(2021) Bretos Azcona, Pablo Evaristo; Cabasés Hita, Juan Manuel; Sánchez Iriso, Eduardo; Economía; Ekonomia
Esta tesis tiene como objetivo responder a la pregunta clave de si la población de pacientes con MEC de alto riesgo incluida en los programas de gestión de casos es heterogénea en términos de riesgo. Para ello, se presenta una estratificación de riesgo que determina si y cuántas subpoblaciones de pacientes existen, así como sus características particulares. Posteriormente, se presentan diferentes opciones para organizar y planificar los cuidados para cada subpoblación resultante. Esta estratificación ayudará a identificar aquellos subgrupos de pacientes que no se benefician de su atención actual y a adaptar las estrategias de atención para ellos, dirigiendo la atención adecuada a los pacientes adecuados. También ayuda a mejorar la eficiencia de los cuidados de los pacientes con MEC de alto riesgo. Finalmente, se exploraron los patrones de supervivencia de los subgrupos de pacientes resultantes, con el objeto de estimar el tiempo hasta la muerte para cada tipo de paciente. Estos datos ayudan a planificar los cuidados de final de vida para la población de interés. Una de las novedades que se presentan en esta tesis es que se utilizaron métodos de Inteligencia Artificial (IA) para estratificar la población en diferentes subgrupos. En particular, se utilizaron algoritmos de aprendizaje automático ('machine learning'). Esta tesis busca mejorar los resultados de salud y la atención brindada a los pacientes con MEC de alto riesgo incluidos actualmente en el programa de gestión de casos del SNS-O. La estratificación del riesgo presentada aquí consigue este propósito, identificando tipos de pacientes y ayudando a una organización y planificación de la atención que se adapte mejor a las necesidades de cada uno de ellos.
