Evaluando el Cuidado Integrado para Enfermedades Respiratorias
Analizando el impacto de la atención integrada en la salud respiratoria en Morecambe Bay.
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- Atención Integrada en el NHS
- Enfoque en Morecambe Bay
- El Impacto de COVID-19
- Propósito de la Investigación
- Los Datos Usados en el Estudio
- Fuentes de Datos Secundarias
- Análisis de las Tasas de Derivación
- Observaciones sobre el Ajuste del Conteo de Pacientes
- Derivaciones a Clínicas Ambulatorias
- Resumen de la Salida del Modelo
- Los Resultados de la Investigación
- Conclusiones
- Fuente original
La enfermedad respiratoria crónica (ERC) es un problema de salud serio en el Reino Unido. Aproximadamente el 15% de la gente tiene algún tipo de ERC, lo que la convierte en una causa importante de enfermedad y muerte. Entre varias enfermedades, la ERC es la cuarta causa principal de muerte en Inglaterra. Ciertos grupos, en especial aquellos con menos ingresos o peores condiciones de vida, tienen más probabilidades de sufrir estas enfermedades debido a factores como fumar, la contaminación del aire, la mala vivienda y riesgos laborales.
El sistema de salud asume un alto costo por la ERC, con alrededor de £4.7 mil millones gastados en tratar el asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC). Esta carga puede aumentar a medida que la población envejece, lo que plantea preguntas sobre cómo mejorar los servicios respiratorios para una mejor atención.
Atención Integrada en el NHS
Para mejorar la salud respiratoria, el NHS ha priorizado la promoción de la atención integrada. La atención integrada significa juntar los servicios de una forma que haga la atención más fluida y eficiente para los pacientes. Se piensa que este enfoque es esencial para un sistema de salud sostenible. Sin integración, los pacientes pueden perderse servicios importantes, lo que lleva a retrasos y costos adicionales.
A pesar de los esfuerzos por crear sistemas de atención integrada en Inglaterra en los últimos años, las evaluaciones de estos sistemas han mostrado resultados mixtos. La investigación indica que parte del problema radica en la dificultad de elegir las medidas adecuadas para evaluar el éxito de estos sistemas complejos. Además, el acceso a datos presenta desafíos, especialmente en la atención primaria y comunitaria, lo que puede limitar la capacidad de evaluar estos sistemas con precisión.
Enfoque en Morecambe Bay
La región del Noroeste de Inglaterra tiene una tasa de mortalidad particularmente alta por Enfermedades respiratorias, con el 44.7% de las muertes en personas menores de 75 años atribuidas a estos problemas. Aunque los grupos de comisionamiento clínico se disolvieron en julio de 2022, anteriormente tuvieron un papel crucial en la planificación de los servicios de salud en sus áreas locales. El Grupo de Comisionamiento Clínico de Morecambe Bay (MBCCG) atendía a una población de alrededor de 352,000 personas en diversas comunidades, incluyendo tanto áreas urbanas como rurales con diferentes contextos socioeconómicos.
La Red Respiratoria de Morecambe Bay (MBRN) es un sistema de atención integrada que busca mejorar la prestación de atención médica para los pacientes con las ERC más comunes en el Reino Unido, específicamente asma, EPOC, bronquiectasias y enfermedad pulmonar intersticial (EPI). La iniciativa comenzó en 2017, alcanzando inicialmente a la mitad de la población del MBCCG y expandiéndose al 65% para 2019. Este documento se centra principalmente en la primera fase de la iniciativa.
La MBRN incluye un equipo de atención primaria mejorado que puede acceder directamente a investigaciones especializadas y está respaldado por atención secundaria mediante reuniones mensuales que involucran a varios profesionales de la salud. Este sistema promueve una comunicación clara y una atención coordinada en diferentes niveles de atención médica, asegurando que los pacientes reciban información consistente y reduciendo citas innecesarias.
Una medida clave para la MBRN es el impacto en las derivaciones ambulatorias. Una disminución en estas derivaciones indica una mejora en la eficiencia del servicio, atención más cercana para los pacientes y reducción de costos.
El Impacto de COVID-19
Cada año, el NHS realiza alrededor de 125 millones de citas ambulatorias. La pandemia de COVID-19 ha ejercido aún más presión sobre un sistema que ya estaba estirado. El número de personas que esperan atención electiva ha aumentado sustancialmente desde que comenzó la pandemia, y la lista de espera sigue creciendo a medida que aquellos que retrasaron su atención durante este tiempo se presentan para tratamiento.
Para manejar esta demanda de manera efectiva, es necesario transformar la atención electiva. Una mejor colaboración con la práctica general (GP) es esencial para agilizar los caminos de los pacientes, reduciendo la necesidad de derivaciones y retrasos siempre que sea posible.
Propósito de la Investigación
El objetivo de esta investigación es evaluar el impacto de la MBRN utilizando datos que no se han utilizado ampliamente en estudios de servicios de salud. El enfoque estará en las tasas de derivación a clínicas respiratorias ambulatorias, teniendo en cuenta factores demográficos y cambios en el número de pacientes con ERC. Un aspecto único de este análisis es observar los patrones de derivación en áreas geográficas pequeñas, a diferencia de otros estudios que suelen examinar niveles más amplios.
La investigación seguirá una estructura específica: después de una breve visión general del enfoque de modelado, el estudio describirá la fuente de datos y sus complejidades, seguido de la metodología propuesta. Finalmente, se presentarán los resultados, lo que llevará a una discusión sobre el impacto de la MBRN y la necesidad de datos confiables en las evaluaciones de atención médica.
Los Datos Usados en el Estudio
Esta investigación utiliza datos del NHS recopilados en el Almacén de Datos Comunitarios de Morecambe Bay (CDW), una base de datos gestionada por la Fundación NHS de los Hospitales de Morecambe Bay. El CDW consolida datos de diversos servicios de salud en la zona, permitiendo la vinculación de registros a nivel individual.
Las derivaciones fueron identificadas a partir de los registros de los tres hospitales que brindan servicios respiratorios Ambulatorios en la región. Se considera relevante una derivación si implica una nueva solicitud de un GP para clínicas relacionadas con la respiración para pacientes adultos que viven en la zona. Se excluyeron ciertas derivaciones, como las vinculadas a biológicos para el asma o vías de tratamiento específicas para cáncer sospechado.
La investigación también construyó un conjunto de datos de adultos registrados en el GP en el área de estudio, utilizando fechas de entrada basadas en el registro del GP y la edad. Los detalles de registro de algunos pacientes están incompletos, especialmente para aquellos que han dejado el GP o han fallecido. La investigación tuvo en cuenta estas lagunas utilizando la última interacción registrada con la atención primaria como un proxy.
Los pacientes con ERC fueron identificados según diagnósticos registrados en atención primaria. Para mantener la precisión, el estudio aplicó criterios alineados con los registros de pacientes de la MBRN, como requerir un tratamiento reciente para el asma.
El CDW tiene limitaciones, incluyendo datos faltantes para algunos registros del GP, lo que significa que estas lagunas podrían afectar el conteo de población de pacientes registrados y, en consecuencia, los resultados del análisis.
Fuentes de Datos Secundarias
Para estimar una población registrada en el GP más precisa, se utilizaron datos de NHS Digital, que publica conteos de pacientes trimestrales por ubicación. La Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS) proporciona estimaciones de población a mitad de año que informaron la información demográfica para el análisis. El estudio también calculó distancias a las instalaciones de salud para incorporar el tiempo de viaje en el estudio.
Análisis de las Tasas de Derivación
El análisis se centra en la tasa de derivaciones de GPs a clínicas respiratorias ambulatorias durante ocho años. Esta investigación usa varios métodos estadísticos para analizar los datos mientras considera los desafíos únicos que plantea la complejidad de los datos.
Observaciones sobre el Ajuste del Conteo de Pacientes
Para proporcionar una mejor estimación del número de pacientes con ERC, el estudio ajustó por problemas de datos conocidos del CDW. A través de un enfoque de modelado, los investigadores buscan estimar con precisión la población no observada.
Derivaciones a Clínicas Ambulatorias
El número de derivaciones a clínicas respiratorias ambulatorias fue rastreado a lo largo del período de estudio, prestando atención a cambios a lo largo del tiempo. Los datos iniciales mostraron un aumento en las derivaciones hasta 2016, pero los años posteriores a la MBRN no superaron esos niveles de 2016.
Resumen de la Salida del Modelo
Los hallazgos de los modelos indicaron varios factores que influyen en las tasas de derivación. Factores como la edad, la distancia al hospital más cercano y la prevalencia de EPOC fueron significativos. Los datos mostraron que las áreas con una mayor intervención de la MBRN vieron una disminución sustancial en las tasas de derivación, indicando que la atención integrada podría ser efectiva para reducir la necesidad de derivaciones ambulatorias.
Los Resultados de la Investigación
La investigación indicó una relación clara entre la cobertura de la MBRN y la tasa de derivaciones. Las áreas con menos intervención tenían tasas de derivación más altas en comparación con aquellas que recibieron mayor cobertura de MBRN, especialmente en 2018 y 2019.
La investigación destaca la importancia de la atención integrada en la gestión de enfermedades respiratorias crónicas y sugiere que las mejoras en la atención primaria pueden aliviar algunas presiones sobre los servicios ambulatorios.
Conclusiones
El análisis demuestra que iniciativas de atención integrada como la MBRN pueden reducir efectivamente las derivaciones ambulatorias. Esto puede llevar a una entrega de atención médica más eficiente y potencialmente mejorar los caminos de atención para los pacientes.
En resumen, el estudio enfatiza el valor de usar datos de salud recolectados rutinariamente en la evaluación de iniciativas de atención integrada. Los hallazgos pueden ser útiles para los responsables de políticas en el diseño de estrategias efectivas para gestionar enfermedades respiratorias crónicas y optimizar recursos de salud.
La investigación futura debería seguir evaluando el impacto de la atención integrada en los resultados de los pacientes, proporcionando una visión más profunda sobre la entrega de atención para enfermedades respiratorias. Además, se debería prestar atención a desarrollar marcos de evaluación robustos que puedan abordar los desafíos de usar datos recolectados rutinariamente de manera efectiva.
En general, la MBRN presenta un modelo prometedor para la atención integrada, mostrando cómo los esfuerzos colaborativos pueden conducir a mejores experiencias de atención médica para los pacientes.
Título: Spatio-temporal modelling of referrals to outpatient respiratory clinics in the integrated care system of the Morecambe Bay area, England
Resumen: BackgroundPromoting integrated care is a key goal of the NHS Long Term Plan to improve population respiratory health, yet there is limited data-driven evidence of its effectiveness. The Morecambe Bay Respiratory Network is an integrated care initiative operating in the North-West of England since 2017. A key target area has been reducing referrals to outpatient respiratory clinics by upskilling primary care teams. This study aims to explore space-time patterns in referrals from general practice in the Morecambe Bay area to evaluate the impact of the initiative. MethodsData on referrals to outpatient clinics and chronic respiratory disease patient counts between 2012-2020 were obtained from the Morecambe Bay Community Data Warehouse, a large store of routinely collected healthcare data. For analysis, the data is aggregated by year and small area geography. The methodology comprises of two parts. The first explores the issues that can arise when using routinely collected primary care data for space-time analysis and applies spatio-temporal conditional autoregressive modelling to adjust for data complexities. The second part models the rate of outpatient referral via a Poisson generalised linear mixed model that adjusts for changes in demographic factors and number of respiratory disease patients. ResultsThe first year of the Morecambe Bay Respiratory Network was not associated with a significant difference in referral rate. However, the second and third years saw significant reductions in areas that had received intervention, with full intervention associated with a 31.8% (95% CI 17.0-43.9) and 40.5% (95% CI 27.5-50.9) decrease in referral rate, respectively. ConclusionsRoutinely collected data can be used to robustly evaluate key outcome measures of integrated care. The results demonstrate that effective integrated care has real potential to ease the burden on respiratory outpatient services by reducing the need for an onward referral. This is of great relevance given the current pressure on outpatient services globally, particularly long waiting lists following the COVID-19 pandemic and the need for more innovative models of care.
Autores: Rachael Mountain, J. Knight, K. Heys, T. Gatheral, E. Giorgi
Última actualización: 2023-08-06 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.03.23293543
Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.03.23293543.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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