Introducción
En la bibliografía se encuentran referencias relativas a la variabilidad de las tasas de derivación entre ámbitos asistenciales según las zonas geográficas (áreas rurales frente a urbanas), así como la influencia de las características sociodemográficas de la población, su estado de salud, los médicos de atención primaria y la oferta de servicios especializados de referencia1-4. Precisamente esta variable aparece como uno de los factores explicativos más relevantes5.
El objetivo del estudio es constatar en nuestro medio, y en el contexto de un servicio de salud de provisión pública, qué factores relativos a la población atendida y a la organización de la oferta son determinantes de la tasa de derivación de pacientes entre la atención primaria (AP) y la especializada (AE). Su conocimiento es importante para adecuar la oferta de servicios a la necesidad real, en vez de basarla en la aplicación de proporciones estándar.
Pacientes y método
Diseño
Estudio ecológico transversal de ámbito poblacional (Comunidad Autónoma de Madrid) en el que la unidad de análisis es la zona básica de salud (ZBS).
Variables y fuentes de información
La variable dependiente es la tasa de derivación poblacional (TDP). Se obtiene de dividir el total de interconsultas de la ZBS durante el año 2001 entre la población de la ZBS en el mismo año.
Las variables independientes son la población de la zona y sus características, las medidas relativas a la necesidad de servicios, las características de la oferta y la organización de AP y la oferta de AE (tabla 1).
Las fuentes de información utilizadas han sido el censo de población y la base de datos de la tarjeta sanitaria individual del año 2001, la tabla de fallecidos en 2001 del Registro de Mortalidad, el avance de la renta disponible bruta familiar de 2000 del Instituto de Estadística de la Comunidad Autónoma de Madrid, y la base de datos de Registro Hospitalario del INSALUD de 2001. Los datos de actividad y derivaciones se han obtenido del Sistema de Información de Actividad 2001 de las Gerencias de AP de cada área sanitaria.
Análisis y pruebas estadísticas
Se ha analizado la distribución de las variables cuantitativas para determinar su normalidad, y se han calculado las medidas de tendencia central y dispersión. Las variables nominales se utilizaron como proporción sobre el total en la ZBS.
Se ha utilizado el análisis factorial de componentes principales para controlar la multicolinealidad y obtener variables ortogonales. Los componentes extraídos se han utilizado como variables independientes. El número de componentes se ha determinado mediante el test de Scree; éstos se rotaron por el procedimiento Varimax y fueron incluidos en un análisis de regresión por mínimos cuadrados.
Se analizó el grado de autocorrelación espacial mediante la I de Geary sobre la base del cálculo de una matriz de contigüidad con peso 1 para todas las zonas que tenían contacto con la zona en estudio. Se ha analizado la correlación espacial de los residuales aplicándose nuevamente la I de Geary.
Los componentes principales relacionados de forma significativa con la TDP han sido incluidos en un análisis de agrupación jerárquica.
La representación grafica de las ZBS se ha elaborado a partir de la Cartografía del Sistema de Información Geográfica Institucional (SIGI).
Los análisis estadísticos se han realizado con el paquete estadístico SPSS (v.11) y con el software R.
Resultados
En el año 2001, en la Comunidad Autónoma de Madrid se contabilizaron 1.617.349 interconsultas. La TDP media fue de 31,94 ± 0,87 por 100 habitantes. Su distribución está desviada hacia la derecha con algunos valores extremos.
La distribución geográfica de los valores de la TDP (fig. 1) muestra un patrón no aleatorio. Hay autocorrelación espacial (0,84; p < 0,0001), con tendencia a agrupar valores parecidos en ciertas zonas.
En la tabla 2 se presentan las medidas de tendencia central y dispersión de las variables independientes incluidas en el análisis factorial. La prueba de Bartlett (p < 0,0001) confirma la presencia de un alto grado de correlación entre variables. En el análisis se han extraído 5 componentes que explican el 81,87% de la variación. Las comunalidades de algunas variables superan el 95%.
El primer componente está relacionado con características demográficas de la población, de forma positiva, con variables relativas al envejecimiento (estado de viudedad, índice de dependencia y de envejecimiento) y de forma negativa con la población femenina de 15-49 años. El segundo componente, el estatus socioeconómico, mantiene una relación positiva con los niveles de estudios secundarios y superiores, y con el nivel de renta alto, y negativa con la no escolarización, los estudios primarios y el índice de paro. El tercer componente, la población total, se relaciona positivamente con la población total del área y el número de médicos. El cuarto componente, la necesidad de servicios, se relaciona de forma positiva con la razón estandarizada de mortalidad y la frecuentación asistencial. Por último, el quinto componente, al que hemos denominado movilidad social, se relaciona de forma positiva con la proporción de hogares con inmigrantes y el estado de separación matrimonial.
En el análisis de regresión (R2 = 0,18) únicamente 3 de los componentes descritos alcanzan significación estadística. La relación funcional es positiva con el grado de necesidad (B = 3,58) (intervalo de confianza [IC] del 95%, 2,01-5,1). El componente estatus socioeconómico presenta un coeficiente negativo de 3,26 (IC del 95%, 4,8 a 1,7) y la relación con el componente movilidad social (B = 2,92) también es negativa (IC del 95%, 4,5 a 1,4).
En el análisis de la agrupación jerárquica se han detectado 3 grupos diferentes (fig. 2 y tabla 3) y todos los factores en el análisis de varianza han alcanzado significación estadística (p < 0,0001).
Discusión
La TDP es mayor en las ZBS que presentan mayor necesidad de servicios y niveles más bajos de estatus socioeconómico y movilidad social, y no parecen relacionarse con la oferta y la organización de los servicios de AP y AE, a diferencia de lo encontrado en la bibliografía anglosajona, donde la tasa de derivación es más elevada cuanto mayor es la oferta de servicios especializados.
El interés de nuestro estudio radica en su amplitud (más de 5 millones de usuarios), la unidad de análisis (ZBS) y el hecho de referirse a un sistema de provisión de servicios de carácter universal, además de haber investigado todas las dimensiones relacionadas con las derivaciones desde AP a AE señaladas en la bibliografía revisada.
Los resultados parecen congruentes con lo observado en la práctica diaria. Las personas que más frecuentan los servicios sanitarios suelen ser pacientes crónicos, con pluripatología y polimedicación, que precisan controles por uno o más especialistas. En las ZBS con mayores niveles de renta, la TDP es menor, probablemente en relación con mayores niveles de salud y utilización de servicios de AE de provisión privados. Está documentada la menor frecuentación por el grupo de separados y divorciados, y en el caso de los inmigrantes, puede guardar relación con barreras relacionadas con la accesibilidad para este sector.
El patrón geográfico no aleatorio de la TDP se explica al agrupar las ZBS de la Comunidad de Madrid en 3 grupos: grupo 1, población con valores medios del componente envejecimiento, alto nivel económico y bajo componente necesidad; grupo 2, población con valores bajos de envejecimiento, nivel socioeconómico y necesidad; y grupo 3, población con valores altos del componente envejecimiento y necesidad, y bajo nivel socioeconómico. Las TDP de los grupos 2 y 3 son similares y significativamente superiores que las de las ZBS del grupo 1. Probablemente, la población de los grupos 2 y 3 sea usuaria mayoritaria de los servicios públicos.
No obstante, y para concluir, hay que reseñar que el estudio se basa en un diseño ecológico y sus resultados están sujetos a la falacia ecológica. No se puede, en sentido estricto, extrapolar los resultados grupales obtenidos y considerar que los efectos son aplicables individualmente. Este hecho puede que sea lo que haya condicionado la ausencia de correlación entre la TDP y la oferta de servicios.
Sin embargo, nuestro trabajo sirve para poner de manifiesto que en la planificación de la oferta asistencial no se puede continuar aplicando proporciones predefinidas. La necesidad de utilizar los recursos disponibles de forma eficiente obliga a los planificadores a tener en cuenta variables relacionadas con las características de la población, y su nivel de salud, a la hora de cuantificar la oferta de los servicios sanitarios y su tipología.
Agradecimientos
Agradecemos a los directores gerentes y a los responsables de los sistemas de información de las 11 áreas sanitarias de Madrid la cesión de la información en el formato adecuado para la realización del estudio.
