Comorbilidad como predictor de utilización de servicios sanitarios y mortalidad en pacientes con diabetes

(1)

Original

Comorbilidad

como

predictor

de

utilización

de

servicios

sanitarios

y

mortalidad

en

pacientes

con

diabetes

Patricia

Carrera-Lasfuentes

a

,

José

María

Abad

b,c

,

Isabel

Aguilar-Palacio

a,c,∗

y

M. José

Rabanaque

a,c

a_Departamento_de_{Microbiología,}_Medicina_Preventiva_y_Salud_Pública,_Universidad_de_Zaragoza,_Zaragoza,_Espa˜_na b_Dirección_General_de_{Planiﬁcación}_y_{Aseguramiento,}_Zaragoza,_Espa˜_na

c_Grupo_de_{Investigación}_en_Servicios_Sanitarios_de_Aragón_(GRISSA),_Zaragoza,_Espa˜_na

i n f o r m a c i ó n

d e l

a r t í c u l o

Historiadelartículo:

Recibidoel9deabrilde2014 Aceptadoel15dejuliode2014 On-lineel5deseptiembrede2014 Palabrasclave: Diabetes Mortalidad Comorbilidad Serviciossanitarios

r

e

s

u

m

e

n

Objetivo:Lasenfermedadescrónicassonlaprincipalcausademortalidadenelmundo.Elestudiodelas enfermedadesmásprevalentesresultafundamental,asícomodisponerdeunindicadordefrecuentación sanitariaymortalidadparaestoscolectivos.Elobjetivodeesteestudioesidentiﬁcaraquellamedidade comorbilidadquepredicemejorlautilizacióndeserviciossanitariosylamortalidaddelospacientescon diabetesmellitusennuestromedio.

Métodos:Estudiolongitudinaldeunacohortedepacientesdiagnosticadosdediabetesmellitusen2006en Zaragoza,seguidoshasta2010.Serealizaronmodelospredictivosderegresiónlogística.Comomedidasde comorbilidadseutilizaronelnúmerodediagnósticos,elnúmerodeGruposdeDiagnósticoAmbulatorio (ADG)yelnúmerodeGruposdeDiagnósticoAmbulatorioMayores(MADG),losdosúltimosdelsistema ACG(AmbulatoryCareGroups).Seconsiderócomomedidadevalidezlamejoraenlacapacidadexplicativa delmodelo(estadísticoc).

Resultados:Seobservóunaprevalenciadediabetesmellitusdel8,8%.Tantoelnúmerodediagnósticos comolacomorbilidadserelacionaronconlautilizacióndeserviciossanitariosyconlamortalidad.En cuantoalamortalidad,lamejormedidadecomorbilidadfueelnúmerodeMADG(c=0,763).Elmodelo conlasvariablessexo,edad,númerodeMADGynúmerodeingresostuvolamayorcapacidadexplicativa (c=0,818).

Conclusiones:ElsistemaACGpermitepredecirelconsumoderecursosylamortalidaddeestecolectivo ennuestromedio.Esteestudioconﬁrmalaimportantecargaasistencialquegeneranlosenfermosde diabetesmellitusysubrayalanecesidaddetomarmedidasalrespecto.

Comorbidity

as

a

predictor

of

health

services

utilization

and

mortality

in

patients

with

diabetes

Keywords: Diabetes Mortality Comorbidity Healthservices

a

b

s

t

r

a

c

t

Objective: Chronicdiseasesarethemaincauseofmortalityworldwide.Studyofthemostprevalent diseasesisessential,aswellasthedevelopmentofindicatorsofhealthservices’utilizationandmortality inthesepatients.Theobjectiveofthisstudywastoidentifywhichcomorbiditymeasurebestpredicts healthservices’utilizationandmortalityinpatientswithdiabetesmellitusinourenvironment. Methods:Alongitudinalstudywascarriedoutinacohortofdiabetesmellituspatientsdiagnosedin2006 inZaragozaandfollowedupto2010.Logisticregressionpredictivemodelsweredeveloped.Thenumber ofdiagnosis,thenumberofambulatorydiagnosticgroups(ADG),andthenumberofmajorambulatory diagnosticgroups(MADG)fromtheAmbulatoryCareGroupssystemwereusedascomorbiditymeasures. Thevaliditymeasureconsistedoftheimprovementinthemodel’sexplanatorycapacity(c-statistic). Results:Theprevalenceofdiabetesmellituswas8.8%.Boththenumberofdiagnosesandcomorbidity wereassociatedwithhealthservices’utilizationandmortality.Formortality,thebestindicatorof comor-biditywasthenumberofMADGs(c=0.763).Themodeladjustedbysex,age,numberofMADGs,and numberofhospitalizationshadthehighestexplanatorycapacity(c=0.818).

Conclusions:TheACGsystemallowsresourceconsumptionandmortalitytobepredictedinpeoplewith diabetesmellitusinourenvironment.Thisstudyconﬁrmsthesubstantialhealthcareburdengenerated bypatientswithdiabetesmellitusandtheneedtotacklethissituation.

∗ _Autora_para_{correspondencia.}

Correoelectrónico:[email protected](I.Aguilar-Palacio).

http://dx.doi.org/10.1016/j.gaceta.2014.07.008

(2)

Introducción

Ladiabetesmellitusesunaenfermedadmetabólica

heterogé-neaycompleja.LaOrganizaciónMundialdelaSaludestimaque

enelmundohaymásde220millonesdepersonascondiabetes

mellitus,cifraquepara2030muyprobablementesehabrámásque

duplicado.Laprevalenciaestimadaenadultosentodoelmundo

fuedel4,0%en1995yalcanzará el5,4%en20251_._Este

impor-tanteincrementoseatribuyeprincipalmentealenvejecimientode

lapoblación,lamayorfrecuenciadeobesidad,lafaltadeejercicioy

laurbanización2_._Las_prevalencias_de_diabetes_mellitus_observadas

enlosestudiosdediferentespaísessonmuyvariables,oscilando

entreel4,8%yel18,7%3,4_.

Lascomplicacionescrónicas,lacoexistenciafrecuentedeotros

factoresderiesgoylapresenciadeenfermedadesasociadas

con-ﬁerenaestapatologíaunaaltatasademorbimortalidadquelimita

lacalidadylaesperanzadevidadelenfermo.Diversosestudios

corroboranquelapresenciadediabetesmellitustipo2comporta

unareduccióndeinclusohasta10a ˜nospotencialesdevida5_._La

dia-betesmellitussesitúaentrelacuartaylaoctavacausadedefunción

enlospaísesdesarrollados;enEspa ˜naocupalaterceraposiciónen

lasmujeresylaséptimaenloshombres.Enlospacientescon

dia-betesmellituselriesgodemuerteesalmenosdosvecesmayorque

enlaspersonassinestaenfermedad4_.

Lamayoríadelosadultoscondiabetesmellitustienenalmenos

unaenfermedadcrónicaasociadayun40%tienealmenostres6_.

Lapresenciadecomorbilidadentrelapoblacióndiabéticaseasocia

signiﬁcativamenteconunaumentodelriesgodemortalidad,yla

mortalidadintrahospitalariaes3,4vecesmayorquelaobservadaen

lapoblaciónnodiabética.Ladiabetesmellitustipo2seasociacon

unmayorriesgodepadecerenfermedadcardiovascular,

principal-menteenfermedadcoronaria(lasenfermedadescardiovasculares

sonlacausadel75%deltotaldelasmuertesenlapoblación

diabé-tica).

Engeneral,lacomorbilidadconllevamásconsultas,pueshay

másepisodios de enfermedad y ello incrementael coste de la

atención7_._Numerosos_estudios_aﬁrman_que_el_número_de_visitas,

tantodeatenciónprimariacomodeespecializada,aumentaen

rela-ciónalgradodecomorbilidad.Struijsetal.8_muestran,_en_2006,

quelacomorbilidadasociadaapacientescondiabetesmellituses

unfuertepredictordelvolumenderecursossanitariosutilizados,

consultasespecializadasambulatoriaseingresoshospitalarios8_._En

2002,Ballestaetal.7_,_en_varios_estudios_sobre_la_población_{espa ˜}_nola,

encontraronunaasociaciónsigniﬁcativaentrelapresenciade

com-plicacionesylavariablenúmerodeingresosrelacionadosconla

diabetesmellitus.Lapresenciadecomplicacionesincrementa

nota-blementeloscostesasociadosa estapatología9_._Actualmente_se

calculaque la población condiabetes mellituspuede consumir

entreun4%yun14%delgastosanitarioglobalenlospaíses

occi-dentales.Unpacientecondiabetesmellitusconsumeentredosy

seisvecesmásrecursos directosquelosindividuos desimilares

edadysexoconotrasenfermedadescrónicas10_.

Los grupos de atención ambulatoria (ACG, Ambulatory Care

Groups)sonunsistemadeclasiﬁcacióndepacientesenelámbito

ambulatorioydeatenciónprimaria,desarrolladoporla

Universi-dadJohnsHopkins(EstadosUnidos)en1987.Sebasanenlapremisa

dequemidiendolacargademorbilidaddelapoblaciónes

posi-bleexplicarlasvariacionesenelconsumoderecursossanitarios.

Suconstrucciónsebasaenlasiguienteinformación:edadysexo

delosusuarios,ydiagnósticosoproblemasdesalud(codiﬁcados

mediantelaCIE-9-MC)registradosduranteunperíododetiempo

determinado(generalmente1a ˜no)11_.

Elobjetivo de este estudio es analizar distintas medidasde

comorbilidadconelﬁndeidentiﬁcaraquellaquepredicemejor

lautilizacióndeserviciossanitariosylamortalidadenpacientes

condiabetesmellitusennuestromedio.

Métodos

Tipodeestudioypoblación

Estudiolongitudinaldeunacohortedepacientes

diagnostica-dosdediabetesmellitusen2006,atendidosenloscentrosdesalud

urbanosdeZaragozaquedisponíandehistoriaclínica

informati-zadaconcriteriosdecalidad,coberturadeepisodiosdeenfermedad

informatizados,porencimadeseisepisodiosportarjetade

iden-tiﬁcaciónsanitaria(TIS),yprevalenciadehipertensiónydiabetes

mellitustipo2dentrodeloslímitesdelintervalodeprobabilidad

del95%.Seincluyerontodoslospacientesmayoresde39a ˜nos,con

TISymédicodefamiliaasignadoenalgunodeloscentros

inclui-dosenelestudio,quepresentaroneldiagnósticocodiﬁcadosegún

laClasiﬁcaciónInternacionaldeAtenciónPrimaria(CIAP)

corres-pondienteadiabetesmellitus(T90).Serecopilóinformacióndel

seguimientorealizadohasta2010.

Variablesyfuentesdeinformación

Seestudiaronlautilizacióndeserviciossanitariosyla

morta-lidadcomovariablesdependientes.Seidentiﬁcaronlospacientes

fallecidosalcausarbajaenlaTISconmotivo«fallecimiento».Como

variables de utilización de servicios sanitarios se valoraron los

ingresoshospitalarios,lasconsultasambulatoriasylasvisitasal

ser-viciodeurgencias,todasellasdeformadicotómica(habercausado

algúneventoenelperiododeestudiofrenteanohabercausado

nin-gúnevento).Paralasvariablesdeconsultasambulatoriasyvisitas

alserviciodeurgenciasseestudiaronsololospacientes

vincula-dosalHospitalClínicoUniversitariodeZaragoza.Paralasvisitas

aurgenciassetuvieronencuentalasdeenfermedadcomún,por

motivoindeterminado,ordenfacultativa,peticiónpropiao

peti-ciónfamiliar.Encuantoaconsultasambulatorias,seseleccionaron

aquellasqueseconsideraronprestacionesrelacionadasconla

pato-logíadeestudio:angiologíaycirugíacardiovascular,cardiología,

endocrinología,medicinainterna,nefrologíayoftalmología.

Lasfuentesdeinformaciónutilizadasfueronlahistoriaclínica

informatizadadeatenciónprimaria,labasededatosdeusuariosdel

sistemadeinformacióndesalud,labasededatoshospitalariayel

conjuntomínimobásicodedatoshospitalario.Elenlacederegistros

serealizómedianteelcódigoTISdelosusuarios.

Análisis

Serealizóenprimerlugarunanálisisdescriptivodelosdatos;

paralasvariablescualitativasseaportanlasfrecuenciasrelativas

yabsolutas,yparalasvariablescuantitativaslamediaylos

inter-valosdeconﬁanzadel95%(IC95%).Seemplearoneltestdejial

cuadradoparaestudiarlarelaciónentrevariablescualitativas,yla

UdeMann-Whitneyparalacomparacióndemedias.Seaplicóel

testdeKolmogorov-Smirnovparacomprobarlanormalidaddelas

variablesenestudio.Conelobjetivodeidentiﬁcarlamedidade

comorbilidadque mejorpredicelautilizacióndeservicios

sani-tariosylamortalidad, sellevarona cabouna seriede modelos

predictivosbasadosenunanálisisderegresiónlogísticabinaria.

Partiendodelmodelobasalsexoyedad,sea ˜nadierondemanera

individuallasvariablesdecomorbilidad:númerodediagnósticos,

número degruposdediagnósticoambulatorio (ADG)ynúmero

degruposdediagnósticoambulatoriomayores(MADG),estasdos

últimasmedidaspropuestasporelsistemaACG.Paralos

mode-losdemortalidadsetuvieronencuentatambiénlasvariablesde

utilizacióndeserviciossanitarioscomovariablesexplicativas.

Seconsiderócomoindicadordemedidadelavalidezlamejora

enlacapacidadexplicativadelmodelo(estadísticoc)ala ˜nadirla

variabledecomorbilidadalmodelobasal.Elestadísticocsedeﬁne

(3)

Tabla1

Descripcióndelapoblaciónaestudioyutilizacióndelosserviciossanitariosy mor-talidadenelperiodoanalizado(2006-2010)

Media(IC95%) Variablesdemográﬁcas Sexovarón,n(%) 6466(50,3%) Edad,a ˜nos 67,9(67,7-68,1) Variablesdecomorbilidad Diagnósticos 8,9(8,8-8,9) ADG 5,7(5,7-5,8) MADG 1,0(1,0-1,1)

Variablesdeutilizacióndeserviciossanitarios

Ingresosurgentes 1,1(1,1-1,1)

Consultasambulatorias 6,5(6,2-6,7) Visitasaurgencias 2,7(2,6-2,8) Fallecidos,n(%) 1315(10,2%)

IC95%:intervalodeconﬁanzadel95%;ADG:gruposdediagnósticoambulatorio; MADG:gruposdediagnósticoambulatoriomayores.

aunamedidadeladiscriminaciónentreelresultadorealyla

pre-dicciónrealizada.ElAUCpuedetomarvaloresentre0y1,donde1

indicaunaperfectaprediccióny0,5pocacapacidaddiscriminativa.

SeutilizólapruebadeHosmer-Lemeshowparaanalizarlabondad

deajustedelmodelo.Lafuerzadeasociaciónentrelavariablede

comorbilidadylavariableresultadosemidióentérminosdeodds

ratio(OR).

Todoslosanálisissellevaronacabomedianteelpaquete

esta-dísticoSPPSversión15.0(UniversidaddeZaragoza).Seaseguróla

conﬁdencialidaddelosdatos.

Resultados

Seincluyeronenelestudio12.855pacientesmayoresde39a ˜nos,

conTISymédicodefamiliaasignadoenalgunodeloscentros

inclui-dosyquepresentabaneldiagnósticoCIAPT90correspondiente

adiabetesmellitus(tabla1).Seobtuvounaprevalenciadel8,8%

(IC95%:8,6-8,9) paradiabetesmellitus.Un 50,3%delos

pacien-teseranhombres ylamediade edaderade 67,9 a ˜nos (IC95%:

67,7-68,1).Encuantoalasmedidasdecomorbilidadanalizadas,

estos pacientes presentaban de media 8,9 diagnósticos totales

(IC95%:8,8-8,9),5,7ADG(IC95%:5,7-5,8)y1,1MADG(IC95%:

1,0-1,2).

Losdiagnósticos másfrecuentes asignados a estos pacientes

enela ˜no2006fueronhipertensiónarterialcomplicada(51,5%),

infecciónagudadevíasrespiratoriasaltas(36,5%),trastornosdel

metabolismolipídico(23,8%)yenfermedadesdelaparato

locomo-tor(21,7%).

Utilizacióndeserviciossanitarios

Demedia,cadapacienterequirió1,1ingresostotales(IC95%:

1,0-1,2)y0,7ingresosurgentes(IC95%:0,6-0,7).Laestanciamedia

de los ingresos estudiados fue de 10,4 días (IC95%: 10,2-10,6).

Las variables de comorbilidad se asociaron de forma

indepen-dienteconteneronoingresoshospitalariosurgentes(tabla2).Los

modelosmultivariadosmostraronquelaprobabilidaddeingresar

eramayorenloshombresqueenlasmujeres,yqueaumentaba

con la edad y la comorbilidad del paciente. La mayor

capaci-dad explicativa se consiguió cuando se incluyó el número de

MADG en el modelo inicial,tal comose observaen la tabla 2.

Por lo tanto, el número de MADG fue, entre las variables de

comorbilidad estudiadas, la que mejor predijo la necesidad de

ingreso.

Un 93,1% de los pacientes estudiados (9015) realizó alguna

consultaambulatoriaalolargodelperiodo,yun69,5%requirió

consultasrelacionadasconlapatologíadeestudio,conunamedia

de6,5(IC95%:6,2-6,7).Deformasigniﬁcativa,losqueprecisaron

consultastuvieronmayorcomorbilidadasociada(tabla3).El

análi-sismultivariadosugirióqueelnúmerodediagnósticosvinculados

alpacienteeralavariabledecomorbilidadquemejordiscriminaba

elconsumodeestetipodeservicio,conunvalordelestadísticoc

de0,608(tabla3).

Un71,9%(6962)delospacientesrealizóalgunavisitaalservicio

deurgenciasdelHospitalClínicoUniversitariodeZaragoza,conuna

mediade2,7(IC95%:2,6-2,8).Lospacientesquerealizaronvisitasa

urgenciasteníanmayoredadymayorcomorbilidadasociada(tabla

2).Además,lafrecuentaciónfuemayorenlosvarones.Los

mode-losderegresiónlogísticarevelaronqueelnúmerodediagnósticos

eralavariabledecomorbilidadqueindicaba lamejorcapacidad

explicativa.Laprobabilidaddeingresaraumentabaenun9,3%(OR:

1,1;IC95%:1,0-1,2)alaumentarenunoelnúmerodediagnósticos

(tabla3).

Tabla2

Estadísticoc(áreabajolacurvaROC)delosmodelosderegresiónlogísticabinariadelasvariablesdependientesdeutilizacióndeserviciossanitarios(sívs.no)

Ingresosurgentes Consultasambulatorias Visitasaurgencias

Modelo1 Sexo+edad 0,644 0,512 0,572

Modelo2 Sexo+edad+diagnósticos 0,664 0,608 0,633

Modelo3 Sexo+edad+ADG 0,663 0,597 0,632

Modelo4 Sexo+edad+MADG 0,674 0,586 0,618

ADG:gruposdediagnósticoambulatorio;MADG:gruposdediagnósticoambulatoriomayores.

Tabla3

Relaciónentrelasvariablesdeutilizacióndeserviciossanitariosylascaracterísticasdemográﬁcasyclínicasdelapoblaciónaestudio.Semuestrandatosdeporcentajeo media(IC95%)segúnlanaturalezadelasvariables

Ingresosurgentes Consultasambulatorias Visitasaurgencias

Sí No p Sí No p Sí No p Sexovarón 50,4% 50,2% NSa _50,6% _48,4% _NSa _48,8% _52,8% _<0,001a Edad(a ˜nos) 71,7(71,4-72,0) 66,1(65,9-66,4) <0,001b _68,4_(68,0-68,7) _68,4_(67,8-68,9) _NSb _69,2_(68,9-69,5) _66,3_(65,8-66,9) _<0,001b Diagnósticos 9,9(9,8-10,0) 8,4(8,3-8,4) <0,001b _9,6_(9,4-9,7) _7,9_(7,7-8,2) _<0,001b _9,7_(9,5-9,8) _7,7_(7,5-7,9) _<0,001b ADG 6,3(6,2-6,4) 5,4(5,3-5,5) <0,001b _6,0_(5,9-6,1) _5,2_(5,0-5,3) _<0,001b _6,1_(6,0-6,2) _4,9_(4,8-5,1) _<0,001b MADG 1,3(1,2-1,4) 0,9(0,9-0,9) <0,001b _1,1_(1,1-1,2) _0,9_(0,8-1,0) _<0,001b _1,2_(1,1-1,3) _0,9_(0,8-1,0) _<0,001b NS:nosigniﬁcativo;ADG:gruposdediagnósticoambulatorio;MADG:gruposdediagnósticoambulatoriomayores.

a_Test_de_ji_al_cuadrado. b _Test_de_U_de_{Mann-Whitney.}

(4)

Tabla4

Relaciónentrelavariabledemortalidadylascaracterísticasdemográﬁcasyclínicas delapoblaciónaestudio.Semuestrandatosdeporcentajeomedia(IC95%)según lanaturalezadelasvariables

Mortalidad Sí No p Sexovarón 50,2% 50,8% NSa Edad(a ˜nos) 76,8(76,2-77,3) 66,9(66,8-67,1) <0,001b Diagnósticos 9,6(9,3-9,9) 8,7(8,6-8,8) <0,001b ADG 6,1(6,0-6,3) 5,6(5,5-5,7) <0,001b MADG 1,4(1,3-1,5) 1,0(0,9-1,1) <0,001b Ingresosurgentes 1,9(1,7-2,0) 0,5(0,4-0,6) <0,001b Consultasambulatorias 2,9(2,6-3,3) 3,1(3,0-3,3) NSb Visitasaurgencias 2,1(1,9-2,2) 1,2(1,1-1,3) <0,001b NS:nosigniﬁcativo;ADG:gruposdediagnósticoambulatorio;MADG:gruposde diagnósticoambulatoriomayores.

a_Test_de_ji_al_cuadrado. b_Test_de_U_de_{Mann-Whitney.}

Tabla5

Estadísticoc(áreabajolacurvaROC)delosmodelosderegresiónlogísticabinaria delavariabledependientedemortalidad(sívs.no)

Mortalidad

Modelo1 Sexo+edad 0,754

Modelo2 Sexo+edad+diagnósticos 0,755

Modelo3 Sexo+edad+ADG 0,756

Modelo4 Sexo+edad+MADG 0,763

Sexo+edad+MADG 0,763

Modelo5 Sexo+edad+MADG+ingresosurgentes 0,818 Modelo6 Sexo+edad+MADG+consultasambulatorias 0,763 Modelo7 Sexo+edad+MADG+visitasaurgencias 0,763 ADG:gruposdediagnósticoambulatorio;MADG:gruposdediagnósticoambulatorio mayores.

Mortalidad

Untotalde1315pacientes(10,2%)constaroncomofallecidos

entreel1deenerode2006yel31dediciembrede2010(tabla1).

Elanálisisbivariadoindicóunarelaciónsigniﬁcativaentrefallecer

ylasvariablesdecomorbilidadconsideradas(tabla4).Elanálisis

multivariadopermitióconcluirquelavariabledecomorbilidadque

mejorcapacidadexplicativaaportabaeraelnúmerodeMADG.La

probabilidaddemoriraumentabaenun32,5%alaumentarenuna

unidadelnúmerodeMADG(OR:1,3;IC95%:1,2-1,4).Alvalorar

tambiénlasvariables deutilizacióndeserviciossanitarioscomo

variablesexplicativas,elnúmerodeingresosjuntoconelnúmero

deMADGpermitióalcanzarunvalorenelestadísticocde0,818

(tabla5),loquesuponeunbuenvalorpronósticoparadiscriminar

oidentiﬁcaralospacientesfallecidos.Así,elpatróndemortalidad

seasocióconservarón,tenerunaedadavanzada,máscomorbilidad

asociadayhabertenidounmayornúmerodeingresos.

Discusión

Nuestrapoblaciónteníaunaedadmediade67,9a ˜nos(IC95%:

67,7-68,1)yun50,3%eranvarones.Estosdatosseaproximanalos

deotrosestudioseuropeosconsimilaresobjetivos6,12_._La_media_de

diagnósticostotalesasociadosfuede8,9(IC95%:8,8-8,9),5,7ADG

(IC95%:5,7-5,8)y1,1MADG(IC95%:1,0-1,2).Másdeun90%de

lapoblaciónestudiadapresentótresomásenfermedades

asocia-das,valorsuperioralpresentadoenotrosestudios6,8_._En_relación_a

laprevalenciadediabetesmellitus,ennuestroestudioseobservó

un8,8%(IC95%:8,6-8,9);lasprevalenciasobservadasenestudios

nacionalessonmuyvariables,entreel4,8%yel18,7%3,4_,_y_el

Sis-temaNacionaldeSalud(SNS)lasituabaenela ˜no2007entornoal

6,5%paralapoblaciónde30a65a ˜nosdeedad13_.

Un31,9%deestospacienteshanrequeridoingresosurgentes.

Elnúmero deADGmayoreses lavariablede comorbilidadque

mayorvariabilidadexplicasobrelanecesidaddeingresar,loquese

conﬁrmaenotrosestudiosparapoblacióngeneral14_._Ya_en_2005,

enEstadosUnidos,sevalidólautilizacióndelsistemaACGcomo

predictordelriesgodehospitalizaciónenpoblacióngeneral;no

obstante,losvaloresdelestadísticocennuestroestudioson

supe-rioresalosqueallísereﬁeren,de0,593paraelmodeloinicialy

0,792alincluirmedidasACG15_,_lo_que_indica_una_mayor

capaci-dadpredictivaennuestrapoblación.Un69,5%delospacienteshan

requeridoconsultasambulatoriasrelacionadasconlapatologíade

estudio,conunamediaanualde1,3visitas.Elanálisismultivariado

sugierequelasmedidasdecomorbilidaddelsistemaACG

aumen-tanelpoderpredictivo,aunquelamáximacapacidadexplicativase

consigueconelnúmerodediagnósticos.Estehechoquizásedeba

aqueelnúmerodeconsultasambulatoriaspuedajustiﬁcarsepor

problemasmenoresdelpaciente,quenoseasocianconla

compleji-daddelacomorbilidaddelsujetoencuestión;sinembargo,existen

discrepanciasentrelosestudiosencuantoalacapacidadexplicativa

delnúmerodecomplicacionesenrelaciónalconsumosanitario16_.

Un71,9%delospacientesharealizadoalgunavisitaalserviciode

urgenciasdelHospitalClínicoUniversitariodeZaragoza,conuna

mediaanualde0,5.Losdatosobservadosresultaninferioresalos

quemuestranotrosestudiosnacionales17_,_en_los_que_se_habla_del

elevadonúmerodeconsultasaesteservicioporpartedelos

pacien-tescrónicos;sehaproducidounfenómenodecrecimientodesu

utilización,quesupusoenEspa ˜napasarde9,2millonesdevisitasen

1984a15,3millonesen1994ycontinuarposteriormenteconeste

incrementogeneralizado18_._Un_enfoque_sanitario_orientado_hacia

laatencióndeprocesoscrónicospermitiríareducirtantoelcoste

comoelnúmerodeconsultasaurgencias.

Un10,2%delospacientesconstancomofallecidosentre2006

y2010.Losresultados demortalidad obtenidosson similaresa

losestablecidosporotrosestudios.Enunestudioespa ˜nol19_cuya

fuentedeinformacióntambiéneraelCMDB,lamortalidaddelos

pacientescondiabetesmellitushospitalizadosfuedel7%19_._El

aná-lisismultivariadopermiteconcluirquelavariabledecomorbilidad

quemejorcapacidadexplicativaaportaeselnúmerodeMADG,

quejuntoconelnúmerodeingresospermitealcanzarunvalordel

estadísticocde0,818.

Otros estudios sobre pacientes crónicos destacan también

la relación entre comorbilidad y mortalidad20_. _Un _estudio

americano15_muestra_que_al_considerar_la_comorbilidad_medida_por

elsistemaACGsemejoralacapacidadpredictivadelmodelobasal

(sexo/edad)paralavariableresultado«muerte»,locualestáen

con-cordanciaconloobtenidoennuestrapoblación,sibiensucapacidad

discriminativaesligeramentesuperior(estadísticocde0,768frente

a0,763).Finalmente,talcomosugierenPerkinsetal.21_,_hay_pocas

variacionesenlavalidezylacapacidadpredictivademortalidad

paralasdiferentesmedidasdemorbilidad.Ensuestudio,el

sis-temaACGalcanzaunaestadísticocde0,695,inferioralobservado

ennuestroanálisis.

Lasposibleslimitacionesdelestudioseencuentranrelacionadas

conlautilizacióndebasesdedatosadministrativas,quenofueron

creadasconlaﬁnalidadderealizarestudiosepidemiológicos.

Ade-más,losdatosdeutilizacióndeserviciossanitariospodríanestar

infravalorados,puesseanalizandatosdeunsolohospital(Hospital

ClínicoUniversitariodeZaragoza)yestospacienteshanpodidoser

visitadosenotroscentros.Porotrolado,losresultados

correspon-denapoblaciónatendidaencentrosdesaludurbanos,porloque

podríanosertotalmenterepresentativadelapoblaciónatendida

ennuestrosistemadesalud,sibienlascaracterísticasdelamuestra

coincidenconestudiospreviosdeámbitonacionaleinternacional.

Hay razones importantes por las que resulta fundamental

medir lacomorbilidad:controlarsuefectocomofactor de

(5)

modiﬁcacióndelefectoqueproduce,ypredecirlosresultadosyla

evoluciónnaturaldelaenfermedad;ytambiénrazonesde

eﬁcien-ciaestadística,puesesnecesariodisponerdeunavariableválida

quecomprendaunamedidacompletadelacomorbilidadydelas

otrascondicionesconcurrentes1_._Schneeweiss_y_Maclure4

conside-ranqueescomplicadoestablecerunamedidarealdecomorbilidad.

Suaplicacióndiﬁeresegúnlafuentededatos,lapoblaciónde

estu-diosobrelaqueseaplicaylavariableresultado5_._La_no_existencia

deunsistemadereferenciaparalamedidadelamorbilidadhace

necesarioelusodevariasmedidasparalacomparación.La

deci-sióndequémedidapuedeserlamejordependerádelavalidezy

delacapacidadpredictiva,loquejustiﬁcalanecesidadde

reali-zarestudiosdeestetipoquepermitanvalidarciertasmedidasen

poblacionesconcretas.

¿Quésesabesobreeltema?

Ladiabetesmellitus,debidoasuscomplicacionescrónicas, lacoexistenciadefactoresderiesgoylapresenciade enfer-medadesasociadas,tieneunaaltatasademorbimortalidad. Disponerdeunindicadordeutilizacióndeserviciossanitariosy mortalidadparaestecolectivoresultafundamentalparapoder tratarlosdeformacorrecta.

¿Quéa˜nadeelestudiorealizadoalaliteratura? ElsistemaACGpermitepredecirelconsumoderecursosy lamortalidaddelospacientescondiabetesmellitusen nues-tromedio.Asuvez,elnúmerodeingresosurgentesinﬂuyede formarelevanteenlamortalidad.Lautilizacióndeunmodelo predictivoválidoenlaprácticaclínicapuedeayudaralos pro-fesionalesenelseguimientoyeltratamientodepacientescon diabetesmellitus,asícomoalosgestorescomoherramienta decontroldelgastoporhiperfrecuentación.

Editorresponsabledelartículo

NapoleónPérez-Farinós.

Contribucionesdeautoría

P.Carrera, J.M. Abad yM.J. Rabanaque dise ˜naronel estudio

y realizaron el análisis preliminar de los datos. I. Aguilar hizo

la revisión bibliográﬁca. P. Carrera completó el análisis de los

datos.I.Aguilarredactóelprimerborrador.Todoslosautores

ﬁr-mantescolaboraronenelprocesoderedaccióndelossucesivos

borradoresydieronsuaprobaciónalaversiónﬁnaldeeste

manus-crito. Financiación Ninguna. Conﬂictosdeintereses Ninguno. Bibliografía

1.KingH,AubertRE,HermanWH.Globalburdenofdiabetes,1995-2025: preva-lence,numericalestimates,andprojections.DiabetesCare.1998;21:1414–31. 2.WildS,RoglicG,GreenA,etal.Globalprevalenceofdiabetes:estimatesforthe

year2000andprojectionsfor2030.DiabetesCare.2004;27:1047–53. 3.SoriguerF,GodayA,Bosch-Comas A,etal.Prevalenceofdiabetesmellitus

andimpairedglucoseregulationinSpain:[email protected]. 2012;55:88–93.

4.Ruiz-RamosM,Escolar-PujolarA,Mayoral-SánchezE,etal.Ladiabetesmellitus enEspa ˜na:mortalidad,prevalencia,incidencia,costeseconómicosy desigual-dades.GacSanit.2006;(20Supl1):15–24.

5.SalgadoPinedaM,FranchNadalJ,PallasEllacuriaM,etal.Estadísticasycausas demortalidadenladiabetestipo2.AtenPrimaria.2001;27:654–7.

6.PietteJD,KerrEA.Theimpactofcomorbidchronicconditionsondiabetescare. DiabetesCare.2006;29:725–31.

7.BallestaM,CarralF,OlveiraG,etal.EconomiccostassociatedwithtypeII dia-betesinSpanishpatients.EurJHealthEcon.2006;7:270–5.

8.StruijsJN,BaanCA,SchellevisFG,etal.Comorbidityinpatientswith diabe-tesmellitus:impactonmedicalhealthcareutilization.BMCHealthServRes. 2006;6:84.

9.PalomoL,RubioC,GervasJ.Lacomorbilidadenatenciónprimaria.GacSanit. 2006;(20Supl1):182–91.

10.MataM,Anto ˜nanzasF,TafallaM,etal.Elcostedeladiabetestipo2enEspa ˜na. ElestudioCODE-2.GacSanit.2002;16:511–20.

11.TheJohnsHopkinsACGSystem:Version8.2.ReferenceManual.Baltimore;2008. 12.GómezdelaCámaraA,RubioHerreraMA,GutiérrezFuentesJA,etal. Cau-sasprincipalesdemortalidadprecozyexcesodemortalidadenlapoblación diabéticaespa ˜nola.EstudioDRECEIIIEndocrinolNutr.2009;(56Supl4):30–3. 13.EstrategiadediabetesdelSistemaNacionaldeSalud.Madrid:Ministeriode

SanidadyConsumo;2007.

14.SchneeweissS,MaclureM.Useofcomorbidityscoresforcontrolofconfounding instudiesusingadministrativedatabases.IntJEpidemiol.2000;29:891–8. 15.PetersenLA,PietzK,WoodardLD,etal.Comparisonofthepredictivevalidityof

diagnosis-basedriskadjustersforclinicaloutcomes.MedCare.2005;43:61–7. 16.MaciejewskiML,LiuCF,FihnSD.Performanceofcomorbidity,riskadjustment,

andfunctionalstatusmeasuresinexpenditurepredictionforpatientswith dia-betes.DiabetesCare.2009;32:75–80.

17.SolerJ,SánchezL,LatorreM,etal.ImpactoasistencialhospitalariodelaEPOC. PesoespecíﬁcodelpacienteconEPOCdealtoconsumosanitario.Arch Bronco-neumol.2001;37:375–81.

18.DomingoRibasC,OrtúnRubioV.Urgenciashospitalariasocolapsocrónico: lospacientescrónicosnodeberíancolapsarurgencias.ArchBronconeumol. 2006;42:257–9.

19.López-de-AndrésA,Carrasco-GarridoP,Esteban-HernándezJ,etal. Characte-risticsandhospitalizationcostsofpatientswithdiabetesinSpain.DiabetesRes ClinPract.2010;89:e2–4.

20.LibreroJ,PeiroS,OrdinanaR.Chroniccomorbidityandoutcomesof hospi-talcare:lengthofstay,mortality,andreadmissionat30and365days.JClin Epidemiol.1999;52:171–9.

21.PerkinsAJ,KroenkeK,UnutzerJ,etal.Commoncomorbidityscaleswere simi-larintheirabilitytopredicthealthcarecostsandmortality.JClinEpidemiol. 2004;57:1040–8.