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Ajuste de la mezcla de casos frente a ajuste de riesgos, ¿cuáles son sus diferencias en la práctica y el objetivo?

He encontrado en toda la literatura médica el uso de los términos "mezcla de casos" y "ajuste de riesgos" sin ninguna cita o explicación de su uso exacto y motivación desde una perspectiva de modelización. Comprendo los principios del ajuste de covariables en el modelado de regresión múltiple para abordar la confusión (sesgo) y la estratificación (eficiencia). Sin embargo, parece que no puedo encontrar una referencia con la discusión sobre la definición de estos términos, su impacto en los análisis y los objetivos de su uso.

¿Puede alguien explicar en general cómo y por qué se utilizaría en la práctica la mezcla de casos y el ajuste de riesgos?

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Brettski Puntos 5485

He visto que los dos términos se utilizan a veces como sinónimos, y ambos son un intento de controlar un tipo particular de confusión, a saber, que algunos pacientes tienen un conjunto de factores de riesgo de covariables que los predisponen al resultado.

En general, he encontrado que la "mezcla de casos" se utiliza más a menudo en los estudios en los que la unidad de comparación es la sitio de estudio . Por ejemplo, al comparar la incidencia de los errores quirúrgicos en el Hospital A frente al Hospital B, se podría controlar el hecho de que el Hospital A es un importante hospital regional de enseñanza que recibe casos muy complejos. Si se le expuso alguna de las controversias relativas a la calificación de los hospitales por Consumer Reports en función de sus tasas de infección, y se calificó mal a algunos hospitales muy prestigiosos mientras que se dieron altas calificaciones a oscuros hospitales locales, se trata esencialmente de un ejemplo práctico de no haber ajustado la mezcla de casos.

"Ajuste de riesgo", por el contrario, encuentro que se utiliza más a menudo cuando la unidad de comparación es el paciente . Por ejemplo, si se quiere comparar el riesgo de muerte de los pacientes que reciben el fármaco A con el fármaco B, existe la posibilidad de que, debido a que no se asignan al azar los fármacos de este ejemplo, los del fármaco A sean de alguna manera diferentes. Digamos que el Fármaco B es conocido por ser duro para los riñones - no se le daría el Fármaco B a los pacientes en diálisis renal. Lo que significa que los sujetos del estudio que usan la droga A están peor en general, más allá de la eficacia de la propia droga.

En ambos casos, hay varias maneras de adaptarse a ellos. Puedes estratificar con números pequeños, emparejar usando algo como un puntaje de propensión, incluir alguna medida de mezcla de casos o riesgo (yo prefiero covariables particulares, algunas personas favorecen los puntajes de riesgo compuestos como APACHE II) como una covariable en un modelo de regresión, o técnicas cada vez más sofisticadas para tratar de llegar a una estimación no sesgada.

Pero lo que se reduce a "Algunas personas están más enfermas que otras, y eso puede no ser al azar".

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SpoiledTechie.com Puntos 2541

No creo que haya ninguna diferencia real entre el "ajuste de la mezcla de casos" y el "ajuste del riesgo" en este contexto. Diría que los términos se usan indistintamente.

Se refieren al ajuste de las confusiones debidas a la mezcla del paciente ("caso"), o a los riesgos que corren los pacientes de que se examine el resultado.

Los financiadores suelen querer comparar los hospitales basándose en indicadores como la mortalidad a los 30 días (proporción de pacientes que mueren en los 30 días siguientes al alta del hospital). Pero los hospitales pueden tener tipos de pacientes muy diferentes. Un hospital puede tener un hogar de ancianos más adelante, y tratar a muchos pacientes mayores con múltiples condiciones crónicas. Otro puede estar ubicado cerca de una carretera principal y tratar a muchos pacientes con traumatismos de emergencia por accidentes automovilísticos. Cualquier comparación de los hospitales necesita ajustarse de alguna manera a estas diferencias en la mezcla de casos.

En la práctica, el ajuste suele realizarse mediante alguna forma de regresión logística (generalmente jerárquica para tener en cuenta la agrupación dentro de los hospitales), ya sea incluyendo directamente las características del paciente, o calculando y utilizando una puntuación de propensión para determinar la probabilidad de que un paciente sea tratado en un hospital determinado.

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Kaue Lima Puntos 1

http://www.rti.org/files/HHS-HCC_Risk_Adjustment_Model.pdf

AdamO ha preguntado cómo se definen y utilizan los términos mezcla de casos y ajuste de riesgos en los resultados de la investigación publicados en la literatura médica, "su uso exacto y motivación desde una perspectiva de modelización". Mi experiencia con el modelado de mezcla de casos es exclusivamente dentro del cuidado de la salud, donde los modelos buscan vincular a los pacientes, sus enfermedades, y el costo de hacerlos de nuevo completos.

Se trata de definiciones totalmente operativas y dependen al 100% del objetivo del modelo y de los datos de que disponen los modelistas, por lo que se puede argumentar "su uso exacto".

Por ejemplo, uno podría definir su población como todos los pacientes que facturaron a Medicare en 2011, de los cuales la porción de Medicare Advantage podría ser de 15M. Uno podría definir una mezcla de casos en términos de severidad médica, por ejemplo SIRS, sepsis, shock séptico, y septicemia en pacientes con co-morbilidades neoplásicas. Uno podría definir una unidad de análisis como hospitales, con un control adicional para centros de trauma y hospitales comunitarios con <50 camas. Uno podría entonces definir operacionalmente el riesgo como el dinero gastado, en total, por Medicare Advantage.

El modelo hasta ahora no proporciona ningún método para vincular a nuestros pacientes con nuestro riesgo, así que vamos a conectarlos por las facturas que se pagan por el tratamiento de estos pacientes y los códigos de enfermedades de diagnóstico (ICD) que figuran en ellos. Es probable que descubramos que el hospital comunitario tiene riesgo cero porque ha transferido el riesgo de sí mismo al centro de trauma al trasladar al paciente. El hospital comunitario no proporcionó ningún tratamiento, por lo que no puede facturar los servicios.

Para que nuestro modelo tenga más sentido, eliminemos el control de la comorbilidad neoplásica, y centrémonos en las enfermedades de la sangre. Nuestros pacientes en el centro de trauma son probablemente muy diferentes en su mezcla de códigos de diagnóstico, su mezcla de casos, que en el hospital comunitario. Es probable que encontremos que el riesgo, el dinero gastado, en el centro de trauma es menor que el riesgo en el hospital comunitario, sobre todo porque la eficiencia en el centro de trauma supera con creces la del hospital comunitario. Los pacientes en el centro de trauma no progresan a enfermedades sanguíneas más serias, pero en el hospital comunitario, los pacientes se enferman más a menudo.

Por esta razón, en base a los resultados de nuestro modelo de mezcla de casos extrapolado a nuestra población descrita por los pacientes de 2011, Medicare podría requerir un ajuste en la mezcla de casos del hospital comunitario al ordenar un ajuste de riesgo en forma de transferencia de ciertos pacientes de categoría diagnóstica (DRGs) al centro de trauma.

Este sencillo ejemplo, aunque tiene algunos defectos obvios, describe definiciones operacionales directas de la mezcla de casos, el riesgo y el ajuste del riesgo que tienen poco que ver con el análisis estadístico, y todo lo que tiene que ver con "la motivación desde una perspectiva de modelización". Si desea un conjunto de definiciones más sofisticadas, vea el URL de arriba.

Reglas simples: cuando leas "mezcla de casos", piensa en las clasificaciones de las enfermedades y busca el manual del ICD-10-CM más cercano; cuando leas "ajuste de riesgos", busca tu cartera y piensa en el dinero.

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Kaue Lima Puntos 1

http://www.nber.org/MedicareAdvtgSpecRateStats/risk-adjustment/2011/Evaluation2011/Evaluation_Risk_Adj_Model_2011.pdf

Este enlace explica las puntuaciones de ajuste de riesgo y las transferencias de ajuste de riesgo en la metodología CMS-HCC (categorías de condición jerárquica). El HHS, el padre de CMS, tiene su propia metodología, que se aplica a los planes de Medicare Advantage en virtud de la Ley de Atención Asequible de 2010. Puedo proporcionar un enlace al código SAS v9 y los datos asociados (coeficientes de regresión) que aplica la metodología HHS-HCC. El código SAS es realmente (!) simple, ya que el HHS ha hecho todo el trabajo pesado en términos de análisis.

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