Modelo de simulación y minería de datos para identificar y predecir cambios presupuestales en la atención de pacientes con hipertensión arterial / Simulation and data mining model for identifying and prediction budget changes in the care of patients with hypertension

RESUMEN

Objetivo Presentar un modelo de simulación en el cual se establece el impacto económico que, para el sistema de seguridad social, produce la evolución diagnóstica de pacientes asociados con la hipertensión arterial. Métodos La información utilizada corresponde a la contenida en los Registros Individuales de Salud (RIPs). Se realizó una caracterización estadística y se planteó un modelo de almacenamiento matricial en Matlab. Se utilizó minería de datos para la elaboración de predictores y finalmente, se construyó un entorno de simulación para determinar el costo económico de la evolución diagnóstica. Resultados La población que evoluciona desde el diagnóstico corresponde a un 5,7 % y el sobrecosto de producirlo es de 43,2 %. Conclusiones Se abre la posibilidad para realizar investigaciones orientadas a establecer las relaciones diagnósticas dentro de toda la información reportada en los RIPs, con el fin de establecer indicadores econométricos que determinen cuáles son las evoluciones diagnósticas con mayor relevancia en el impacto presupuestal.(AU)

ABSTRACT

Objective To present a simulation model that establishes the economic impact to the health care system produced by the diagnostic evolution of patients suffering from arterial hypertension. Methodology The information used corresponds to that available in Individual Health Records (RIPs, in Spanish). A statistical characterization was carried out and a model for matrix storage in MATLAB was proposed. Data mining was used to create predictors. Finally, a simulation environment was built to determine the economic cost of diagnostic evolution. Results 5.7 % of the population progresses from the diagnosis, and the cost overrun associated with it is 43.2 %. Conclusions Results shows the applicability and possibility of focussing research on establishing diagnosis relationships using all the information reported in the RIPS in order to create econometric indicators that can determine which diagnostic evolutions are most relevant to budget allocation.(AU)