En la gestión de las listas de espera, los sistemas de puntuación podrían ser un mecanismo útil para establecer prioridades entre los pacientes. En este trabajo exploramos la posibilidad de utilizar análisis conjunto (AC) con el fin de implementar un sistema de puntuación basado en las preferencias sociales. Se ha realizado un experimento para el caso específico de extracción de la cataratas. A pesar de que se trata de un estudio piloto, los resultados parecen sugerir que el AC es un método factible para estimar el sistema de puntuación. INTORDUCCIÓN Cuando la demanda supera a la oferta en cuestiones de salud pública, los pacientes se ponen en una cola. Esta cola es lo que llamamos lista de espera. Para gestionar los tiempos de espera de los pacientes, se usan distintos métodos, basados en las características que presentan los pacientes. Dos de los métodos más comunes son el método lexicográfico y el método por compensación. En el método lexicográfico, se ordenan las características por importancia, y se da prioridad a los pacientes que tengan la característica más importante. Los empates se resuelvan fijándonos en la segunda caractrerística más importante, y así sucesivamente. Por ejemlo, imaginemos que las características a tener en cuenta son, por orden de importancia, la gravedad del paciente, su edad y el tiempo que lleva esperando. Los pacientes con prioridad serán aquéllos cuyo estado de salud sea más grave. De entre estos, irán primero los más jóvenes, y, en caso de tener dos pacientes que coincidadn en estas dos características, se tendrá en cuenta su tiempo de espera. El método por compensación tiene en cuenta todas las características globalmente, no sólo la más importante. Así, siguiendo con el ejemlo anterior, un paciente menos grave podría tener prioridad sobre otro si es mucho más joven y lleva mucho más tiempo esperando. Este es el método de clasificación empleado en las listas de espera en Nueva Zelanda, así como en los transplante de órganos de EEUU. Viendo las ventajas que presenta este segundo método, en esta exposición nos centramos en el caso de su aplicación a las listas de espera de las operaciones de cataratas, basando nuestro sistema de puntos en las opiniones de la población general. Para el estudio, se toma un muestra de la población y se les pide que clasifiquen a un grupo de pacientes hipotéticos en espera para una operación de cataratas. A lo largo de la exposición, explicaremos cómo se aplica el análisis de conjuntos (AC) para obtener un método de puntuaciones de compensación a partir de las dichas clasificaciones individuales. EL MÉTODO DE ANÁLISIS DE CONJUNTOS Para diseñar un sistema de puntos que se podría utilizar para administrar las listas de espera en operaciones de cataratas, y que tenga en cuenta las preferencias sociales, se ha utilizado el método de análisis de conjuntos. De acuerdo con la metodología de AC, los pasos a seguir son los siguientes: (a) Selección de atributos y niveles (b) Especificación del modelo y selección de las combinaciones de atributos (tipos de pacientes) que serán evaluados en la encuesta. (c) Análisis de datos.
(d) Diseño del cuestionario. (e) Selección de los encuestados. (f) Selección del método de estimación. (g) Selección de pruebas para evaluar la validez de los resultados. SELECCIÓN DE ATRIBUTOS Y NIVELES A partir de entrevistas a oftgalmólogos de prestigio con amplia experiencia en listas de espera, se seleccionaron las características más importantes a tener en cuenta en los pacientes en espera de una operación de cataratas. Estas características son: (i) Incapacidad visual: Indica la gravedad de la discapacidad visual del paciente en función del número de actividades que éste puede o no realizar. Se clasifica en cuatro niveles: leve, moderada, grave o muy grave. (ii) Limitación en las actividades diarias: Indica la capacidad del paciente para llevar a cabo sus actividades cotidianas. Se clasifica en dos niveles: (a) algunos problemas en la vida cotidian y (b) incapacidad de realizar actividades cotidianas. (iii) Probabilidad de mejoría: Indica la probabilidad de recuperación completa de la visión tras la operación. Se divide en tres niveles: (a) moderada (50%), (b) alta (75%) y (c) muy alta (99%) (iv) Edad del paciente: Esta enfermedad es frecuente en pacientes de edad avanzada, por los que este atributo se clasifica en cuatro niveles (a)50 años, (b) 65 años, (c) 75 años y (d) 85 años. (v) Tiempo en la lista de espera: Se divide en (a) menos de 3 meses, (b) 3-6 meses, (c) 6-12 meses y (d) 12-18 meses (los oftalmólogos consideran que ningún paciente está más de 18 meses en lista de espera) Con estos atributos se pueden describir 384 tipos de pacientes (4x2x3x4x4). ESPECIFICACIÓN DEL MODELO Un AC especifica la relación entre la puntuación asignada a cada paciente j, denotada por Vj, y el peso asignado a cada uno de los niveles de atributos de este paciente. El modelo es el siguiente:
donde xjt es el nivel del atributo t en el paciente j y αt es el vector de parámetros a estimar. Aunque en un principio tenemos 384 tipos de pacientes, no todas las combinaciones de las características son posibles, por lo que este número queda sensiblemente reducido. Así, tenemos que analizar sólo una pequeña fracción de las combinaciones. Las combinaciones de atributos (tipos de pacientes) que serán evaluados en la encuesta vienen dadas en la siguiente tabla:
TIPOS DE PACIENTES:
ANÁLISIS DE DATOS Para la obtención de las preferencias de la muestra poblacional, consideramos el método consistente en la clasificación del conjunto de alterativas (cuenta de Borda), por considerarse el método más adecuado en cuanto a la representatividad de las preferencias individuales y la facilidad para llevarlo a cabo. DISEÑO DE CUESTIONARIO El cuestionario consta de cuatro secciones 1. Se informa al encuestado del objetivo del estudio así como de los atributos y sus niveles vistos con anterioridad. 2. Se pide al encuestado que ordene por prioridad a los 16 tipos de pacientes seleccionados. 3. Se pide al encuestado que ordene los cinco atributos por importancia. 4. El encuestado revisa el orden dado en el punto 2. SELECCIÓN DE LOS ENCUESTADOS El cuestionario fue presentado a 100 personas de una muestra de la población de Barcelona, seleccionados aleatoriamente; de ambos sexos y diferentes grupos de edades.
SEXO: Hombres: 47% Mujeres:53% EDAD: 18-29: 23% 30-44: 28% 45-64: 31%
>65: 18%
SELECCIÓN DEL MÉTODO DE ESTIMACIÓN A partir de la clasificación proporcionada por los encuestados, se le asigna un peso a los niveles de cada atributo, necesario para obtener un sistema de puntuación como el dado en la fórmula
Dado el tipo de datos que se tiene, para la estimación de los parámetros se utiliza el modelo estadístico ROL, que no sólo tiene en cuenta la alternativa preferida (paciente que debe operarse en primer lugar) por cada uno de los encuestados, sino también las ordenaciones de cada uno de ellos. Esta información adicional nos proporciona estimaciones más precisas de los parámetros αt. La estimación de realiza mediante dos modelos. En el modelo general, se obtienen los parámetros de cada uno de los niveles de los atributos por el método ROL. En el modelo ajustado, buscamos una valoración de los niveles intermedios que no aparecen en la encuesta. Para ello, se realiza una estimación de los parámetros mediante funciones continuas. El programa informático utilizado para realizar las estimaciones fue LIMDEP 7.0. VALIDEZ DE LOS RESULTADOS Se han realizado varias pruebas para evaluar la validez de los resultados: VALIDEZ APARENTE: Los parámetros asociados a los distintos niveles de cada atributo deben seguir un orden lógico. Así, por ejemplo, si la sociedad da preferencia a los pacientes que llevan más tiempo en lista de espera, el parámetro asociado a 6-12 meses será mayor que el de 3-6 meses. VALIDEZ PREDICTIVA Mediante la el coeficiente de correlación de Spearman, se mide la correlación entre las clasificaciones individuales, agregadas, y la clasificación dada por el modelo general. La ordenación general se realiza mediante la regla de Borda a partir de las preferencias individuales. VALIDEZ CONSTRUCTIVA Se calcula la correlación entre la ordenación de los cinco a tributos dada por los encuestados y la obtenida a partir de su importancia relativa, mediante la regla de Borda y el coeficiente de correlación de Spearman. Del mismo modo, también se comprobó la consistencia interna y la robustez del tamaño de la muestra.
RESULTADOS MODELO GENERAL
MODELO AJUSTADO
Como vemos, lo que más valoran los encuestados es la capacidad visual y la edad de los pacientes, mientras que lo menos valorado es la probabilidad de mejora. En el modelo ajustado, los coeficientes de las variables apenas se ven afectados, por lo que los resultados son muy similares. Para la obtención de la puntuación de cada paciente, se tendrá en cuenta que para la edad el ajuste es lineal, y para el tiempo de espera y la probabilidad de mejora es logarítmico. Por ejemplo, imaginemos que tenemos dos paciente: A y B, cuyas características son: A=(incapacidad visual muy grave, problemas para realizar las actividades cotidianas, 60% probabilidad de mejora, 60 años, 4 meses en lista de espera) B=( incapacidad visual moderada, incapaz de realizar las actividades cotidianas, 80% probabilidad de mejora, 70 años, 14 meses en lista de espera) Sus puntuaciones serán: Incapacidad visual muy grave: 1,766 Problemas para las actividades cotidianas: 0 60% prob. Mejora: 0,457*ln(60) 60 años: -0.038*60 4 meses en lista de espera: 0,309*ln(4)
=> V(A)=1,785
Incapacidad visual moderada: 0,716 Incapacidad para las actividades cotidianas: 0,766 80% prob. Mejora: 0,457*ln(80) 70 años: -0.038*70 14 meses en lista de espera: 0,309*ln(14)
=> V(B)=1,640
Cuanto más alta sea la puntuación más prioridad tendrá el paciente, por lo que el paciente A será operado antes. Aplicando esto a todos los pacientes en lista de espera, tendremos ordenados por prioridad a todos aquéllos que necesitan una operación. Mediante las pruebas de validez explicadas con anterioridad, podemos comprobar que estos resultados son coherentes. DISCUSIÓN El debate sobre la gestión de las listas de espera es un tema de actualidad, y cada vez se está más de acuerdo en tener en cuenta algo más que el tiempo de espera de los pacientes. Este artículo sugiere emplear un sistema de puntuaciones basado en el AC para establecer prioridades entre los pacientes. Cuando se les presentó esta metodología de clasificación a distintos médicos, nos hablaron de las posibles ventajas e inconvenientes de su aplicación a casos reales. Por un lado, este sistema podría acabar con las presiones que reciben los médicos por parte de los pacientes en espera para recibir prioridad, ya que es más fácil justificar una posición más atrasada en la lista si está basada en un criterio objetivo, como son las puntuaciones. Además, los métodos de clasificación actuales que tienen en cuenta características de salud son en muchos casos son subjetivos e incoherentes, y este sistema podría unificar y dar consistencia a las clasificaciones.
Por otra parte, hay que tener en cuenta que los gerentes son muy reacios a recurrir a otros principios, aparte del tiempo de espera. Además, al tratarse de un estudio piloto centrado en un caso concreto y con un tamaño muestral limitado, no sabemos si los resultados se pueden aplicar a otros casos médicos. Por ejemplo, habría que tener en cuenta no sólo las opiniones de la población en general, sino también als de profesionales de la salud, enfermos y familiares. En conclusión, aunque los datos de este estudio parecen consistentes, se hace necesario realizar más trabajos similares, con el fin de determinar si un sistema de puntuación de este tipo puede emplearse para ordenar las listas de espera de toda clase de operaciones.