Modelo de supervisión basado en el riesgo para instituciones prestadoras de servicios de salud como herramienta para la protección de los derechos en salud en Perú

Descripción del Articulo

Objetivos. Describir el modelo de supervisión de las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPRESS) de la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD) y evaluar los factores asociados al porcentaje de cumplimiento normativo ajustado a riesgo (%CNAR) en las IPRESS del Sistema de Salud Perua...

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Detalles Bibliográficos
Autores: Benítes-Zapata, Vicente A., Saravia-Chong, Héctor A, Mezones-Holguín, Edward, Aquije-Díaz, Allen J, Villegas-Ortega, José, Rossel-de-Almeida, Gustavo, Acosta-Saal, Carlos, Philipps-Cuba, Flor
Formato: artículo
Fecha de Publicación:2016
Institución:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
Repositorio:UPC-Institucional
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/622350
Enlace del recurso:http://hdl.handle.net/10757/622350
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Gestión de riesgos
Centros de salud
Derecho a la salud
Servicios de salud
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description Objetivos. Describir el modelo de supervisión de las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPRESS) de la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD) y evaluar los factores asociados al porcentaje de cumplimiento normativo ajustado a riesgo (%CNAR) en las IPRESS del Sistema de Salud Peruano (SSP). Materiales y Métodos. Se realizó un estudio de caso sobre el desarrollo e implementación de un modelo de supervisión ajustado a riesgo basado en la norma ISO 31000-2009. Con la IPRESS como unidad de análisis, se calcularon los %CNAR (un puntaje continuo entre 0 a 100) de las supervisiones integrales (SI) y supervisiones selectivas efectuadas durante los años 2013 al 2015. Un mayor %CNAR implica un menor riesgo operacional. Se estimaron coeficientes β con IC95% mediante modelos lineales generalizados para valorar la asociación entre el %CNAR (variable de respuesta) y el subsector, la región, el nivel de complejidad y el año de supervisión (variables de exposición). Resultados. Se ejecutaron 1444 supervisiones. En las SI, solo la Seguridad Social en Salud (ESSALUD) tuvo mayor %CNAR que los centros privados [(β=7,7%;IC95%(3,5 a 11,9)]. Las IPRESS de la Costa [β=-5,2;IC95%(-9,4 a -1,0)], Sierra [β=-12,5;IC95%(-16,7 a -8,3)] y Selva [β=-12,6;IC95%(-17,7 a -7,6)] tuvieron menor %CNAR que aquellas ubicadas en Lima Metropolitana. El %CNAR fue superior en el año 2015 [β=10,8IC95%(6,4 a 15,3)] en relación al año 2013. Conclusiones. El %CNAR difiere por subsector, región y año de supervisión. En las SI las IPRESS supervisadas en ESSALUD, Lima Metropolitana y el año 2015, tuvieron mejores puntuaciones. Se sugiere la puesta en marcha de acciones orientadas a mejorar el %CNAR con el propósito de favorecer el ejercicio de los derechos en salud en el SSP.
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Describir el modelo de supervisión de las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPRESS) de la Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD) y evaluar los factores asociados al porcentaje de cumplimiento normativo ajustado a riesgo (%CNAR) en las IPRESS del Sistema de Salud Peruano (SSP). Materiales y Métodos. Se realizó un estudio de caso sobre el desarrollo e implementación de un modelo de supervisión ajustado a riesgo basado en la norma ISO 31000-2009. Con la IPRESS como unidad de análisis, se calcularon los %CNAR (un puntaje continuo entre 0 a 100) de las supervisiones integrales (SI) y supervisiones selectivas efectuadas durante los años 2013 al 2015. Un mayor %CNAR implica un menor riesgo operacional. Se estimaron coeficientes β con IC95% mediante modelos lineales generalizados para valorar la asociación entre el %CNAR (variable de respuesta) y el subsector, la región, el nivel de complejidad y el año de supervisión (variables de exposición). Resultados. Se ejecutaron 1444 supervisiones. En las SI, solo la Seguridad Social en Salud (ESSALUD) tuvo mayor %CNAR que los centros privados [(β=7,7%;IC95%(3,5 a 11,9)]. Las IPRESS de la Costa [β=-5,2;IC95%(-9,4 a -1,0)], Sierra [β=-12,5;IC95%(-16,7 a -8,3)] y Selva [β=-12,6;IC95%(-17,7 a -7,6)] tuvieron menor %CNAR que aquellas ubicadas en Lima Metropolitana. El %CNAR fue superior en el año 2015 [β=10,8IC95%(6,4 a 15,3)] en relación al año 2013. Conclusiones. El %CNAR difiere por subsector, región y año de supervisión. En las SI las IPRESS supervisadas en ESSALUD, Lima Metropolitana y el año 2015, tuvieron mejores puntuaciones. Se sugiere la puesta en marcha de acciones orientadas a mejorar el %CNAR con el propósito de favorecer el ejercicio de los derechos en salud en el SSP.Objectives. To describe the monitoring model of the Health Care Service Institutions (HCSI) of the National Health Authority (NHA) and assess the factors associated with risk-adjusted normative compliance (%RANC) within the Peruvian Health System (PHS). Materials and Methods. We carried out a case study of the experience of the NHA in the development and implementation of a monitoring program based on the ISO 31000-2009. With HCSI as the units of analysis, we calculated the %RANC (a scorein continuous scale ranging from 0 to 100) for comprehensive monitoring (CM) and for specific evaluations made from 2013 to 2015. A higher score in the %RANC means lower operational risk. Also, slope coefficients (β) and their 95% confidence intervals (95% CI) were estimated using generalized linear models to estimate the association between %RANC as outcome, and health subsector, region, level of care and year, as explanatory variables. Results. The NHA made 1444 evaluations. For CM, only the Social Security Administration had higher %RANC than private centers (β=7.7%; 95% CI 3.5 to 11.9). The HCSI of the coastal region (β=-5.2, 95% CI -9.4 to -1.0), andean region (β=-12.5; 95% CI -16.7 to -8.3) and jungle region (β=-12.6, 95% CI% -17.7 to -7.6) had lower %RANC than those located in Lima Metropolitan area. %RANC was higher in 2015 than 2013 (β=10.8; 95% CI 6.4 to 15.3). Conclusions. The %RANC differs by health subsector, region and year of supervision. For CM, the HCSI in the Social Security Administration and in the Lima Metropolitan area had better scores, and scores improved over time. The implementation of actions aimed at improving %RANC in order to foster the full exercise of health rights in the PHS is suggested.Revisión por paresapplication/pdfspaspaInstituto Nacional de Salud (INS)http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1726-46342016000300401&lng=en&nrm=iso&tlng=eninfo:eu-repo/semantics/openAccessGestión de riesgosCentros de saludDerecho a la saludServicios de saludRisk managementHealth centersRight to healthHealth ServicesModelo de supervisión basado en el riesgo para instituciones prestadoras de servicios de salud como herramienta para la protección de los derechos en salud en PerúA risk-based monitoring model for health care service institutions as a tool to protect health rights in Peruinfo:eu-repo/semantics/articlereponame:UPC-Institucionalinstname:Universidad Peruana de Ciencias Aplicadasinstacron:UPC2018-06-23T05:07:05ZObjetivos. 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Se ejecutaron 1444 supervisiones. En las SI, solo la Seguridad Social en Salud (ESSALUD) tuvo mayor %CNAR que los centros privados [(β=7,7%;IC95%(3,5 a 11,9)]. Las IPRESS de la Costa [β=-5,2;IC95%(-9,4 a -1,0)], Sierra [β=-12,5;IC95%(-16,7 a -8,3)] y Selva [β=-12,6;IC95%(-17,7 a -7,6)] tuvieron menor %CNAR que aquellas ubicadas en Lima Metropolitana. El %CNAR fue superior en el año 2015 [β=10,8IC95%(6,4 a 15,3)] en relación al año 2013. Conclusiones. El %CNAR difiere por subsector, región y año de supervisión. En las SI las IPRESS supervisadas en ESSALUD, Lima Metropolitana y el año 2015, tuvieron mejores puntuaciones. Se sugiere la puesta en marcha de acciones orientadas a mejorar el %CNAR con el propósito de favorecer el ejercicio de los derechos en salud en el SSP.Objectives. To describe the monitoring model of the Health Care Service Institutions (HCSI) of the National Health Authority (NHA) and assess the factors associated with risk-adjusted normative compliance (%RANC) within the Peruvian Health System (PHS). Materials and Methods. We carried out a case study of the experience of the NHA in the development and implementation of a monitoring program based on the ISO 31000-2009. With HCSI as the units of analysis, we calculated the %RANC (a scorein continuous scale ranging from 0 to 100) for comprehensive monitoring (CM) and for specific evaluations made from 2013 to 2015. A higher score in the %RANC means lower operational risk. Also, slope coefficients (β) and their 95% confidence intervals (95% CI) were estimated using generalized linear models to estimate the association between %RANC as outcome, and health subsector, region, level of care and year, as explanatory variables. Results. The NHA made 1444 evaluations. For CM, only the Social Security Administration had higher %RANC than private centers (β=7.7%; 95% CI 3.5 to 11.9). The HCSI of the coastal region (β=-5.2, 95% CI -9.4 to -1.0), andean region (β=-12.5; 95% CI -16.7 to -8.3) and jungle region (β=-12.6, 95% CI% -17.7 to -7.6) had lower %RANC than those located in Lima Metropolitan area. %RANC was higher in 2015 than 2013 (β=10.8; 95% CI 6.4 to 15.3). Conclusions. The %RANC differs by health subsector, region and year of supervision. For CM, the HCSI in the Social Security Administration and in the Lima Metropolitan area had better scores, and scores improved over time. The implementation of actions aimed at improving %RANC in order to foster the full exercise of health rights in the PHS is suggested.LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81782https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/1/license.txt508531a2581f786967412171cea3101aMD51falseORIGINAL1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdfapplication/pdf372175https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/2/1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf2ea57265a176b626dda8fadb2242124dMD52trueCC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-849https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/3/license_url4afdbb8c545fd630ea7db775da747b2fMD53falselicense_textlicense_texttext/html; charset=utf-80https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/4/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD54falselicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-80https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/5/license_rdfd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD55falseTEXT1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.txt1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.txtExtracted Texttext/plain50275https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/6/1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.txta06bab98384ced661304d6c5a4245978MD56falseTHUMBNAIL1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.jpg1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg113432https://repositorioacademico.upc.edu.pe/bitstream/10757/622350/7/1726-4642-rpmesp-33-03-00401.pdf.jpgadc02f724724244a03267f2b005ed0dfMD57false10757/622350oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/6223502020-04-06 16:15:18.449Repositorio académico upcupc@openrepository.comTk9OLUVYQ0xVU0lWRSBESVNUUklCVVRJT04gTElDRU5TRQ0KDQpCeSBzaWduaW5nIGFuZCBzdWJtaXR0aW5nIHRoaXMgbGljZW5zZSwgeW91ICh0aGUgYXV0aG9yKHMpIG9yIGNvcHlyaWdodA0Kb3duZXIpIGdyYW50cyB0byB0aGUgPE1ZIElOU1RBTkNFIE5BTUU+ICg8SUQ+KSB0aGUgbm9uLWV4Y2x1c2l2ZSByaWdodCB0byByZXByb2R1Y2UsDQp0cmFuc2xhdGUgKGFzIGRlZmluZWQgYmVsb3cpLCBhbmQvb3IgZGlzdHJpYnV0ZSB5b3VyIHN1Ym1pc3Npb24gKGluY2x1ZGluZw0KdGhlIGFic3RyYWN0KSB3b3JsZHdpZGUgaW4gcHJpbnQgYW5kIGVsZWN0cm9uaWMgZm9ybWF0IGFuZCBpbiBhbnkgbWVkaXVtLA0KaW5jbHVkaW5nIGJ1dCBub3QgbGltaXRlZCB0byBhdWRpbyBvciB2aWRlby4NCg0KWW91IGFncmVlIHRoYXQgPElEPiBtYXksIHdpdGhvdXQgY2hhbmdpbmcgdGhlIGNvbnRlbnQsIHRyYW5zbGF0ZSB0aGUNCnN1Ym1pc3Npb24gdG8gYW55IG1lZGl1bSBvciBmb3JtYXQgZm9yIHRoZSBwdXJwb3NlIG9mIHByZXNlcnZhdGlvbi4NCg0KWW91IGFsc28gYWdyZWUgdGhhdCA8SUQ+IG1heSBrZWVwIG1vcmUgdGhhbiBvbmUgY29weSBvZiB0aGlzIHN1Ym1pc3Npb24gZm9yDQpwdXJwb3NlcyBvZiBzZWN1cml0eSwgYmFjay11cCBhbmQgcHJlc2VydmF0aW9uLg0KDQpZb3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gaXMgeW91ciBvcmlnaW5hbCB3b3JrLCBhbmQgdGhhdCB5b3UgaGF2ZQ0KdGhlIHJpZ2h0IHRvIGdyYW50IHRoZSByaWdodHMgY29udGFpbmVkIGluIHRoaXMgbGljZW5zZS4gWW91IGFsc28gcmVwcmVzZW50DQp0aGF0IHlvdXIgc3VibWlzc2lvbiBkb2VzIG5vdCwgdG8gdGhlIGJlc3Qgb2YgeW91ciBrbm93bGVkZ2UsIGluZnJpbmdlIHVwb24NCmFueW9uZSdzIGNvcHlyaWdodC4NCg0KSWYgdGhlIHN1Ym1pc3Npb24gY29udGFpbnMgbWF0ZXJpYWwgZm9yIHdoaWNoIHlvdSBkbyBub3QgaG9sZCBjb3B5cmlnaHQsDQp5b3UgcmVwcmVzZW50IHRoYXQgeW91IGhhdmUgb2J0YWluZWQgdGhlIHVucmVzdHJpY3RlZCBwZXJtaXNzaW9uIG9mIHRoZQ0KY29weXJpZ2h0IG93bmVyIHRvIGdyYW50IDxJRD4gdGhlIHJpZ2h0cyByZXF1aXJlZCBieSB0aGlzIGxpY2Vuc2UsIGFuZCB0aGF0DQpzdWNoIHRoaXJkLXBhcnR5IG93bmVkIG1hdGVyaWFsIGlzIGNsZWFybHkgaWRlbnRpZmllZCBhbmQgYWNrbm93bGVkZ2VkDQp3aXRoaW4gdGhlIHRleHQgb3IgY29udGVudCBvZiB0aGUgc3VibWlzc2lvbi4NCg0KSUYgVEhFIFNVQk1JU1NJT04gSVMgQkFTRUQgVVBPTiBXT1JLIFRIQVQgSEFTIEJFRU4gU1BPTlNPUkVEIE9SIFNVUFBPUlRFRA0KQlkgQU4gQUdFTkNZIE9SIE9SR0FOSVpBVElPTiBPVEhFUiBUSEFOIDxJRD4sIFlPVSBSRVBSRVNFTlQgVEhBVCBZT1UgSEFWRQ0KRlVMRklMTEVEIEFOWSBSSUdIVCBPRiBSRVZJRVcgT1IgT1RIRVIgT0JMSUdBVElPTlMgUkVRVUlSRUQgQlkgU1VDSA0KQ09OVFJBQ1QgT1IgQUdSRUVNRU5ULg0KDQo8SUQ+IHdpbGwgY2xlYXJseSBpZGVudGlmeSB5b3VyIG5hbWUocykgYXMgdGhlIGF1dGhvcihzKSBvciBvd25lcihzKSBvZiB0aGUNCnN1Ym1pc3Npb24sIGFuZCB3aWxsIG5vdCBtYWtlIGFueSBhbHRlcmF0aW9uLCBvdGhlciB0aGFuIGFzIGFsbG93ZWQgYnkgdGhpcw0KbGljZW5zZSwgdG8geW91ciBzdWJtaXNzaW9uLg0KDQogICAgICAgICAgICAgICAgICAgIA0KICAgICAgICAgICAgICAgICAgICANCg0KICAgICAgICAgICAgICAgICAgICANCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
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