La eficiencia en el uso del gasto público en salud es crucial para todos los países, especialmente aquellos que, como Chile, enfrentan grandes desafíos en el acceso oportuno y equitativo a la atención sanitaria. Con listas de espera que exceden ampliamente los estándares aceptables, superando los 3 años para ciertas intervenciones quirúrgicas, surge una pregunta esencial: ¿más gasto público implica menos espera?

Contexto: tiempos de espera, pandemia y reorganización sanitaria

El estudio parte de un diagnóstico ampliamente compartido: las demoras en atenciones electivas –programadas o no urgentes– no solo generan frustración ciudadana, sino que también afectan la salud. Estudios indican que estos retrasos se asocian con mayor mortalidad (Martínez et al., 2019) y deterioro general de la salud (Santos-Jaén et al., 2022), especialmente cuando los sistemas no priorizan adecuadamente según gravedad clínica.

Chile destaca negativamente en este ámbito. Según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico (OCDE), Chile figura entre los países con mayores tiempos medianos de espera para cirugías y con altos porcentajes de pacientes que esperan más de tres meses para cirugías de cataratas, de reemplazo de cadera y de reemplazo de rodilla.

La pandemia de COVID-19 agravó la situación de las listas de espera, obligando a suspender atenciones electivas en favor de las urgencias y provocando retrasos a nivel mundial (Findling et al., 2020).En respuesta, el Ministerio de Salud chileno implementó planes de reactivación que incluyeron un aumento del gasto público destinado a personal y a bienes y servicios, de ahora en adelante “gasto corriente”. A partir de esto surge el objetivo de este trabajo: evaluar si las variaciones en el gasto corriente influyeron en los tiempos de espera en hospitales públicos.

Metodología: una mirada robusta y multidimensional

El análisis se basó en un panel de 124 hospitales públicos entre los años 2019 y 2023. Las variables dependientes fueron el promedio y la mediana de días de espera para cirugías y consultas nuevas de especialidad.

La variable explicativa principal fue el gasto corriente efectivo por hospital, ajustado a precios constantes de 2023. Se incluyeron controles como la estancia media hospitalaria —utilizada como proxy de eficiencia, dado que se espera que hospitales más eficientes presenten una menor duración promedio de hospitalización (Siciliani et al., 2009)—,  además del número de egresos, cirugías y consultas, complejidad quirúrgica, el volumen de atenciones de urgencia y las atenciones realizadas en prestadores privados.

Se utilizaron modelos de mínimos cuadrados ordinarios agrupados y efectos fijos en primeras diferencias (Siciliani et al., 2009; Chen et al., 2015; Brindley et al., 2023), junto con variables dicotómicas por año para captar efectos transversales como la pandemia.

Resultados: el gasto no reduce por sí solo los tiempos de espera

El estudio desafía una de las creencias más comunes en política sanitaria: más gasto implica menos espera. Los resultados muestran que el gasto corriente hospitalario no guarda relación significativa con la variación en los tiempos de espera, ni para cirugías ni para consultas.

Esto sugiere que un aumento del gasto corriente hospitalario por sí solo no es suficiente para reducir las listas de espera, a menos que se apliquen reformas institucionales que alineen el gasto con ese objetivo. El diseño institucional, por tanto, es clave.

Institucionalidad fragmentada: el talón de Aquiles

Una de las principales conclusiones es que esta falta de efecto puede explicarse por la fragmentación institucional del sistema. El Fondo Nacional de Salud (FONASA), institución chilena pública encargada de financiar la red pública de salud, asigna el gasto corriente hospitalario en su conjunto, sin considerar los tiempos de espera en atenciones electivas o programadas como un insumo directo para definir los presupuestos (Figura 1). Por el contrario, la gestión de las listas de espera recae en los hospitales, generando una desconexión entre quién asigna los recursos y quién gestiona el acceso.

Esta falta de alineación institucional introduce distorsiones que debilitan cualquier relación directa que pudiese existir entre gasto corriente hospitalario y los tiempos de espera, además de reducir los incentivos para que los hospitales utilicen los recursos económicos adicionales con el fin de acortar efectivamente dichas esperas.

Figura 1. Flujo de atención, tiempo de espera y gasto hospitalario en Chile.

Fuente: Elaboración propia. FONASA: Fondo Nacional de Salud

La evidencia también respalda que, si se intenta reducir las listas mediante inyecciones puntuales de recursos, sin cambios estructurales, el efecto es temporal: los retrasos reaparecen cuando termina la financiación (Kreindler, 2010).

Lo que sí influye: capacidad operativa y eficiencia

Aunque el gasto corriente hospitalario no resulta determinante, otras variables sí. El número de cirugías realizadas guarda una relación negativa con los tiempos de espera: a mayor actividad quirúrgica, menor demora. Esto apunta a que la capacidad operativa tiene un impacto concreto.

Por el contrario, la estancia media hospitalaria, indicador de eficiencia, muestra una relación positiva: hospitales menos eficientes (esto es, con estancias medias más largas) tienden a tener mayores tiempos de espera, coincidiendo con estudios que vinculan las demoras con problemas de gestión interna (Palter et al., 2020).

Dinámica post-COVID: un fenómeno transversal

Las variables por año revelan que, en 2020, año marcado por la emergencia sanitaria, los tiempos de espera aumentaron significativamente. En cambio, los años 2021, 2022 y 2023 muestran reducciones, lo que sugiere una recuperación paulatina y esfuerzos de coordinación para resolver los casos acumulados que no tendrían relación con las variaciones en el gasto.

Consideraciones adicionales: la oferta privada y la selección de pacientes

El análisis también incluyó el programa “Medicina de Libre Elección”, que permite a beneficiarios de FONASA acudir a prestadores de salud privados. Sin embargo, no se encontró un efecto robusto de su uso sobre los tiempos de espera en los hospitales públicos.

La literatura señala que la coexistencia público-privada puede tener efectos mixtos: en algunos casos alivia la demanda de atención sanitaria pública, en otros, la sanidad privada captura recursos públicos o selecciona pacientes menos complejos, dejando al sector público con los casos más exigentes (Tuohy et al., 2004; Pita Barros & Olivella, 2005).

Implicancias de política: más allá de la financiación

Este trabajo refuerza una lección crucial: la política de salud no puede basarse únicamente en la inyección de recursos económicos, sino que debe considerar el diseño institucional, los incentivos, y las capacidades de gestión. Sin modificaciones en los criterios de asignación presupuestaria, en la priorización clínica y, en la estructura de rendición de cuentas, el aumento del gasto (al menos, el corriente hospitalario) será insuficiente para reducir los tiempos de espera.

Las recomendaciones de este estudio apuntan a fortalecer los vínculos entre la asignación presupuestaria y los indicadores de salud, mejorar la eficiencia operativa y diseñar mecanismos de seguimiento que permitan redirigir recursos en función del desempeño hospitalario.

Existen propuestas que abogan por establecer criterios explícitos de priorización clínica y fijar tiempos máximos de espera (Siciliani & Hurst, 2005). En Chile, sin embargo, ya existe la Ley Nº19.966, que creó el régimen de Garantías Explícitas en Salud (GES), el cual fija plazos garantizados para la entrega de prestaciones asociadas a un conjunto priorizado de 85 problemas de salud. Al estar estos plazos legalmente definidos, no se generan listas de espera como tales; en su lugar, los retrasos se traducen en “garantías incumplidas”. Por tanto, la discusión actual gira en torno a si ampliar el número de condiciones cubiertas por el GES o bien desarrollar un sistema de priorización paralelo para el resto de las atenciones.

Limitaciones y propuestas futuras

El estudio reconoce ciertas limitaciones. El sistema de información de tiempos de espera comenzó a operar en 2018, por lo que se dispone de pocos años con datos comparables. Además, la base de datos no permite capturar aspectos clave como la priorización clínica, las diferencias entre hospitales o el tipo de patologías. Tampoco incluye factores socioeconómicos de la demanda ni otros efectos cruzados que puedan existir entre los sectores público y privado.

Futuras líneas de investigación deberían contar con una mayor serie temporal e incorporar estos factores ausentes para permitir estimaciones más robustas. También se espera incluir análisis desagregados por tipo de diagnóstico, enfoques territoriales y la evaluación de incentivos financieros específicos sobre la eficiencia y el acceso.

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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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Objetivo: Analizar la relación entre el índice socioeconómico compuesto a nivel de área básica de salud y los tiempos promedio de espera para procedimientos quirúrgicos, pruebas diagnósticas y las primeras consultas a especialistas.

Metodología: Estudio de diseño retrospectivo. Para medir la brecha en salud, se utilizó el gradiente social según la variable del índice socioeconómico compuesto y la ponderación de los tiempos promedio de espera de los registros durante el período 2015-2021 en las 369 áreas básicas de salud de Cataluña. De forma anonimizada, se evaluó retrospectivamente el registro de listas de espera de Cataluña, estableciendo asociaciones entre el índice utilizado y los tiempos promedio de espera, con la descripción de las desigualdades observadas.

Resultados: Los resultados muestran tiempos de espera más cortos en las zonas con una posición social menos desfavorecida, considerando el índice socioeconómico compuesto. Específicamente, para las pruebas quirúrgicas, hay tiempos de espera más cortos en posiciones sociales más favorables (p <0,001), así como para la primera visita a consultas externas (p = 0,002). Sin embargo, para las pruebas diagnósticas, las diferencias en los tiempos de espera no son estadísticamente significativas en función de la posición social (p = 0,075).

Resultados correspondientes a pruebas quirúrgicas. 

Conclusiones: Los resultados indican diferencias en los tiempos de espera según el gradiente, en dos de los tres parámetros utilizados (pruebas quirúrgicas y consultas externas), lo que confirmaría en parte la necesidad de mejorar globalmente la forma de distribución de los recursos sanitarios, distribuyéndolos en áreas básicas de salud que se encuentran en un tiempo promedio superior para igualar y mejorar los tiempos de espera.

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