OBJECTIVES Estimar un costo de referencia por evento hospitalario mediante normalización de datos

METHODS Se analizo una base de datos de 59’684.600 registros de consumo para el año 2017, se realiza una normalización del costo por cada evento hospitalario a través del rango cuartílico y un modelo lineal con efectos mixtos. Se lleva a cabo un algoritmo para discriminar el costo global por evento hospitalario para cada afiliado a la entidad identificando 100.742 eventos hospitalarios, segmentando la base de datos en 20 rangos de cuartiles; con el fin de poseer una distribución normal, resultando en un costo por evento hospitalario a través de la mediana de cada rango. La varianza entre los datos es explicada por medio de un modelo lineal de efectos mixtos, teniendo como variable explicativa de primer nivel el grado de complejidad de evento y de segundo nivel la presencia de procedimientos quirúrgicos.

RESULTS

En lo que respecta a la mediana global se ubica entre los rangos cuartilicos de 45-55 teniendo valores entre $2’024.473 y 2’306.673. Las variables explicativas de la varianza del costo por evento fueron significativas con un p-value de 0.05, los efectos fijos dados por el grado de complejidad evidencian que aquellos pacientes que presentan tanto eventos de alta como mediana complejidad son los más costosos, en los efectos aleatorios los pacientes que presentan procedimientos quirúrgicos son los que presentan una mayor varianza.

CONCLUSIONS

Se logra estimar un valor de referencia para hospitalización a través de la normalización del costo por evento hospitalario.