INDICADORES Y POLÍTICAS PÚBLICAS. Objetivos de salud y realidades sanitarias

FUNCAS y Cap Español CLUB DE ROMA

Guillem López-CasasnovasUniv. Pompeu Fabra

Madrid, 5 de Abril del 2019

Estructuración coherente de una organización y los sistemas de información (indicadores)

Sistema de Sistema dePlanificación control (ajuste(Misión, desviaciones)Objetivos)

Sistema de Sistema deInformación financiación

(e incentivo)

CULTURA ORGANIZATIVA

LAS CUALIDADES DE UN BUEN SISTEMA DE INFORMACIÓN2

PARA UNA NUEVA GOBERNANZA. 2018 Atlas of Sustainable Development GoalsIndicators -World Bank

NUEVA LECTURA DE LOS INDICADORES TRADICIONALES• Renta pc• Salud• Educación• Pobreza• Trabajo decente. Bienestar residual• Acceso a servicios sociales de bienestar, no

discriminación de género, agua potable, salubridad, consumo responsable, energía limpia, capital social, reciclaje de residuos, movilidad intergeneracional, cohesión comunitaria, polarización social

• Balance social de equilibrios generacionales

Los cambios demográficos y del mercado de trabajo requieren un nuevo enfoque de justicia intergeneracional

• Regla de Musgrave (Activos-Pasivos: trabajadores/ pensionistas): establecer como referente- una ratio predeterminada de posiciones relativas, de manera que la relación entre contribuciones (cotizaciones)/beneficios (pensiones) mantenga constante el coeficiente de ingresos (netos) per cápita de la población activa con los beneficios (netos) per cápita de los jubilados.

-Una vez fijada la ratio, los impuestos se ajustarían periódicamente para acoger los cambios demográficos y de productividad. Si la población envejece, aumentaría la fiscalidad pero bajarían las pensiones, de manera que todos ‘perderían’ en la misma proporción. Las mejoras de productividad, en sentido contrario.

La consideración conjunta de indicadores de desigualdad de renta se amortiguan por la mejoras de salud menos desiguales (AER, March 2005, AER May 2013): Inferencia: La primera de las desigualdades en renta están creciendo mientras, en general, las de saludestán bajando (a la vista al menos de sus Ginis), aún con elevada dispersión dentro de las distintascohortes, previsiblemente relacionada con los condicionantes socioeconómicos.

EL VALOR DE LA SALUD ... Y cómo medios reputados se refieren hoy al sector sanitario...

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REACCIÓN. THE PAYERS’ REVOLT. ‘A killingtool’ The Economist, May 14th 2018

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FRAMING. Indicadores al uso en SanidadInputs, throughputs, outputs, outcomes...(recursos pc/ pacientes ingresados/ enfermos dados de alta...sin progresiónde la enfermedad/ curados.. SALUD AUTOPERCIBIDA)

-De actividad (actos, cuantos más mejor?), singularizables (ICD10-CM en hospitalaria, AVG en primaria... y por especialidades...), por episodios, poblacionales (Grupos de riesgo clínico-CRGs)

-Su traducción en costes cuando especialización y complejidad no siemprevan de la mano. Los DRGs (Grupos relacionados por el diagnóstico, por gradode pertenencia –GOM: Grade of membership, método de controles sintéticos)

Cuando el objetivo es la prevención... Población general y diana

...Utilizar uno u otro indicador en financiación no es inocuo para los objetivosdel sistema sanitario

m

iem

tual

Degree offinancial

risk

Indicadores de financiación: grado de traslado de riesgo efectos previsibles (Averhill)

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LA GESTION DEL GASTO. Top 1% del gasto en Cataluña (2014, 2017) porpercentiles de población Multi morbilitat, crónicos, terminales, enfermedades raras

Vela E, Clèries M, Vella VA, Adroher C, García-Altés A. Análisis poblacional del gasto en servicios sanitarios en Cataluña (España):¿qué y quién consume más recursos? Gac Sanit. 2017 Nov 9. pii: S0213-9111(17)30214-5. doi: 10.1016/j.gaceta.2017.05.017.

En percentils de población. Catalunya, 2014 (similar 2017)

Importancia para la gestión: saber quéestamos mirando. Top 1% del gasto

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1

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Població Despesa sanitària

MHDA

Diálisis

Hospitalizaciones

Salud mental y saludfísica

.

FRAMING Indicadores de Salud• Morbi/ mortalidad• Carga de la enfermedad• Mortalidad infantil (antes de un año de vida), perinatal (muerte

del feto o recién nacido desde las 28 semanas de embarazo hasta la primera semana de vida), IMIPSE (indice de mortalidadinnecesariamente prematura y sanitariamente evitable)

• Esperanza de vida al nacer. Esperanza de vida a la edad x (life expectancy at birth is much more sensitive to saving a child than saving someone in midlife or old age, and changes in life expectancy can mask offsetting changes occurring in earlier or later life. Where mortality rates are rising in midlife but are falling among the elderly and among children, life expectancy at birth will respond only slowly if at all)

• Supervivencia libre de discapacidad (DALYs)• Años de vida ganados ajustados por calidad (AVACs- QALYs)

– La maximización restringida por criterios de equidad, atenuante• Valor monetario de un año adicional, de la vida prolongada .

Disposición social a pagar (contribuir)

FRAMING

INDICADORES • DE EFICACIA• DE EFECTIVIDAD• DE EFICIENCIA

– BIOMARCADORES, DE INDICACIONES, DE CLASIFICACIÓN....

• DE IMPACTO PRESUPUESTARIO

Way forward• VALOR DE LA VIDA

– DE LOS VALORES SOMBRA A LA DIPOSICIÓN A PAGAR, DENTRO/ FUERA DE LA TEORIAS DE K HUMANO

– DE LA MACRO A LO MICRO. JUEGO DEL MARGINAL

• AÑOS DE VIDA GANADOS AJUSTADOS POR CALIDAD– UN QALY ES UN QUALY?– A QUIEN PREGUNTAMOS?– DISTINTOS METODOS DISTINTAS RESPUESTAS– ANCLADO EN EL PRINCIPIO DE RESCATE

VALOR DE LA VIDA Es la supervivencia lo que se valoracon el desarrollo económico!!

Monetary valuations of extra longevity in the 2010 HDISource (this figure and all following ones): Ravallion’s calculations from data for 2008 provided in the 2010 Human Development Report. The fitted line is a locally smoothed

(nonparametric) regression.

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Idem: relación de la valoración de un año de vida adicionalcomo porcentaje del PIB

Valuations of longevity as a percentage of national income Source: M. Ravallion (vox.eu 2011)

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AVACs –QALYs y su racionalidad

QALYs = function of (w, T)

How much time the individual is living in that

health state

Measure: years

Components of QALYs

Quality weight linked to the health state of an individual

0 = death 1 = full health

Number in a continuous scale [0,1], based on

individuals preferences

Health State H (1) Health State description

(2) Obtaining quality weights(2.1) Eliciting preferences

(2.2) Methodologies

(3) Time horizon

(4) Combine quality and quantity

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COST/QALY LEAGUE TABLES

NEED OF A THRESHOLD FOR PRIORITY SETTING

CONTROVERSIAS EN TORNO A LOS QALYs

La viabilidad de los cálculos de AVAC se basa en tres supuestos simplificadores.

1 Se supone que la utilidad de la duración de la vida es lineal. 2 se asume una combinación multiplicativa de duración de vida y

salud. 3 para los estados de salud no crónicos, se suman los valores de

diferentes períodos con diferentes estados de salud. ... el supuesto de la utilidad lineal para la duración a veces se debilita para permitir el descuento o la aversión al riesgo

... La condición de cero (cómo tratar los valores negativos por debajo de la "muerte" la duración de la vida en negativo que hace que el estado de salud sea irrelevante)

Otras: Los sistemas de salud Maximizan de modo restringido (equidad, fair innings…)Tratamientos que lucen menos en las coordenadas QALYs

CONCLUYENDO...APROXIMACION ECONÓMICA A LA DECISIÓN CON

INDICADORES DE EVIDENCIA: EVALUACIÓN

No me entusiasman sus métodos perosi los leo en clave de otras alternativas

de decisión los doy por buenos

ADDENDA

PRIORIZACIONES DE EFICACIA Y EFECTIVIDAD EN CONTEXTOS DE INCERTIDUMBRE: Uncertainty of health care treatments: to whom (cohort, age, gender) and under which conditions (comorbidities..)

How much do we know: BMJ Clinical Evidence, 2011

LOS COSTES, DESPUÉS, PARA MEJOR EVIDENCIA

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Type of study

Identification of consequencesMeasurement/ Valuation

of consequences

Effectiveness

Single effect of interest, common to both alternatives, but achieved to different degrees

or Array of output measures (Consequences )

Natural units,e.g. pain free days,life years gained, YPLL,disability-days saved,% of vision gained,# cases detected, etc.

UtilitySingle or multiple effects, not necessarily common to both alternatives

Healthy years,typically measured asquality-adjusted life years.

Benefit Single or multiple effects, not necessarily common to both alternatives

Monetary units

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Measurement of consequences

2.1. Eliciting health state preferences

They are necessary in order to characterize the health weight (w) associated to a particular health state (H)

Methods used to elicit health state preferences:

• Rating Scale (RS)• Standard Gamble (SG)• Time Trade-Off (TTO)• Person Trade-Off (PTO)

(2) Obtaining quality weights – Eliciting preferences

• A line of fixed length with descriptive anchors at each end (e.g. death and full health) sometimes calibrated

• Respondents place a mark on the scale to indicate where the health state lies relative to the defined end-points

Death Full healthX

Rating Scales

1 2 30 5 6 74 8 9 10

(used at University College Hospital in November 2006)

(2) Obtaining quality weights – Eliciting preferences

• The most “famous” rating scale: EuroQol Visual Analogue ScaleorEQ VAS

(2) Obtaining quality weights – Eliciting preferences

Rating Scales

• Idea: how many years of life are you willing to give up in order to enjoy full health rather than the current ill-health state?

THE STANDARD GAMBLE METHOD

• The Standard Gamble (SG) is based directly on the axioms of vNM utility theory (or expected utility theory).

von Neumann-Morgenstern utility describes a utility function (or perhaps a broader class of preference relations) that has the expected utility property: the agent is indifferent between receiving a given bundle or a gamble with the same expected value.

• For simplicity, but without loss of generality, we deal only with the case of estimating a utility value for a chronic health state. In this situation an individual has a particular number of remaining life-years in a given constant health state (e.g., end-stage renal disease) followed by death.

Time Trade-Off

THE PERSON TRADE-OFF

Money values

Market vs hypotheticalStated vs inferredInferred: peoples’ preferences; implicit social decisions; human capitalStated: Contingent Valuation; discrete choice experimentsCV: open-ended techniques (max/ min plus variations) -biddging games (agree a price plus marginal variationsDCE: yes/no on attributes, in comparing alternatives, allequal minus the one we evaluate, interchanged by price

issues

• Dealing with small probabilities; emotional rejections; motivation to answer; strategic answers. Anchoring.

• Median voter (?), separate interfering factors others that the one we want to assess; discrepancis between subjective probabilties and relative frequency

Value of life

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GDP per capita is usually used to proxy for the quality of life of individuals living in different countries. Welfare is also affected by quantity of life, however, as represented by longevity. This paper incorporates longevity into an overall assessment of the evolution of cross-country inequality and shows that it is quantitatively important. The absence of reduction in cross-country inequality up to the 1990s documented in previous work is in stark contrast to the reduction in inequality after incorporating gains in longevity.

Throughout the post–World War II period, health contributed to reduce significantly welfare inequality across countries. This paper derives valuation formulas for infra-marginal changes in longevity and computes a “full” growth rate that incorporates the gains in health experienced by 96 countries for the period between 1960 and 2000. Incorporating longevity gains changes traditional resultsCountries starting with lower income tended to grow faster than countries starting with higher income. We estimate an average yearly growth in “full income” of 4.1 percent for the poorest 50 percent of countries in 1960, of which 1.7 percentage points are due to health, as opposed to a growth of 2.6 percent for the richest 50 percent of countries, of which only 0.4 percentage points are due to health.

Additionally, the paper decomposes changes in life expectancy into changes attributable to 13 broad groups of causes of death and three age groups, to show that mortality from infectious, respiratory, and digestive diseases, congenital, perinatal, and “ill-defined” conditions, mostly concentrated before age 20 and between ages 20 and 50, is responsible for most of the reduction in life expectancy inequality. At the same time, the recent effect of AIDS, together with reductions in mortality after age 50—due to nervous system, senses organs, heart and circulatory diseases contributed to increase health inequality across countries. (JEL I10, I31, J17, O57)