Seis Sigma en salud o cómo atender a pacientes oncológicos en menos de 10 días

En Chile, la segunda causa de muerte es por patologías neoplásicas, constituyendo el 24,6% del total de defunciones (24.592 defunciones en 2013).

La reforma de salud y la implementación del régimen GES ha sido una una buena medida de salud pública. Sin embargo, en el manejo de cáncer esta ley solo abarca a un numero reducido de éstos y muchas veces, no se considera la garantía de oportunidad de sospecha o confirmación. De esta forma, los pacientes que tienen una patología oncológica quedan, en su mayoría, fuera del GES y sin plazos legales garantizados de atención por especialistas.

Si revisamos los 28 primeros tipos de cáncer (según n° de defunciones), encontramos que solo 12 tienen cobertura GES, De ellos, 3 no tienen garantía de oportunidad de sospecha y/o confirmación.

Elaboración propia / N° defunciones por tumores malignos 2013 Chile (DEIS)

Debido a la naturaleza de estas patologías y al importante impacto social/económico que genera en las familias, es que se hace necesario implementar un modelo de atención que permita el rápido acceso a estos pacientes, ya que el tiempo juega un rol relevante, siendo un elemento crítico al momento de ofrecer una conducta terapéutica curativa o que permita mejorar las condiciones de salud de las personas. El indicador Años de Vida Potenciales Perdidos (AVPP) ilustra sobre la pérdida que sufre la sociedad como consecuencia de la muerte de personas jóvenes o de fallecimientos prematuros. El supuesto en el que se basan los AVPP es que cuando más prematura es la muerte, mayor es la pérdida de vida.

Fuente: DEIS - MINSAL

En la institución pública donde trabajo, diseñamos un modelo que permite identificar y gestionar de forma rápida a los pacientes que hayan sido derivados para atención de especialistas y que correspondan a diagnósticos prioritarios, como las patologías neoplásicas.

Para mejorar la captura de casos relevantes, se estableció una función denominada "Contraloría de Admisión". Este rol lo desempeña un profesional (Enfermera), quien evalúa todas las interconsultas (IC) derivadas a especialidades y las categoriza basado en un protocolo interno. Esta categorización corresponde, conceptualmente, a una evaluación de riesgo de cada paciente y asignación de prioridad. Desde allí, se siguen flujos previamente definidos para cada categoría, siendo la "Categoría A" la que agrupa a los pacientes con diagnósticos prioritarios como los señalados.
Los casos oncológicos que cuentan con garantías de oportunidad GES, son gestionados usando otra metodología diseñada para estos fines (ver acá).

El tiempo (días) en que son entregadas las prestaciones de salud es uno de los mayores problemas en salud pública, no solo como un factor de gestión institucional, sino que también, como el primer reclamo - por lejos - de los pacientes y causa de la elevada sensación de desprotección (listas de esperas prolongadas y mala evaluación general del sistema de salud). Esto es especialmente relevante en los casos donde el tiempo determina fuertemente la expectativa de tratamiento o solución, como son los casos de cáncer u otras patologías que representan riesgo vital o de discapacidad severa de las personas (patologías que consideramos prioritarias y que hemos denominado como “Categoría A”). Por lo tanto, casos en que exista demora en la atención representan un alto riesgo para las personas y un costo adicional a la sociedad en conceptos de compensación, uso de recursos sanitarios, integración laboral y social.

Además, para la gestión de los casos prioritarios se ha decidido usar la metodología de gestión de proyectos, estableciendo un jefe de proyecto, distintos responsables y funciones (matriz RACI), determinación de las reglas de negocio y definición de SLA. Por lo demás, se realizan reuniones semanales se seguimiento del estado de los casos, con revisión de casos y diseño de planes de mitigación.

Los casos son tratados por el nombre de los pacientes para individualizar la situación y evitar la despersonalización. Las personas encargadas del contacto telefónico (para citación de pacientes) tienen segmentadas sus especialidades, a los cuales de les asigna un paquete de trabajo (pacientes por citar). Se utiliza un software de gestión de proyectos (Redmine) para dar soporte al registro de las tareas y seguimiento de éstos. Basado en nuestra experiencia, con muy buenos resultados.

Sumado a la determinación de los objetivos, levantamiento del proceso y optimización de éste, protocolización de las reglas de negocio para definir los casos categorías A, metodología de gestión de proyectos y uso de sistema informático de soporte, hemos aplicado un proyecto DMAIC (Seis Sigma) para mejorar la variabilidad de los tiempos de asignación de citas médicas para los casos prioritarios.

Es importante señalar que no hubo costos directos asociados a la implementación de estas iniciativas. Respecto del diseño de la iniciativa, proyecto de implementación y capacitación fue realizado por el equipo directivo CRS y colaboradores en horario institucional. Tampoco hubo aumento de la oferta médica de horas ambulatorias ni compra de servicios externos ni horas extras. Lo que se realizó fue cambiar la forma en que seleccionamos los casos, ajustar por riesgo la mezcla de pacientes atendidos (case mix) y optimizar el uso de los cupos disponibles.


Para los casos catalogados como A (prioritarios), hemos dispuesto 2 indicadores:

Objetivo del proyecto DMAIC:

• Reducir las asignaciones fuera de plazo (>15 días) en un 57,73%, pasando de 27,90% a un 11,79% a partir de Octubre 2016

A continuación algunos detalles del proyecto:
Nota: se han omitido varios análisis estadísticos y gráficas a fin de hacer más simple la lectura del artículo.

Análisis de tendencia (días de demora en la asignación de citas médicas de especialidad):

Durante Julio 2015 a Mayo 2016, se evidencia una alta variabilidad en la gráfica de tendencia, en especial en la primera mitad del período. A contra de Enero 2016, el proceso mejora en este sentido, por lo que es este el período que se usará para realizar los análisis estadísticos posteriores.

Uno de los indicadores corresponde al porcentaje de defectos (plazo citación > 15 días). Desde enero a Mayo 2016 se evidencia un 27,9% de casos fuera de plazo, lo cual está por sobre el límite de 10%. Al analizar con diagrama de Pareto las especialidades que involucradas y su porcentaje de participación, se deciden tomar a 4 (señaladas en amarillo) para realizar mayores análisis e implementar las mejoras focalizadamente.

Al realizar entrevistas al dueño del proceso y a personas clave, basado en CTQ´s y matriz causa/efecto, se determinan las siguientes variables críticas (X´s vitales):

1. Uso de interconsulta digital
2. Contar con disponibilidad de horas médicas (reservadas)
3. Datos de contacto de pacientes actualizados

Análisis de capacidad (inicial):

Al realizar el análisis de capacidad del proceso (inicial) se evidencia un nivel sigma de 1.83, DPMO con un 36,9% de rechazos y un Ppk muy bajo, que denota una baja capacidad del proceso de cumplir los límites de especificación (VOC).

Luego de una serie de revisiones y análisis (etapas Analizar y Mejorar) en conjunto con el equipo de trabajo, se logra diseñar una matriz de impacto vs esfuerzo para analizar las mejoras a implementar:

Las iniciativas en verde se seleccionaron para ser implementadas en un corto plazo (1 mes). Las amarillas en mediano plazo (2 a 3 meses). La iniciativa n° 14 (roja) se descartó debido a la poca factibilidad técnica y cultural de la organización.

A continuación se describen análisis comparativos entre el periodo ANTES de las mejoras y DESPUÉS de las mejoras señaladas. Se omitió carta Gantt de implementación para facilitar la lectura de los datos, pero el corte corresponde a Julio 2016.


Test de hipótesis de 2 muestras / Comparación de medias (ANTES vs DESPUÉS):

Todas las especialidades de destino agrupadas:

Especialidades priorizadas:

Todos los p-value fueron < 0,05, por cuanto se puede inferir que hay evidencia estadísticamente significativa (IC 95%) para rechazar Ho e indicar que la media de los días de demora en la asignación de cita médica del período ANTES en mayor que la del período DESPUÉS, tanto en todas las especialidades así como en las especialidades priorizadas. 

Test de hipótesis de 2 muestras / Comparación de varianzas (ANTES vs DESPUÉS):

Todas las especialidades de destino agrupadas:

Especialidades priorizadas:

Al igual que lo encontrado al comparar las medias de ambos períodos, al comparar la DS, todos los p-value fueron < 0,05, por cuanto se puede inferir que hay evidencia estadísticamente significativa (IC 95%) para rechazar Ho e indicar que la DS de los días de demora en la asignación de cita médica del período ANTES en mayor que la del período DESPUÉS, tanto en todas las especialidades así como en las especialidades priorizadas.


En resumen, al comparar los períodos ANTES y DESPUÉS tenemos lo siguiente:

Al realizar nuevamente el análisis de capacidad del proceso y compararlo con el inicial, se obtiene lo siguiente:

Al comparar ambos períodos, se evidencian mejoras en todos los índices señalados, lo cual demuestra el impacto de las mejoras implementadas y el gran trabajo del equipo detrás de esto.

Al graficar IC 95% ANTES y DESPUÉS se logra visualizar el notorio cambio de la curva en los días de demora en la asignación de cita médica:

Al listar los meses y los porcentajes de los casos dentro y fuera de plazo, se observa un quiebre relevante en julio 2016, que fue cuando se implementaron las mejoras, logrando en Septiembre solo un 8,7% de casos defectuosos o que exceden el plazo fijado de 15 días.

En la etapa CONTROLAR, podemos observar en la carta de control individual I-MR una notoria disminución de puntos fuera de control, sino que además, una mejora en el índice de inestabilidad (St) pasando de 6,76 a 4,79

Por otro lado, en la gráfica de control de atributos (P´ de Laney) se identifica una disminución de Sigma Z, lo cual indica una disminución de la variabilidad entre ambos períodos.

A modo de conclusiones, podemos indicar:

• Luego de las mejoras aplicadas, se evidencian mejoras estadísticamente significativas en las especialidades seleccionadas, en términos de reducción de variabilidad y cumplimiento de VOC.
• Muchas de las mejoras consideran el mantener al equipo operativo actualizado con el estado del desempeño del proceso y estandarizar los mecanismos de monitoreo/seguimiento de los casos.
• Las metodologías usadas, así como las mejoras implementadas no requirieron de un gasto financiero para generar resultados positivos.  
• Las mejoras a pesar de estar focalizadas en 4 especialidades, se extendieron al resto de forma espontánea (modelo de gestión del conocimiento Nonaka y Takeuchi) Más detalles acá
• Algunas mejoras están aún están pendientes de implementación total por su alto costo o dificultad (cultural), pero están en desarrollo actualmente.
• Se logró mejorar la capacidad del proceso pasando de un nivel sigma 1,89 a 2,35 y una reducción de los rechazos de 34,7% a 19,7%. Aún cuando índice Ppk mejoró de 0,03 a 0,11 se requieren mayores mejoras.
• Se logró mejorar la estabilidad del proceso luego de las mejoras, como se evidencia en la carta P y en la carta I.
• Durante 1° mitad de Septiembre 2016 se logra obtener una media de asignación de 9,34 días y un 8,7% de casos fuera de plazo, cumpliendo el objetivo de proyecto DMAIC.

Es interesante como es posible aplicar metodologías de gestión Seis Sigma en ámbitos de servicios sanitarios, que habitualmente se asocian más a empresas de manufacturas que a hospitales. Ciertamente, la aplicación de este proyecto DMAIC sobre la metodología de "categorización de casos", son una potente herramienta para mejorar la oportunidad de atención de pacientes, optimizar la gestión de listas de espera de especialidades y transitar a la excelencia operacional de las instituciones públicas.