ABSTRACT
Se pretende estimar la multimorbilidad asociada con diabetes mellitus tipo 2 y su relación con el gasto farmacéutico, para lo cual se realizó un estudio de corte transversal durante el año 2012. Se identificó a 350 015 individuos diabéticos, a través de códigos clínicos, usando la Clasificación Internacional de Enfermedades y el software 3M Clinical Risk Groups. Todos los pacientes fueron clasificados en cuatro grupos de morbilidad. El primer grupo corresponde al estadio inicial, el segundo grupo incluye el núcleo de multimorbilidad de pacientes en fases intermedia y avanzada, el tercer grupo incluye pacientes con diabetes y enfermedades malignas, y el último grupo es de pacientes en estado catastrófico, principalmente enfermos renales crónicos. La prevalencia bruta de diabetes fue de 6,7%. El gasto promedio total fue de ¬ 1257,1. La diabetes se caracteriza por una fuerte presencia de otras condiciones crónicas y tiene un gran impacto en el gasto farmacéutico.
Estimations of multimorbidity associated with Type 2 Diabetes Mellitus and its relationship to pharmaceutical expenditure. Cross-sectional study during 2012. 350,015 diabetic individuals, identified through clinical codes using the International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problem and the 3M Clinical Risk Groups software. The raw prevalence of diabetes was 6.7%. All patients were stratified into four morbidity groups. The first group corresponds to the initial state; the second group includes the core multimorbidity patients in the intermediate and advanced stages; the third group includes patients with diabetes and malignancies; the last group patients with catastrophic statuses, manly chronic renal patients. The raw prevalence of diabetes was 6.7%. The average total cost was ¬ 1257.1. Diabetes is characterized by a strong presence of other chronic conditions have a great impact on pharmaceutical spending.
As estimativas de vários morbidade associada com diabetes mellitus tipo 2 e sua relação com a despesa farmacêutica, para o qual um estudo transversal foi realizado em 2012. Ele foi identificado em 350 015 indivíduos diabéticos, foram identificados através códigos clínicos, utilizando a Classificação Internacional de Doenças e Risco clínica software Grupos 3M. Todos os pacientes foram classificados em quatro grupos de doença 4. O primeiro grupo corresponde à fase inicial (CRG 1-4); O segundo grupo inclui pacientes multimorbid principais fases intermediárias e avançadas, o terceiro grupo inclui pacientes com diabetes e doenças malignas, eo último grupo de pacientes em estado catastrófico, pacientes renais crónicos, principalmente. A prevalência global de diabetes foi de 6,7%. A despesa média total foi de ¬ 1257,1. Diabetes que se caracteriza por uma forte presença de outras condições crónicas e tieniendo um grande impacto sobre os gastos farmacêutica.
ABSTRACT
Problema: en el actual contexto de restricciones presupuestarias en el sector salud, se precisa de sistemas de gestión que permitan asignar el gasto de manera más eficiente. En el caso del gasto farmacéutico, los modelos de ajuste de riesgos en salud son herramientas que ayudan a mejorar la eficiencia. Objetivos: evaluar la capacidad predictiva de un modelo de ajuste de gasto farmacéutico, Indicador de Importe Estandarizado (he), según variables sociodemográficas: condición de farmacia, cobertura internacional, edad y sexo. Método: se incluyó la población empadronada en la Comunidad Valenciana (España) entre el 01/09/2009 y el 31/08/2010. Se estandarizó la población y se realizó un análisis de regresión lineal para explicar la variabilidad del gasto farmacéutico ambulatorio. Resultados: el sistema de ajuste evaluado supone un avance en relación con modelos anteriores, alcanzando un mayor poder predictivo (R² = 34%). Conclusiones: el he es válido para predecir el gasto farmacéutico y asignar presupuestos prospectivos a departamentos y centros de salud.
Problem: In the current context of budget constraints in the health sector management systems that allow allocating spending more efficiently are required. In the case of pharmaceutical expenditure, risk adjustment models are tools that help to improve the efficiency. Objectives: To evaluate the predictive power of a pharmaceutical expenditure adjustment model, Standardized Amount Indicator, using sociodemographic variables: Copayment, international coverage, age and sex. Methods: We included the population registered in Valencia (Spain) between 01/09/2009 and 31/08/2010. Population was standardized and linear regression analysis was performed in order to explain the variability of outpatient pharmaceutical expenditure. Results: The adjustment model evaluated improve the predictive power, reaching a R² of 34%. Conclusions: This models valid to predict pharmaceutical costs and allocate prospective budgets to health districts and centers.
Questão: No atual contexto de restrições orçamentais no sector da saúde são precisos sistemas de gestão que permitam alocar os dispêndios de forma mais eficiente. No caso da despesa farmacêutica os modelos de ajuste de risco em saúde são ferramentas que ajudam no melhoramento da eficiência. Objetivos: avaliar a capacidade preditiva de um modelo de ajuste da despesa farmacêutica, Indicador de Importe Padronizado (hp), de acordo com variáveis sociodemográficas: condição de farmácia, cobertura internacional, idade e gênero. Métodos: Foi incluída a população registrada em Valencia (Espanha) entre 01/09/2009 e 31/08/2010. A população foi padronizada e realizou-se análise de regressão linear para explicar a variabilidade dos dispêndios farmacêuticos ambulatórios. Resultados: O sistema de ajustamento avaliado supõe uma melhoria em relação aos modelos anteriores, alcançando maior poder preditivo (R2=34%). Conclusões: O iip é válido para prever os custos farmacêuticos e alocar orçamentos prospectivos aos departamentos e centros de saúde.