CLASIFICACIÓN DE LOS SERVICIOS DE UN HOSPITAL MEDIANTE ANÁLISIS DE COMPONENTES PRINCIPALES
J. Almenara Barrios*, C. García Ortega, J. L. González Caballero, Mª.J. Abellán Hervás.
Área de Medicina Preventiva y Salud Pública de la Universidad de Cádiz; Hospital de Algeciras del Servicio Andaluz de Salud; Departamento de Matemáticas de la Universidad de Cádiz; Inspección Médica del Instituto Social de la Marina de Cádiz.
Escuela de Ciencias de la Salud de la UCA, c) Duque de Nájera, 18 11002-Cádiz.Tlf. (956) 211064.
E-mail: jose.almenara@uca.es.
Antecedentes: La actividad de un hospital clásicamente se ha medido con indicadores tales como estancias medias de los ingresos, camas ocupadas, mortalidad por servicios, número de ingresos, etc. Posteriormente se han añadido otros que tienen en cuenta la casuística atendida, como pueden ser el índice "case-mix", el peso relativo por GDR (grupos relacionados por diagnóstico), el índice funcional, el número de reingresos, etc. Pero el análisis que por servicio se hace de cada uno de ellos, no permite tener una visión correcta de distintas situaciones, imposibilitando obtener una aceptable clasificación de los servicios hospitalarios basada en su actividad. El objetivo de nuestro trabajo es obtener nuevos indicadores mediante el Análisis de Componentes Principales (ACP), que evalúen la actividad de los servicios hospitalarios, basados en combinaciones lineales de los que actualmente se usan y que permitan clasificar los servicios desde una perspectiva de su funcionamiento.
Métodos: Hemos estudiado del Conjunto Mínimo Básico de Datos al Alta Hospitalaria de Andalucía, los ingresos de los años 1995 y 1996 del Hospital de Algeciras del Servicio Andaluz de Salud, que suman un total de 22.486. Se seleccionaron las siguientes variables para cada uno de los 13 servicios: número de ingresos, mortalidad, reingresos, número de consultas externas, case-mix, estancias e índice de funcionalidad. Se obtuvo una matriz inicial de entrada para realizar el ACP buscando la creación de nuevos indicadores. El ACP transforma las variables originales en un nuevo conjunto de variables, las componentes principales (CP), menor en número y que son funciones lineales de las variables originalmente medidas. Hemos obtenido las CP diagonalizando la matriz de covarianzas, siendo las componentes los autovectores asociados a los correspondientes autovalores.
Resultados: Basándonos en el porcentaje de variabilidad explicado hemos seleccionado los dos primeros autovalores (l1 = 96,22126 y l2 = 33,72504), que explican un 81,84% de la variabilidad. Reduciendo por tanto las variables iniciales a solamente dos componentes. En la primera de ella tiene un peso importante variables del tipo número de ingresos y tiempo de estancia, sin embargo en la segunda tienen más peso variables como la mortalidad, los reingresos o el case-mix. De tal forma que hemos interpretados estas componentes llamando a la primera como "actividad asistencial hospitalaria" y a la segunda como "complejidad asistencial". Esto nos ha permitido por primera vez clasificar a los servicios sobre la base de la puntuación obtenida en cada componente, de tal manera que servicios de gran presión asistencial quedan clasificados en los primeros puestos en la primera componente como, Tocoginecología o Pediatría. Bajando luego en la segunda componente a los últimos puestos, ya que analizamos en ella la complejidad asistencial, quedando entre los primeros ahora servicios como Psiquiatría, Medicina Interna u Otorrinolaringología.
Conclusiones: En término generales el ACP puede ser una herramienta útil para generar nuevos indicadores en Epidemiología. Facilitando la clasificación de entidades, servicios hospitalarios en nuestro trabajo.
