Modelos bayesianos espacio-temporales aplicados a las hospitalizaciones por problemas de salud susceptibles de cuidados ambulatorios en Costa Rica

Melvin Morera Salas
Dirección Compra de Servicios de Salud, Caja Costarricense de Seguro Social.

Tesis doctoral defendida el 10 de Octubre de 2011 en el Departamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión de la Universidad de la Palmas de Gran Canaria, dirigida por la Dra. Patricia Barber Pérez, que obtuvo la calificación de Sobresaliente Cum Laude.

Tribunal: Dra. Beatriz González López-Valcárcel (Universidad de la Palmas de Gran Canaria), Dr. Miguel Ángel Negrín (Universidad de la Palmas de Gran Canaria), Dr. Ignacio Abásolo Alessón (Universidad de la Laguna, Tenerife), Dr. Enrique Bernal (Instituto Aragonés de Ciencias de la Salud-Instituto de Investigación Sanitaria Aragón, Zaragoza), Dr. Julián Librero (Centro Superior de Investigación en Salud Pública, Valencia).
E-Mail: mmoreras@ccss.sa.cr

Introducción y objetivo.
Las hospitalizaciones evitables por atención ambulatoria (ACSC, por sus siglas en inglés) suponen que una proporción de la morbilidad hospitalaria por determinadas patologías debería ser evitada con una atención primaria oportuna y efectiva, bien por la vía de la prevención del inicio de la enfermedad (por ejemplo, enfermedades para las que existe una vacuna efectiva), tratando una enfermedad aguda (como las infecciones de las vías respiratorias superiores) o controlando una enfermedad crónica (por ejemplo, la diabetes). El objetivo del estudio es desarrollar modelos bayesianos espacio-temporales para identificar patrones espaciales persistentes de alta hospitalización evitable en el entorno costarricense y determinar qué áreas tienen una tendencia creciente en el riesgo de hospitalización.

Materiales y métodos.
Los datos se obtienen del Seguro Público de Salud costarricense (SPS). Se estudian 13 categorías diagnósticas agrupadas en enfermedades prevenibles por inmunización, agudas y crónicas. La unidad geográfica de análisis es el área de salud (un total de 103 áreas) y el periodo de estudio va desde el año 2001 al 2008.

Se desarrollan modelos bayesianos espacio-temporales que incluyen autocorrelación espacial, tendencias temporales lineal y cuadrática, autocorrelación temporal e interacciones espacio-temporales para ajustar los patrones espaciales en función del tiempo. Se utilizaron las funciones de verosimilitud de Poisson y la Binomial Negativa para modelar datos de recuento y la posible extradispersión en los datos.

La estimación de los modelos se realizó en WinBUGS. Se utilizó el criterio de información de la desviación para valorar el ajuste de los modelos, y la convergencia se comprobó a través del estadístico de Brooks-Gelman-Rubin.

Resultados.
Para determinar patrones espacio-temporales de hospitalización por ACSC, el mejor modelo resultó ser el que permite transferir información entre años sucesivos y entre las áreas de salud vecinas. Éste incluye un componente espacial autorregresivo, un paseo aleatorio de primer orden que modeliza la evolución temporal promedio para todas las áreas de salud y una serie temporal autorregresiva de primer orden en función de ese mismo término en áreas vecinas. Para el análisis de la tendencia espacio-temporal se estima un modelo que incluye componentes aleatorios de autocorrelación y heterogeneidad espacial y de tendencia lineal y cuadrática, de tal forma que se captura la tendencia de las razones estandarizadas de hospitalización y los cambios en su tendencia durante el período de análisis.

Para el entorno costarricense se encontró que aproximadamente una de cada veinte hospitalizaciones se genera por patologías que se consideran evitables. Tres cuartas partes de estas hospitalizaciones se concentran en tres categorías diagnósticas: enfermedades isquémicas del corazón, neumonía y enfermedades hipertensivas.

Con la estimación del modelo se identifica una alta variación sistemática de las hospitalizaciones evitables entre áreas de salud y regiones de atención del SPS. La magnitud de las diferencias entre áreas, medida por el coeficiente de variación de las razones de hospitalización suavizadas, se mantiene y en algunos grupos de enfermedades aumenta.

Asimismo, se observaron patrones geográficos persistentes de sobre-hospitalización en la zona sur y el Pacífico central y norte del país, en todos los grupos de enfermedades y en ambos sexos. Dentro de estas regiones de alto riesgo, destacan algunas áreas con tendencia creciente que deberían ser de interés para la vigilancia epidemiológica y planificación de servicios sanitarios.

Conclusiones.
El análisis bayesiano dinámico presentado en esta investigación aporta un conocimiento actual de la distribución geográfica y de la evolución temporal de la morbilidad hospitalaria evitable en Costa Rica, mejorando sustancialmente la información aportada por el mapeo estático convencional. Se muestra la evolución de cada área de salud a lo largo del período de estudio y se destacan algunos comportamientos que pueden tener un interés desde el punto de vista de la vigilancia epidemiológica y de la planificación de servicios de salud. Tal es el caso de la identificación de patrones persistentes de sobre-hospitalización con tendencia creciente en la zona sur y Pacífico central del país, que podrían estar asociados a efectos medioambientales, socio-demográficos o al bajo acceso a la atención primaria de salud, que actúan de manera sostenida durante todo el período.

Los resultados de esta investigación deben interpretarse con cautela debido al corto período disponible para el análisis de los datos. También se deben considerar las limitaciones de los estudios ecológicos como posibles fuentes de falacias ecológicas cuando se interpretan los resultados.

Como temas alternativos para esta línea de investigación, se recomienda diseñar modelos de ecuaciones estructurales en el entorno bayesiano, que permitirían construir variables explicativas no observables a partir de datos administrativos que se recogen normalmente en las áreas de salud y de esta forma analizar las posibles causas de los patrones persistentes de sobre-hospitalización con tendencia creciente en la zona sur y Pacífico central del país.

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