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Original
Concordancia entre la complejidad observada desde diferentes niveles asistenciales en pacientes crónicos complejos, con enfermedad avanzada o al final de la vida mediante un modelo de abordaje de la complejidad / Agreement between the complexities observed from different levels of care in complex chronic patients, with advanced disease or at the end of life through a model of complexity approach
Med Paliat. 2018;25(4):236-244
Manel Esteban-Pérez (a), Joan Fernández-Ballart (b,c), Rosa María Boira Senlí (a), Trinidad Martínez Serrano (a), Sonia Nadal Ventura (a) y Gisela Castells Trilla (a).
(a) Equipo de Soporte Domiciliario PADES Reus, Hospital Universitari Sant Joan de Reus. Grup SAGESSA, Equipo afiliado a la Societat Catalano-Balear de Cures Pal·liatives, Reus (Tarragona), España.
(b) Medicina Preventiva y Salud Pública, Facultat de Medicina i Ciències de la Salut e Institut d’Investigació Sanitària Pere Virgili (IISPV, Universitat Rovira i Virgili, Reus (Tarragona), España.
(c) CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CB06/03), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España.
Resumen
Objetivo: Conocer la probable validez de un modelo integral de atención a la complejidad en la gestión y derivación de casos complejos, mediante el estudio de la concordancia existente entre la complejidad observada desde diferentes niveles asistenciales en pacientes crónicos complejos, crónicos avanzados y al final de la vida, utilizando como instrumento este modelo.
Métodos: Fuente: base de datos PADES -datos demográficos y descriptivos- y opinión de los participantes. Participantes: los 3 profesionales referentes de cada caso: Atención Primaria de Salud (APS), PADES, especialista (ESP). Muestra: pacientes atendidos por un equipo PADES en 2015. Variables: edad, sexo, tipología del paciente (oncológico, no oncológico), clasificación evolutiva o pronóstica: paciente crónico complejo (PCC), avanzado (PCA), final de vida (PFV). Aplicación del modelo: 1) complejidad detectada: clínica, psicoemocional, sociofamiliar, espiritual, ética y relacionada con la muerte; 2) nivel de complejidad detectado: nivel máximo de complejidad alcanzado en cualquier área y 3) propuesta de intervención PADES: baja complejidad (atención puntual); media (atención conjunta pactada) y alta (atención intensa). Complejidad detectada e intensidad de la intervención del PADES en cada caso según APS, PADES, ESP: análisis de la concordancia. Estudio: transversal observacional en 2 fases: prospectiva y retrospectiva. Estadígrafos: índice kappa de Cohen y ??2 (comparación de kappas). Análisis: IBM SPSS v. 23 y Epidat v. 4.2.
Resultados: Resultan 500 pacientes -fase prospectiva 248 y retrospectiva 252-, un 54,3% mujeres y el 64,8% = 80 años. Un 26,8% oncológicos y el 51,8% PCC; el 26,4% PCA y el 21,8% PFV. Complejidad detectada: media/alta, con un promedio de 3 áreas afectadas por caso (sobre todo clínica, psicoemocional, sociofamiliar, ética). Concordancias en la intensidad intervención PADES con APS y ESP: los índices kappa son buenos o muy buenos (>0,80) a nivel global, tanto con APS (kappa 0,92, intervalo de confianza del 95%: 0,89-0,95) como con ESP (kappa 0,83, intervalo de confianza del 95%: 0,78-0,87). Esta elevada concordancia incluso mejora con APS en la fase retrospectiva y se mantiene también y es homogénea cuando se analiza según la tipología y la clasificación pronóstica del paciente. Solo con ESP existen diferencias entre categorías, con p < 0,0001 para todos los kappas presentados.
Conclusión: La alta concordancia entre observadores sobre el grado de intervención del equipo de soporte según el nivel de complejidad detectado indica que el modelo explorado resulta adecuado como instrumento para la gestión y derivación interniveles de casos complejos, independientemente de la tipología clínica (oncológica o no) y de la situación pronóstica del paciente.
Abstract
Objective: To ascertain the probable validity of a comprehensive complexity care model in the management and referral of complex cases by studying the agreement between complexities observed from different levels of care in complex chronic patients, advanced chronic patients and at the end of life, using this model as a tool.
Methods: Source: PADES database (demographic and descriptive data) and opinion of the participants. Participants: the 3 referring (participating) professionals of each case (Primary Health Care [APS], Palliative Care Support Team [PADES], Specialist [ESP]). Variables: age, sex, patient typology (oncological, non-oncological), evolutionary or prognostic classification (chronic complex patient [PCC, advanced [PCA], end of life [PFV]). Model application: 1) detected complexity: clinical, psychoemotional, socio-familial, spiritual, ethical, and related to death; 2) degree of detected complexity: the highest complexity level achieved in the evaluated areas and 3) PADES intervention proposal: low complexity: occasional attention, medium: shared caring; high complexity: intense attention). Complexity detected and intensity of PADES intervention in each case according to APS, PADES, ESP: agreement analysis. Study: transversal observational in 2 phases (prospective and retrospective). Statisticians: Cohen’s kappa index and ??2 (kappa comparison). Analysis: IBM SPSS v. 23 and Epidat v. 4.2.
Results: The study encompassed 500 patients -prospective phase 248 and retrospective 252-, 54.3% women and 64.8% =80 years. A 26.8% oncological, and 51.8% PCC, 26.4% PCA and 21.8% PFV. Complexity detected: medium/high, with an average of 3 areas affected by case (mainly clinical, psychoemotional, socio-familial, ethical). Agreement in the intervention intensity PADES with APS and ESP: kappa indices are good or very good (>0.80) at a global level, with both APS (kappa 0.92, 95% confidence interval: 0.89-0.95) as with ESP (kappa 0.83, 95% confidence interval: 0.78-0.87). This high agreement even improves with APS in the retrospective phase and is also maintained and is homogeneous when analyzed according to the typology and the prognostic classification of the patient. Only with ESP are there differences between categories, with P < 0,0001 for all kappa presented.
Conclusion: The highest agreement among observers in relation to the degree of support teams’ intervention according to the level of detected complexity suggests that this explored complexity model is adequate for the management and referral of complex cases, irrespective of the clinical typology (oncological or otherwise) and the patient’s prognosis.
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