretende avaliar o impacto de se ter mais diagnósticos nas bases de dados, apresentando os seguintes principais resultados e conclusões: alguns problemas de saúde, como a diabetes, enfarte do miocárdio antigo e angina, os quais seria de esperar que aumentassem o risco de morte, estão associados a riscos de morte baixos; o enviesamento ou diferentes práticas de codificação nas bases de dados administrativas podem contribuir para estes resultados, pelo que a intenção de se melhorar o registo dos diagnósticos secundários baseada somente no aumento dos campos preenchidos pode ser insuficiente. Tendo em atenção estes aspectos, Iezzoni (1997b) refere alguns requisitos para os resumos informatizados de alta no futuro, nomeadamente os respeitantes aos elementos/variáveis que devem estar presentes, às metodologias e procedimentos de codificação, à necessidade de organizações independentes avaliarem todo este processo e ainda sobre o impacto previsional da alteração das modalidades de pagamento dos hospitais. Assim, a escolha de um modelo de ajustamento pelo risco deve ter em conta os aspectos associados (Iezzoni, 1990 e 1997e; Griffith, Alexander e Jelinek, 2002): • À significância clínica do sistema de classificação de doentes; • À sua adaptabilidade às características de cada hospital; • À credibilidade por parte dos médicos em relação ao seu desempenho para avaliar a qualidade dos cuidados prestados; • À acessibilidade de dados em função do sistema de informação do hospital; • À fiabilidade do sistema; • Às exigências em termos da utilização de recursos por parte do hospital; • Aos custos de exploração do sistema; • À motivação e ao momento de escolha do sistema de classificação de doentes. Neste sentido, interessa agora apresentar e discutir quais as possibilidades que neste momento se colocam em Portugal para a utilização e aplicação de sistemas de ajustamento pelo risco. Existe um intenso debate em termos internacionais sobre a escolha dos melhores sistemas de ajustamento de risco, sendo de evidenciar os seguintes aspectos: • Quais os melhores modelos? Os baseados em dados administrativos? Ou os baseados em modelos clínicos? • Deve escolher-se somente um modelo de ajustamento de risco para todas as finalidades? Ou deve 25 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco escolher-se o melhor modelo para a respectiva finalidade? Em relação ao primeiro aspecto, a dicotomia entre modelos administrativos e modelos clínicos, é conveniente apresentar previamente a sua caracterização. Modelos administrativos são, em termos internacionais, aqueles que utilizam os dados constantes dos resumos de alta. Na generalidade, este tipo de suporte de dados contém elementos respeitantes à identificação do doente, à natureza da admissão, às transferências internas, ao destino após a alta, ao diagnóstico de admissão, à morfologia tumoral, ao peso à nascença, aos diagnósticos (até 20 e com indicação do diagnóstico principal), às causas externas de lesão/ efeito adverso (até 20), aos procedimentos (até 20), à data da primeira intervenção cirúrgica, ao número de dias em unidades de cuidados intensivos e à identificação do médico responsável pelo tratamento e do médico codificador. Os modelos clínicos são aqueles que incluem os dados dos modelos administrativos, acrescidos de alguns elementos constantes dos processos clínicos, essencialmente aqueles que permitem caracterizar a história e o exame objectivo do doente, os resultados dos meios complementares de diagnóstico, tudo isto para se estabelecer um diagnóstico, estimar um prognóstico e prescrever o tratamento adequado. Como foi referido, o balanço que deve presidir a esta discussão deve ter em conta aspectos relacionados com a precisão e a validade do sistema, com os custos de implementação e de exploração destes sistemas e com o seu nível de operacionalização. Enquanto os aspectos associados à precisão e à validade dos sistemas de ajustamento pelo risco apontam para uma ligeira supremacia dos modelos clínicos, as questões relacionadas com os custos do sistema e a sua operacionalização referem que os modelos administrativos devem ser privilegiados. Para Portugal, independentemente do valor intrínseco da precisão e da validade dos modelos, é praticamente impossível aplicar, a curto prazo, os modelos clínicos, pelo que se sugere a utilização exclusiva de modelos administrativos. Esta opção não deve impedir que a médio prazo se altere o sistema de informação dos hospitais, de forma a considerar a eventualidade de se utilizarem os modelos clínicos. No que se refere ao segundo aspecto, escolha de um ou mais modelos para ajustamento pelo risco em função da finalidade a que estes se destinam, a resposta pode ser mais flexível. Assim, atendendo somente a este princípio, deveria recomendar-se a utilização de diferentes modelos de ajustamento pelo risco em função da finalidade a que o sistema se destina. O principal obstáculo consistirá então nos respectivos custos de implementação e de exploração dos referidos sistemas. A este respeito, a situação é mais pacífica. De facto, tendo em conta que se vão utilizar modelos administrativos, para os quais já existe actualmente colheita de dados e rotinas (que já envolvem, portanto, despesas), a utilização de mais do que um modelo representa apenas custos marginais insignificantes, pouco mais afinal do que aqueles decorrentes da aquisição de licenças para a utilização de programas informáticos. Ou, ainda numa perspectiva mais positiva, a utilização de pelo menos dois sistemas permite rentabilizar o investimento feito na recolha de dados, visto que permite a introdução de metodologias mais correctas e amplas para se avaliar o desempenho dos hospitais. Neste sentido, é importante identificar e caracterizar os principais sistemas de ajustamento pelo risco existentes para finalmente se formularem recomendações sobre quais devem ser aplicados em Portugal (v. Quadro I). Em Portugal, enquanto não for alterada a folha de admissão e alta e, concomitantemente, o resumo informatizado de alta, forma de recolha de dados que configura o que internacionalmente é conhecido por «dados administrativos», torna-se impossível utilizar de forma sistemática os sistemas de severidade que necessitem de dados clínicos, ou seja, elementos referentes a sintomas, sinais vitais e de disfunção fisiológica, os quais somente podem ser obtidos com consulta retrospectiva e exaustiva aos processos clínicos. Por esta razão, sistemas como os MedisGroups, APACHE e Computerized Severity of Illness não podem ser utilizados. Dos restantes, embora por razões diferentes, não devem ser utilizados os sistemas Patient Management Categories e o Índice de Comorbilidade: • Os Patient Management Categories, porque, atendendo às suas características específicas, onde avulta a criação de um valor escalar que traduz o consumo de recursos necessários para cada categoria de doença, necessitam de uma adaptação específica ao estado da arte e à cultura portuguesa para o tratamento dos doentes; • O Índice de Comorbilidade, porque considera a mortalidade após um ano de contacto com os hospitais, o que, para além de suscitar alguns problemas técnicos (essencialmente a causalidade entre esta mortalidade e o tratamento hospitalar), é praticamente impossível de utilizar em Portugal, visto que as estatísti- 26 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco cas de rotina não disponibilizam estes indicadores. Assim, restam os sistemas de classificação Disease Staging e as versões Severity (SDRGs), Refined (RDRGs), All Patient Refined (APRDRGs) e International Refined dos Diagnosis Related Groups (IRDRGs). Tendo em atenção as características destes sistemas de classificação de doentes, os quais, para além de recorrerem a metodologias distintas para a identificação da severidade e de apresentarem produtos e resultados igualmente diferentes, apresentam, no entanto, uma característica comum — utilizam os mesmos dados para identificarem produtos e estabelecerem medidas de ajustamento pelo risco —, será interessante, no futuro, considerar a utilização conjunta de uma das versões dos DRGs (IRDRGs) e o Disease Staging para se avaliar o desempenho dos hospitais portugueses. Os Diagnosis Related Groups começaram a ser concebidos em finais da década de 60 na Universidade de Yale com a principal finalidade de associarem o tipo de doentes tratados (casemix) com os respectivos custos (Fetter et al., 1980). A descrição genérica dos DRGs, bem como as suas principais vantagens e inconvenientes, encontram-se bem identificados noutros artigos (Fetter et al., 1980; Hornbrook, 1982; Aronow, 1988; Averill et al., 1988; Urbano e Bentes, 1990; Casas, 1991; Costa e Nogueira, 1994; Costa, 1994; Bentes et al., 1996; Mullin, Averill e Boucher, 2002; Rodrigues, 2002), pelo que neste momento somente se evidencia que o desenvolvimento deste sistema de classificação de Quadro I Principais sistemas de ajustamento pelo risco Fonte: Iezzoni (1997b). Sistema de severidade MedisGroups (versão original) MedisGroups (versão empírica) APACHE II (score fisiológico) APACHE III (score fisiológico) Computerized Severity of Illness Disease Stating (versão original) Disease Stating (probabilidade de morte) Patient Management Categories Índice de Comorbilidade (Índice de Charlson) Refined Diagnosis Related Groups All Patient Refined Diagnosis Related Groups Dados necessários Dados administrativos e processo clínico Dados administrativos e processo clínico Dados administrativos e processo clínico Dados administrativos e processo clínico Dados administrativos e processo clínico Dados administrativos Dados administrativos Dados administrativos Dados administrativos Dados administrativos Dados administrativos Definição de severidade Instabilidade clínica indicada pela mortalidade Mortalidade hospitalar Mortalidade hospitalar para doentes das UCIs Mortalidade hospitalar para doentes das UCIs Dificuldades no tratamento encontradas pelos médicos Estadio da doença baseado no risco de morte ou de incapacidade funcional Probabilidade de morte hospitalar Morbilidade e mortalidade hospitalar Risco de morte dentro de um ano após a hospitalização Total da facturação hospitalar Total da duração de internamento. Total da facturação hospitalar Forma de classificação Score de admissão, entre 0 e 4 Probabilidade de morte, entre 0 e 1 Score entre 0 e 60 Score entre 0 e 252 Score entre 1 e 4 por doente e por cada código da CID-9-MC Três estadios, 1, 2 e 3, com subestadios dentro de cada estadio Probabilidade de morte, entre 0 e 1 Score entre 1 e 7 Valor único derivado de uma escala aditiva, representando o número e a severidade das comorbilidades Quatro escalões de severidade dentro de cada DRG adjacente Três classes de severidade dentro dos DRGs médicos; as mortes precoces são consideradas no grupo de severidade mais baixo 27 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco doentes obedeceu a uma série de requisitos impostos pelos seus autores (Fetter et al., 1980; Costa, 1994): • O sistema de classificação teria de ser clinicamente interpretável com grupos de diagnóstico homogéneos. Ou seja, os médicos deveriam estar aptos a relacionar os doentes de cada grupo com um determinado padrão de tratamento; • A classificação deveria ser obtida mediante o recurso a informação generalizada e disponível nos hospitais; • Os grupos constituídos pelo sistema de classificação deveriam ter um número finito, preferencialmente na ordem das centenas, e ser exaustivos e mutuamente exclusivos; • Cada grupo deveria incluir doentes com um consumo previsível de recursos similar; • A definição de grupos deveria ser comparável entre os diversos sistemas de codificação. Por sua vez, o Disease Staging é um sistema de classificação de doentes que utiliza os elementos constantes do resumo de alta (dados administrativos), designadamente o diagnóstico principal e os diagnósticos secundários, para produzir grupos de doentes que requerem tratamentos idênticos e com idênticos resultados esperados (Garg et al., 1978; Gonnella, Hornbrook e Louis, 1984; Gonnella, Louis e Gozum, 1999). A descrição genérica, bem como as suas principais vantagens e inconvenientes, encontram-se bem identificados noutros artigos (Garg et al., 1978; Hornbrook, 1982; Gonnella, Hornbrook e Louis, 1984; Thomas, Ashcraft e Zimmerman, 1986; Aronow, 1988; Costa, 1991; Gonnella, Louis e Gozum, 1999; Gonnella e Louis, 2006), pelo que neste momento somente se destaca a existência de uma versão automatizada do Coded Staging Criteria desenvolvida a partir dos dados incluídos nos resumos de alta de cada hospital (Gonnella, Louis e Gozum, 1999; MEDSTAT, 2001). Esta versão automatizada (MEDSTAT, 2001) permite identificar os estadios e subestadios referidos na versão clínica e original, apresenta previsões, numa escala de intervalos, para a duração de internamento, para os custos, para a mortalidade, para as complicações e para as readmissões. O software do Disease Staging, atentos os problemas da escala ordinal e de comparação entre doenças referidos para a versão clínica, produz, na generalidade três tipos de indicadores: indicadores de recursos, indicadores de demora média e indicadores de mortalidade (MEDSTAT, 2001). Estes indicadores, para além de obviarem aos problemas de comparação presentes na versão clínica do Disease Staging, permitiram o aparecimento de metodologias para se avaliar a efectividade e a eficiência das organizações de saúde. Finalmente, deve ser referido um aspecto ainda não debatido neste artigo: as características dos hospitais devem ou não ser consideradas em modelos para ajustamento pelo risco? A grande maioria dos autores defende a sua exclusão (Fetter et al., 1980; Young, Swinkola e Zorn, 1982; Knaus et al., 1986; Horn, 1988; Gonnella et al., 1990; Le Gall, Lemeshow e Saulnier, 1993; Lemeshow et al., 1993; Brewster et al., 1995). Os principais argumentos para esta exclusão encontram-se bem sintetizados no artigo de DesHarnais e outros (1997). Neste artigo defende-se que as características dos hospitais (o tipo de propriedade, a dimensão, a função de ensino e a existência de programas de formação profissional, bem como a localização, urbana ou rural, e a taxa de ocupação dos hospitais) não devem ser utilizadas no ajustamento pelo risco, essencialmente porque estas dimensões não qualificam o risco clínico de cada doente. Antes pelo contrário, estas características representam o risco institucional associado ao facto de um doente ser admitido num determinado hospital. Enfatizam ainda a importância de se excluírem as características dos hospitais simplesmente pelo facto de poderem ser atribuídos níveis de risco diferentes a doentes com situações clínicas idênticas, em função do tipo de hospital onde este recebeu tratamento. 7. Propriedades dos modelos de ajustamento pelo risco Na sua grande maioria, os modelos de ajustamento pelo risco têm recorrido a técnicas de regressão logística multivariada para se estabelecerem previsões sobre o resultado em análise (Iezzoni, 1997b). Em geral, os modelos de regressão constituem um método importante para a análise multivariada de dados, visto que permitem traduzir a relação existente entre uma variável dependente ou resultado e várias variáveis explicativas. Neste particular, os modelos de regressão logística representam um método comum para a análise de relações em que a variável dependente não é contínua (Hosmer e Lemeshow, 1989). Esta é a situação mais frequente quando se pretende analisar a mortalidade hospitalar, em que a variável dependente é dicotómica, assumindo os valores 0 (alta vivo) e 1 (alta falecido) em função de um conjunto de variáveis independentes, frequentemente designadas por covariáveis (Hosmer e Lemeshow, 1989; Ruttiman, 1994). 28 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco As características técnicas, bem como os procedimentos necessários para se realizarem regressões logísticas, encontram-se bem documentados em diversos estudos e publicações (Greenland, 1984; McNeil e Hanley, 1984; Hosmer e Lemeshow, 1989; Hosmer, Jovanovic e Lemeshow, 1989; Pryor e Lee, 1991; Ruttimann, 1994; Smith et al., 1996), pelo que somente se evidenciarão os aspectos relacionados com o ajustamento do modelo. Segundo Ruttiman (1994), a regressão logística apresenta as seguintes vantagens: (1) não é necessário introduzir muitas restrições sobre a distribuição das covariáveis; (2) o modelo logístico disponibiliza estimativas directas sobre a probabilidade de ocorrência do outcome. Para tal, e após a estimação dos coeficientes de regressão logística para as covariáveis com significância estatística, deve ter-se em atenção o seguinte (Hosmer e Lemeshow, 1989): • Pode estimar-se o respectivo odds-ratio para cada uma das covariáveis; • Deve proceder-se à avaliação do ajustamento do modelo, o que deverá somente ocorrer quando existir a convicção de que o modelo final contém todas as covariáveis, interacções incluídas, pertinentes para a previsão da variável dependente. O ajustamento do modelo deve ser avaliado em função de dois aspectos: 1. A calibração; 2. A discriminação. Na calibração analisam-se os desvios entre a mortalidade observada e a mortalidade prevista pelo modelo; por outras palavras, comparam-se os valores médios entre a mortalidade observada e os valores médios para a probabilidade prevista pelo modelo (Ash e Shwartz, 1997). Neste sentido, a afirmação de que um modelo está bem calibrado baseia-se no pressuposto de que todos os parâmetros incluídos no modelo derivam do respectivo ajustamento do modelo aos dados. Quando se utiliza o método dos mínimos quadrados, é natural que o erro de calibração seja mínimo. Contudo, quando se utiliza outra abordagem, como, por exemplo, a da máxima verosimilhança, é natural que existam diferenças entre os valores médios observados e os valores médios previstos (Ash e Shwartz, 1997). A discriminação analisa o facto de o sistema prever taxas de mortalidade mais elevadas para os doentes que efectivamente morrem, comparativamente com os doentes que efectivamente não morrem (Ash e Shwartz, 1997). Existe um intenso debate sobre qual a característica mais importante para determinar o nível de ajustamento de um modelo. Enquanto Lemeshow e Hosmer (1982) defendem que, se um modelo não está bem calibrado, é inútil avaliar a sua discriminação, Harrel e outros (1984) referem que a discriminação é a característica mais importante de um modelo, visto que a calibração pode ser atingida posteriormente com alguns ajustamentos subjectivos, derivados da integração no modelo das opiniões dos peritos. Isto porque, se um modelo tem boa discriminação, a calibração pode ser alcançada sem prejuízo daquele atributo, enquanto a ausência de poder de discriminação nunca pode ser corrigida com melhorias na sua calibração (Harrel et al., 1984). Por outro lado, segundo Ash e Shwartz (1997), quando se pretende diferenciar somente o risco de morte, ou seja, a distinção entre mortos e sobreviventes, a calibração não é um aspecto importante. O mesmo já não deve ser afirmado quando se pretendem comparar os valores da mortalidade prevista com a observada, essencialmente para efeitos de garantia de qualidade com o estabelecimento de «casos-sentinela», em que a calibração assume um carácter muito importante. 8. Validação dos modelos de ajustamento pelo risco Existem diversos problemas quando se pretendem aplicar sistemas de ajustamento de risco a populações diferentes ou a subgrupos distintos das populações donde o sistema foi originalmente construído (Iezzoni, 1999). Num estudo realizado por Justice, Covinsky e Berlin (1999) são referidos alguns aspectos conceptuais e metodológicos respeitantes à utilização de modelos de ajustamento pelo risco (v. Quadro II). Atendendo a que existem problemas na aplicação indiscriminada de modelos a diferentes populações, os autores descrevem uma abordagem baseada na precisão dos modelos (calibração e discriminação) e na generalização dos modelos (reprodutibilidade e transportabilidade). Como subsistem alguns problemas semânticos, os autores avançam com definições de precisão e de generalização (v. Quadro III), as quais são consideradas úteis para a validação de modelos de ajustamento pelo risco a populações distintas (Justice, Covinsky e Berlin, 1999). Os autores (Justice, Covinsky e Berlin, 1999) propõem ainda uma hierarquia para a validação externa de sistemas de ajustamento pelo risco (v. Quadro III). 29 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco Num estudo realizado por Flanders e outros (1999) pretende-se avaliar a discriminação e a calibração do Pneumonia Severity-of-Illness (PSI), uma medida de prognóstico específica por doença, quando aplicado aos doentes com Community-acquired pneumonia (CAP). Os principais resultados referem que o PSI apresenta uma boa discriminação entre doentes com alto risco de morte e aqueles que apresentam baixo risco de morte. Contudo, a calibração do modelo foi fraca, tendo o PSI previsto 2,4 vezes mais mortes do que aquelas que ocorreram nos doentes com CAP. Para tal são avançadas algumas explicações, dentro das quais avulta a questão de o modelo não apresentar boa calibração porque existem alguns factores que não estão a ser devidamente valorizados e medidos. Estes factores poderão ser as diferenças organizacionais e regionais nos critérios de admissão de doentes, as diferenças no tratamento e na disponibilidade tecnológica por parte dos hospitais e as diferenças nos próprios factores de prognóstico. Neste sentido, os autores apresentam uma metodologia para a recalibração do modelo, a qual se baseou na regressão logística, de acordo com o recomendado nos estudos de Iezzoni (1993 e 1996b), referindo ainda que a recalibração é necessária sempre que se aplicam resultados a uma população diferente. Finalmente, deve ser referido um artigo de Iezzoni (1999) no qual a autora, baseando-se nos resultados de Flanders e outros (1999) e de Justice, Covinsky e Berlin (1999), refere que, sempre que se transportam resultados de medidas estatísticas para outras populações tanto em termos espaciais como temporais, os Quadro II Aspectos conceptuais e metodológicos dos modelos de ajustamento pelo risco Termo Definição ou critério Precisão O nível segundo o qual os valores previstos estão em conformidade com os observados Calibração A probabilidade prevista nunca é demasiado alta nem demasiado baixa Discriminação A ordenação dos riscos individuais está correcta Generalização Capacidade de o modelo de ajustamento pelo risco estabelecer previsões precisas numa população diferente Reprodutibilidade O sistema é preciso em doentes não incluídos no seu desenvolvimento, mas que são de uma população idêntica Transportabilidade O sistema é preciso em doentes de uma população diferente, embora relacionada com a original Histórica A precisão mantém-se em períodos de tempo diferentes Geográfica A precisão mantém-se quando o sistema é testado em localizações diferentes Metodológica A precisão mantém-se quando o sistema é testado em métodos de recolha de dados distintos Espectro A precisão mantém-se em populações que, em média, estão mais ou menos avançadas na progressão da doença ou com uma trajectória diferente de doença Follow-up A precisão mantém-se quando o sistema é testado em períodos curtos ou longos Quadro III Hierarquia para a validação externa de sistemas de ajustamento pelo risco Nível de validação Avaliação cumulativa da generalização 0. Interna Reprodutibilidade 1. Prospectiva Reprodutibilidade; transportabilidade histórica 2. Independente Reprodutibilidade; transportabilidades histórica, geográfica, metodológica e de espectro 3. Localização múltipla Reprodutibilidade; transportabilidades histórica, geográfica, metodológica e de espectro 4. Independente e múltipla Reprodutibilidade; transportabilidades histórica, geográfica, metodológica e de espectro 5. Independente e múltipla Reprodutibilidade; transportabilidades histórica, geográfica, metodológica, de para tabelas de sobrevivência espectro e de follow-up 30 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco analistas devem observar o princípio Caveat emptor. Ou seja, muito dificilmente o modelo aplicado a diferentes populações apresentará resultados precisos. A autora refere ainda que estes problemas de calibração podem ser solucionados com recurso a técnicas estatísticas, como a regressão logística. Para melhor se compreender a dimensão dos fenómenos e se definir uma metodologia para a sua solução, a autora sugere os seguintes princípios (Iezzoni, 1999): • Identificação precisa da versão dos sistemas de classificação de doentes que está a ser utilizada no estudo; • Sempre que for conveniente, os autores devem utilizar os mecanismos mais adequados de diagnóstico do modelo. No caso dos sistemas de ajustamento pelo risco, deve sempre avaliar-se a discriminação e a calibração do modelo; • Quando se realizarem processos de recalibração, os autores devem referir detalhadamente todos os passos que foram utilizados na técnica. Mesmo que se cumpram estas fases, a autora chama a atenção para o facto de que a recalibração é sempre um fenómeno único, visto que o novo modelo somente está ajustado aos dados e à população que serviu de base para o estudo. Assim, pode concluir-se que, embora exista uma enorme variedade de modelos para a avaliação do desempenho, os quais configuram diversas dimensões e perspectivas, existem igualmente alguns elementos comuns, designadamente a necessidade de combinar as características dos doentes com diversos procedimentos estatísticos, tendo em vista o ajustamento pelo risco. Por sua vez, o ajustamento pelo risco é considerado um procedimento inevitável e incontornável de uma abordagem correcta para avaliar o desempenho hospitalar. 9. Conclusões As organizações de saúde, em geral, e os hospitais, em particular, são frequentemente reconhecidos por terem particularidades e especificidades que conferem uma especial complexidade ao seu processo produtivo e à sua gestão (Jacobs, 1974; Butler, 1995). Neste sentido, na literatura hospitalar emergem alguns temas como prioritários tanto na investigação como na avaliação do seu funcionamento, nomeadamente os relacionados com a produção, com o financiamento, com a qualidade, com a eficiência e com a avaliação do seu desempenho. A medição da produção hospitalar assume especial importância tanto por questões estruturais, associadas à natureza intrinsecamente social e delicada do seu produto, como por questões operacionais, que passam desde o simples conhecimento e comparação da sua actividade a questões mais técnicas, como a avaliação dos cuidados prestados. O conhecimento e eventual publicitação do desempenho dos hospitais é importante não só para se poderem comparar estas organizações de saúde, mas igualmente para se poder reduzir a actual assimetria de informação (Griffith, Alexander e Jelinek, 2002). O estado da arte da avaliação do desempenho das organizações de saúde parece seguir a trilogia definida por Donabedian (1985) — Estrutura, Processo e Resultados. Existem diversas perspectivas para a avaliação do desempenho na óptica dos Resultados — efectividade, eficiência ou desempenho financeiro. No entanto, qualquer que seja a utilizada, o ajustamento pelo risco é necessário para se avaliar a actividade das organizações de saúde, como forma de medir as características dos doentes que podem influenciar os resultados de saúde. Em termos genéricos, a principal finalidade do ajustamento pelo risco é a de controlar os factores que os doentes apresentam ao contactarem uma determinada organização de saúde que podem afectar a sua probabilidade de obterem um bom ou um mau resultado (Iezzoni, 1996a). Contudo, algumas questões permanecem ainda em grande debate. A primeira questão respeita ao risco de quê, com respostas que vão desde o consumo de recursos à probabilidade de morte iminente, à existência de complicações ou ainda ao desempenho funcional dos doentes e à satisfação do cliente. Este aspecto conduz a duas situações. A primeira é que não existe uma única abordagem de ajustamento pelo risco que apresente o mesmo nível de significância para todos os diferentes resultados de saúde. A segunda é que existe uma grande variedade de abordagens que pretendem estabelecer medidas de ajustamento pelo risco. Por outro lado, o ajustamento pelo risco tem sido frequentemente associado à questão da severidade do estado do doente. Este assunto é ainda mais importante quando se tem presente que não existe uma definição única sobre severidade/gravidade. Assim, não é de estranhar que a grande discussão que ainda existe no panorama internacional se situe sobre a predominância de uma de duas perspectivas, com sistemas que privilegiam a utilização de recursos, outros a severidade, outros ambos. Como possíveis indicadores de resultados, existem a mortalidade (resultados finais), as complicações e as readmissões (resultados intermédios). Com excepção dos estudos realizados por Thomas (1996) e Thomas 31 VOLUME TEMÁTICO: 5, 2005 Ajustamento pelo risco e Hofer (1998 e 1999), praticamente ninguém contesta a relação entre estes indicadores e a efectividade dos cuidados. Chamando, no entanto, a atenção para a necessidade de se definirem modelos de ajustamento pelo risco e ainda para algumas dificuldades conceptuais e operacionais para se atingir este objectivo. Situam-se aqui aspectos como a escolha do tipo de dados que deve ser utilizados (clínicos ou administrativos) e do sistema de classificação de doentes, sobre a janela de observação da mortalidade e se a mortalidade é ou não um resultado indesejável. Em relação à eficiência técnica dos hospitais, os indicadores tradicionalmente mais utilizados para avaliação da eficiência técnica dos hospitais são os custos médios e a demora média, admitindo-se que ambos tenham comportamento distinto, atendendo essencialmente à intensidade dos recursos. Também neste domínio, a grande maioria dos estudos aponta para que a gravidade aumenta o poder justificativo do consumo de recursos e que o ajustamento pelo risco é útil para avaliar a eficiência dos hospitais. Em relação aos sistemas usados para medir a severidade e, consequentemente, ajustar pelo risco, o seu desenvolvimento apresenta, na generalidade, dois tipos de preocupações: a definição dos suportes de recolha da informação e a definição dos momentos de medição. Em última instância, o dilema que se coloca reside na definição de prioridades e daquilo que se pretende sacrificar. Quando se entende que os aspectos financeiros são determinantes, então será natural que se privilegie o recurso quase exclusivo a elementos dos resumos de alta como suporte de recolha da informação. Quando se defende que a validade de construção e de conteúdo de um sistema de classificação de doentes para medição da severidade é um aspecto a preservar, então o recurso aos elementos dos processos clínicos é inevitável. A definição dos momentos de medição dos dados tem repercussões em dois níveis de análise: na neutralidade económica do sistema e na prospectividade do sistema. Com a neutralidade económica discute-se se o sistema de classificação deve ou não ser indiferente aos tratamentos disponíveis ou utilizados no hospital, isto é, se estes devem ser considerados mais um factor para se desagregarem ou definirem novos produtos. Contudo, este procedimento pode limitar a fiabilidade e a validade do sistema de classificação, derivado do registo de doenças iatrogénicas. A prospectividade do sistema de classificação constitui um factor relativamente fácil de descrever: a mesma só poderá ser assegurada quando um sistema se baseia nos elementos de admissão (Green, Passman e Wintfeld, 1991). Atendendo a que no processo de decisão clínica existe a necessidade de decidir imediatamente a seguir à admissão dos doentes, resulta natural admitir que um sistema de classificação prospectivo será aquele que sintetiza melhor o processo de produção nos hospitais. Dos argumentos atrás referidos fácil será inferir que um sistema de classificação ideal não deve ter neutralidade económica e deve ser prospectivo. Mas será que estas questões conceptuais e operacionais sobre a definição de sistemas de classificação de doentes para ajustamento pelo risco têm implicações na avaliação da efectividade e da eficiência dos hospitais? A resposta a esta questão não é pacífica, visto que, como anteriormente foi referido, existem autores que defendem a utilização de modelos baseados nos resumos de alta, enquanto outros defendem a supremacia dos modelos baseados nos dados dos processos clínicos, para, finalmente, outros argumentarem que a utilização de uns ou outros é indiferente, pelo que o processo de decisão sobre a escolha de determinado sistema de classificação de doentes deve obedecer a critérios mais pragmáticos, como a sua exequibilidade e os respectivos custos de implementação e de exploração. Em relação às possibilidades que neste momento se colocam em Portugal para a utilização e aplicação de sistemas de ajustamento pelo risco, verifica-se que, independentemente do valor intrínseco da precisão e da validade dos modelos clínicos, é praticamente impossível a curto prazo aplicar estes modelos, pelo que se sugere a utilização exclusiva de modelos administrativos. Esta opção não deve impedir que a médio prazo se altere o sistema de informação dos hospitais, de forma a considerar a eventualidade de se utilizarem os modelos clínicos. Existem diversos problemas quando se pretendem aplicar sistemas de ajustamento de risco a populações diferentes ou a subgrupos distintos das populações donde o sistema foi originalmente construído. Ou seja, muito dificilmente o modelo aplicado a diferentes populações apresentará resultados precisos. Assim, só depois de verificado o ajustamento do modelo à população em questão, avaliado em função da sua calibração e discriminação, este pode ser aplicado. Resumindo, embora exista uma enorme variedade de modelos para a avaliação do desempenho, os quais configuram diversas dimensões e perspectivas, existem igualmente alguns elementos comuns, designadamente a necessidade de combinar as características dos doentes com diversos procedimentos estatísticos, tendo em vista o ajustamento pelo risco. Por sua vez, o ajustamento pelo risco é considerado um procedimento inevitável e incontornável de uma abordagem correcta para avaliar o desempenho hospitalar. 38 REVISTA PORTUGUESA DE SAÚDE PÚBLICA Ajustamento pelo risco Abstract RISK ADJUSTMENT: FROM CONCEPTUALIZATION TO OPERACIONALIZATION Health organizations and hospitals in particular are frequently acknowledged for presenting specificities which make their productive process and management particularly complex. In this context, the literature highlights some priorities, both in terms of research and of assessment, namely those related to production, payment, quality, efficiency, and performance evaluation. The state of the art of performance evaluation of health organizations is driven by the trilogy conceived by Donabedian (1985) – Structure, Process and Outcomes. There are several perspectives to evaluate Outcomes – effectiveness, efficiency or financial performance. However, in order to consider the characteristics of patients that can influence those outcomes, risk adjustment methodologies are always necessary. The list of outcome indicators is large, but one can mention the mortality (final outcomes), the complications and the readmissions (intermediate outcomes). With the exception of Thomas (1996) and Thomas and Hofer (1998 and 1999), there is evidence on the existence of a relation between these indicators and effectiveness of care. To assess the technical efficiency of hospitals, the indicators usually used are costs and average length of stay. Also in this situation, the literature shows that severity increases the fitness model to explain resource consumption and that risk adjustment is also a useful tool to evaluate efficiency. The development of measures of severity used for risk adjustment includes two central issues: the definition of the source of data and timing of its collection. However, the choice between alternatives depends mainly on the priorities defined. If financial aspects are central, it is natural that administrative data will be preferred. When the focus is on construct validity and content validity, then the use of clinical data is inevitable. Considering the timing of data collection two main issues should be addressed: the economic neutrality and the prospectiveness of the indicator. There is a large discussion concerning those aspects, since some authors argue that administrative models are preferable and others support the use of clinical models, while others defend that it is indifferent to use either type of measures, and that the choice should be made considering pragmatic issues, such as feasibility and costs of implementation and use. In the short term, it is almost impossible to use clinical models in Portugal. However, this does not mean that in the medium term the hospital information system should not be adapted in order to include this type of data. Finally, it should be mentioned that when a risk adjustment measure is applied to a different population from where it was developed, either geographical or historical, some procedures should be made in order to recalibrate the measure to this new population. Keywords: risk adjustment; health care evaluation; outcomes; severity; information systems; hospitals; hospital administration.