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Vol. 15. Núm. 5.
Páginas 441-446 (agosto - octubre 2001)
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Identificación de médicos con gasto farmacéutico elevado
Identification of doctors with high pharmaceutical expenditure
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6008
F.J. Rodríguez
Autor para correspondencia
jrodriguez@gapto08.insalud.es

Correspondencia: Dr. F.J. Rodríguez Alcalá. Gerencia de Atención Primaria de Toledo. Barcelona, 2. 45005 Toledo.
, F. López, A. Modrego, M. Esteban, M.J. Montero, B. Cordero, N. Valles
Gerencia de Atención Primaria de Toledo. Insalud.
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Resumen
Objetivo

Identificar «médicos con gasto farmacéutico elevado » (MGE), mediante regresión múltiple, en función de aquellas variables no dependientes exclusivamente del facultativo. Comparar la concordancia con el método del Insalud, que sólo considera porcentaje de pensionistas del cupo.

Métodos

Estudio descriptivo transversal, retrospectivo, del gasto farmacéutico de los 220 médicos de familia del Área de Toledo, durante 1999. Las variables recogidas fueron: gasto farmacéutico por asegurado/mes (GFA), edad, sexo, hábitat, tamaño del cupo, porcentaje de pensionistas, frecuentación (consultas/asegurado-año) y presión asistencial (consultas/ día). Se construyó un modelo de regresión múltiple por eliminación (hacia atrás), tomando como variable dependiente el GFA y como independiente el resto. La ecuación resultante nos permitió calcular el GFA «esperado» por médico y la desviación de su gasto real sobre el esperado. Se consideró MGE cuando su desviación superabala media más una desviación estándar de dicha distribución.

Resultados

El GFA medio era 2.584,4 ptas. Encontramos diferencias significativas (F = 11,665; p < 0,005) en el GFA según hábitat (2.723,2 ptas. en rural, 2.521,4 en semiurbano y 2.168,2 en urbano). Existe correlación significativa (p < 0,005) entre GFA y porcentaje de pensionistas (r = 0,728) y frecuentación (r = 0,607). Nuestro modelo final incluía: porcentaje de pensionistas y frecuentación (F = 147,13; p < 0,005; r = 0,759; r2 = 0,576; β = 671,27; β1 = 49,24; β2 = 56,47). Utilizando este modelo se identificaron 26 MGE. Con el modelo del Insalud la identificación sería de 31. El índice kappa de concordancia entre ambos métodos fue de 0,738 (EE: 0,052) y existía discordancia simple en la clasificación de 23 profesionales (10,5%).

Conclusiones

La frecuentación y el porcentaje de pensionistas del cupo guardan una estrecha correlación con el GFA. El indicador utilizado actualmente por el Insalud para identificación de MGE puede ser mejorado si se toma en cuenta la frecuentación. La adopción de este método permitiría una asignación presupuestaria más ecuánime y justa.

Palabras clave:
Gasto farmacéutico
Predictores de la prescripción
Asignación presupuestaria
Atención primaria
Summary
Objetive

To identify doctors with high pharmaceutical expenditure through multiple regression of variables not exclusively dependent on the doctor's decision. To compare the agreement with the method of the Spanish national health servicem which only considered the percentage of pensioners of the doctor's list.

Methods

Cross-sectional, retrospective, descriptive study of the pharmaceutical expenditure of 220 general practitioners in the health district of Toledo (Spain) in 1999. The following variables were collected: pharmaceutical expenditure for policy- holder/month (PEP-H); age; sex; habitat; size of the list; percentage of pensioners; frequency of attendance (consults/ policy-holder-year) and workload (consultations per day). A multiple regression model with backwards elimination was constructed, taking like PEP-H as the dependent variable and the remaining as the independent variables. The resultant equation enabled calculation of the expected PEP-H for each doctor and the deviation of their real expenditure ofrom the expected. Doctors were considered to have high pharmaceutical expenditure when the deviation was more than the mean plus 1 standard deviation of this distribution.

Results

The mean PEP-H was 2,584.4 pesetas. Differences were found (F = 11.665; p < 0.005) in PEP-H per habitat (2,723.2 in rural, 2,521.4 in semi urban and 2,168.2 in urban). A significant correlation was found (p < 0.005) between PEPH and percentage of pensioners (r = 0.728) and frequency of attendance (r = 0.607). Our final model included percentage of pensioners, frequency of attendance, and age (F = 102.33; p < 0.005; r = 0.767; r2 = 0.588; β = 206.05; β1 = 48.27; β2 = 61.26; β3 = 9.55). This model were identified 25 DHPC. With the INSALUD model the identification were of 31. The Kappa index showed that agreement between both methods was 0.706 (SE 0.056) and simple disagreement was found in the classification of 24 doctors (10.9%).

Conclusions

Frequency of attendance and the percentage of pensioners on doctors' lists are iclosely related to PEP-H. The indicator currently used by the Spanish national health system to identify doctors with high pharmaceutical expenditure could be improved if other variables, such as frenquency of attendance and the doctors' age, were taken into account. The adoption of this method would make budget allocation more impartial and fair.

Key words:
Pharmaceutical expenditure
Prescription predictors
Budget allocation
Primary care
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