Predicting healthcare expenditure based on Adjusted Morbidity Groups to implement a needs-based capitation financing system

Abstract

Resumen

Antecedentes Debido al envejecimiento de la población, se proyecta un aumento sustancial del gasto sanitario en países desarrollados como España. Sin embargo, investigaciones previas indican que el estado de salud, y no solo la edad, es un factor clave en los costes sanitarios. Este estudio analizó datos de más de 1,25 millones de residentes de la región de Murcia en España para desarrollar un modelo de financiación sanitaria por capitación que incorpora el estado de salud a través de los Grupos de Morbilidad Ajustada (GMA). El objetivo fue simular una asignación presupuestaria sanitaria equitativa por área que refleje las necesidades de la población.

Métodos Utilizando datos de 2017 sobre edad, sexo, GMA y costes sanitarios individuales de los residentes, se construyeron modelos lineales generalizados para predecir el gasto sanitario en función de indicadores del estado de salud. Se probaron múltiples funciones de enlace y familias de distribución, y la selección del modelo se basó en criterios de información, análisis de residuos y estadísticas de bondad de ajuste. El modelo seleccionado se utilizó para estimar poblaciones ajustadas y simular presupuestos capitados para los 9 distritos sanitarios de Murcia.

Resultados La distribución gamma con función de enlace logarítmica proporcionó el mejor ajuste del modelo. Las comparaciones entre los costes medios previstos y reales revelaron áreas infrafinanciadas y sobrefinanciadas dentro de Murcia. Si se implementara, el modelo de capitación reduciría la financiación en la mayoría de los distritos (hasta un 15,5%) mientras que aumentaría en dos áreas con alta necesidad, enfatizando la asignación en función del estado de salud y la utilización estandarizada en lugar del gasto histórico únicamente.

Conclusiones La presupuestación capitada basada en GMA podría mejorar la equidad en la financiación sanitaria entre las regiones de España. Al incorporar explícitamente la carga de multimorbilidad en las fórmulas de asignación, los recursos pueden redistribuirse hacia áreas con peor estado de salud poblacional. Se requiere un análisis y ajuste adicional de políticas antes de la implementación a gran escala de estos presupuestos globales basados en las necesidades.

Palabras clave Gasto sanitario, Modelo de financiación por capitación, Grupos de Morbilidad Ajustada

Abstract Background Due to population aging, healthcare expenditure is projected to increase substantially in developed countries like Spain. However, prior research indicates that health status, not merely age, is a key driver of healthcare costs. This study analyzed data from over 1.25 million residents of Spain’s Murcia region to develop a capitationbased healthcare fnancing model incorporating health status via Adjusted Morbidity Groups (AMGs). The goal was to simu late an equitable areabased healthcare budget allocation refecting population needs. Methods Using 2017 data on residents’ age, sex, AMG designation, and individual healthcare costs, generalized linear models were built to predict healthcare expenditure based on health status indicators. Multiple link functions and dis tribution families were tested, with model selection guided by information criteria, residual analysis, and goodnessof ft statistics. The selected model was used to estimate adjusted populations and simulate capitated budgets for the 9 healthcare districts in Murcia. Results The gamma distribution with logarithmic link function provided the best model ft. Comparisons of pre dicted and actual average costs revealed underfunded and overfunded areas within Murcia. If implemented, the capi tation model would decrease funding for most districts (up to 15.5%) while increasing it for two highneed areas, emphasizing allocation based on health status and standardized utilization rather than historical spending alone. Conclusions AMGbased capitated budgeting could improve equity in healthcare fnancing across regions in Spain. By explicitly incorporating multimorbidity burden into allocation formulas, resources can be reallocated towards areas with poorer overall population health. Further policy analysis and adjustment is needed before fullscale implementa tion of such needbased global budgets. Keywords Healthcare expenditure, Capitation fnancing model, Adjusted Morbidity Groups