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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[Una propuesta para medir la calidad de la atención hospitalaria usando información sobre mortalidad]]></article-title>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[OBJECTIVE. To introduce the Hospital Standardized Mortality Ratio (HSMR) as an alternative to assess the quality of hospital care in Mexico. MATERIAL AND METHODS. Data-sets of public hospital discharges were used as source of information. The analyses were based in a logistic model to estimate the risk of hospital death adjusting by sex, age, length of stay and main diagnosis. The HSMR is estimated dividing the observed deaths by the addition of the risk for each discharge by hospital. RESULTS. The ISSSTE had the lowest HSMR. At state level, the best figure was obtained by the hospitals of the ISSSTE in Veracruz, while the worst performance corresponds to hospitals of the SS in Nayarit. CONCLUSION. Our results suggest that this indicator can be used as a suitable alternative to evaluate the performance of hospitals in terms of mortality.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[ <p align="right"><font face="verdana" size="2"><b>ART&Iacute;CULO ORIGINAL</b></font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="4"><b>Una  propuesta para medir la calidad de la atenci&oacute;n hospitalaria usando informaci&oacute;n  sobre mortalidad </b></font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><FONT FACE="Verdana, Arial, Helvetica, sans-serif" SIZE="3"><B>A  proposal for quality assessment through mortality data.</B></FONT></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="2"><b>Esteban  Puentes-Rosas, M en C, MPH; Karina Rinc&oacute;n, Act; Francisco Garrido-Latorre,  MC, DSP</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Direcci&oacute;n General  de Evaluaci&oacute;n del Desempe&ntilde;o, Secretar&iacute;a de Salud. M&eacute;xico</font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><a name="top"></a><a href="#cor">Autor  de correspondencia</a></font></p>    <p>&nbsp;</p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p><hr size="1" noshade>     <p><font face="verdana" size="2"><b>RESUMEN</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><b>OBJETIVO.</b>  Presentar la Raz&oacute;n Estandarizada de Mortalidad Intrahospitalaria (REMI)  como alternativa para medir la calidad de atenci&oacute;n hospitalaria en M&eacute;xico.    <br>  <B>MATERIAL Y M&Eacute;TODOS. </B>Las fuentes de informaci&oacute;n fueron los  registros de egresos hospitalarios del Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS),  del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado  (ISSSTE) y de la Secretar&iacute;a de Salud en 2008. Mediante regresi&oacute;n  log&iacute;stica se estim&oacute; la probabilidad de muerte intrahospitalaria  controlando por sexo, edad, d&iacute;as de estancia y diagn&oacute;stico. La REMI  es el resultado de dividir las muertes observadas entre la suma de las probabilidades  estimadas para cada hospital.    <br> <B>RESULTADOS. </B>La REMI m&aacute;s baja correspondi&oacute;  a los hospitales del ISSSTE. Por entidad, los servicios con mejores resultados  fueron los del ISSSTE en Veracruz, y los que tuvieron peor desempe&ntilde;o fueron  los de la SS en Nayarit.    <br> <B>CONCLUSI&Oacute;N. </B>Los resultados obtenidos  sugieren que la REMI puede constituirse como una alternativa adecuada para monitorear  el desempe&ntilde;o de los hospitales en t&eacute;rminos de la mortalidad observada.  </font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><b>Palabras clave:</b> mortalidad  hospitalaria; evaluaci&oacute;n en salud; calidad de la atenci&oacute;n de salud;  M&eacute;xico</font></p><hr size="1" noshade>     <p><font face="verdana" size="2"><b>ABSTRACT</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><b>OBJECTIVE.</b>  To introduce the Hospital Standardized Mortality Ratio (HSMR) as an alternative  to assess the quality of hospital care in Mexico.    <br> <B>MATERIAL AND METHODS.  </B>Data-sets of public hospital discharges were used as source of information.  The analyses were based in a logistic model to estimate the risk of hospital death  adjusting by sex, age, length of stay and main diagnosis. The HSMR is estimated  dividing the observed deaths by the addition of the risk for each discharge by  hospital.    ]]></body>
<body><![CDATA[<br> <B>RESULTS. </B>The ISSSTE had the lowest HSMR. At state level,  the best figure was obtained by the hospitals of the ISSSTE in Veracruz, while  the worst performance corresponds to hospitals of the SS in Nayarit.    <br> <B>CONCLUSION.</B>  Our results suggest that this indicator can be used as a suitable alternative  to evaluate the performance of hospitals in terms of mortality. </font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><b>Key  words:</b> hospital mortality; health evaluation; quality of health care; Mexico  </font></p><hr size="1" noshade>     <p>&nbsp;</p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="2">Valorar  el desempe&ntilde;o de los servicios hospitalarios es esencial para identificar  &aacute;reas que requieren ajustes y para tomar decisiones de &iacute;ndole pol&iacute;tico-administrativo.<Sup>1-3  </Sup></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Una de las estrategias para  comparar el desempe&ntilde;o de hospitales es medir los resultados agregados de  m&uacute;ltiples intervenciones para aproximarse m&aacute;s al verdadero desempe&ntilde;o  global del hospital, como, por ejemplo, medir su mortalidad agregada.<Sup>4,5  </Sup></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Sin embargo, usar la mortalidad  como indicador de calidad puede ser reduccionista y no todas las muertes ocurridas  en un hospital pueden atribuirse a deficiencias en la atenci&oacute;n.<Sup>6 </Sup>No  obstante, todo hospital tiene entre sus objetivos reducir la mortalidad y una  mejor atenci&oacute;n m&eacute;dica deber&iacute;a reflejarse en un menor n&uacute;mero  de muertes. Como el elemento clave para defender esta afirmaci&oacute;n es el  de la igualdad de circunstancias, los esfuerzos metodol&oacute;gicos se han concentrado  en lograr una estandarizaci&oacute;n suficientemente robusta que reduzca al m&iacute;nimo  las diferencias en el perfil de los pacientes.<Sup>4,6-8 </Sup></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Entre  los antecedentes de la metodolog&iacute;a empleada para nuestro an&aacute;lisis  se encuentra el trabajo de Bradbury,<Sup>9 </Sup>quien construy&oacute; cinco  categor&iacute;as de severidad bas&aacute;ndose en indicadores cl&iacute;nicos.  Con dicha informaci&oacute;n efectu&oacute; una estandarizaci&oacute;n por m&eacute;todo  indirecto, sentando un precedente para la comparaci&oacute;n entre las muertes  observadas y las esperadas bajo un escenario te&oacute;rico.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Por  otro lado, la utilizaci&oacute;n de datos administrativos para estandarizar la  mortalidad intrahospitalaria se consolid&oacute; con el ejercicio de Jarman,<Sup>10  </Sup>que llev&oacute; a cabo una estandarizaci&oacute;n por m&eacute;todo indirecto  estratificando a m&aacute;s de 7 millones de egresos de acuerdo con su edad, sexo  y diagn&oacute;stico.</font></p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="verdana" size="2">El objetivo de  este documento es presentar los resultados de la aplicaci&oacute;n de la Raz&oacute;n  Estandarizada de Mortalidad Hospitalaria (REMI) como una alternativa para medir  el desempe&ntilde;o de los hospitales p&uacute;blicos.</font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="3"><b>Material  y m&eacute;todos</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Se utilizaron  como fuentes de informaci&oacute;n las bases de datos de egresos hospitalarios  de la Secretar&iacute;a de Salud (SS), del Instituto Mexicano del Seguro Social  (IMSS) y del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del  Estado (ISSSTE) de 2008. En el caso dela SS tambi&eacute;n se incluyeron los egresos  de 2007. S&oacute;lo se incluyeron en el an&aacute;lisis egresos con alguno de  los grupos diagn&oacute;sticos asociados a 80% de la mortalidad en los hospitales  estudiados. Los diagn&oacute;sticos incluidos fueron los calificados como afecciones  principales al egreso del paciente y se basan en la Clasificaci&oacute;n Internacional  de Enfermedades en su d&eacute;cima revisi&oacute;n (CIE-10). Se eliminaron los  registros correspondientes a menores de un a&ntilde;o y de hospitales con menos  de 550 egresos por las causas seleccionadas. El an&aacute;lisis final incluy&oacute;  692 hospitales y aproximadamente 1.4 millones de egresos.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Los  datos se analizaron mediante un modelo log&iacute;stico cuya variable dependiente  fue el motivo de egreso: muerte u otro motivo. El sexo, la edad, los d&iacute;as  de estancia y el grupo diagn&oacute;stico se incluyeron como variables de ajuste.  En el caso particular de la SS se explor&oacute; el efecto de incorporar al modelo  la informaci&oacute;n sobre la v&iacute;a de entrada al hospital, variable que  no se incorpor&oacute; en el modelo utilizado para comparar instituciones ya que  los registros de las instituciones de seguridad social no contaban con este dato.  </font></p>    <p><font face="verdana" size="2">El modelo log&iacute;stico ajustado  arroja la probabilidad de morir para cada uno de los egresos estudiados. La sumatoria  de estas probabilidades representa el n&uacute;mero de muertes que deber&iacute;an  ocurrir en cada hospital dado el tipo de pacientes que atiende y el est&aacute;ndar  promedio de los hospitales incluidos en el an&aacute;lisis. Estas muertes esperadas  son el denominador por el que se dividen las muertes observadas para obtener la  REMI.</font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="3"><b>Resultados</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">El  <a href="#c1">cuadro I</a> muestra la salida del modelo ajustado para hospitales  de la Secretar&iacute;a de Salud. Los coeficientes obtenidos en el modelo sectorial,  no mostrado por razones de espacio, var&iacute;an ligeramente en su magnitud pero  no en su sentido.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><a name="c1"></a></font></p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p>&nbsp;</p>    <p align="center"><img src="/img/revistas/spm/v53s4/img24.jpg"></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="2">El  citado cuadro muestra que, al controlar por edad, sexo y diagn&oacute;stico, las  mujeres tienen una probabilidad m&aacute;s baja de morir que los hombres cuando  est&aacute;n hospitalizadas, que la mayor probabilidad de muerte la tienen lospacientes  que permanecen m&aacute;s de 22 d&iacute;as hospitalizadosy que los pacientes  referidos presentan una probabilidad 3.6 veces m&aacute;s alta de morir que los  pacientes con ingreso programado al hospital. No se presentan, por razones de  espacio, los coeficientes correspondientes a cada uno de los diagn&oacute;sticos  incluidos. La probabilidad m&aacute;s alta de muertela tuvieron los pacientes  en shock o con septicemia y la m&aacute;sbaja aqu&eacute;llos con enfermedad diarreica  o colecistitis.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2">La <a href="#f1">figura  1</a> muestra que el mejor desempe&ntilde;o corresponde al ISSSTE, con una REMI  que indica que esta instituci&oacute;n tiene, para los grupos diagn&oacute;sticos  seleccionados, un n&uacute;mero de muertes casi 20% por debajo de lo esperado.  El IMSS se ubica en una posici&oacute;n cercana al promedio nacional (100), mientras  que la SS presenta una REMI casi 5% por arriba de lo esperado dado el perfil de  sus pacientes.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><a name="f1"></a></font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p align="center"><img src="/img/revistas/spm/v53s4/img25.jpg"></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="2">La  <a href="/img/revistas/spm/v53s4/a11f2.jpg">figura 2</a> muestra la variabilidad  que existe dentro de cada entidad entre las instituciones analizadas. Por ejemplo,  en Nayarit se present&oacute; el peor desempe&ntilde;o de los hospitales de la  SS con una REMI de m&aacute;s de 160, mientras que los servicios hospitalarios  del IMSS en esa entidad se ubicaron en la segunda posici&oacute;n entre los de  dicha instituci&oacute;n con una REMI de 60, por debajo de Tabasco. En t&eacute;rminos  absolutos, la REMI m&aacute;s baja fue la de los hospitales del ISSSTE en Veracruz,  con una REMI de poco m&aacute;s de 40, lo que representa que en estos hospitales  muere menos de la mitad de lo que se esperar&iacute;a de acuerdo con el desempe&ntilde;o  promedio de los hospitales p&uacute;blicos en M&eacute;xico.</font></p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="verdana" size="2">En  esta figura tambi&eacute;n se observa que en la mayor&iacute;a de las entidades  la REMI de los hospitales del ISSSTE es menor que la de los hospitales del IMSS  y la SS. Las &uacute;nicas entidades donde los hospitales del ISSSTE estuvieron  por arriba de las otras instituciones fueron Yucat&aacute;n y Baja California  Sur.</font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="3"><b>Discusi&oacute;n</b></font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Los  resultados aqu&iacute; presentados representan &uacute;nicamente el desempe&ntilde;o  en la atenci&oacute;n de pacientes que tuvieroncomo diagn&oacute;stico principal  alguno de los 61 grupos diagn&oacute;sticos que causan 80% de las muertes que  ocurren en hospitales p&uacute;blicos del pa&iacute;s. En este sentido, podr&iacute;a  argumentarse que un hospital podr&iacute;a tener un buen desempe&ntilde;o en otras  &aacute;reas de la atenci&oacute;n, particularmente las que no se pueden evaluar  mediante mortalidad. Sinembargo, consideramos innegable que la reducci&oacute;n  de la mortalidad es un resultado deseable para cualquierhospital, por lo que la  REMI puede ser una herramienta &uacute;til para monitorear el desempe&ntilde;o  hospitalario. </font></p>    <p><font face="verdana" size="2">El efecto de esta aproximaci&oacute;n  metodol&oacute;gica se puede ejemplificar al comparar las tasas crudas de mortalidad  y las REMI. En 2008, los hospitales del IMSS tuvieron una tasa cruda de mortalidad  en pacientes mayores de un a&ntilde;o de 3.5 por 100 egresos, casi dos veces m&aacute;s  alta que la observada en unidades de la SS (1.9). No obstante, 28% de los egresos  en esta &uacute;ltima instituci&oacute;n son por causas obst&eacute;tricas, mientras  que en el IMSS el porcentaje correspondiente es menor a 7%. La aplicaci&oacute;n  de la metodolog&iacute;a seguida en este art&iacute;culo permite establecer algunos  criterios m&iacute;nimos que hacen m&aacute;s equitativas las comparaciones.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2">A  pesar del ajuste por edad, sexo y diagn&oacute;stico, hayevidencias de que a&uacute;n  existen diferencias en el perfil de riesgo de los pacientes.<Sup>11, 12 </Sup>Para  controlar estas diferencias se requiere un adecuado registro de diagn&oacute;sticos  secundarios, el cual es muy pobre en M&eacute;xico.<Sup>13 </Sup>No obstante,  debe mencionarse que Bottle y Jarman<Sup>14 </Sup>han afirmado que no hay cambios  sustanciales en los resultados unavez que se incorpora el ajuste de riesgo.</font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Asimismo,  algunos datos sugieren que la inclusi&oacute;n de la v&iacute;a de entrada en  el modelo podr&iacute;a generar cierto efecto en los resultados al interior de  las instituciones. Entre los hospitales del ISSSTE, por ejemplo, un alto porcentaje  de los hospitales con "buen desempe&ntilde;o" son hospitales peque&ntilde;os que  posiblemente est&eacute;n refiriendo sus pacientes a hospitales de mayor tama&ntilde;o  y complejidad. Entre instituciones este efecto puede ser despreciable toda vez  que pr&aacute;cticamente no existen referencias entre ellas. </font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Vale  la pena mencionar que incluso en hospitales de similar complejidad hay diferencias  notables. Por ejemplo, se identificaron dos hospitales del ISSSTE, ambos ubicados  en el Distrito Federal y catalogados como de especialidades, con diferencia de  m&aacute;s de 50 puntos en la REMI, uno con 142 y otro con 80. Este es el tipo  de diferencias que consideramos que esta metodolog&iacute;a ayuda a resaltar a  fin de encontrar las posibles explicaciones y buscar acciones correctivas. </font></p>    <p><font face="verdana" size="2">Una  &uacute;ltima acotaci&oacute;n es la relacionada con el uso de estos resultados.  Nosotros consideramos que, m&aacute;s que como un "ranking", los resultados deben  utilizarse como una motivaci&oacute;n para establecer acciones de mejora y que  las cifras se utilicen para monitorear el &eacute;xito de estas medidas.<Sup>15  </Sup>Bajo estas consideraciones, creemos que la REMI puede constituirse como  un indicador de monitoreo anual del desempe&ntilde;o de los hospitales de las  principales instituciones p&uacute;bicas de salud, con lo que se contribuir&iacute;a  a favorecer el conocimiento de los pacientes sobre algunos indicadores de calidad  de los hospitales a fin de favorecer la rendici&oacute;n de cuentas y la participaci&oacute;n  ciudadana. </font></p>    <p>&nbsp;</p>    ]]></body>
<body><![CDATA[<p><font face="verdana" size="3"><b>Referencias</b></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">1.  Williams SC, Schmaltz SP, Morton DJ, Koss RG, Loeb JM. Quality of Care in U.S.  Hospitals as Reflected by Standardized Measures, 2002&#150;2004. N Engl J Med  2005;353:255-264.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339151&pid=S0036-3634201100100001100001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">2. Schneider EC,  Epstein AM. Use of Public Performance Reports. A Survey of Patients Undergoing  Cardiac Surgery. JAMA 1998;279(20):1638-1642.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339153&pid=S0036-3634201100100001100002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  3. Fung CH, Lim YW, Mattke S, Damberg C, Shekelle PG. Systematic review: the evidence  that publishing patient care performance data improves quality of care. Ann Intern  Med 2008;148(2):111-123.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339155&pid=S0036-3634201100100001100003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2"> 4. Werner  RM, Bradlow ET. Relationship Between Medicare's Hospital Compare Performance Measures  and Mortality Rates. JAMA 2006;296(22):2694-2702.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339157&pid=S0036-3634201100100001100004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  5. Jha AK, Orav EJ, Li Z, Epstein AM. The inverse relationship between mortality  rates and performance in the Hospital Quality Alliance measures. Health Aff (Millwood)  2007;26(4):1104- 1110.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339159&pid=S0036-3634201100100001100005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">6. Canadian  Institute for Health Information. HSMR: A New Approach for Measuring Hospital  Mortality Trends in Canada. Ottawa: CIHI, 2007.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339161&pid=S0036-3634201100100001100006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  7. Schneeweiss S, Maclure M. Use of comorbidity scores for control of confounding  in studies using administrative databases. Int J Epidemiol 2000;29(5):891-898.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339163&pid=S0036-3634201100100001100007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref -->  </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2"> 8. Li B, Evans D, Faris P, Dean S,  Quan H. Risk adjustment performance of Charlson and Elixhauser comorbidities in  ICD-9 and ICD-10 administrative databases. BMC Health Services Research 2008;  8:12.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339165&pid=S0036-3634201100100001100008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">9. Bradbury RC, Stearns FE,  Steen PM. Interhospital variations in admission severity-adjusted hospital mortality  and morbidity. Health Serv Res 1991; 26(4): 407-424.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339167&pid=S0036-3634201100100001100009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  10. Jarman B, Gault S, Alves B, Hider A, Dolan S, Cook A, <I>et al</I>. Explaining  differences in English hospital death rates using routinely collected data. BMJ  1999; 318: 1515-1520.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339169&pid=S0036-3634201100100001100010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2"> 11. Zhu H, Hill  MD. Stroke: the Elixhauser Index for comorbidity adjustment of in-hospital case  fatality. Neurology 2008;71(4):283-287.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339171&pid=S0036-3634201100100001100011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">12.  Lezzoni L, Ash A, Shwartz M, Daley J, Hughes JS, Mackiernan Y. Judging hospitals  by severity-adjusted mortality rates: the influence of the severity-adjustment  method. Am J Pub Health 1996(86):1379-1387.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339173&pid=S0036-3634201100100001100012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  13. Secretar&iacute;a de Salud. Observatorio del Desempe&ntilde;o Hospitalario  2009. M&eacute;xico: Secretar&iacute;a de Salud, 2010.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339175&pid=S0036-3634201100100001100013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">  14. Bottle A, Jarman B, Aylin P. Strengths and weaknesses of hospital standardised  mortality ratios. BMJ 2010;342: c7116.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339177&pid=S0036-3634201100100001100014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --> </font></p>    <!-- ref --><p><font face="verdana" size="2">15.  Jarman B, Bottle A, Aylin P. Monitoring changes in hospital standardised mortality  ratios. BMJ 2005; 330(7487): 329.    &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=9339179&pid=S0036-3634201100100001100015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --></font></p>    <p>&nbsp;</p>    <p>&nbsp;</p>    <p><font face="verdana" size="2"><b><a name="cor"></a><a href="#top"><img src="/img/revistas/spm/v53s4/seta.jpg" alt=" " border="0"></a>  Autor de correspondencia:</b>    <br> Mtro. Esteban Puentes-Rosas    <br> Reforma 450,  piso 12, Col. Ju&aacute;rez    <br> 06600 M&eacute;xico, DF, M&eacute;xico    <br> Correo  electr&oacute;nico: <a href="mailto:puentes.esteban@gmail.com">puentes.esteban@gmail.com</a></font></p>    <p><font face="verdana" size="2"><B>Fecha  de recibido: </B>21 de julio de 2011    <br> <B>Fecha de aceptado: </B>7 de octubre  de 2011</font></p>    ]]></body>
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