Criteri di analisi e di valutazione delle scelte assicurative nelle aziende sanitarie

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1 Divisione Ricerche Claudio Dematté Criteri di analisi e di valutazione delle scelte assicurative nelle aziende sanitarie Marco Bonetti, Pasquale Cirillo, Paola Musile Tanzi, Elisabetta Trinchero In collaborazione con AON SpA, Marsh SpA, QBE Insurance (Europe) Limited, Trust Risk Group SpA, Willis Italia SpA

2 Agenda Premessa Risk e claim management nelle Regioni italiane Analisi del numero di richieste di risarcimento Analisi degli importi delle richieste di risarcimento Considerazioni conclusive 2

3 Premessa Crescenti vincoli di bilancio delle aziende sanitarie Limitata di disponibilità di dati e di informazioni utili a comprendere i profili di rischio delle aziende sanitarie Criticità per le imprese di assicurazione a coprire il rischio clinico Per ridurre l asimmetria informativa tra settore sanitario e settore assicurativo la ricerca mette in comune approcci multidisciplinari e prospettive differenti di analisi 3

4 Obiettivo della ricerca Sviluppo di un modello analitico di descrizione dei dati assicurativi (anni ) Analisi e interpretazione dei dati Estrapolazione delle tendenze 4

5 Fasi della ricerca Confronto con un panel di esperti (novembre 2012) Analisi qualitativa dei modelli di gestione del rischio e dei sinistri a livello regionale (2013) Costruzione data set di richieste di risarcimento di ospedali italiani pubblici per un totale di eventi ( ) Fonte: AON SpA, Marsh SpA, Willis Italia SpA Modellistica e analisi dei dati 5

6 Agenda Premessa Risk e claim management nelle Regioni italiane Analisi del numero di richieste di risarcimento Analisi degli importi delle richieste di risarcimento Considerazioni conclusive 6

7 Attivazione della funzione Risk & Claim Management (2013) Risk Regionale Risk Aziendale Claim Regionale Emilia Romagna Campania Lombardia Umbria Toscana Sicilia Valle D'Aosta Abruzzo Piemonte Veneto Liguria Calabria Lazio PA Trento Sardegna FVG Marche Puglia Basilicata NP: Molise e PA Bolzano 7

8 Sistemi di governance Risk & Claim Indirizzi RM Indirizzi CM Strategie mitigaz. rischi Formaz. RM Formaz. CM Flussi (eventi, URP, claim) Flussi infortuni Flussi Corte dei Conti Piemonte Valle d'aosta Lombardia TAA Veneto FVG Liguria ER Toscana Umbria Marche Lazio Abruzzo Molise Campania Puglia Basilicata Calabria Sicilia Sardegna PU A A A M PU RA RA RA A M A A A A RA RA RA M PU RA M Polizza Unica Ritenzione Assoluta Miste 8

9 Agenda Premessa Risk e claim management nelle Regioni italiane Analisi del numero di richieste di risarcimento Analisi degli importi delle richieste di risarcimento Considerazioni conclusive 9

10 Grado di copertura delle AO pubbliche presenti nel data set analizzato REGIONE RICOVERI 2012 DATA SET RAPPORTO RELATIVO % SUI RICOVERI COMPLESSIVI 2012 Totale % Calabria % Campania % Emilia-Romagna % Lazio % Liguria % Lombardia % Marche % Nordest (TAA, FVG) % Puglia % Sicilia % Toscana % Umbria % Valle d Aosta % Veneto % 10

11 Analisi del numero di Richieste di Risarcimento Analisi descrittiva Distribuzione delle richieste di risarcimento per UUOO: 20,8% chirurgia generale 11,2% ortopedia 11,0% pronto soccorso e chirurgia d'urgenza 10,2% medicina generale 6,7% ostetricia e ginecologia 3,6% diagnostica - servizi 1,9% anestesia 20,5% altre UUOO 14,1% non specificato 11

12 Analisi del numero di Richieste di Risarcimento Analisi descrittiva Le richieste di risarcimento sono state raggruppate in 4 macro-gruppi: richieste per lesione fisica al paziente (LESIONI) richieste per lesione fisica al paziente in sala parto (LESIONI DA PARTO) richieste per decesso del paziente (DECESSO) richieste per danno economico a cose o persone (DANNO) richieste per altre cause (ALTRO) Su un totale di richieste di risarcimento anni *: 68,9% (presunte) lesioni 13,2% danni economici a cose o persone 8,1% decessi 1,8% lesioni da parto 0,9% altre cause 7% non classificato * Non tutte le regioni presentano dati per tutti gli anni 12

13 Analisi del numero di Richieste di Risarcimento Il Modello Partendo dai contributi di Lawless (1987) e Cooil (1991), si è utilizzato un processo di Poisson non omogeneo, per studiare le richieste di risarcimento nel tempo Nel modello l intensità del processo (il parametro che determina il numero di richieste) è linearmente dipendente da un insieme di variabili: DRG, numero di ricoveri nel 2012, tipologia UO Il modello è stato stimato per ogni regione separatamente, e come unità generatrice degli eventi si è scelta la combinazione Ospedale x Unità Organizzativa (ad esempio: Chirurgia Ospedale 1, Ortopedia Ospedale 3) 13

14 Analisi del Numero di Richieste di Risarcimento Risultati Il modello dimostra buone capacità predittive, come confermato da diversi esperimenti di back-testing L errore medio non supera il 15%, e solo per particolari combinazioni regione/tipologia di richiesta Il modello, in caso di errore, tende a sovrastimare il numero di claim e questo è compatibile con un approccio conservativo 14

15 Analisi del Numero di Richieste di Risarcimento Risultati 15

16 Agenda Premessa Risk e claim management nelle Regioni italiane Analisi del numero di richieste di risarcimento Analisi degli importi delle richieste di risarcimento Conclusioni 16

17 Analisi degli importi delle richieste di risarcimento I ANALISI: importi liquidati II ANALISI: importi liquidati o riservati Gli importi fanno riferimento alla data di reporting del claim nel database, e sono indicizzati mediante un indice di variazione del costo della vita annuo pari al 2,15% (media geometrica) eventi nel periodo 1GEN DIC

18 N=15859 L'importo mediano: 984 Importo medio: Importo massimo: Importi massimi: 18

19 Modello per l analisi degli importi I MODELLO: probabilità che l importo del claim sia uguale a zero II MODELLO: importi strettamente positivi Selezione delle variabili significative. Le due parti del modello possono in generale contenere variabili esplicative diverse, che risultano significative per il modello nel suo complesso Dai parametri stimati per i due modelli è possibile ottenere, per diversi valori delle variabili esplicative, anche una previsione per gli importi medi 19

20 Previsioni sugli importi Abbiamo prodotto previsioni relative a: numero medio di eventi importi medi ad essi associati percentili delle distribuzioni dei costi (VaR) expected shortfall Importo complessivo previsto = prodotto del numero atteso di eventi ed il costo medio di ciascun evento E possibile calcolare la probabilità che un certo numero di eventi tra quelli previsti superi una data soglia 20

21 Esempio di risultati (importi liquidati per eventi di tipo lesione ) Analisi basata su RDR, delle quali il 38.1% con importo pari a zero. 21

22 Distribuzione degli importi LESIONE : >0 e <50K LESIONE Density 0e+00 4e 05 8e 05 Frequency Importo log(cost) [only non zero costs] 22

23 Analisi descrittive 23

24 Modello per Costo (quando positivo) Risultano significativi gli effetti regione per Sicilia e Veneto, e per tutti i reparti tranne che per SERV. Anche l'effetto temporale è significativo. Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(> t ) (Intercept) < 2e-16 *** regionetempsicilia e-05 *** regionetempveneto e-10 *** repartotempanest e-11 *** repartotempchir < 2e-16 *** repartotempmed e-05 *** repartotempnd e-06 *** repartotemporto < 2e-16 *** repartotempost < 2e-16 *** repartotemprcg e-05 *** repartotempurg * time * time *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 24

25 Esempio di previsioni Abbiamo prodotto, sulla base dei modelli stimati, previsioni relativamente agli importi per il 30 giugno 2012, 2013, e 2014 regionetemp repartotemp ECost Tail05 Tail01 Tail005 ECostTail01 1 ALTRO ALTRO ALTRO ANEST ALTRO CHIR ALTRO ORTO ALTRO OST ALTRO SERV ALTRO URG ALTRO MED ALTRO ND ALTRO RCG LAZIO ALTRO LAZIO ANEST LAZIO CHIR LAZIO ORTO LAZIO OST LAZIO SERV LAZIO URG LAZIO MED LAZIO ND LAZIO RCG LIGURIA ALTRO LIGURIA ANEST LIGURIA CHIR LIGURIA ORTO LIGURIA OST LIGURIA SERV LIGURIA URG LIGURIA MED LIGURIA ND LIGURIA RCG

26 Esempio di trend e previsioni LESIONE 0.5 percentile of Cost GEN DIC2012 Time [Vedi coefficienti] 26

27 LESIONE E(Cost) GEN DIC2012 Time [Vedi coefficienti] 27

28 Agenda Premessa Risk e claim management nelle Regioni italiane Analisi del numero di richieste di risarcimento Analisi degli importi delle richieste di risarcimento Considerazioni conclusive 28

29 Considerazioni conclusive Fattibilità del data matching: raccolta armonizzazione - analisi dati da diverse fonti Per tutti i tipi di claim (Lesione, Decessi, Danni e Lesioni da Parto) è stato stimato nel data set un trend di decrescita nella sinistrosità per la regione Lombardia e di crescita nelle regioni Liguria, Lazio e Toscana RDR con importo liquidato noto ( 0) (30 giugno giugno 2014) Lesioni da parto: trend stazionario Decessi: in crescita Lesioni: in leggero calo Danni: stazionari 29

30 Considerazioni conclusive La modellizzazione ha raggiunto lo scopo di descrizione e di previsione del fenomeno. Una riduzione dell incertezza nei processi decisionali, sarà possibile ampliando la base empirica disponibile La scelta di mitigare il rischio clinico con soluzioni assicurative deve necessariamente partire dall analisi della sinistrosità complessiva, storica e prospettica, di ciascuna realtà Applicazione estensiva della metodologia per produrre stime per periodi di tempo futuri e monitoraggio Previsioni della distribuzione degli importi totali (regionali e nazionali), e dei percentili di tali distribuzioni 30

31 Ricerche future Sistematizzazione dei processi decisionali di politica sanitaria legati al risk management che impattano: sulle scelte aziendali di governo della sicurezza delle cure sulle delle decisioni di assicurazione o ritenzione dei rischi connessi all attività sanitaria Analisi dei modelli organizzativi e delle competenze necessarie: a gestire il processo di assunzione, valutazione e liquidazione delle richieste di risarcimento a definire corrette politiche di riservazione nel bilancio pubblico (integrazione con risk management) 31

32 Grazie per l attenzione 32

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