Impacto económico de las enfermedades y pacientes atendidos en atención primaria. Adaptación de los grupos clínicos ajustados (ACGs) en nuestro medio.

El objetivo general de este trabajo es medir el impacto económico de las enfermedades y pacientes atendidos en un Centro de Atención Primaria, así como describir el comportamiento y la adaptación de un sistema de clasificación de pacientes por iso-consumo de recursos (ACGs) en nuestro ámbito. Se efectúa un diseño observacional descriptivo de carácter exploratorio. El emplazamiento es en el Área básica de Salud Apenins-Montigalà de Badalona (centro urbano reformado y concertado), que atiende a una población adulta de referencia de unos 20.000 habitantes (10,8% mayores de 65 años). Inició su actividad en diciembre de 1997 y está constituido por un equipo de 7 médicos y 6 enfermeras. Participantes: todos los pacientes atendidos por el EAP durante el período de estudio (1999 para los episodios y 2000 para los pacientes). Se detalla la definición y la medida de cada variable: episodio (a partir de la clasificación CIAP), contacto de atención, visitas, órdenes médicas, campos relacionados con la casuística, la edad y el sexo. Se realizó una conversión de la clasificación CIAP a la ICD-9-MC. Los indicadores económicos fueron obtenidos a partir de la cuenta de pérdidas y ganancias; los costes se clasificaron, diferenciando aquellos propios del centro (personal, limpieza, mantenimiento, amortizaciones, etc.) y aquellos gastos variables en función de la actividad desarrollada (laboratorio, radiología, pruebas complementarias, derivaciones a especialistas, ambulancias y prescripción farmacéutica). El registro de la información se realizó con el sistema informatizado OMI-AP y el análisis de los datos a partir de Microsoft Access y el programa SPSSW. En general, la investigación muestra que el comportamiento de los grupos es aceptable, y no muy diferente a los obtenidos en otros estudios. Se remarca la importancia de que en futuras investigaciones se contemple la depuración de los datos en cada categoría para conseguir una mayor homogeneidad