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Esta metodología necesita disponer de un gran número de observaciones que han de ser tratadas matemáticamente, lo que nos lleva a la creación de lo que antiguamente se conocía como hojas de recogida de variables y en la actualidad bases de datos. Esta forma de investigar se ha impuesto, frente a formas más empíricas, deductivas u observacionales, gracias al gran desarrollo y la popularización de la informática y sus increíbles capacidades para manejar grandes números. Cualquier clínico con moderados conocimientos informáticos y no mayores conocimientos estadísticos puede realizar un análisis estadístico de alto nivel incluyendo análisis de tendencias, análisis paramétricos o estudios multivariables. Y cuando los números son muy grandes superan la propia metodología de la estadística probabilística, que fue diseñada cuando no había ordenadores, y nos encontramos con hallazgos estadísticamente significativos (es decir, probablemente no debidos al azar) aunque en ocasiones clínicamente irrelevantes. Esta introducción no es ociosa, sino que pretende alertar del riesgo de que sean más importantes las bases de datos que los hechos clínicos subyacentes. Todos los investigadores actuales saben que el principal factor para el éxito de un trabajo es tener el número suficiente de casos (y la financiación correspondiente), lo que justifica el auge de los trabajos multicéntricos, que son imprescindibles para demostrar pequeñas diferencias entre tratamientos alternativos, o la explosión en la literatura médica de los metaanálisis, donde se pretende obtener resultados adicionales por el hecho de tener un número de casos mayor.</p><p class="elsevierStylePara">De esta dicotomía entre búsqueda de un número muy grande de casos y relevancia de los hallazgos no se escapa uno de los campos donde puede existir una colisión de intereses, y que es el de la gestión sanitaria. Por un lado, los responsables sanitarios y los gestores económicos necesitan datos para poder tomar decisiones estratégicas, planificar desarrollos sanitarios y controlar la calidad de los servicios prestados. Pero desde el punto de vista clínico, los datos administrativos se enfrentan a la realidad individual y personalizada a la que está acostumbrado el médico, para quien un infarto de miocardio es diferente de otro por el mero hecho de que los pacientes que lo presentan son personas diferentes, y las bases de datos clínicas suelen recoger muchos detalles para poder incluir estas especificidades. Una de las dificultades en la utilización de grandes bases de datos procedentes de múltiples fuentes (léase hospitales) es la calidad de la información contenida en ellas, ya que el origen en la recogida tiene problemas para ser homogéneo y falta el carácter prospectivo que asegura una definición común previa a la entrada de los datos. Para solucionar en parte este problema, desde hace unos 20 años se desarrolló y posteriormente se hizo obligatorio el conjunto mínimo básico de datos (CMBD). Estos datos que recogen los sistemas de codificación de cada hospital, normalmente a partir de los informes clínicos de alta, permiten conocer las características globales de la asistencia de los pacientes ingresados: datos cuantitativos, demográficos, complicaciones y mortalidad, y complejidad de la asistencia realizada. Los dos últimos puntos se basan en la codificación de los diagnósticos al alta del paciente en un sistema estándar (CIE-9 MC). Se han publicado algunos ejemplos de la utilidad del CMBD en la comparación entre hospitales<span class="elsevierStyleSup">1</span>. En estos momentos, los datos del CMBD sirven además como un elemento de peso en la financiación de las instituciones sanitarias (especialmente cuando existen conciertos sanitarios) y ha permitido la elaboración de una norma estándar <span class="elsevierStyleItalic"> (benchmarking)</span> para la comparación de diferentes centros sanitarios, con evidente repercusión publicitaria: «top 20 de la sanidad española».</p><p class="elsevierStylePara">En este número de Medicina Clínica se publica un trabajo sobre factores clínicos asociados a la mortalidad por infarto de miocardio en la Comunidad de Madrid, que se basa en el CMBD recogido de los hospitales de esta comunidad autónoma<span class="elsevierStyleSup">2</span>. En él, los autores recogen 5.306 infartos agudos de miocardio que tienen lugar en la Comunidad Autónoma de Madrid en el año 2001 y describen las relaciones entre la mortalidad observada y datos demográficos (edad y sexo), asistenciales (tamaño del hospital, frecuentación, procedimientos diagnósticos y terapéuticos) y sobre todo clínicos como factores de riesgo, comorbilidades y complicaciones. Hay que felicitar a los autores por ser capaces de explotar las grandes posibilidades de las bases de datos administrativas (BDA), que tienen un enorme número de casos, pueden ser exhaustivas y su coste es bajo, sobre todo dado el carácter obligatorio que tiene el CMBD. En la literatura médica se dispone de numerosos ejemplos de BDA cuyo análisis ha tenido importantes repercusiones en la práctica clínica habitual. Quizá el mejor ejemplo en el campo de la enfermedad isquémica cardíaca sea el del estudio de la mortalidad después de cirugía de revascularización coronaria del estado de Nueva York. El trabajo original<span class="elsevierStyleSup">3</span> fue publicado por el Departamento de Salud de este estado como respuesta a una serie de artículos periodísticos, basándose en la BDA de defunciones hospitalarias ocurridas en los principales hospitales de Nueva York, y sus consecuencias han sido muy importantes, desde la creación de modelos predictivos de mortalidad preoperatoria<span class="elsevierStyleSup">4</span> hasta comparativas en el tratamiento entre revascularización quirúrgica o mediante técnicas percutáneas<span class="elsevierStyleSup">5</span>. Hay que resaltar la colaboración existente en la actualidad entre el Departamento de Salud de Nueva York y representantes clínicos de los hospitales analizados.</p><p class="elsevierStylePara">Pero las BDA también tienen limitaciones, que es preciso conocer para poder interpretar resultados como los presentados. El CMBD se basa en los datos clínicos, en una codificación CIE-9 MD a partir del informe que al alta se entrega al paciente y que realiza normalmente personal entrenado del área de documentación clínica, normalmente sin control posterior por los clínicos que redactaron el informe de alta. Esto conlleva algunos problemas. Por un lado, diferencias en la tradición codificadora de los distintos centros, con poca homogeneización en su calidad<span class="elsevierStyleSup">6</span>. Nos habríamos de preguntar: ¿en todos los informes de alta, de todos los hospitales, se recogen de forma exhaustiva y correcta los antecedentes y factores de riesgo de todos los infartos de miocardio? Por otro lado, el grado de complejidad del centro reside en esta codificación, ya que normalmente no se tienen en cuenta otros factores como la investigación o la docencia, o la asistencia de consultas externas o de hospital de día. Esto significa que existe un riesgo de sobrecodificación al alta para aumentar la complejidad y de esta forma poder aumentar la facturación y los futuros presupuestos: ¿la presencia de disnea en el motivo de ingreso es interpretada en el momento de la codificación de la misma forma en diferentes centros? Finalmente, los códigos CIE-9, incluso con la versión MD que aporta procedimientos, pueden carecer de suficiente especificidad clínica<span class="elsevierStyleSup">7</span> para describir el discurrir del paciente en el hospital, especialmente en un campo con continuos avances como la cardiopatía isquémica aguda, por lo que inferir relaciones causales se hace más por el peso estadístico de la fuerza bruta del alto número de casos recogidos que no por la calidad de la información clínica recogida.</p><p class="elsevierStylePara">Una dificultad añadida al análisis de las BDA es su carácter subsidiario a los datos obtenidos de los trabajos de investigación clínica. Es decir, si los hallazgos concuerdan con los de las series clínicas, las BDA los reafirman, pero si aparecen datos contradictorios o difíciles de justificar, siempre existe la excusa de la falta de especificidad de las variables recogidas en la BDA, o del carácter retrospectivo y heterogéneo de las codificaciones. En el trabajo de Sendra et al<span class="elsevierStyleSup">2</span> aparecen datos llamativos, como que la mortalidad en los hospitales con un volumen anual de infartos de miocardio entre 100 y 300 es inferior a la de los hospitales con un volumen superior. Los autores realizan en la discusión del trabajo una buena aproximación a estos hallazgos, pero siempre como justificando la posible inexactitud del CMBD que no puede controlar los traslados interhospitalarios, y probablemente los casos más graves se evacuan vivos a hospitales más grandes, donde fallecen. Pero cabría tambien plantearse la alternativa de que el exceso de intervencionismo en los grandes hospitales conllevara mayor mortalidad, o que los hospitales grandes, por su condición de centros docentes, tuvieran un mayor grado de inexperiencia en un porcentaje de sus profesionales, o que hubiera un factor de escala que pudiera conllevar mayor mortalidad en relación con la saturación de servicios, los tiempos de traslado, la masificación de asistencia, etc. Algo parecido ocurre con el hallazgo de que factores de riesgo claramente relacionados con la cardiopatía isquémica, como el tabaquismo, la dislipemia o la hipertensión, tienen un papel protector en la mortalidad. Sin duda son factores confusores, cuyo análisis más exacto pondría en su lugar (población más joven, mejor tratada, desarrollo de colaterales coronarias, etc.), pero, ¿y si hay una verdad subyacente revelada sólo por tratarse de un gran número de infartos?</p><p class="elsevierStylePara">Una limitación adicional a las BDA como la del trabajo que nos ocupa es su carácter homogeneizador que, aunque es la mayor de las ventajas para el gestor sanitario o para la definición política de prioridades en la asistencia sanitaria, no sirve para el estudio de un centro en concreto o para el análisis de una desviación local, y es necesario entrar en procedimientos mucho más sofisticados (<span class="elsevierStyleItalic">data mining</span>, OLAP) para poder hacer un análisis particularizado en comparación con el estándar o la norma general.</p><p class="elsevierStylePara">Así no está claro el lugar que ocupa la explotación de las BDA como el CMBD en el estudio de los problemas clínicos. ¿Han de ser la base de programas de apoyo a la investigación clínica en aquellos puntos conflictivos o discrepantes? ¿Han de permitir la priorización en la asignación de fondos para aquellos aspectos detectados como relevantes? Sea cual sea la utilidad o el uso que le queramos dar, hemos de hacer un esfuerzo, muy importante, para que la calidad de los datos clínicos que en ellas se recoge sea muy superior a la actual, y aunque las herramientas informáticas disponibles mejoran progresivamente, esto no es suficiente y los clínicos necesitamos integrarnos y sentir como nuestros los procesos de codificación de la asistencia que realizamos.</p>" "pdfFichero" => "2v125n17a13081765pdf001.pdf" "tienePdf" => true "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:1 [ "bibliografiaReferencia" => array:7 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib1" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:3 [ "titulo" => "Uso del PMC (Patient Management Categories) en el estudio de la variabilidad de la estancia media hospitalaria en tres procesos quirúrgicos." 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