Validación clínica de 2 agrupadores de morbilidad en el ámbito de atención primaria
Resumen: Introducción: Los grupos de morbilidad ajustados (GMA) y los clinical risk groups (CRG) son herramientas de estratificación poblacional basada en la morbilidad que permiten clasificar a los pacientes en categorías mutuamente excluyentes. Objetivo: Comparar la estratificación, según niveles...
| Main Authors: | , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | Spanish |
| Published: |
Elsevier
2020-02-01
|
| Series: | Atención Primaria |
| Online Access: | http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0212656718302142 |
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|---|---|
| author | Montse Clèries David Monterde Emili Vela Àlex Guarga Luis García Eroles Pol Pérez Sust Jordi Acezat Oliva Antonio Arevalo Genicio Joan Barrot de la Puente Ander Burgaña Agoües Sílvia Cárceles Jurado Joan Caselles i Rey Jordi Casanovas Font Lourdes Cruz Cubells Rafael Cubí i Monfort Silvia Falcón Vives Xavier Gallego Laredo Marta Garcia Pastor Isabel Garcia Albas M. Carmen Garcia López Montserrat Gavagnac Bellsolà Pau Hidalgo Valls Milagros Iglesias Martínez Jordi Jiménez Girado Montserrat Llordes Llordes Xavier López Lupión Carles López i Arpí Alfonso Martin Pascual Mireia Martínez Ortega J. Carlos Martínez Vindel José M. Mercadé Salavert Àngels Moleiro Oliva Cristina Molina Guasch Teresa Mur Martí Sílvia Narejos Pérez Leonor Navarrete González Daniel Panyart Sánchez M. Dolores Ribero Genar Anna Ripoll Ramos Marta Serrarols Soldevila Mercè Soler Guerra Laura Taberner i Pinsach Montserrat Teixidó Colet Ramon Vilatimó Pujal Alicia Villanueva Hernández M. Carmen Yuste Marco |
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| author_sort | Montse Clèries |
| collection | DOAJ |
| description | Resumen: Introducción: Los grupos de morbilidad ajustados (GMA) y los clinical risk groups (CRG) son herramientas de estratificación poblacional basada en la morbilidad que permiten clasificar a los pacientes en categorías mutuamente excluyentes. Objetivo: Comparar la estratificación, según niveles de complejidad, proporcionada por los GMA con la de los CRG y con la realizada ad-hoc por los evaluadores. Diseño: Muestra aleatoria por estratos de riesgo de morbilidad. Emplazamiento: Cataluña. Participantes: Cuarenta médicos de atención primaria emparejados 2 a 2. Intervenciones: Cada pareja de evaluadores tuvo que validar 25 historias. Mediciones principales: Se evaluó la concordancia entre evaluadores, y entre los evaluadores y los resultados obtenidos por los 2 agrupadores de morbilidad con el índice kappa, la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el negativo. Resultados: La concordancia entre evaluadores se situó alrededor del valor kappa 0,75 (valor medio = 0,67), entre los GMA y los evaluadores fue similar (valor medio = 0,63), y más elevada que para los CRG (valor medio = 0,35). Los profesionales otorgaron una puntuación de 7,5 a la bondad de ambos agrupadores, aunque para los estratos de mayor complejidad, según asignación de los profesionales, los GMA obtuvieron mejores puntuaciones que los CRG. Los profesionales prefirieron mayoritariamente los GMA frente a los CRG. Estas diferencias se incrementaron con el aumento de la complejidad de los pacientes según el criterio clínico.Globalmente, se encontró menos de un 2% de errores graves de clasificación proporcionada por ambos agrupadores. Conclusión: Los profesionales consideraron que ambos agrupadores clasificaban adecuadamente a la población, aunque los GMA tienen un mejor comportamiento en los estratos que los profesionales identifican como de mayor complejidad. Además, en la mayoría de los casos, los evaluadores clínicos prefirieron los GMA. Abstract: Introduction: Adjusted Morbidity Groups (GMAs) and the Clinical Risk Groups (CRGs) are population morbidity based stratification tools which classify patients into mutually exclusive categories. Objetive: To compare the stratification provided by the GMAs, CRGs and that carried out by the evaluators according to the levels of complexity. Design: Random sample stratified by morbidity risk. Location: Catalonia. Participants: Forty paired general practitioners in the primary care, matched pairs. Interventions: Each pair of evaluators had to review 25 clinical records. Main outputs: The concordance by evaluators, and between the evaluators and the results obtained by the 2 morbidity tools were evaluated according to the kappa index, sensitivity, specificity, and positive and negative predicted values. Results: The concordance between general practitioners pairs was around the kappa value 0.75 (mean value = 0.67), between the GMA and the evaluators was similar (mean value = 0.63), and higher than for the CRG (mean value = 0.35). The general practitioners gave a score of 7.5 over 10 to both tools, although for the most complex strata, according to the professionals’ assignment, the GMA obtained better scores than the CRGs. The professionals preferred the GMAs over the CRGs. These differences increased with the complexity level of the patients according to clinical criteria.Overall, less than 2% of serious classification errors were found by both groupers. Conclusion: The evaluators considered that both grouping systems classified the studied population satisfactorily, although the GMAs showed a better performance for more complex strata. In addition, the clinical raters preferred the GMAs in most cases. Palabras clave: Agrupador de morbilidad, Multimorbilidad, Validación clínica, Keywords: Morbidity grouper, Multimorbidity, Clinical Validation |
| first_indexed | 2024-12-11T09:08:06Z |
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| issn | 0212-6567 |
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| publishDate | 2020-02-01 |
| publisher | Elsevier |
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| series | Atención Primaria |
| spelling | doaj.art-be0acd862182485785c3f925848f4a332022-12-22T01:13:34ZspaElsevierAtención Primaria0212-65672020-02-0152296103Validación clínica de 2 agrupadores de morbilidad en el ámbito de atención primariaMontse Clèries0David Monterde1Emili Vela2Àlex Guarga3Luis García Eroles4Pol Pérez Sust5Jordi Acezat Oliva6Antonio Arevalo Genicio7Joan Barrot de la Puente8Ander Burgaña Agoües9Sílvia Cárceles Jurado10Joan Caselles i Rey11Jordi Casanovas Font12Lourdes Cruz Cubells13Rafael Cubí i Monfort14Silvia Falcón Vives15Xavier Gallego Laredo16Marta Garcia Pastor17Isabel Garcia Albas18M. Carmen Garcia López19Montserrat Gavagnac Bellsolà20Pau Hidalgo Valls21Milagros Iglesias Martínez22Jordi Jiménez Girado23Montserrat Llordes Llordes24Xavier López Lupión25Carles López i Arpí26Alfonso Martin Pascual27Mireia Martínez Ortega28J. Carlos Martínez Vindel29José M. Mercadé Salavert30Àngels Moleiro Oliva31Cristina Molina Guasch32Teresa Mur Martí33Sílvia Narejos Pérez34Leonor Navarrete González35Daniel Panyart Sánchez36M. Dolores Ribero Genar37Anna Ripoll Ramos38Marta Serrarols Soldevila39Mercè Soler Guerra40Laura Taberner i Pinsach41Montserrat Teixidó Colet42Ramon Vilatimó Pujal43Alicia Villanueva Hernández44M. Carmen Yuste Marco45Unidad de Información y Conocimiento, Servicio Catalán de la Salud, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, España; Autor para correspondencia.Oficina de Estadística, Sistemas de Información, Instituto Catalán de la Salud, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, EspañaUnidad de Información y Conocimiento, Servicio Catalán de la Salud, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, EspañaÁrea de Atención Sanitaria, Servicio Catalán de la Salud, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, EspañaGerente de Sistemas de Información, Servicio Catalán de la Salud, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, EspañaCoordinador general de las tecnologías de la información y comunicación, Departamento de Salud de la Generalidad de Cataluña, Barcelona, EspañaCAP Terrassa Nord, Consorcio Sanitario de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Turó de can Mates, Mútua de Terrassa, Sant Cugat del Vallès, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP Sant Cugat, Mútua de Terrassa, Sant Cugat, Barcelona, EspañaCAP Rambla, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP El Remei, EAP Vic, SLP, Vic, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP Sant Cugat, Mútua de Terrassa, Sant Cugat, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Olesa de Montserrat, Mútua de Terrassa, Olesa de Montserrat, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Valldoreix, Mútua de Terrassa, Valldoreix, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Badia del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Badia del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Terrassa Sud, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Terrassa Sud, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Rubí, Mútua de Terrassa, Rubí, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP Terrassa Oest, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Terrassa Oest, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP El Remei, EAP Vic, SLP, Vic, Barcelona, EspañaCAP El Remei, EAP Vic, SLP, Vic, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP Terrassa Sud, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP Centelles, EAP Osona Sud-Alt Congost, SLP, Centelles, Barcelona, EspañaCAP Rubí, Mútua de Terrassa, Rubí, Barcelona, EspañaCAP Rambla, Mútua de Terrassa, Terrassa, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP Valldoreix, Mútua de Terrassa, Valldoreix, Barcelona, EspañaCAP El Remei, EAP Vic, SLP, Vic, Barcelona, EspañaCAP Barberà del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Barberà del Vallès, Barcelona, EspañaCAP de Salt, Instituto Catalán de la Salud, Salt, Gerona, EspañaCAP Valldoreix, Mútua de Terrassa, Valldoreix, Barcelona, EspañaCAP Centelles, EAP Osona Sud-Alt Congost, SLP, Centelles, Barcelona, EspañaCAP El Remei, EAP Vic, SLP, Vic, Barcelona, EspañaCAP Badia del Vallès, Instituto Catalán de la Salud, Badia del Vallès, Barcelona, EspañaResumen: Introducción: Los grupos de morbilidad ajustados (GMA) y los clinical risk groups (CRG) son herramientas de estratificación poblacional basada en la morbilidad que permiten clasificar a los pacientes en categorías mutuamente excluyentes. Objetivo: Comparar la estratificación, según niveles de complejidad, proporcionada por los GMA con la de los CRG y con la realizada ad-hoc por los evaluadores. Diseño: Muestra aleatoria por estratos de riesgo de morbilidad. Emplazamiento: Cataluña. Participantes: Cuarenta médicos de atención primaria emparejados 2 a 2. Intervenciones: Cada pareja de evaluadores tuvo que validar 25 historias. Mediciones principales: Se evaluó la concordancia entre evaluadores, y entre los evaluadores y los resultados obtenidos por los 2 agrupadores de morbilidad con el índice kappa, la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el negativo. Resultados: La concordancia entre evaluadores se situó alrededor del valor kappa 0,75 (valor medio = 0,67), entre los GMA y los evaluadores fue similar (valor medio = 0,63), y más elevada que para los CRG (valor medio = 0,35). Los profesionales otorgaron una puntuación de 7,5 a la bondad de ambos agrupadores, aunque para los estratos de mayor complejidad, según asignación de los profesionales, los GMA obtuvieron mejores puntuaciones que los CRG. Los profesionales prefirieron mayoritariamente los GMA frente a los CRG. Estas diferencias se incrementaron con el aumento de la complejidad de los pacientes según el criterio clínico.Globalmente, se encontró menos de un 2% de errores graves de clasificación proporcionada por ambos agrupadores. Conclusión: Los profesionales consideraron que ambos agrupadores clasificaban adecuadamente a la población, aunque los GMA tienen un mejor comportamiento en los estratos que los profesionales identifican como de mayor complejidad. Además, en la mayoría de los casos, los evaluadores clínicos prefirieron los GMA. Abstract: Introduction: Adjusted Morbidity Groups (GMAs) and the Clinical Risk Groups (CRGs) are population morbidity based stratification tools which classify patients into mutually exclusive categories. Objetive: To compare the stratification provided by the GMAs, CRGs and that carried out by the evaluators according to the levels of complexity. Design: Random sample stratified by morbidity risk. Location: Catalonia. Participants: Forty paired general practitioners in the primary care, matched pairs. Interventions: Each pair of evaluators had to review 25 clinical records. Main outputs: The concordance by evaluators, and between the evaluators and the results obtained by the 2 morbidity tools were evaluated according to the kappa index, sensitivity, specificity, and positive and negative predicted values. Results: The concordance between general practitioners pairs was around the kappa value 0.75 (mean value = 0.67), between the GMA and the evaluators was similar (mean value = 0.63), and higher than for the CRG (mean value = 0.35). The general practitioners gave a score of 7.5 over 10 to both tools, although for the most complex strata, according to the professionals’ assignment, the GMA obtained better scores than the CRGs. The professionals preferred the GMAs over the CRGs. These differences increased with the complexity level of the patients according to clinical criteria.Overall, less than 2% of serious classification errors were found by both groupers. Conclusion: The evaluators considered that both grouping systems classified the studied population satisfactorily, although the GMAs showed a better performance for more complex strata. In addition, the clinical raters preferred the GMAs in most cases. Palabras clave: Agrupador de morbilidad, Multimorbilidad, Validación clínica, Keywords: Morbidity grouper, Multimorbidity, Clinical Validationhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0212656718302142 |
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