Relevancia del empleo de medidas estadísticas adecuadas para la administración hospitalaria: el caso de los días de estada

MARIA VIRGINIA PISANI; MARIA EUGENIA ELORZA; NADIA VANINA RIPARI; MARCELA CLARK; MARCELO ANDREOCHI

Ciudad Autónoma de Buenos Aires

Congreso; XVI Congreso Argentino de Administración Hospitalaria. Sociedad Argentina de Administración de Organizaciones de Atención de la Salud y Salud Pública; 2011

Sociedad Argentina de Administración de Organizaciones de Atención de la Salud y Salud Pública (ADMISAL)

IntroducciónLa variable días de estada (habitualmente encontrada en la literatura científica como length of stay -LOS) es un indicador clave de la gestión hospitalaria ya que determina un alto porcentaje del gasto hospitalario. A su vez, es el indicador frecuentemente utilizado a nivel mundial para realizar comparaciones entre pacientes, hospitales, servicios y países. El análisis estadístico de esta variable es complejo al menos por dos razones: i) los días de estada tienen una distribución sesgada a la derecha, debido a que los valores de frecuencia van disminuyendo gradualmente hacia el extremo derecho y ii) está caracterizada por la presencia de una importante cantidad de valores altos con poca frecuencia, denominados valores atípicos u outliers. Esta ausencia de normalidad en los datos, determina que los análisis estadísticos tradicionales basados en los promedios aritméticos puedan distorsionar completamente sus comparaciones. Dada la relevancia de la variable ?días de estada? en la gestión hospitalaria, es sumamente relevante avanzar en su análisis estadístico para obtener estimaciones apropiadas de los valores promedios y los casos outliers. Objetivo El presente trabajo se propone mostrar las dificultades de aplicar medidas estadísticas de resumen en la variable días de estada en los pacientes adultos internados por cuatro patologías prevalentes en el Hospital Municipal Leónidas Lucero de Bahía Blanca (HMBB) durante el período enero 2004-diciembre 2009. Metodología Es un estudio descriptivo de la variable ?días de estada? mediante métodos cuantitativos. Dicha variable surge de los registros del sistema de información del HMBB para pacientes internados con diagnósticos al egreso de apendicetomía, colecistectomía, neumonía e insuficiencia cardiaca durante enero 2004 y diciembre 2009. Luego de realizar un análisis descriptivo de los días estada para cada patología, se diagnostica la normalidad de los datos a través de pruebas de bondad de ajuste y gráficos apropiados. Finalmente, se amplía el análisis comparando la variable en los diferentes años empleando distintas medidas de resumen. El software empelado en el análisis es el SPSS 15.0 para Windows. Resultados Gráficamente, la distribución de frecuencia de los días de estada por patología muestra una marcada tendencia asimétrica a la derecha y los estadísticos descriptivos de asimetría, media, moda, mediana confirman la sospecha gráfica. Los test de normalidad y los gráficos q-q plot permiten rechazar la hipótesis de que los datos provienen de una distribución normal. El análisis comparado de la media, media recortada al 5%, mediana, amplitud intercuartílica y los M-estimadores sugiere que: i) los M-estimadores son más adecuados que la media recortada al 5% como medida tendencia central de los días de estada si consideramos a la mediana como medida de resumen apropiada de una distribución asimétrica, ii) la diferencia entre la media y mediana es mayor en las patologías crónicas respecto a las quirúrgicas, iii) la variabilidad de los días de estada en las patologías clínicas es mayor que en las quirúrgicas (rango intercuartil), iv) la variabilidad de los días de estada aumenta a medida que lo hacen los valores centrales (mediana) de cada patología. Por último, el análisis de los días de estada por patología para cada uno de los años bajo estudio sugiere que: i) la mediana de cada año es menos variable que la media de cada año en todas las patologías, ii) la mediana se mantiene constante a lo largo de los 6 años en el caso de las patologías quirúrgicas y varía en el caso de las clínicas, iii) el intervalo de valores que toman los M-estimadores en las cuatro patologías siempre se encuentra cercano a los valores de la mediana, y iv) si se compararan erróneamente los días de estada por patología entre los distintos años a partir de los valores de la media estimada se observa que estos varían en el tiempo anualmente sin seguir ninguna tendencia clara. Conclusiones Dada la relevancia de la variable días de estada en la gestión hospitalaria es fundamental reconocer su comportamiento estadístico para cualquier tipo de comparación y análisis entre pacientes/servicios u hospitales del mismo tipo. Ante muestras de datos con distribuciones asimétricas la teoría estadística determina que la mediana sea una medida de tendencia central empleada, ya que representa con más precisión el verdadero promedio de una variable. En el caso de los días de estada de las patologías bajo estudio? se demostró que analizar el promedio resultaría erróneo ya que ocultaría la realidad estadística del fenómeno hospitalizaciones. Los resultados revelan que ante la falta de estimaciones más robustas (como los M-estimadores) se debe considerar la mediana como la mejor estimación del promedio de los días de internación hospitalaria por individuo.