Improving risk adjustment without diagnostic information – Evidence from reforms in Switzerland
Este estudio demuestra que el esquema de ajuste de riesgo de Suiza puede mejorarse significativamente mediante la incorporación de información de morbilidad derivada de las prescripciones de medicamentos, como lo evidencia la transición de un indicador basado en costes a grupos de costes farmacéuticos, lo cual aumentó la precisión predictiva y redujo los errores de compensación a pesar de la ausencia de datos diagnósticos.
Artículo original bajo licencia CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). Esta es una explicación generada por IA del artículo a continuación. No ha sido escrita ni avalada por los autores. Para mayor precisión técnica, consulte el artículo original. Leer descargo de responsabilidad completo
En el mundo de los seguros de salud, existe una tensión fundamental entre la equidad y la eficiencia. Las compañías de seguros recaudan dinero de muchas personas para pagar la atención médica de unos pocos que enferman. Si un asegurador pudiera identificar fácilmente quién tiene probabilidades de enfermar gravemente y resultar muy costoso de tratar, podría intentar evitar la contratación de esas personas, dejándolas con costos más altos o sin cobertura alguna. Para evitar esto, muchos países utilizan un sistema llamado ajuste de riesgo. Piense en ello como un acto de equilibrio financiero donde el gobierno recauda dinero de los aseguradores que tienen clientes mayoritariamente sanos y se lo entrega a aquellos que tienen clientes más enfermos y costosos. Esto asegura que cada asegurador tenga una oportunidad justa de competir, independientemente de a quién haya decidido contratar. El desafío radica en predecir quién será costoso. La mayoría de los países utilizan registros médicos detallados para hacer estas predicciones, pero en Suiza, las estrictas leyes de privacidad impiden que los aseguradores vean estos diagnósticos específicos. Sin saber exactamente de qué padece una persona, los aseguradores han tenido que suponer basándose en cuánto gastaron en medicamentos, un método que suele ser demasiado tosco para ser verdaderamente justo.
Un equipo de investigadores de Zúrich y Lucerna decidió examinar cómo Suiza ha intentado resolver este enigma sin utilizar diagnósticos médicos. Analizaron un cambio importante en la forma en que el país calcula estos pagos, pasando de una regla simple basada en el costo total de los fármacos a un sistema más sofisticado que agrupa los medicamentos según cómo se utilizan. Los investigadores analizaron datos de casi siete millones de adultos durante varios años para ver qué método funcionaba mejor para predecir costos futuros y, lo que es más importante, qué método evitaba que los aseguradores intentaran manipular el sistema. Su trabajo revela que, si bien el nuevo método es mucho mejor para entender quién necesita ayuda, también ha creado algunas nuevas y sutiles formas para que los aseguradores elijan a sus clientes, lo que sugiere que la búsqueda de un sistema perfecto es continua.
Durante décadas, el sistema suizo dependió de información básica como la edad y el sexo, y más tarde añadió una regla simple: si una persona gastaba más de 5.000 francos suizos en fármacos en un año, era marcada como de alto riesgo. Este era un indicador basado en el costo. Era fácil de usar, pero tenía un defecto. Debido a que el pago aumentaba una vez que una persona cruzaba esa línea de gasto, los aseguradores tenían un incentivo extraño para asegurarse de que sus clientes la cruzaran. Podrían fomentar que las personas compraran medicamentos de marca más caros en lugar de genéricos más baratos solo para empujar el costo total por encima del umbral, asegurando que el asegurador recibiera un pago mayor. Esto era ineficiente y no reflejaba necesariamente las verdaderas necesidades de salud del paciente.
Para solucionar esto, Suiza introdujo en 2020 un nuevo sistema basado en grupos de costos farmacéuticos. En lugar de mirar el precio total, este sistema observa los tipos de medicamentos que las personas toman y cuántas dosis consumen. Agrupa medicamentos específicos que son conocidos por tratar condiciones crónicas y de larga duración. Por ejemplo, tomar un cierto número de dosis de un medicamento específico para el corazón podría situar a una persona en un grupo de "enfermedad cardíaca", independientemente de si ese medicamento costó mucho o poco. Este es un indicador basado en la utilización. Los investigadores descubrieron que este nuevo enfoque fue una mejora significativa. Predijo los gastos futuros con mucha más exactitud que la antigua regla basada en el costo. Cuando compararon los dos métodos, el nuevo sistema redujo el número de personas por las que se pagaba demasiado o demasiado poco por un margen amplio. También detuvo el extraño incentivo de presionar para superar un límite de gasto, porque el pago ahora se basaba en el tipo de medicamento, no en el precio total.
Sin embargo, la historia no termina con una solución perfecta. Los investigadores descubrieron que, si bien el nuevo sistema era mejor en general, no era impecable. Al observar de cerca los grupos específicos de medicamentos, encontraron que algunos grupos seguían siendo muy impredecibles. Por ejemplo, las personas agrupadas bajo "enfermedades renales" mostraban un amplio rango de costos reales; algunas eran muy costosas, mientras que otras eran relativamente baratas, a pesar de estar todas en el mismo grupo de pago. Esta variación crea una nueva y silenciosa oportunidad para la selección de riesgos. Un asegurador podría observar a una persona con enfermedad renal y, basándose en otras pistas, suponer que esta persona específica será más barata de tratar que el promedio de las personas en ese grupo. Si acierta, el asegurador obtiene un beneficio. El estudio mostró que, si bien el nuevo sistema redujo la capacidad de elegir clientes basándose en categorías amplas, no eliminó la capacidad de hacerlo dentro de esas categorías.
El impacto de estos cambios fue visible en el mercado de seguros. Antes de las reformas, las primas variaban ampliamente en todo el país, y algunos aseguradores cobraban mucho más que otros porque temían registrar a personas enfermas. Después de que se introdujera el nuevo sistema, los precios de los distintos aseguradores comenzaron a converger. Los aseguradores que tenían mayoritariamente clientes sanos aumentaron sus precios más que aquellos con clientes más enfermos, lo que sugiere que el miedo a quedarse atrapado con costos altos se estaba desvaneciendo. La variación de los precios entre las distintas regiones disminuyó significamente, indicando que el mercado se estaba volviendo más estable y justo.
Los investigadores concluyeron que, incluso sin acceso a diagnósticos médicos detallados, un sistema de seguro de salud puede hacerse mucho más justo mediante el uso de indicadores inteligentes basados en la utilización. El cambio de un simple umbral de gasto a un sistema basado en grupos de fármacos fue un paso adelante claro, mejorando la precisión de los pagos y reduciendo la tentación de los aseguradores de manipular los costos. Sin embargo, el estudio también sirve como recordatorio de que ningún sistema es perfecto. Las brechas restantes en la predicción significan que los aseguradores aún tienen cierto margen para intentar seleccionar a los clientes más sanos dentro de los mismos grupos de riesgo. La experiencia suiza ofrece una lección valiosa para otros países: se puede construir una red de seguridad robusta sin datos médicos invasivos, pero el trabajo de perfeccionar esa red nunca se detiene realmente.
¿Ahogado en artículos de tu campo?
Recibe resúmenes diarios de los artículos más novedosos que coincidan con tus palabras clave de investigación — con resúmenes técnicos, en tu idioma.