Ajuste de risco é definido como um processo estatístico usado para identificar e ajustar variações nos desfechos que decorrem de diferenças nas características do paciente (ou fatores de risco) (Joint Comission).
O modelo P4P© introduz os ajustes de risco como fator primordial do modelo de avaliação de desempenho que é proposto, pois permite comparação de prestadores com o mesmo perfil de atendimento.
Para se tornar mais claro, vejamos a especialidade de cardiologia. Digamos que se queira avaliar o desempenho desta especialidade, seja no âmbito hospitalar, de um plano de saúde ou até em uma unidade de saúde pública. Vejam que se não ajustarmos o risco dos pacientes que são atendidos, partiremos de uma premissa totalmente equivocada: os pacientes atendidos têm a mesma complexidade.
Um extenso trabalho feito pelo nosso grupo de bioestatística ligado a Universidade Federal do Paraná em conjunto com os médicos da nossa equipe que trabalham com MBE, permitiu sugerir alguns critérios de ajustes de risco levando em conta a limitação de acesso aos dados clínicos dos pacientes. Novamente ressaltamos: quanto maior for capacidade de geração de dados e integração entre sistemas, melhor será a qualidade dos indicadores.
Desta forma foi sugerido duas grandes variáveis a serem ajustadas: idade e presença de co-morbidades. Em um plano de saúde, por exemplo, a co-morbidade só consegue ser identificada quando um paciente é atendido por diversas especialidades simultaneamente. Continuando com o exemplo da cardiologia, verificou-se em nossa base de dados que pacientes atendidos simultaneamente à esta especialidade por outros profissionais nas especialidades de nefrologia e endocrinologia possuem uma maior complexidade (maior custo e maior utilização do sistema).
Combinando estes dois fatores de risco, i.e. idade e consultas simultâneas, foi possível identificar quatro perfis diferentes de profissionais dentro da mesma especialidade.
A identificação de perfis de atendimentos diferentes possibilita o acompanhamento dos profissionais avaliados dentro de critérios mais justos do que a simples comparação por especialidade. Além disso, o profissional pode ?transitar? de um perfil a outro dependendo do grau de complexidade de seus pacientes durante o período que é avaliado.
A importância de identificar diferentes perfis reside na possibilidade de utilizarmos diferentes benchmarks e metas para os indicadores. E isso muda consideravelmente a análise de desempenho dos prestadores.
Temos a convicção de que temos muito a evoluir neste modelo, pois ainda temos limitação de acesso aos dados gerados nas consultas e aos resultados dos atendimentos. No caso da avaliação de desempenho de equipes de saúde em hospitais e unidades de saúde do SUS isso fica mais fácil, pois as co-morbidades são facilmente identificadas pelas informações clínicas tradicionalmente disponíveis.
