Definición y validación de indicadores de calidad de la prescripción en atención primaria

ObjetivoDefinir y validar una batería de indicadores de prescripción sobre el uso de antihipertensivos, hipolipemiantes, antidiabéticos e insulinas, como medidores de la calidad de la prescripción de medicos de familia en el ámbito de la atención primaria de salud (APS).DiseñoEstudio descriptivo, transversal.EmplazamientoAgrupación de 2 distritos sanitarios de atención primaria, Camas y Sierra Norte.ParticipantesUn total de 83 médicos de familia, lo que supone el 94,32% de los médicos del área de estudio.Definición y validación de indicadoresPara la construcción de los indicadores de prescripción nos basamos en las evidencias halladas en la bibliografía científica disponible. Para su validación analizamos su relación estadística con una serie de pruebas clínicas seleccionadas, que se recogieron de las historias clínicas.ResultadosSe observó una relación estadísticamente significativa entre el índice de calidad de prescripción y la calidad clínica observada en las historias, para cada médico (p = 0,004). Las variables edad, sexo y formación ajustan mejor el modelo.ConclusionesHay una relación estadísticamente significativa entre un buen indicador de prescripción y el adecuado control de variables intermedias de salud.

ObjectiveTo define and validate a battery of prescription indicators on the use of antihypertensives, lipid-lowerers, diabetes drugs, and insulin, as measurements of family doctors’ quality of prescription in primary health care.DesignTransversal, descriptive study.SettingTwo primary care health districts, Camas and Sierra Norte, Spain.ParticipantsEighty three family doctors, 94.32% of the doctors in the study area.Definition and validation of indicatorsTo construct the prescription indicators, we used evidence found in the scientific bibliography available.To validate it, we analysed its statistical relationship with a series of selected clinical tests, collected from the clinical records.ResultsFor each doctor, there was a statistically significant relationship between the index of quality of prescription and the clinical quality seen in the records (P=.004). The variables of age, sex, and training finetuned the model.ConclusionsThere is a statistically significant relationship between a good prescription indicator and proper control of intermediate health variables.