Estruturação de uma Cost Tool Kit para apoiar análises de Microcusteio com TDABC
Tipo de documento
Resumo
Descrição
Documento publicado na Rebrats (Rede Brasileira de Avaliação de Tecnologias em Saúde) que sintetiza informações, evidências e resultados de estudos ou avaliações em saúde, facilitando a compreensão e o acesso ao conhecimento científico.
Fonte
Rebrats
Ano de publicação
2019
Referência (Vancouver)
Zanotto BS, Kurmann G, Vargas DF, Lima AFB, Cardoso R, Nascimento L, Etges AP, Polanczyk C. Estruturação de uma Cost Tool Kit para apoiar análises de Microcusteio com TDABC [Internet]. In: Primeiro Congresso da REBRATS. Galoá; 2019. Disponível em: 10.17648/rebrats-2019-113680
A Cost Tool Kit to support TDABC Micro-Costing Analysis
Document type
Summary
Description
A document published by Rebrats (Brazilian Network for Health Technology Assessment) that synthesizes information, evidence, and results from health studies or assessments, facilitating understanding of and access to scientific knowledge.
Source
Rebrats
Year of publication
2019
Reference (Vancouver)
Zanotto BS, Kurmann G, Vargas DF, Lima AFB, Cardoso R, Nascimento L, Etges AP, Polanczyk C. Estruturação de uma Cost Tool Kit para apoiar análises de Microcusteio com TDABC [Internet]. In: 1st REBRATS Congress. Galoá; 2019. Available at: 10.17648/rebrats-2019-113680
ntrodução: O modelo baseado em valor em saúde possui como um dos princípios básicos o uso de tecnologias que permitam avaliar custos em nível individual por paciente. O uso de Métodos de microcusteio sustentados no time driven-activity-based costing (TDABC) tem sido frequente na literatura, porém a sua disseminação requer automatização de análise de dados. Este estudo desenvolveu uma ferramenta voltada para a estruturação e análise dos dados de estudos de microcusteio em TDABC. Método: Através da base de dados de um estudo de microcusteio de transplante de medula óssea (TMO), desenvolveu-se a inteligência de estruturação de dados em Excel. Foram codificadas as fórmulas de automatização para que bases de contas dos pacientes extraídas dos sistemas de informação do hospital com o consumo de materiais e medicamentos fossem analisadas de forma automatizada associando recursos consumidos às atividades. A ferramenta fornece a informação do custo por paciente estratificado por atividades e por recursos. Desde o seu desenvolvimento foi testada para outros procedimentos. Resultado: Custos individuais de pacientes pré-transplante (n=15) e novos pacientes submetidos ao TMO (n=17) têm sido avaliados através da ferramenta. Dashboards com análises de custos estão sendo monitorados continuamente pelos pesquisadores à medida que os pacientes recebem alta hospitalar, tornando a acessibilidade da informação custo transparente. O uso da ferramenta reduz o trabalho manual de organização de dados de consumo de materiais, medicamentos e exames pelos pesquisadores em aproximadamente 10 horas por paciente analisado e contribui com a confiabilidade dos dados. A Cost tool kit também tem sido utilizada para fins educativos, desmistificando a complexidade dos estudos de microcusteio. Conclusões: Ferramentas que auxiliem na análise de dados são avanços fundamentais para orientar a gestão de saúde a valor. Na busca pela escalabilidade da realização de microcusteio, a ferramenta tem sido trabalhada para avaliar custos de outras linhas de cuidado.
O registro foi originalmente publicado no idioma nativo em Português. As traduções foram geradas por inteligência artificial para o idioma Inglês.
Abstract
Introduction: The value-based healthcare model has as one of its basic principles the use of technologies that allows the assessment of costs at the individual level per patient. The use of time-driven activity-based costing (TDABC) Method been frequent in the literature, but their dissemination requires automation of data analysis. This study developed a tool aimed at structuring and analyzing data from TDABC micro-costing studies. Method: Through the database of a bone marrow transplantation (BMT) micro-costing study, the data structuring intelligence in Excel was developed. The automation formulas were coded so that patient accounts extracted from hospital information systems with the consumption of materials and medicines were analyzed in an automated way associating consumed resources with activities. The tool provides cost information per patient stratified by activities and resources. Since its development it has been tested for other procedures. Results: Individual costs of pre-transplant patients (n = 15) and new patients submitted to BMT (n = 17) have been evaluated through the tool. Cost-analysis dashboards are being continually monitored by researchers as patients are discharged, making the accessibility of cost information transparent. Using the tool reduces the manual work of organizing data on materials, drugs and exams by researchers by approximately 10 hours per patient analyzed and contributes to data reliability. The Cost tool kit has also been used for educational purposes, demystifying the complexity of micro-costing studies. Conclusions: Tools that assist in data analysis are key advances in guiding health management to value. In the search for scalability of micro-costing, the tool has been worked to evaluate costs of other care lines.
