[Validity of adjusted morbidity groups with respect to clinical risk groups in the field of primary care]

Aten Primaria. 2019 Mar;51(3):153-161. doi: 10.1016/j.aprim.2017.09.012. Epub 2018 Feb 9.
[Article in Spanish]

Abstract

Objective: To compare the performance in terms of goodness of fit and explanatory power of 2morbidity groupers in primary care (PC): adjusted morbidity groups (AMG) and clinical risk groups (CRG).

Design: Cross-sectional study.

Location: PC in the Catalan Institute for the Health (CIH), Catalonia, Spain.

Participants: Population allocated in primary care centers of the CIH for the year 2014.

Main measurements: Three indicators of interest are analyzed such as urgent hospitalization, number of visits and spending in pharmacy. A stratified analysis by centers is applied adjusting generalized lineal models from the variables age, sex and morbidity grouping to explain each one of the 3variables of interest. The statistical measures to analyze the performance of the different models applied are the Akaike index, the Bayes index and the pseudo-variability explained by deviance change.

Results: The results show that in the area of the primary care the explanatory power of the AMGs is higher to that offered by the CRGs, especially for the case of the visits and the pharmacy.

Conclusions: The performance of GMAs in the area of the CIH PC is higher than that shown by the CRGs.

Objetivo: Comparar el rendimiento referente a la bondad de ajuste y el poder explicativo de 2 agrupadores de morbilidad en el ámbito de la atención primaria (AP): los grupos de morbilidad ajustados (GMA) y los clinical risk groups (CRG).

Diseño: Estudio transversal.

Emplazamiento: Ámbito de la AP del Instituto Catalán de la Salud (ICS), Cataluña, España.

Participantes: Población asignada a centros de AP del ICS para el año 2014.

Mediciones principales: Se analizan 3 indicadores de interés, como son el ingreso urgente, el número de visitas y el gasto en farmacia. Se aplica un análisis estratificado por centros ajustando modelos lineales generalizados a partir de las variables edad, sexo y agrupador de morbilidad para explicar cada una de las 3 variables de interés. Las medidas estadísticas para analizar el rendimiento de los distintos modelos aplicados son el índice de Akaike, el índice de Bayes y la seudovariabilidad explicada mediante cambio de deviance.

Resultados: Los resultados muestran que en el ámbito de la AP del ICS el poder explicativo de los GMA es superior al ofrecido por los CRG, especialmente para el caso de las visitas y el gasto en farmacia.

Conclusiones: El rendimiento de los GMA en el ámbito de la AP del ICS es superior al mostrado por los CRG.

Keywords: Agrupador de morbilidad; Atención primaria; Morbidity grouper; Multimorbidity; Multimorbilidad; Primary care; Validez; Validity.

Publication types

  • Comparative Study
  • Observational Study
  • Research Support, Non-U.S. Gov't

MeSH terms

  • Age Factors
  • Bayes Theorem
  • Cross-Sectional Studies
  • Diagnosis-Related Groups / classification*
  • Emergencies
  • Family Practice / statistics & numerical data
  • Female
  • Health Services Needs and Demand*
  • Hospitalization*
  • Humans
  • Male
  • Multimorbidity*
  • Nursing / statistics & numerical data
  • Pediatrics / statistics & numerical data
  • Prescription Drugs / economics*
  • Primary Health Care*
  • Reproducibility of Results
  • Risk Factors
  • Sex Factors
  • Spain

Substances

  • Prescription Drugs