Desde 2011, el Departamento de Salud de la Generalitat de Catalunya ha utilizado una base de datos administrativa automática de atención de salud (Sistema Catalán de Vigilancia de Salud [SCVS]) que recoge periódicamente información individual detallada sobre la demografía y las características socioeconómicas, así como una información exhaustiva sobre el uso de recursos médicos y relacionados con la salud que se genera en las interacciones entre los residentes en Cataluña y el sistema público de atención de salud. Este sistema de información longitudinal, actualizado y de calidad controlada permite análisis epidemiológicos, evaluaciones de las intervenciones de atención de salud y análisis públicos y evaluaciones comparativas de los indicadores de salud de las diversas áreas de atención de salud, entre otras evaluaciones1–3,23–25.

Esta base de datos integra información procedente de varias fuentes, entre ellas la del estado vital de los ciudadanos (Instituto Nacional de Estadística de España). Puede consultarse información más detallada sobre las fuentes de datos empleadas en este estudio en el material adicional.

El objetivo principal del estudio es determinar si la efectividad de un programa de IC integrado puede diferir según el NSE del paciente. En otras palabras, si la disparidad de resultados observada en los distintos niveles de NSE puede mitigarse con modelos de atención integrada más intensivos. Los objetivos secundarios son los siguientes: a) confirmar la asociación entre el NSE y los resultados en la población con IC de Cataluña, y b) evaluar la efectividad de la implementación de un programa transicional de IC que integra los recursos de atención hospitalaria y atención primaria en una evaluación pragmática (experimento natural) con datos poblacionales de atención sanitaria.

La evaluación de la influencia del NSE en la efectividad de un programa de atención transicional multidisciplinario y de múltiples niveles para el tratamiento de los pacientes con IC se llevó a cabo en 3 etapas cruciales.

En la primera etapa, se diseñó e implementó un programa de IC exhaustivo en el área de atención de salud integrada HUB-DELTA entre noviembre de 2016 y diciembre de 2019. Se Incluyeron 3 periodos de implementación distintos: de preimplementación (2015 y 2016), de transición (2017) y consolidación del periodo de implementación (2018 y 2019).

Como segunda etapa, se diseñó una evaluación de base poblacional pragmática de la implementación del programa realizando un experimento natural. Para los fines de este estudio, se incluyó a todas las personas consecutivas ingresadas en el hospital con al menos un código de la CIE-9-MC correspondiente a la IC como diagnóstico principal y dados de alta con vida en Cataluña entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019. Los códigos de la CIE -9-MC utilizados para el ingreso hospitalario debido a IC fueron los siguientes: 398.91, 402.x1, 404.x1, 404.x3, 428.0, 428.1, 428.2x, 428.x3 y 428.x4. Se obtuvo de todos los pacientes el NSE, las características clínicas generales, información demográfica, información sobre comorbilidades o uso previo de recursos médicos en la situación inicial. Puede consultarse una información más detallada sobre los criterios completos de codificación en el apartado D del material adicional.

Se evaluaron y analizaron los resultados clínicos de todos los pacientes entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019. Para el ingreso índice de cualificación para el estudio en cada periodo de tiempo o año de análisis y en los ingresos sucesivos por IC o por causas clínicas, se solo se tomaron en cuenta los ingresos agudos no programados de una duración superior a 24h.

La efectividad de la implementación del programa se determinó a 2 niveles: en primer lugar, comparando los resultados de los pacientes a los que se aplicó el programa de IC HUB-DELTA entre los periodos de implementación, tomando el año 2015 (preimplementación) como año de referencia y el de 2015 a 2016 (periodo de preimplementación) como el de referencia (comparación intragrupal) y, en segundo lugar, comparando los resultados de los pacientes del área HUB-DELTA con los del resto de áreas del CatSalut en cada periodo de implementación predefinido (comparación entre grupos).

La tercera etapa del proyecto actual fue la evaluación de la efectividad del programa de IC HUB-DELTA estratificada según el nivel de NSE en los diversos periodos de tiempo estudiados.

El criterio de valoración principal del estudio fue el tiempo transcurrido hasta el primer reingreso hospitalario por causas clínicas. Los criterios de valoración secundarios fueron el tiempo transcurrido hasta el primer ingreso por IC y el tiempo transcurrido hasta la muerte del paciente.

El presente estudio se llevó a cabo cumpliendo lo establecido en la Declaración de Helsinki. Todos los datos se trataron según el Reglamento General de Protección de Datos 2016/679 relativo a la protección de los datos y la privacidad de todas las personas de la Unión Europea y el marco regulatorio local respecto a protección de datos. El estudio fue aprobado por el comité de ética independiente del HUB y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge, que eximió al estudio de la necesidad de obtener un consentimiento informado para el uso de datos de atención de salud.

Nuestro grupo ha descrito anteriormente el método utilizado para evaluar el NSE individual3,23. Para los fines de este estudio, se definieron 4 categorías de ingresos según la información disponible en la base de datos SCVS respecto a los ingresos anuales individuales: unos ingresos anuales > 100.000 euros se consideraron «altos»; entre 18.000 y 100.000 euro, «medios» y < 18.000 euros, «bajos». Estas 3 categorías incluían tanto a los trabajadores en activo como a las personas jubiladas que recibían una pensión de jubilación. Por último, se consideró con ingresos «muy bajos» a las personas que reciben una ayuda social del Gobierno. Para el presente análisis, se agrupó a los pacientes con ingresos medios y altos en una sola categoría.

Se utilizó la información de todos los pacientes sobre las covariables de interés, como edad, sexo y comorbilidades, disponible en el momento del ingreso índice. En el caso concreto de las comorbilidades, se utilizaron los «grupos de morbilidad ajustados» (GMA) como sistema de clasificación de la comorbilidad3,26,27. Para medir la calidad, la complejidad y la intensidad del nuevo programa de IC, se emplearon la Heart Failure Intervention Score28 y el Heart Failure Disease Management Scoring Instrument29. Los reingresos hospitalarios por causas clínicas se definieron mediante los criterios del Indicador de Trastorno Crónico para la CIE-9-MC de la Agency for Healthcare Research and Quality30. Puede consultarse información más detallada en el apartado E del material adicional.

Se presenta una descripción detallada de los métodos estadísticos en el apartado F del material adicional. La estadística descriptiva se obtuvo mediante métodos estándares.

Se elaboraron varios modelos de riesgos proporcionales de Cox con ajuste multivariante para analizar: a) la influencia del NSE en los objetivos clínicos del estudio en la población total; b) el efecto en los resultados de la implementación del nuevo programa de IC en el área de atención de salud HUB-DELTA, y c) la repercusión en los resultados clínicos en los diversos años y periodos de tiempo predefinidos, según el contexto de atención de salud (área HUB-DELTA en comparación con el resto del CatSalut) y estratificada según el NSE. Además, se exploró con más detalle el efecto de la interacción entre los NSE individuales y el área de atención de salud (HUB-DELTA en comparación con el resto del CatSalut) en los diversos periodos del estudio en modelos similares.

En todos los modelos se introdujo un ajuste respecto a edad, sexo, NSE individual, hospitalización previa, comorbilidades (mediante el índice de morbilidad de los GMA) y tiempo transcurrido tras el diagnóstico de la IC.

Todas las pruebas estadísticas y sus intervalos de confianza se basaron en un error de tipo I con un valor de alfa del 5%, sin ajustes por multiplicidad. Se consideraron estadísticamente significativos los valores de p < 0,05. Todos los análisis se llevaron a cabo con el programa informático R (versión 4.0.2; R Foundation for Statistical Computing, Austria).

Las características basales de la muestra del estudio, tanto en general como por área de atención de salud (HUB-DELTA frente al resto de Cataluña) se presentan en la tabla 1. Según sus ingresos anuales individuales, se clasificó a los pacientes en los grupos de NSE muy bajo (3.535, 4,56%), bajo (61.967, 79,9%) y medio o alto (12.018, 15,5%). No hubo diferencias significativas del NSE entre los pacientes del área HUB-DELTA y los del resto de Cataluña. Los pacientes del área HUB-DELTA tendían a ser de menor edad y a tener una carga de morbilidad inferior, según lo definido por el índice GMA y los niveles de riesgo. La prevalencia de las comorbilidades cardiovasculares (CV) no mostró diferencias entre los 2 grupos. Sin embargo, la carga de hospitalizaciones previa fue mayor en los pacientes de HUB-DELTA. Tal como se muestra en las tablas 1 y 2 del material adicional, la distribución del NSE en los pacientes tendió a mejorar entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019.

En la tabla 3 del material adicional se presentan las características basales de los pacientes en Cataluña entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019 según el NSE. Como se muestra en las tablas 3 y 4 del material adicional, el sexo femenino, la mayor edad y la carga de morbilidad superior tuvieron mayor prevalencia en las categorías de NSE bajo o muy bajo.

Durante el periodo de estudio, un total de 55.886 pacientes (72,1%) presentaron como mínimo 1 evento adverso importante. Hubo casos de muerte en 37.469 (48,3%), hospitalización por causas clínicas en 41.709 (53,8%) y reingreso por IC en 29.755 (38,4%).

Tanto en los análisis sin ajustar como en los ajustados, el NSE bajo o muy bajo se asoció con un aumento del riesgo de mortalidad por cualquier causa, hospitalización por causas clínicas y reingreso por IC durante el periodo del estudio (tabla 2). La asociación del NSE bajo o muy bajo con la muerte por cualquier causa fue más intensa en el periodo de 2015 a 2016 (Hazard ratio [HR] = 1,086; intervalo de confianzadel 95% [IC95%], 1,042-1,133; p <0,001). La asociación de los ingresos por causas clínicas (HR = 1,104; IC95%, 1,039-1,173; p=0,001) con los ingresos por IC (HR = 1,154; IC95%, 1,070-1,244; p <0,001) fue más intensa en el periodo de estudio correspondiente a 2017.

Estos resultados se confirmaron en los análisis multivariantes, en los que se tuvo en cuenta el periodo completo entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019 (tabla 5 del material adicional). En estos modelos de riesgos proporcionales de Cox ajustados, los NSE bajo y muy bajo se asociaron de manera independiente con la mortalidad por cualquier causa (HR = 1,071; IC95%, 1,039-1,104 y HR = 1,1576; IC95%, 1,092-1,226 respectivamente), el reingreso por causas clínicas (HR = 1,087; IC95%, 1,057-1,118 y HR = 1,179; IC95%, 1,121-1,240) y la hospitalización por IC (HR = 1,119; IC95%, 1,082-1,158 y HR = 1,220; IC95%, 1,149-1,295).

Las puntuaciones obtenidas por el nuevo programa de IC en el Heart Failure Disease Management Scoring Instrument y la Heart Failure Intervention Score fueron de 33 (sobre 34) y 197 (sobre 198) respectivamente, lo cual indica que se alcanzó el nivel máximo posible de los indicadores de calidad de la atención correspondientes a la atención prestada tras la implementación del programa.

Los análisis de riesgos proporcionales de Cox ajustados mostraron que el reingreso por causas clínicas (HR = 0,870; IC95%, 0,851-0,891; p <0,001), el reingreso por IC (HR = 0,846; IC95% 0,824-0,870; p <0,001) y la muerte por cualquier causa (HR = 0,949; IC95%, 0,925-0,975; p <0,001) se redujeron en el área HUB-DELTA en el periodo de consolidación en comparación con el de preimplementación (tabla 3 y figura 1).

Además, los riesgos de reingreso por causas clínicas (HR = 0,886; IC95%, 0,805-0,976; p=0,014), reingreso por IC (HR = 0,838; IC95%, 0,7451-0,944; p=0,003) y muerte por cualquier causa (HR = 0,812; IC95% 0,723-0,912; p <0,001) fueron significativamente menores en el área HUB-DELTA que en el resto del CatSalut en los modelos ajustados que incluyeron el NSE y otros determinantes pronósticos en el periodo de consolidación (figuras 2 y 3 del material adicional).

Los modelos multivariantes de riesgos proporcionales de Cox ajustados en los que se tuvo en cuenta el periodo de estudio completo entre el 1 de enero de 2015 y el 31 de diciembre de 2019 mostraron que, en el periodo de consolidación (2018-2019), los pacientes del área HUB-DELTA presentaron una reducción significativa de los riesgos de reingreso por causas clínicas (HR = 0,757; IC95%, 0,688-0,833), reingreso por IC (HR = 0,693; IC95%, 0,616-0,780) y muerte por cualquier causa (HR = 0,709; IC95%, 0,631-0,796) en comparación con los pacientes catalanes con IC en el periodo 2015-2016 y que este efecto es independiente del NSE (tabla 5 del material adicional).

Se observaron mejoras de los riesgos de hospitalizaciones por causas clínicas, hospitalizaciones por IC y muertes por cualquier causa en el área HUB-DELTA en comparación con el resto del CatSalut durante el periodo de consolidación en los 2 estratos de NSE (tabla 4 y figura 1 y figuras 4-8 del material adicional). Además, en otros análisis adicionales de riesgos proporcionales de Cox ajustados, el término de interacción entre los estratos del NSE y el área de atención de salud no fue estadísticamente significativo en el periodo de consolidación para la muerte por cualquier causa ([área de atención de salud * estratos de NSE]: HR, 1,025; IC95%, 0,731-1,439; p=0,884), para el reingreso por causas clínicas ([área de atención de salud * estratos de NSE], HR = 1,049; IC95%, 0,806-1,366; p=0,721) y la hospitalización por IC ([área de atención de salud * estratos de NSE], HR = 1,139, IC95%, 0,808-1,605; p=0,459). Se observaron resultados similares por lo que respecta a los términos de interacción en los periodos de preimplementación y de transición (tabla 6 del material adicional).

Tiene interés señalar que la magnitud del efecto fue notablemente mayor en el estrato de NSE medio o alto. En dicho estrato, el efecto osciló entre HR = 0,559 (IC95%, 0,345-0,904; p=0,018) para el reingreso por causas clínicas y HR = 0,407 (IC95%, 0,202-0,819; p=0,012) para el reingreso por IC en 2019. Por otro lado, la magnitud del efecto fue sustancialmente inferior en el estrato de NSE bajo o muy bajo; los mejores resultados fueron los obtenidos en 2019 para el reingreso por causas clínicas (HR = 0,861; IC95%, 0,760-0,976; p=0,019) y en 2018 para la hospitalización por IC (HR = 0,818; IC95%, 0,702-0,954; p=0,010).

Por lo que respecta a la muerte por cualquier causa en todos los periodos, se observó un efecto beneficioso en el área de atención de salud HUB-DELTA en comparación con el resto del CatSalut solo en el estrato de NSE bajo o muy bajo. Tal como se muestra en la tabla 4 y la figura 1 y las figuras 9 y 10 del material adicional, estos efectos fueron más pronunciados en el periodo de consolidación (HR = 0,835; IC95%, 0,737-0,947; p=0,005). En el estrato de NSE medio o alto, el riesgo de muerte tendió a ser menor en los pacientes del área HUB-DELTA que en el resto del CatSalut, con una magnitud similar a la observada en los pacientes con un NSE bajo o muy bajo. Sin embargo, esta diferencia no fue estadísticamente significativa (HR = 0,832; IC95%, 0,607-1,141; p=0,255) en ningún periodo ni año.

Este estudio tiene ciertas limitaciones. En primer lugar, el uso de bases de datos administrativas de la atención de salud puede comportar un riesgo de registro insuficiente de los trastornos médicos como la IC crónica. Sin embargo, es improbable que el registro insuficiente de la IC crónica en los diversos estratos de ingresos económicos y en las diferentes áreas de atención de salud explique las asociaciones observadas entre el NSE y los resultados.

En segundo lugar, por su propio diseño, los experimentos naturales obtienen datos de forma retrospectiva. Este diseño tiene poca capacidad para establecer la causalidad. Sin embargo, los experimentos naturales permiten una evaluación por intención de tratar y más realista de las intervenciones y no se ven afectados por los principales inconvenientes de los ensayos clínicos abiertos.

En tercer lugar, en nuestro análisis se utilizaron los ingresos anuales individuales como indicador indirecto del NSE. Sin embargo, el NSE es un constructo complicado que incorpora también factores como la educación, la situación laboral, el apoyo social y el estado civil, que en su mayor parte no constaban en la base de datos SCVS. No obstante, los ingresos anuales individuales son un factor utilizado en nuestro sistema de atención de salud para calcular los copagos de medicación y facilita la determinación de las necesidades específicas y generales de atención de salud y social que deben proporcionar individualmente los servicios sociales públicos en Cataluña. Serán necesarias nuevas investigaciones para determinar si el nivel económico es de por sí la causa subyacente en las relaciones observadas o un marcador de otras características del NSE que puedan tener un impacto más inmediato en los resultados y el consumo de recursos de atención de salud3.