Los tiempos de espera en la sanidad pública han sido tradicionalmente una herramienta de racionamiento en muchos sistemas de salud, permitiendo gestionar la demanda según los recursos disponibles. Este método, adoptado con la intención de fomentar la equidad en el acceso, pretende evitar que factores financieros y sociales condicionen la atención que reciben los pacientes. Sin embargo, investigaciones recientes revelan una desigualdad persistente: los pacientes de niveles socioeconómicos más altos suelen experimentar tiempos de espera más cortos en comparación con aquellos de menor capacidad económica. Esta desigualdad, observable especialmente en servicios como las consultas especializadas y las cirugías electivas, plantea un desafío importante para la equidad en los sistemas sanitarios universales. Conocido como el “gradiente socioeconómico en los tiempos de espera”, este fenómeno sugiere que, lejos de ser equitativo, el sistema actual puede estar agravando desigualdades en salud basadas en el nivel socioeconómico de los pacientes.

La Beca de Investigación en Economía de la Salud y Servicios Sanitarios 2023, otorgada por la Asociación de Economía de la Salud (AES) en colaboración con Novartis, financia un proyecto que aborda esta problemática. Este estudio busca entender los mecanismos detrás de estas desigualdades y explorar cómo los factores tanto del lado de la demanda como de la oferta podrían estar contribuyendo a esta desigualdad en el acceso. Entre los factores del lado de la demanda, se consideran las habilidades del paciente para “navegar” el sistema sanitario, mientras que del lado de la oferta se explora la posibilidad de sesgos inconscientes en la priorización por parte de los profesionales de salud.

Un enfoque de dos vías

Para investigar el gradiente socioeconómico en los tiempos de espera, el estudio utiliza un enfoque de dos vías que considera tanto la demanda como la oferta de los servicios de salud.

1.Análisis desde el lado de la demanda:

El primer enfoque examina cómo la libertad de elección de proveedor por los pacientes podría beneficiar a aquellos con mayores recursos y habilidades para navegar por el sistema de salud. En 2009, la Comunidad de Madrid implementó una reforma que permite a los ciudadanos elegir libremente su médico especialista y hospital en toda la provincia. Esta reforma, que introdujo la libre elección, brinda un contexto ideal para analizar cómo una política de elección de proveedor puede afectar a los pacientes de diferentes niveles socioeconómicos. Utilizando esta política como un experimento natural, el estudio evalúa si la introducción de la libre elección benefició más a los pacientes de mayores recursos, quienes podrían tener más facilidad para aprovechar estas opciones al tener menos costes de información y transporte para cambiar de proveedor.

2.Análisis desde el lado de la oferta:

El segundo enfoque, aún en desarrollo, explora si existen sesgos inconscientes por parte de los médicos que contribuyen a las desigualdades en los tiempos de espera. La hipótesis es que los médicos podrían mostrar una mayor empatía o afinidad con pacientes de características similares a estos, lo que podría resultar en una priorización favorable para pacientes con un nivel socioeconómico alto. Para investigar esta hipótesis, se diseñará un experimento de elección discreta (DCE) que permitirá identificar atributos de los pacientes que influyen en su priorización por los médicos de atención primaria. El objetivo es descubrir si los médicos tienden, incluso de manera inconsciente, a priorizar a ciertos pacientes basándose en su nivel socioeconómico, lo cual podría llevar a diferencias en el acceso a la atención y, en última instancia, a resultados de salud desiguales.

Primeros resultados y primeras impresiones

En mayo de 2024, los primeros hallazgos de este estudio fueron presentados en el XIII Taller EvaluAES, celebrado en la Facultad de Enfermería, Fisioterapia y Podología de la Universidad de Sevilla. Durante la presentación, Juan David García Corchero (Universidad de Granada) expuso bajo el título “The socioeconomic gradient in waiting times: evaluating the impact of provider choice in a universal healthcare system”, los primeros resultados del proyecto. Estos resultados preliminares indican que la política de libre elección en Madrid logró reducir los tiempos de espera, con beneficios notables para los pacientes de niveles socioeconómicos más bajos. Esta conclusión sugiere que la reforma de libre elección podría haber actuado como un mecanismo para reducir desigualdades en el acceso a la atención.

El análisis, basado en técnicas de diferencias en diferencias, reveló que la reducción en los tiempos de espera fue particularmente significativa entre los pacientes de niveles socioeconómicos bajos, medido a través del nivel educativo, como se puede ver en el gráfico 1, lo que confirma que la política de libre elección tiene el potencial de reducir las desigualdades en el acceso a la atención.

Gráfico 1. Evolución de las diferencias en los tiempos de espera entre Madrid (región de tratamiento) y el resto de las regiones antes y después de implementar la política de libre elección en 2009 en función del nivel educativo (A: Pacientes sin estudios universitarios. B: Pacientes con estudios universitarios)

Notas: (1) Este event-study analiza el impacto de la elección de proveedor en Madrid para el año 2009 (año 0). Se muestran las estimaciones puntuales junto con sus intervalos de confianza del 95%. El periodo base (omitido) es el año de la reforma en cada región tratada. Se incluyen controles por necesidad clínica, como edad o género. (2) El Panel A muestra el efecto heterogéneo para aquellos pacientes sin educación terciaria usando el método de diferencias en diferencias. El Panel B muestra el efecto heterogéneo para aquellos pacientes con educación terciaria (Universidad o Formación Profesional) usando el método de diferencias en diferencias.

En el Taller, Myriam Soto-Gordoa (Mondragon Unibertsitatea) felicitó al equipo por la relevancia del tema y sugirió que se profundizara en la explicación de la política de libre elección y su impacto en el sistema. También propuso evaluar el efecto de la proporción de pacientes con seguro privado en Madrid, quienes podrían estar combinando servicios privados y públicos para reducir los tiempos de espera.

Los resultados del estudio también fueron presentados en las XLIII Jornadas de Economía de la Salud (AES), celebradas en Tenerife en junio de 2024. Durante este evento, se discutió cómo la política de libre elección en Madrid ha impactado en la reducción de las desigualdades socioeconómicas en los tiempos de espera. Además, se profundizó en los aspectos metodológicos y se abordaron los desafíos de implementar políticas de este tipo en sistemas de salud descentralizados como el español.

Próximos pasos

Los hallazgos sugieren que la libre elección podría ser una herramienta útil para mejorar la equidad en el sistema, pero también plantean la necesidad de considerar los costes asociados a estas políticas. La experiencia de Inglaterra, donde la introducción de mayor competencia entre hospitales ha ayudado a reducir ligeramente las inequidades en los tiempos de espera, indica que políticas de este tipo pueden tener efectos positivos, pero requieren un compromiso importante de recursos. Además, el estudio planea analizar los efectos a largo plazo de la libre elección en el sistema de salud madrileño e incorporar en el análisis otras experiencias de libre elección implementadas a lo largo del país, incluyendo como análisis el impacto en el uso de servicios públicos y en la carga financiera para el sistema. A partir de estos primeros resultados, el estudio se centrará en evaluar con mayor profundidad el impacto de los sesgos del lado de la oferta y cómo estos pueden contribuir a la desigualdad en el acceso a los servicios sanitarios públicos.

La investigación financiada por la Beca AES 2023 ofrece una gran oportunidad para entender cómo las políticas de libre elección y los sesgos en la atención pueden influir en la equidad de acceso en el sistema sanitario. Los primeros resultados sugieren que, al menos en el caso de Madrid, la libre elección ha contribuido a reducir las desigualdades, especialmente para los pacientes de niveles educativos más bajos. Sin embargo, estos beneficios deben ser sopesados con los costes, ya que las políticas de libre elección pueden requerir recursos significativos. Si bien es posible que la libre elección mejore la eficiencia y la equidad, también es crucial que los responsables de las políticas evalúen cuidadosamente su impacto económico y social antes de implementarlas en un contexto más amplio.

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Esta contribución resume el artículo “The Effect of a Universal Preschool Programme on Long-Term Health Outcomes: Evidence from Spain”, galardonado con el premio Fedea al mejor artículo presentado por un investigador joven en la XL+1 edición de las Jornadas AES de Economía de la Salud.

Los programas de educación preescolar durante el periodo de 0-6 años de edad benefician a los niños y las niñas en términos de rendimiento escolar, ingresos, empleo e incluso salud en el corto y el largo plazo (Almond et al., 2018; Ruhm & Waldfogel, 2012). Aun así, los debates sobre si la educación preescolar debería ser universal o estar dirigida a infantes con menos recursos han estado a la orden del día en Estados Unidos (Lieberman, 2015). También en el viejo continente hay discrepancias, dado que menos de la mitad de los países europeos ofrecen acceso universal a la educación infantil a los tres años y solo ocho lo garantizan antes de los tres años (European Comission/EACEA/Eurodyce, 2019).

Dada la importancia de las experiencias durante la infancia como motor del desarrollo del capital humano (Almond & Currie, 2011), es necesario investigar qué tipo de educación preescolar es más beneficiosa para la sociedad. No obstante, la mayoría de los estudios hasta la fecha han analizado los efectos de programas de educación preescolar dirigidos a niñas y niños con menos recursos, como por ejemplo el Head Start en Estados Unidos (Carneiro & Ginja, 2014). Sabemos menos de los efectos de los programas de educación preescolar con carácter universal, sobre todo en lo que respecta a sus efectos en la salud a largo plazo (Baker et al., 2019; Haeck et al., 2018; Breivik et al., 2020).

Uno de estos programas es la reforma preescolar resultante de la Ley Orgánica General del Sistema Educativo (LOGSE) en España. La LOGSE supuso una expansión del número de plazas públicas ofertadas en preescolar para niños y niñas de tres años que substituyó el cuidado por parte de las familias, especialmente por parte de las madres y las abuelas (Felfe et al., 2015). Esta política se implementó en el curso escolar 1991/92 e implicó que las tasas de escolarización pública crecieran alrededor de 20 puntos porcentuales en los primeros cuatro años hasta alcanzar un 64,2% de matriculados en 2002/03 (Figura 1). A pesar de su relevancia, sabemos poco de los efectos de la LOGSE, excepto por su mejora en el desarrollo cognitivo a los 15 años (Felfe et al., 2015) y el fomento del empleo materno (Nollenberger & Rodríguez-Planas, 2015). El presente estudio tiene como objetivo analizar si la LOGSE también favoreció la salud durante la adolescencia y la juventud.

Figura 1. Tasas de escolarización en educación preescolar a los tres años

Fuente: Ministerio de Educación y Formación Profesional (1991-2005).

¿Qué mecanismos pueden explicar el efecto de los programas de educación preescolar en la salud a largo plazo?

Asistir a la escuela preescolar suele ofrecer un entorno de aprendizaje más enriquecedor, estimulante y productivo que el del hogar. Además, las inversiones en capital humano, como es el caso de la educación, aumentan el capital en salud (Grossman, 1972) y estas tienen un mayor rendimiento si se realizan durante la infancia (Carneiro & Heckman, 2003). Esto implica que las competencias aprendidas en la escuela preescolar pueden afectar la evolución del capital en salud.

La escuela preescolar también supone un cambio en el entorno social de los infantes que puede afectar su salud. Por ejemplo, la “hipótesis de higiene” establece que aquellos niños y niñas expuestos a más patógenos (como ocurre en la escuela preescolar) experimentan más infecciones durante la infancia, pero a su vez desarrollan un sistema inmunológico más fuerte que les protege de enfermedades futuras (Strachan, 1989, 2000). Sin embargo, asistir a la escuela preescolar está asociado a su vez con un mayor consumo de antibióticos (Thrane et al., 2001), cuyo sobreuso puede tener efectos perjudiciales a largo plazo (Neuman et al., 2018), y con niveles de estrés y ansiedad más elevados (Howard et al., 2011; Vermeer & Groeneveld, 2017). Los docentes de preescolar pueden detectar más pronto ciertas enfermedades tanto físicas como mentales, aconsejar a los padres y recomendar prácticas preventivas para minimizar sus consecuencias (Breivik et al., 2020).

Los programas de educación preescolar también pueden afectar indirectamente la salud a largo plazo debido a su impacto en el nivel educativo, empleo e ingresos de las niñas y los niños, así como en el fomento del empleo de sus cuidadores (principalmente de las madres) y el incremento de los ingresos del hogar.

Datos y métodos

El estudio premiado utiliza la Encuesta Nacional de Salud de los años 2003 y 2006 como base de datos a nivel individual. Se analiza el estado de salud en el último año, el diagnóstico de alergias crónicas, asma y trastornos de salud mental, el consumo de fármacos y las visitas al médico de cabecera o especialista, al hospital y a los servicios de urgencias. Las personas encuestadas autoreportan dicha información y tienen entre 11 y 23 años. También se usan datos administrativos de defunciones y hospitalizaciones entre 1999 y 2018. Con estos datos, se calculan las tasas de defunciones y hospitalizaciones a nivel de comunidad autónoma cuando los individuos tienen entre 15 y 27 años.

La exposición de los niños y las niñas a la LOGSE depende de la cohorte de nacimiento y la comunidad autónoma de residencia. Primero, están afectados por la LOGSE aquellos que cumplieron tres años en 1991 en adelante y, por lo tanto, nacieron en o después de 1988. En cambio, todos los nacidos antes de 1988 no estuvieron afectados por la reforma ya que tenían tres años antes de 1991. Segundo, la implementación de la reforma fue responsabilidad de las comunidades autónomas. Esto implicó que la expansión inicial de plazas públicas en preescolar a los tres años variase entre comunidades autónomas, haciendo que algunas experimentaran una mayor intensidad inicial de implementación de la LOGSE (Figura 2).

Figura 2. Incremento en puntos porcentuales de las tasas de escolarización en educación preescolar pública a los tres años entre 1990/91 y 1993/94 por comunidad autónoma

Fuente: Ministerio de Educación y Formación Profesional (1993-1996) e Instituto Nacional de Estadística (1990-1993).

El efecto causal de la LOGSE en la salud a largo plazo se calcula estimando un modelo de diferencias en diferencias teniendo en cuenta estos dos factores. Se compara la salud a largo plazo de las cohortes que tenían tres años antes de 1991 (nacidas en 1984-1987) con las que tenían tres años después de 1991 (nacidas en 1988-1991), entre residentes en comunidades autónomas que experimentaron una intensidad inicial de implementación de la LOGSE distinta. La intensidad inicial de implementación se mide como el incremento en puntos porcentuales de las tasas de escolarización en educación preescolar pública a los tres años entre 1990/91 y 1993/94 por comunidad autónoma. El Ministerio de Educación y Formación Profesional reporta anualmente las tasas de escolarización por edad, tipo de centro y comunidad autónoma.

Resultados

La hipótesis principal del estudio es que la LOGSE mejoró la salud a largo plazo de las cohortes que tenían tres años en o después de 1991 y que residían en comunidades autónomas con una implementación inicial más intensa de la política en cuestión. La Tabla 1 presenta los resultados principales del estudio y muestra que, en general, la LOGSE no afectó la salud ni el uso de los servicios sanitarios a largo plazo. Este resultado sugiere que ampliar el número de plazas en preescolar no es suficiente para mejorar la salud a largo plazo en contextos institucionales como el español.

Tabla 1. Efectos de la LOGSE en la salud a largo plazo

Nota: La primera fila presenta el efecto de la LOGSE en la salud a largo plazo (intention-to-treat effect, ITT) acompañado por sus correspondientes p-valores. Los p-valores estimando errores estándares agrupados por comunidad autónoma usando el método de wild-bootstrap con 9.999 repeticiones se encuentran entre corchetes y los p-valores corrigiendo por hipótesis múltiples se encuentran entre llaves. Las dos últimas filas reportan el número de observaciones y la media de las variables dependientes calculada para las cohortes nacidas entre 1984-1987. Las estimaciones que tienen la salud a nivel individual como variable dependiente usan los pesos individuales reportados por la Encuesta Nacional de Salud en 2003 y 2006. Los coeficientes que son estadísticamente significativos al 1% (***), 5% (**) y 10% (*) son señalizados al lado del p-valor.

No obstante, cabe destacar dos excepciones:

– Por un lado, un incremento de 10 puntos porcentuales en la intensidad inicial de implementación de la reforma disminuye la probabilidad de ser diagnosticado con asma en 2,1 puntos porcentuales (o un 30,4%) para aquellos niños y niñas que tenían tres años después de la LOGSE. Este resultado puede ser explicado por la “hipótesis de higiene” mencionada anteriormente o por una detección más temprana de la enfermedad por parte de los docentes de preescolar.

– Por otro lado, estos mismos experimentaron un aumento en las tasas de hospitalización de un 2,7%. Aunque inesperado, este efecto puede estar relacionado con el hecho de que los niños y niñas afectados por la LOGSE tienen un nivel socioeconómico mayor ya que tienen mejores rendimientos escolares (Felfe et al., 2015) y sus madres entraron en el mercado laboral aportando más ingresos en el hogar (Nollenberger & Rodríguez-Planas, 2015). De esta manera, la literatura previa ha establecido que individuos con niveles socioeconómicos más elevados usan los servicios sanitarios especializados (como los hospitales) más que individuos con niveles socioeconómicos más bajos en Europa (van Doorslaer et al., 2004).

El estudio también realiza análisis heterogéneos, encontrando entre otros resultados que la reducción en el asma es mayor para los hombres o que el incremento en las tasas de hospitalización viene derivado de las mujeres con diagnósticos relacionados con el embarazo.

Por último, se encuentra que las niñas y los niños cuyos progenitores tienen niveles educativos inferiores son los que se beneficiaron más de la LOGSE. Esto implica que la productividad del tiempo con los padres y las madres es menor que la productividad del tiempo en la escuela preescolar de alta calidad para aquellos infantes con padres y madres con niveles educativos bajos y medios. Este último resultado cuestiona el coste-efectividad de los programas de educación preescolar universal y alimenta el debate sobre si la educación preescolar deber ser universal o dirigida a los grupos de la sociedad más desfavorecidos.

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Comité de trabajo EvaluAES

 Antecedentes

La calidad asistencial consiste en la provisión de seguridad, adecuación, efectividad clínica y capacidad de respuesta a las necesidades de los pacientes por parte de los servicios sanitarios (OECD, 2019). Por otro lado, la eficiencia se define como la utilización de recursos para garantizar los objetivos establecidos por los sistemas sanitarios (Cylus et al., 2016). Las mejoras en calidad y eficiencia son dos objetivos perseguidos por los sistemas sanitarios. Sin embargo, alinear ambos objetivos puede suponer un reto difícil (Mennicken et al., 2011). En los últimos años hay una creciente preocupación en el sector hospitalario sobre las altas tasas de ocupación de camas hospitalarias (TOC), definidas como la ratio del número de camas ocupadas entre el número de camas disponibles. Las altas TOC pueden traducirse en mayor eficiencia, pero también en posibles consecuencias negativas sobre la calidad hospitalaria (British Medical Association, 2017).

Las altas TOC se deben a varias razones que inciden desde la perspectiva de la oferta y la demanda. Por el lado de la oferta, el número de camas hospitalarias se ha reducido debido al progreso tecnológico, al recorte en gasto público destinado a sanidad y a las estrategias para minimizar los ingresos hospitalarios (OCDE, 2017, 2019). Desde inicios de este siglo, el número de camas per cápita de los países de la OCDE disminuyó de 5,8 por 1.000 habitantes en 2000 a 4,7 en 2017 (OCDE, 2017, 2019). Por el lado de la demanda, la ocupación de camas hospitalarias continúa en aumento como consecuencia de la creciente presencia de enfermedades crónicas entre la población y del envejecimiento demográfico (British Medical Association, 2017).

Encontrar la TOC óptima es objeto de debate. Por un lado, una baja TOC puede ser señal de una infrautilización de los recursos, dejando así margen para mejoras en la eficiencia. Sin embargo, si bien mantener un porcentaje de camas desocupadas es costoso, también es necesario para asegurar que los hospitales puedan hacer frente a la demanda inesperada y ofrecer una mejor calidad asistencial (Bagust et al., 1999). Por otro lado, una TOC elevada puede resultar nociva para el sistema de salud si es síntoma de un sistema hospitalario bajo presión y dar lugar a prácticas inapropiadas que conduzcan a altas prematuras, instalaciones saturadas, largos tiempos de espera, cancelaciones de operaciones electivas, aumentos de infecciones adquiridas en el hospital, o mayores cargas de trabajo para el personal, entre otros (Keegan, 2010; Gaughan et al., 2020; Blom et al., 2015). Estas consecuencias podrían a la postre afectar negativamente a la calidad hospitalaria.

Pese a su relevancia política, los estudios científicos acerca de las consecuencias que una alta TOC tiene sobre la calidad hospitalaria, aunque repartidos por la geografía occidental con estudios en Australia, Estados Unidos y Europa, son pocos e inconcluyentes (Sprivulis et al., 2006; Mennicken et al., 2011; Madsen et al., 2014; Long and Mathews, 2018; Blom et al., 2014, 2015; Boden et al., 2016 y Friebel et al., 2019).

¿Cuáles son nuestros objetivos?

Los objetivos de este estudio son

• investigar si los hospitales que experimentan sistemáticamente TOC más elevadas están vinculados a una calidad hospitalaria menor, y
• estudiar los factores de oferta y demanda hospitalaria y los determinantes de la TOC que pueden explicar dicha asociación. Aunque los resultados no deben ser interpretados como efectos causales, pueden proporcionar evidencia de la posible necesidad de intervenciones políticas en el sistema hospitalario.

Nos centramos en el caso del Sistema Nacional de Salud de Inglaterra (NHS), alrededor del cual ha surgido una preocupación relacionada con la reducción del número de camas y al consecuente incremento de las TOC (The King’s Fund, 2020). La Figura 1 ilustra el ejemplo de la TOC para el caso de pacientes agudos. El número de camas disponibles cayó un 7% entre los años fiscales 2010/11 y 2018/19, mientras que el número de camas ocupadas lo hizo solo en un 4%. Como consecuencia, la TOC aumentó de un 87% a un 90%.

Figura 1. Camas disponibles y ocupadas y tasa de ocupación de camas de pacientes agudos en Inglaterra (2010/11-2018/19)

Fuente: NHS England Statistics (2010/11 – 2018/19)

Marco conceptual, metodología y datos

Al inicio de este proyecto, detectamos que la relación entre la TOC y la calidad hospitalaria no era tarea sencilla. Antes de empezar el análisis cuantitativo, desarrollamos un marco conceptual económico para entender dicha relación (Figura 2). Asumimos que una TOC alta puede afectar directa y negativamente a la calidad hospitalaria. La TOC está determinada por tres variables, que a su vez pueden afectar a la calidad de manera directa e indirecta: número de camas disponibles (camas), duración de la estancia (length of stay, LOS) y volumen de pacientes tratados (Y). Además, existe un conjunto de factores de oferta (x^s) y demanda (x^d) hospitalaria que afectan a la TOC (a través de LOS e Y), como por ejemplo, las características de la población que vive alrededor de un hospital o la dotación de capital y trabajo del hospital, y que por tanto, podrían afectar también a la calidad hospitalaria.

Figura 2. Marco Conceptual

Nota: TOC = Tasa de ocupación de camas; LOS = Duración de la estancia; Y = Volumen de pacientes tratados; x^d = Factores de la demanda; x^s = Factores de la oferta.

Nuestra muestra está formada por datos anuales de los hospitales públicos de agudos de Inglaterra para 2010/11-2017/18. Las fuentes de datos principales son NHS England Statistics, que reporta la TOC de pacientes agudos, y NHS Digital, que publica medidas de calidad hospitalaria. Las medidas de calidad hospitalaria ajustadas al riesgo (p. ej. por edad, género, diagnóstico, comorbilidad) son: mortalidad por cualquier causa, mortalidad para tres diagnósticos (infarto de miocardio, fractura de cadera y embolia), mortalidad quirúrgica, readmisiones de urgencia y mejoras en salud después de un remplazo de cadera o rodilla (Patient Reported Outcome Measures).

Utilizamos el marco conceptual para guiar el análisis empírico. Primero, estimamos la asociación entre la TOC y la calidad hospitalaria mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios, controlando únicamente por efectos fijos de año (Modelo 1). Esto nos permite inferir si una tasa elevada actúa como indicador y advierte de una peor calidad hospitalaria. Segundo, incluimos en la misma especificación econométrica variables que pueden explicar esta asociación secuencialmente (Modelos 2-5): factores de oferta y demanda hospitalaria y determinantes de la TOC (número de camas disponibles, duración de la estancia y volumen de pacientes tratados). Por último, descomponemos la asociación (Modelo 6) con la calidad hospitalaria en los componentes de las TOC que solamente varían entre hospitales (between association) y los componentes de las TOC que solamente varían en el tiempo (within association).

Resultados principales

La Tabla 1 presenta los principales resultados del Modelo 1 al 6 (resto de resultados disponibles bajo petición). El Modelo 1 muestra que una mayor TOC está positivamente asociada con un incremento en la mortalidad por cualquier causa y en la mortalidad quirúrgica (mayor mortalidad implica peor calidad), y negativamente asociada con las mejoras en salud después de una operación de prótesis de cadera o rodilla. En términos cuantitativos, un incremento en la TOC de cinco puntos porcentuales está asociado con una reducción en las mejoras en salud de un 0,5%-0,9%, un incremento en la mortalidad por cualquier causa de un 1,1% y un aumento en la mortalidad quirúrgica de un 3,1% (porcentajes calculados respecto a las medias de las variables de calidad).

Tabla 1 Resultados de la asociación entre las TOC y la calidad

Conrespecto al estudio de las variables que pueden explicar esta asociación, los factores de oferta y demanda, el número de camas disponibles o el volumen de pacientes tratados no parecen ser relevantes (Modelos 2-4). Por otro lado, encontramos que la duración de la estancia explica un 25% de la asociación de las TOC con la mortalidad por cualquier causa, un 21% con la mortalidad quirúrgica y un 12% con las mejoras en salud después de un remplazo de rodilla (comparación Modelo 3 con Modelo 5). Además, las asociaciones están explicadas en gran parte por las diferencias en las TOC entre hospitales (excepto para la mortalidad quirúrgica) (Modelo 6). Este último resultado sugiere que las asociaciones entre la TOC y la calidad hospitalaria son persistentes a través del tiempo entre hospitales.

Discusión y conclusión

Los hospitales con TOC elevadas parecen ser más propensos a proveer una menor calidad en sus servicios, al menos en algunas de sus dimensiones. Además, gran parte de la asociación está explicada por la duración de la estancia de los pacientes en el hospital y por variaciones en las TOC entre hospitales.

Estos resultados tienen diversas implicaciones. Los reguladores podrían hacer uso de este indicador para realizar seguimientos, controles o auditorías adicionales y así tratar de mejorar la calidad de los hospitales que experimentan altas tasas de ocupación de camas de forma sistemática. No obstante, no parece aconsejable agrupar los hospitales por sus propias características o por las características de la población que reside a su alrededor dado que los factores de oferta y demanda no explican las asociaciones estimadas. En cambio, nuestro análisis sugiere que duraciones de la estancia elevadas pueden ser utilizadas como indicadores de menor calidad ya que explican gran parte de la asociación entre la TOC y la calidad hospitalaria. Este es un resultado significativo ya que la duración de la estancia puede medirse de manera más desagregada que las TOC (p. ej. por diagnóstico o especialidad) y podría ser utilizada para realizar intervenciones más específicas. En resumen, nuestro análisis provee un marco teórico y empírico que muestra que el análisis de regresiones puede ayudar a intervenciones que regulan las TOC.

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