Entender un desafío en la reducción de los costos de la atención médica

Daniel Grizelj/Getty Images

En la lucha constante contra el aumento de los costes de la atención médica, los pagadores y los sistemas de salud reconocen la importancia del centro de servicio, por ejemplo, si la resonancia magnética se realiza en un hospital, en el consultorio de un médico o en un centro independiente. De hecho, el lugar donde se prestan los cuidados influye en gran medida en ambos precios de la atención médica y variación en los precios.

El atractivo de esta palanca como mecanismo de ahorro de costes es obvio: ajustar la sede del servicio puede generar ahorros, normalmente sin sacrificar la calidad de la atención. Muchos de los análisis de esta área han pronosticado que enorme potencial de ahorro existe. Sin embargo, los esfuerzos por cambiar de sitio de servicio no han supuesto tantos ahorros. Una posible razón es que estas estimaciones suponen que todos los comportamientos de alto coste son igual de fáciles de cambiar. No tienen en cuenta los desafíos de lograr que los médicos modifiquen sus prácticas de derivación actuales y envíen su trabajo clínico a centros de menor coste ni recomienden que los pacientes los utilicen.

El Instituto de Transformación de la Salud (HTI) de la Universidad de Pensilvania y Asistencia sanitaria integrada (EHC) desarrolló el modelo de cambio de comportamiento de los médicos para cuantificar de manera realista los posibles ahorros de costes mediante el cambio de los patrones de práctica. En este artículo, describimos nuestro enfoque para modelar los posibles ahorros derivados de la optimización del sitio de servicio para las pruebas de laboratorio. Este enfoque ya es aplicable y lo utilizan HTI y EHC para estimar los proyectos piloto del sitio de servicio para una amplia gama de actividades clínicas, incluidas la radiología, los procedimientos quirúrgicos y las derivaciones a especialistas. Estas estimaciones de ahorro realistas pueden fundamentar mejor el argumento empresarial a favor de las inversiones en cualquier número de nuevas iniciativas de pagadores diseñadas para influir en el sitio del servicio, incluidos nuevos modelos de pago, programas de incentivos o herramientas basadas en registros médicos electrónicos (por ejemplo, herramientas de apoyo a la toma de decisiones o «consejos de mejores prácticas») que se implementen en el centro de atención.

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En general, el modelo compara los posibles ahorros de un cambio exitoso con un conjunto de factores de contrapeso que abordan la dificultad de cambiar el comportamiento del médico. Los obstáculos como los contratos, las fuertes preferencias de los pacientes, la experiencia clínica y el tamaño del incentivo financiero que se paga al médico por una derivación óptima son factores que influyen en la posibilidad de convertir un panel de laboratorio caro en uno más económico. Cuando se unen, el modelo ilustra las oportunidades reales que existen de reducir los costes cambiando de sitio de servicio. Una gran aseguradora nacional, HTI y EHC utilizan actualmente este modelo para diseñar nuevos programas de incentivos orientados a los médicos destinados a motivar y recompensar a los médicos que se cambien con éxito a centros de servicio de mayor valor. La aseguradora tiene la intención de lanzar al menos cuatro proyectos piloto en 2021 con el objetivo de aprovechar las oportunidades identificadas con la ayuda del modelo.

El modelo. Para empezar, analizamos el volumen clínico bruto y el coste, que establecen la base de utilización. A continuación, tenemos en cuenta la proporción de esa actividad para la que hay disponible una alternativa clínicamente equivalente y de menor coste («volumen total de bajo valor»).

Luego, determinamos el volumen de pruebas en las que podría influir una intervención filtrando las que no se pueden cambiar y obtenemos el volumen intervencible . Por ejemplo, restamos las pruebas de laboratorio que requerían centros especializados y expertos (como pedir niveles de interleucina 6 o IL-6) debido a su complejidad clínica y a los relativamente pocos centros de laboratorio alternativos que podían realizarlos. También hemos tenido en cuenta si un consultorio es independiente o propiedad de un sistema de salud y si anteriormente había utilizado una opción alternativa de menor coste. Los médicos cuyos consultorios son propiedad de un sistema de salud pueden tener menos libertad para elegir un laboratorio; el sistema de salud puede exigir que se utilice sus propias instalaciones y médicos.

Incluso si los médicos pudieran cambiar sus consultorios de bajo valor y se les pudiera motivar para hacerlo (ofreciéndoles un incentivo financiero), sería imposible trasladar todo el volumen intervencible a centros de menor coste en poco tiempo debido a los patrones de práctica arraigados que se derivan de los hábitos de los médicos y las preferencias de los pacientes. El modelo estima qué porcentaje se puede mover de manera realista: el volumen objetivo de actividad clínica.

Conseguir este objetivo correcto es importante. Si el programa establece una meta que los médicos consideran inalcanzable en un plazo determinado, es posible que se desconecten desde el objetivo o negarse a participar incluso antes de que se inicie el programa. Por lo tanto, puede ser útil fijar un objetivo inicial y fácilmente alcanzable y una serie de objetivos cada vez más ambiciosos, junto con el conjunto de los incentivos correspondientes. Por ejemplo, si un médico envía actualmente el 20% de los pedidos de laboratorio a un centro de bajo coste, puede que no sea razonable esperar que aumente esa proporción hasta el 70% en el primer año, dadas las relaciones contractuales existentes o las arraigadas preferencias de los pacientes o del sistema de salud. Sería más realista (y motivador) fijar una meta inicial más baja del, por ejemplo, un 30 o un 40%, durante el primer año y aumentarla del 50 al 60% el segundo año y del 70 al 80% el tercer año.

El volumen objetivo también tiene en cuenta a los médicos que deciden no participar. Multiplicar el volumen objetivo al ahorrar por unidad entre la actividad clínica de alto y bajo costo y, luego, deducir los costos asociados con el programa, como los incentivos financieros pagados o los ingresos que los pagadores pierden por los incentivos no financieros (por ejemplo, la exención de ciertas obligaciones de autorización previa para medicamentos o dispositivos), genera el ahorros netos realistas de un programa destinado a persuadir a los médicos de que utilicen o remitan a los pacientes a centros de servicio de menor coste.

Un estudio de caso. Al trabajar con una gran aseguradora nacional, aplicamos el modelo a los pedidos por parte de los médicos de pruebas de laboratorio ambulatorias en un mercado durante un año natural.

Los médicos enviaban 174 788 pedidos a laboratorios de bajo coste, lo que costaba un total de 22,6 millones de dólares. Tras excluir las pruebas de laboratorio complejas, las que realizan los proveedores afiliados a los sistemas de salud, las que se realizan en un laboratorio del consultorio, etc., solo quedaban el 42%, o 73 432, de los pedidos. Son los volumen intervencible.

Diseñamos el modelo para que se destinara al 50% de todas las pruebas de laboratorio intervencibles del primer año. El análisis de los datos de la aseguradora sobre los patrones de los consultorios médicos participantes mostró que, de media, los médicos remitían regularmente a los pacientes a al menos tres centros de laboratorio distintos. El modelo suponía que los médicos podrían mover el 50% del elevado volumen del laboratorio una vez que se tuvieran en cuenta las preferencias de los pacientes o la proximidad de los laboratorios a los hogares de los pacientes.

Además, calculamos que asignar el 15% del ahorro total estimado a los incentivos para los médicos se traduciría en el traslado del 40% de los pedidos de laboratorio elegibles a un centro de mayor valor y coste más bajo. Volumen intervencible x el 50% objetivo x el 40% convertido en última instancia es el volumen objetivo. Tras ejecutar el modelo con estos ajustes, calculamos que aproximadamente 15 000 (el 8,4%) de los pedidos de laboratorio podrían cambiarse a centros de menor coste en el primer año si gastáramos 259.995 dólares en incentivos, lo que generaría un ahorros netos realistas de 1.473.000 dólares (el 6,5% del total que se gastó). Eso significaba que habría un retorno de la inversión de 9,65 dólares por cada dólar gastado en incentivos para los médicos. Estas proyecciones se pondrán a prueba en 2021, cuando la aseguradora lleve a cabo los proyectos piloto.

Las clases. La aplicación de este modelo nos enseña tres lecciones importantes.

Los ahorros reales derivados del cambio de centro de servicio o de cualquier comportamiento del médico serán significativamente inferiores a lo que sugiere el volumen total de bajo valor o el volumen intervencible. Al identificar a los médicos que están cada vez menos dispuestos a cambiar sus referencias a determinados sitios de servicio, el modelo permite a los pagadores centrar sus esfuerzos en los que tienen más probabilidades de cambiar, lo que puede generar un mayor retorno de la inversión en el programa de cambio de comportamiento.

El modelo se puede utilizar para dar forma a las estrategias del pagador a corto y largo plazo a fin de reducir los costes. Con esto nos referimos a la combinación de comportamientos más fáciles de cambiar y más difíciles de cambiar que se pueden segmentar con el tiempo. Por ejemplo, hacer que los médicos trasladen sus pedidos de laboratorio de un sitio caro a un sitio de bajo coste puede ser una fruta fácil de alcanzar que genera ahorros a corto plazo. Pero a pesar de que los posibles ahorros si se persuadiera a los médicos de que deriven a los pacientes a especialistas o centros de menor coste donde se realicen procedimientos quirúrgicos podrían ser mayores, lograrlo es más difícil y puede llevar más tiempo debido a la naturaleza más arraigada de las derivaciones quirúrgicas, la complejidad clínica de estas acciones y resultados, la necesidad de quirófanos especializados, los ajustes en los flujos de trabajo de los médicos y los privilegios de admisión de los médicos en los hospitales.

Las estimaciones de este modelo serán más precisas a medida que aumente su uso, ya que los datos se pueden refinar utilizando datos de las experiencias reales de los programas implementados en áreas específicas.

Para esforzarse por mejorar los resultados y reducir los costes al mismo tiempo, es crucial que los actores del sistema de salud comprendan a fondo lo que se puede lograr, cómo superar las barreras y cuánto tiempo se tardará en alcanzar la meta. Nuestro modelo puede ayudar a proporcionar ese conocimiento.