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Disponible online el 15 de abril de 2024
Aplicación en vida real de un modelo de estratificación para la atención de personas con VIH
Real-life application of a stratification model for HIV care
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Miguel Suárez-Roblesa,b, Clara Crespillo Andújarc,d, Sandra Chamorro-Tojeiroc,d, Begoña Monge-Mailloc,d, Francesca Normanb,c,d, Ignacio Peñae, Martina Corrale, Cristina Arcase, Santiago Morenoa,b,d, Jose A. Pérez-Molinac,d,
Autor para correspondencia
jperezm@salud.madrid.org

Autor para correspondencia.
a Servicio de Enfermedades Infecciosas, Hospital Universitario Ramón y Cajal, IRYCIS, Madrid, España
b Universidad de Alcalá, Alcalá de Henares, España
c CSUR de Medicina Tropical, Servicio de Enfermedades Infecciosas, Hospital Universitario Ramón y Cajal, IRYCIS, Madrid, España
d CIBER de Enfermedades Infecciosas, Instituto de Salud Carlos III, Madrid, España
e Salud Entre Culturas (SEC), Madrid, España
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Recibido 01 Febrero 2024. Aceptado 03 Marzo 2024
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Tabla 1. Características sociodemográficas
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Introducción

La infección por VIH se ha convertido en una enfermedad crónica con buen pronóstico a largo plazo, lo que obliga a un cambio en el modelo asistencial. Hemos aplicado una propuesta de modelo óptimo de atención (MOA) a personas con VIH (PVIH) que incluye herramientas de evaluación de la complejidad de los pacientes y su clasificación en perfiles, para optimizar la oferta de cuidados.

Métodos

Estudio observacional, transversal y retrospectivo. Se incluyeron PVIH adultas atendidas en las consultas de Medicina Tropical del Hospital Ramón y Cajal, desde el 1 de enero al 30 de junio del año 2023. Se procedió al cálculo de la complejidad y la estratificación en perfiles según el MOA.

Resultados

Se incluyeron 94 participantes, 76,6% hombres cisgénero, con una mediana de edad de 41 años (rango 23-76). América Latina y África fueron las principales regiones de origen (72,4%). El 98% tenían carga viral del VIH indetectable. El grado de complejidad fue: 78,7% baja, 11,7% media, 1% alta y 8,5% extrema. El perfil predominante fue el azul (64,9%), seguido del lila (11,7%), morado (6,3%) y el verde (4,3%). Un 7,4% no fueron clasificables, de los que el 57,2% tuvieron complejidad alta/extrema. Entre los no clasificables, los problemas de salud mental fueron los más comunes.

Conclusiones

Las herramientas del MOA a PVIH permiten clasificar y estratificar a la mayoría de los pacientes de una consulta con población no estándar. Aquellos que no encajaron en los perfiles preestablecidos generalmente presentaron un alto grado de complejidad. La creación de un perfil enfocado en la salud mental o de perfiles mixtos podría facilitar la clasificación de más pacientes.

Palabras clave:
Modelo asistencial
Estratificación
Complejidad
Perfiles
VIH
Cronicidad
Abstract
Introduction

HIV infection has become a chronic disease with a good long-term prognosis, necessitating a change in the care model. For this study, we applied a proposal for an Optimal Care Model (OCM) for people with HIV (PHIV), which includes tools for assessing patient complexity and their classification into profiles to optimize care provision.

Methods

Observational, cross-sectional, and retrospective study. Adult PHIV treated at the Tropical Medicine consultations at Ramón y Cajal Hospital from January 1 to June 30, 2023, were included. The complexity calculation and the stratification into profiles for each patient were done according to the OCM.

Results

Ninety-four participants were included, 76.6% cisgender men, with a median age of 41 years (range 23-76). Latin America and Africa were the main regions of origin (72.4%). 98% had an undetectable HIV viral load. The degree of complexity was 78.7% low, 11.7% medium, 1% high, and 8.5% extreme. The predominant profile was blue (64.9%), followed by lilac (11.7%), purple (6.3%), and green (4.3%). 7.4% were unclassifiable, of whom 57.2% had high/extreme complexity. Among the unclassifiable, mental health problems were the most common.

Conclusions

The OCM tools for People Living with HIV (PLWH) allow for the classification and stratification of most patients in a consultation with a non-standard population. Patients who did not fit into the pre-established profiles presented high complexity. Creating a profile focused on mental health or mixed profiles could facilitate the classification of more patients.

Keywords:
Healthcare model
Stratification profiles
Complexity
Profiles
HIV
Chronic care model

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