SummaryBackground: The increasing demand of health care services and the complexity of health care delivery require Health Care Organizations (HCOs) to approach clinical risk management through proper methods and tools. An important aspect of risk management is to exploit the analysis of medical injuries compensation claims in order to reduce adverse events and, at the same time, to optimize the costs of health insurance policies.Objectives: This work provides a probabilistic method to estimate the risk level of a HCO by computing quantitative risk indexes from medical injury compensation claims.Methods: Our method is based on the estimate of a loss probability distribution from compensation claims data through para -metric and non-parametric modeling and Monte Carlo simulations. The loss distribution can be estimated both on the whole dataset and, thanks to the application of a Bayesian hierarchical model, on stratified data. The approach allows to quantitatively assessing the risk structure of the HCO by analyzing the loss distribution and deriving its expected value and percentiles.Results: We applied the proposed method to 206 cases of injuries with compensation requests collected from 1999 to the first se -mester of 2007 by the HCO of Lodi, in the Northern part of Italy. We computed the risk indexes taking into account the different clinical departments and the different hospitals involved.Conclusions: The approach proved to be useful to understand the HCO risk structure in terms of frequency, severity, expected and unexpected loss related to adverse events.
In the last years, the need of preventing medical injuries associated to clinical practice has pushed towards the implementation of risk management strategies in clinical environments. At the same time, the insurance costs that Health Care Organizations (HCOs) have to pay for the coverage of medical injuries steadily increased. Compensation claims for medical injuries are related both to clinical adverse events and to monetary compensations, so they can be exploited to analyze the HCOs risk areas. To this end we developed a probabilistic method, based on an approach developed in financial risk management, to obtain quantitative risk indexes from medical injuries compensation claims. This method was successfully applied to the analysis of the compensation claims data of the Azienda Ospedaliera of Lodi allowing to better understand the risk structure of the Azienda Ospedaliera and of its departments.Keywords: risk management, medical injuries, Monte Carlo method, actuarial analysis, probabilistic models A methodology for computing quantitative risk indexes from medical injuries compensation claims InTRoduzIoneNegli ultimi anni la prevenzione degli errori, degli incidenti e degli eventi avversi nella pratica clinica è diventata un tema di grande interesse sia per i cittadini, sempre più informati ed esigenti, sia per le aziende ospedaliere, che devono far fronte a premi assicurativi in continuo aumento. Per questo motivo si stanno affermando anche in ambito sanitario tecniche e metodologie mirate alla gestione del rischio (risk management) già consolidate in altre realtà, come quella finanziaria, o in altri sistemi sanitari, quale ad esempio quello britannico. Uno dei concetti basilari del risk management in sanità è imparare dagli errori e dagli eventi avversi che si sono verificati per capirne le cause ed evitarli in futuro. Il primo passo per l'applicazione di queste tecniche prevede quindi la raccolta e l'analisi dei dati riguardanti gli errori e gli eventi avversi nella pratica medica. I dati relativi agli errori sono però spesso difficilmente reperibili poiché strettamente legati alle responsabilità del singolo e poiché non sono ancora diffusi sistemi di raccolta standardizzati e organizzati a livello nazionale. I dati riguardanti i sinistri invece sono già raccolti dalle aziende ospedaliere o dalle compagnie assicuratrici e possono fornire spunti e risultati interessanti per l'analisi e la gestione del rischio in sanità. I sinistri sono infatti eventi avversi a cui è seguita una richiesta di risarcimento; per questo motivo i dati relativi forniscono informazioni sugli eventi avversi che li hanno provocati e sull'impatto economico associato. Queste informazioni possono essere sfruttate quindi sia nell'ambito della gestione del rischio, sia per una migliore gestione delle politiche assicurative.
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