Aplicación de grupos clínicos ajustados como herramienta de ajuste de riesgo: evaluación en la distribución de recursos en programa de enfermedades crónicas

Background: There is increasing interest in the study and improvement of health system resource allocation. The Adjusted Clinical Groups (ACG) System measures the morbidity burden of patient populations based on disease patterns, age and gender. This system can be used in primary health care setting...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Santelices C,Emilio, Muñiz V,Patricio, Arriagada B,Luis, Delgado S,Magdalena, Rojas F,Jose
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Sociedad Médica de Santiago 2014
Materias:	Morbidity Primary Health Care Resource Allocation
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-98872014000200002
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spelling	oai:scielo:S0034-988720140002000022014-08-18Aplicación de grupos clínicos ajustados como herramienta de ajuste de riesgo: evaluación en la distribución de recursos en programa de enfermedades crónicasSantelices C,EmilioMuñiz V,PatricioArriagada B,LuisDelgado S,MagdalenaRojas F,Jose Morbidity Primary Health Care Resource Allocation Background: There is increasing interest in the study and improvement of health system resource allocation. The Adjusted Clinical Groups (ACG) System measures the morbidity burden of patient populations based on disease patterns, age and gender. This system can be used in primary health care settings. Aim: To report the use of the ACG system as a risk based patient classification system and its potential as a resource allocation mechanism in primary health care. Material and Methods: Patient diagnoses from a sample of primary care establishments were processed using the Johns Hopkins ACG System. Linear regressions were used to measure the ACG System's ability to explain resource use and ambulatory visit rates. Results: The ACG System had a statistically significant capacity to explain primary health care costs with an adjusted R² of 0.26. These results are significantly better, compared with risk assessment models based on patients' age and sex, whose adjusted R² is 0.05. Conclusions: The use of risk adjustment mechanisms will contribute to improve health care resource allocation as well to know the disease profile of the population.info:eu-repo/semantics/openAccessSociedad Médica de SantiagoRevista médica de Chile v.142 n.2 20142014-02-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-98872014000200002es10.4067/S0034-98872014000200002
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