I meccanismi di rimborso per l’assistenza sanitaria hanno incluso il salario, il Fee-for-service (FFS), la capitazione, il Pay-for-performance (P4P), e il pagamento basato sulla diagnosi (DRGs, diagnosis-related groups). La maggior parte dei paesi ha sistemi misti che possono includere uno o tutti questi meccanismi, ma nessun sistema è emerso come universale, forse a causa dei punti di forza e di debolezza di ogni meccanismo e della loro fattibilità all’interno di un particolare contesto sociale, politico ed economico. Anche se questi meccanismi remunerano la quantità, la complessità e la qualità dell’assistenza sanitaria in misura variabile, tutti potrebbero funzionare in modo più efficiente se integrati nelle emergenti tecnologie dell’informazione sanitaria (HIT).
I meccanismi di rimborso attuali hanno sia punti di forza che di debolezza (1). Con i sistemi retributivi, non c’è alcun incentivo per la fornitura di un particolare grado di cura. Nei sistemi FFS, i singoli elementi di cura sono rimborsati retrospettivamente, ma possono essere incoraggiati servizi eccessivi e cure non necessarie o inappropriate. Con i sistemi di pagamento prospettico o di capitalizzazione, come le organizzazioni di mantenimento della salute negli Stati Uniti o il servizio sanitario nazionale britannico, viene pagato un importo predeterminato per ogni paziente iscritto. Anche se questi sistemi incoraggiano il contenimento dei costi e le cure preventive, possono anche favorire il sottotrattamento, l’eccesso di rinvio di pazienti complessi, e un gran numero di pazienti per fornitore per aumentare il reddito, aumentando il carico di lavoro e riducendo la qualità delle cure. Nel sistema DRG, che è stato usato principalmente per rimborsare gli ospedali, il pagamento è basato sulla classificazione dei casi in gruppi che definiscono i “prodotti” dell’assistenza sanitaria, con pazienti in ogni gruppo che si presume abbiano diagnosi simili che richiedono la stessa quantità di servizi. Il sistema DRG, come il FFS, tenta di collegare il rimborso all’entità dell’assistenza fornita, ma gli svantaggi includono l’upcoding, l’overtreatment e le riammissioni eccessive. Infine, i sistemi P4P, come quello usato negli Stati Uniti per il rimborso Medicare, tentano di collegare il pagamento alla qualità, di solito confrontando le prestazioni su risultati definiti con le prestazioni passate o con quelle di altri fornitori. Tuttavia, collegare il rimborso alla qualità richiede uno sforzo sostanziale per valutare le prestazioni su misure rigorose dei processi o degli esiti delle cure.
Ikegami (2) ha sostenuto che, date le carenze dei sistemi di retribuzione, capitazione, DRG e P4P, la FFS è più semplice da amministrare poiché richiede meccanismi meno complessi per garantire un funzionamento adeguato. Egli sottolinea che “DRGs e P4P richiedono sistemi ben progettati di identificazione, classificazione, registrazione e monitoraggio dei pazienti”. Eppure il processo che descrive, che caratterizza il sistema di regolazione dei pagamenti tramite un tariffario in Giappone, richiede ancora processi rigorosi di documentazione, fatturazione, monitoraggio, revisione dei medici e revisione delle tariffe, processi che possono essere richiesti anche per i sistemi di capitalizzazione, DRG e P4P e implementati in quei sistemi con non meno efficienza. La sfida nella progettazione di un sistema di rimborso non sta solo nella selezione di meccanismi appropriati, ma anche nell’ottenere, elaborare e utilizzare in modo efficiente le informazioni necessarie per garantire il loro funzionamento ottimale. Dal momento che fornire assistenza a un numero maggiore di pazienti richiede uno sforzo maggiore da parte del medico, sembra ragionevole rimborsare almeno in parte sulla base della quantità. Tuttavia, non tutti i casi sono uguali, ed è necessario un meccanismo per aggiustare la complessità del caso in modo che le cure per i pazienti più complessi possano dare un compenso maggiore. Infine, il rimborso per la qualità potrebbe fornire un incentivo per il miglioramento delle cure che potrebbe beneficiare sia i pazienti che l’intero sistema sanitario.
Sarebbe difficile per qualsiasi singolo meccanismo di rimborso premiare le prestazioni per tutte e tre le dimensioni delle cure, ma una combinazione di meccanismi potrebbe farlo. La compensazione per la quantità potrebbe utilizzare un meccanismo di capitalizzazione in cui i fornitori sono pagati o un importo predeterminato per paziente o un salario con l’aspettativa di vedere un numero prescritto di pazienti. L’importo del salario o del compenso capitalizzato potrebbe essere regolato per la complessità utilizzando il sistema DRG. Per prevenire le carenze notate sopra, il volume di pazienti per fornitore così regolato potrebbe essere limitato da intervalli di obiettivi stabiliti che permettono un tempo ragionevole per la fornitura di cure di qualità. Il reddito di base generato potrebbe essere integrato da un incremento che ricompensi le prestazioni su processi stabiliti o misure di qualità legate ai principali DRG. Le misure di performance potrebbero essere progettate per limitare il potenziale overtreatment, undertreatment e upcoding basati in parte sulla presentazione del paziente e sugli standard di trattamento dei pari. Oltre ad avere un impatto sul rimborso, le prestazioni al di sotto degli standard comunitari potrebbero richiedere una revisione tra pari e interventi educativi da parte dei fornitori.
Raccogliere ed elaborare le informazioni necessarie per garantire il corretto funzionamento di qualsiasi meccanismo di rimborso richiede l’investimento di tempo e sforzi sostanziali, e risorse umane limitate hanno probabilmente contribuito all’inefficienza e persino al fallimento dell’implementazione del meccanismo in varie impostazioni. Tuttavia, un uso più ottimale delle HIT emergenti, in particolare la cartella clinica elettronica (EMR), potrebbe migliorare la precisione, l’efficienza e la fattibilità finale di qualsiasi sistema di rimborso.
L’EMR è stato definito come un archivio di dati del paziente in formato digitale (3). Sebbene rappresenti un grande progresso rispetto alla documentazione cartacea, il suo uso è attualmente limitato all’inserimento dei dati per la documentazione della cura del paziente, un compito di valore non dimostrato (4). Con rare eccezioni, poca enfasi è posta su altri usi potenziali delle informazioni inserite. Tuttavia, queste informazioni hanno un grande potenziale per fornire il monitoraggio di tutti gli aspetti dell’assistenza medica, compresa la sua quantità, complessità e qualità e per collegare le prestazioni ai rimborsi. Piuttosto che usare semplicemente l’EMR per la documentazione, deve essere utilizzato per accumulare, sintetizzare e analizzare i dati, confrontarli con gli standard normativi e rilevare modelli e variazioni che possono avere un impatto sia sul rimborso che sul miglioramento delle cure. L’appropriatezza e l’efficienza del flusso di lavoro del fornitore, la valutazione e i trattamenti potrebbero essere monitorati e analizzati. I dati accumulati sulla quantità di pazienti e la loro complessità potrebbero dirigere il rimborso di base, sia la giustificazione del salario che il reddito capitalizzato. La performance su misure definite associate ai singoli DRG potrebbe essere tracciata per ogni fornitore, paragonata alla performance passata e ai benchmark stabiliti, e costituire la base per i pagamenti incentivanti (P4P).
Attualmente l’EMR è usato principalmente dai fornitori di assistenza sanitaria, ma potrebbe essere usato da tutti gli attori del sistema sanitario. L’integrazione dei dati generati dal paziente nell’EMR è stata sostenuta (5), e in alcuni EMR i pazienti sono in grado di visualizzare le proprie cartelle cliniche, rinnovare le prescrizioni, fissare appuntamenti e comunicare con i fornitori. Il coinvolgimento del paziente potrebbe essere ampliato per incorporare reclami e sintomi, monitorare il decorso della malattia e la risposta alla terapia, e valutare la conformità e la soddisfazione per la cura. Moduli per l’educazione del paziente e la cura preventiva potrebbero essere incorporati, e presentazioni visive interattive, dispositivi elettronici personali e tecnologia di riconoscimento vocale potrebbero facilitare l’interazione con la cartella. Le informazioni inserite potrebbero essere tracciate e analizzate non solo per migliorare la qualità, ma anche per definire la complessità, aumentare l’accuratezza dell’assegnazione dei DRG, prevenire l’upcoding e assicurare l’equità della remunerazione.
Utilizzando l’EMR, le organizzazioni sanitarie, come ospedali, cliniche o gruppi medici, potrebbero monitorare continuamente il processo di cura per anticipare i requisiti mutevoli delle risorse e migliorare l’efficienza della cura. I dati dell’EMR potrebbero assistere nella generazione di bilanci in tempo reale che tabulano le spese, i rimborsi e la proiezione dell’allocazione futura delle risorse. I modelli di pratica dei fornitori ospedalieri, la conformità con i parametri di riferimento, la soddisfazione del paziente e i risultati possono essere monitorati per assistere nel processo di miglioramento della qualità e assicurare l’aderenza agli standard degli enti di certificazione.
Fonti di finanziamento, come le compagnie di assicurazione o le agenzie governative, potrebbero ottenere dati direttamente dall’EMR per guidare il rimborso. Sarebbe necessario stabilire requisiti uniformi per l’estrazione delle informazioni e criteri su cui basare il rimborso, e sarebbero necessari meccanismi per garantire la privacy del paziente, ma la trasparenza per tutte le parti interessate facilitata da un sistema informatico comune potrebbe favorire l’equità, l’efficienza, l’economia e la fiducia reciproca. Stabilire le tariffe è un processo complesso e necessariamente arbitrario che deve essere realizzato per consenso, come dettato dalle economie locali, ma il computer può facilitare la revisione periodica delle tariffe rivelando la complessità e l’appropriatezza delle cure richieste per il trattamento di specifiche condizioni o DRG.
Dal punto di vista dei medici, gli attuali EMR sono ingombranti, inefficienti e noiosi da usare (6). Il loro design deve essere reso più intuitivo, meno ingombro di informazioni estranee e più user-friendly, attributi che sono stati associati al successo dell’implementazione dell’EMR (3,7). La maggior parte degli EMR sono progettati da programmatori che non forniscono assistenza sanitaria, eppure la pratica medica comporta flussi di lavoro unici che non sono ovvi ai non addetti ai lavori. Uno studio dettagliato dei flussi di lavoro dei medici dovrebbe dirigere la progettazione dell’EMR, oppure gli EMR potrebbero essere progettati da medici praticanti con competenze di programmazione. Gli aspetti dell’EMR dovrebbero essere individualizzati rispetto ad ogni specialità o sottospecialità medica per ottimizzare la documentazione, il recupero dei dati, l’analisi e i meccanismi di remunerazione specifici di quella specialità.
Ikegami afferma che poiché i medici non sono addestrati a praticare in modo efficiente, l’efficacia dei sistemi di pagamento DRG, P4P e prospettici può essere limitata (2). Tuttavia, tali limitazioni possono essere superate aumentando l’efficienza della pratica medica, un obiettivo che potrebbe essere promosso attraverso l’uso dell’EMR sia nella formazione formale dei medici che nella formazione medica continua. Per ogni specialità medica, la stragrande maggioranza delle cure mediche rientra in una gamma standard molto ben definita, e il computer può rilevare le variazioni della pratica al di fuori di tale gamma, aiutare a monitorare e guidare la pratica, e fornire un feedback per la formazione continua. Come parte di questo processo, l’EMR potrebbe incorporare linee guida, materiali di riferimento, e un rapido accesso online ai principali database di letteratura e articoli originali. Le cartelle dei singoli pazienti potrebbero essere automaticamente riferite a materiali educativi collegando le parole chiave nei database ai DRG all’interno dell’EMR. I set di ordini universali standardizzati per i trattamenti comuni potrebbero essere adottati per ogni specialità medica e il loro uso all’interno dell’EMR (ordine computerizzato del fornitore) potrebbe aiutare a guidare la pratica. A questo proposito, è stato dimostrato che l’EMR può effettivamente influenzare le decisioni prese dai fornitori (3).
Il rimborso ottimale per l’assistenza sanitaria deve tener conto non solo della quantità di cure fornite ma anche della complessità e della qualità di tali cure. Qualsiasi meccanismo per farlo richiederà l’accumulo, la sintesi e l’interpretazione delle informazioni per guidare la remunerazione e contemporaneamente migliorare l’efficienza e la qualità delle cure. L’EMR è idealmente adatto a svolgere un ruolo centrale nel raggiungimento di questo obiettivo, e l’investimento di risorse per espandere questo ruolo è probabilmente a beneficio dell’intero sistema sanitario.