[Validity of predictive power of the Adjusted Morbidity Groups (AMG) with respect to others population stratification tools.] / Validación del poder predictivo de los Grupos de Morbilidad Ajustada (GMA) respecto de otras herramientas de estratificación de la población.

OBJECTIVE: This work was performed in order to get objective elements of judgment that support the improvement of a national population morbidity grouper based in the Adjusted Morbidity Groups (AMG). The study compared the performance in terms of predictive power on certain health and resource outcomes, in between the AMG and several existing morbidity groupers (ACG®, Adjusted Clinical Groups and CRG®, Clinical Risk Group) used in some Autonomous Regions in Spain (Aragón, Canarias y Castilla y León). METHODS: Cross-sectional analytical study in entitled/insured population with respect to rights of healthcare. Predictive capacity of the complexity weight obtained with the different stratification tools in the first year of the study period was evaluated using a simple classification method that compares the areas under the curves ROC for the following outcomes that occurred in the second year of the study period: Probability of death; probability of having at least one urgent hospital admission; total number of visits to hospital emergencies; total number of visits to primary care; total number of visits to hospital care and spending in pharmacy. RESULTS: The results showed that AMG complexity weight were good predictors for almost all the analyzed outcomes (AUC ROC>0.7; p<0.05), for the different Autonomous Regions and compared to ACG® or CRG®. Only for the outcome of visits to hospital emergencies in Aragon and Canarias; and visits to specialized care in Aragon, the predictive power was weak for all the compared stratification tools. CONCLUSIONS: GMA® is a population stratification tool adequate and as useful as others existing morbidity groupers.

OBJETIVO: Este trabajo se realizó con el objetivo de conseguir elementos objetivos de juicio que apoyasen la evolución de un estratificador de la población nacional desarrollado en base a los Grupos de Morbilidad Ajustada (GMA). Para ello se validó el poder predictivo de esta herramienta de estratificación sobre determinadas variables de resultado, mediante comparación con otros estratificadores como ACG® (Adjusted Clinical Groups) y CRG® (Clinical Risk Group), utilizados en algunas comunidades autónomas (CCAA) como Aragón, Canarias y Castilla y León. METODOS: Se realizó un estudio analítico transversal en la población con derecho a la asistencia sanitaria. Se evaluó la capacidad predictiva del peso de complejidad obtenido con cada una de las herramientas de estratificación en el primer año, mediante un método de clasificación simple que comparó las áreas bajo las curvas ROC sobre las siguientes variables de resultado que sucedieron en el año siguiente: probabilidad de muerte; probabilidad de tener al menos un ingreso hospitalario urgente; número total de asistencias a urgencias hospitalarias; número total de visitas a Atención Primaria (AP); número total de consultas externas de Atención Hospitalaria (AH) y gasto farmacéutico. RESULTADOS: Los resultados obtenidos mostraron que los GMA® fueron buenos predictores de casi todas las variables analizadas (Resultados Curvas ROC AUC>0,7; p<0,05) para las distintas comunidades autónomas, al comparar con los ACG® o los CRG®. Únicamente para la variable de asistencia a urgencias hospitalarias en el caso de Aragón y Canarias, y las derivaciones a AH en el caso de Aragón, la capacidad predictiva no fue adecuada con ninguna de las herramientas de estratificación comparadas. CONCLUSIONES: La herramienta GMA® es un sistema de estratificación de la población adecuado y tan útil como otras alternativas existentes.

Validación del poder predictivo de los Grupos de Morbilidad Ajustada (GMA) respecto de otras herramientas de estratificación de la población / Validity of predictive power of the Adjusted Morbidity Groups (AMG) with respect to others population stratification tools

OBJETIVO: Este trabajo se realizó con el objetivo de conseguir elementos objetivos de juicio que apoyasen la evolución de un estratificador de la población nacional desarrollado en base a los Grupos de Morbilidad Ajustada (GMA). Para ello se validó el poder predictivo de esta herramienta de estratificación sobre determinadas variables de resultado, mediante comparación con otros estratificadores como ACG® (Adjusted Clinical Groups) y CRG® (Clinical Risk Group), utilizados en algunas comunidades autónomas (CCAA) como Aragón, Canarias y Castilla y León. MÉTODOS: Se realizó un estudio analítico transversal en la población con derecho a la asistencia sanitaria. Se evaluó la capacidad predictiva del peso de complejidad obtenido con cada una de las herramientas de estratificación en el primer año, mediante un método de clasificación simple que comparó las áreas bajo las curvas ROC sobre las siguientes variables de resultado que sucedieron en el año siguiente: probabilidad de muerte; probabilidad de tener al menos un ingreso hospitalario urgente; número total de asistencias a urgencias hospitalarias; número total de visitas a Atención Primaria (AP); número total de consultas externas de Atención Hospitalaria (AH) y gasto farmacéutico. RESULTADOS: Los resultados obtenidos mostraron que los GMA® fueron buenos predictores de casi todas las variables analizadas (Resultados Curvas ROC AUC>0,7; p < 0,05) para las distintas comunidades autónomas, al comparar con los ACG® o los CRG®. Únicamente para la variable de asistencia a urgencias hospitalarias en el caso de Aragón y Canarias, y las derivaciones a AH en el caso de Aragón, la capacidad predictiva no fue adecuada con ninguna de las herramientas de estratificación comparadas. CONCLUSIONES: La herramienta GMA® es un sistema de estratificación de la población adecuado y tan útil como otras alternativas existentes

OBJECTIVE: This work was performed in order to get objective elements of judgment that support the improvement of a national population morbidity grouper based in the Adjusted Morbidity Groups (AMG). The study compared the performance in terms of predictive power on certain health and resource outcomes, in between the AMG and several existing morbidity groupers (ACG®, Adjusted Clinical Groups and CRG®, Clinical Risk Group) used in some Autonomous Regions in Spain (Aragón, Canarias y Castilla y León). METHODS: Cross-sectional analytical study in entitled/insured population with respect to rights of healthcare. Predictive capacity of the complexity weight obtained with the different stratification tools in the first year of the study period was evaluated using a simple classification method that compares the areas under the curves ROC for the following outcomes that occurred in the second year of the study period: Probability of death; probability of having at least one urgent hospital admission; total number of visits to hospital emergencies; total number of visits to primary care; total number of visits to hospital care and spending in pharmacy. RESULTS: The results showed that AMG complexity weight were good predictors for almost all the analyzed outcomes (AUC ROC>0.7; p < 0.05), for the different Autonomous Regions and compared to ACG® or CRG®. Only for the outcome of visits to hospital emergencies in Aragon and Canarias; and visits to specialized care in Aragon, the predictive power was weak for all the compared stratification tools. CONCLUSIONS: GMA® is a population stratification tool adequate and as useful as others existing morbidity groupers

Стратификация населения: основной инструмент, используемый для управления общественным здравоохранением в Испании: информационный обзор по передовому опыту

Переход систем здравоохранения от использования подхода, ориентированного на лечение заболевания, к подходу, ориентированному на нужды пациента, был одной из целей Испанской стратегии борьбы с хроническими заболеваниями Национальной системы здравоохранения (2012 г.). В качестве одного из стратегических приоритетов для осуществления этих преобразований рассматривалось определение потребностей каждого пациента в медицинских услугах с целью адаптирования вмешательств к конкретным нуждам пациентов. В рамках проекта “Стратификация населения в Национальной системе здравоохранения” в большинстве регионов Испании для стратификации рисков развития заболеваний у пациентов и определения степени их сложности использовался разработанный и опробованный на местном уровне “инструмент группировки населения” (AMG) (Ministry of Health, Social Services and Equality, 2018).Стратификация риска широко используется в управлении здравоохранением, планировании медицинского обслуживания и клиническом лечении. Стратификация рисков для здоровья людей с хроническими заболеваниями применяется во многих европейских странах для повышения эффективности управления здравоохранением и предоставления услуг, в большей степени отвечающих потребностям пациентов. Некоторые страны приобрели или адаптировали существующее программное обеспечение; другие, например, Испания, - разработали новые, ориентированные на конкретную страну инструменты на уровне всего населения для группировки и оценки риска для здоровья населения (Dueñas-Espín et al., 2016; Nalin et al., 2016). Эти методы согласуются с Европейской рамочной основой для действий по организации интегрированного предоставления услуг здравоохранения в качестве одной из ключевых стратегий перехода к здравоохранению, ориентированному на нужды населения (WHO Regional Office for Europe, 2016).

Population stratification: a fundamental instrument used for population health management in Spain: good practice brief

Changing health services from a disease-centred to a patient-centred approach was one of objectives of the Spanish Strategy for Approaching Chronicity in the National Health System (2012). A strategic priority for facilitating this transformation was considered to be identification of the health needs of every patient, so that interventions could be tailored. In the framework of the project “Stratification of the population of the National Health System”, a locally developed and tested “population grouper”, Adjusted Morbidity Groups (AMG), was used in the majority of the Spanish regions to stratify patients’ risks according to morbidity and complexity (Ministry of Health, Social Services and Equality, 2018). Risk stratification is widely used in population health management, health service planning and clinical management. Stratification of the health risks of people with chronic diseases has been adopted in many European countries to strengthen population health management and provide better-tailored services. Some countries have purchased or adapted existing software, and others, like Spain, have developed novel, country-specific population tools for grouping and health risk assessment (Dueñas-Espín et al., 2016; Nalin et al., 2016). These practices are aligned with the European framework for action on integrated health services delivery as one of the key strategies for moving towards people-centred health services (WHO Regional Office for Europe, 2016).

p53 modulates homologous recombination by transcriptional regulation of the RAD51 gene.

DNA repair by homologous recombination is involved in maintaining genome stability. Previous data report that wild-type p53 suppresses homologous recombination and physically interacts with Rad51. Here, we show the in vivo binding of wild-type p53 to a p53 response element in the promoter of Rad51 and the downregulation of Rad51 messenger RNA and protein by wild-type p53, favoured by DNA damage. Moreover, wild-type p53 inhibits Rad51 foci formation in response to double-strand breaks, whereas p53 contact mutant R280K fails to repress Rad51 mRNA and protein expression and Rad51 foci formation. We propose that transcriptional repression of Rad51 by p53 participates in regulating homologous recombination, and impaired Rad51 repression by p53 mutants may contribute to malignant transformation.