Objective. To improve the understanding of attendance pressure, its evolution over time and its relationship with the indicators of demand, use and age of the resources.
Design. Descriptive and retrospective.
Setting. Primary care centres with an appointment system in the Community of Valencia. There were 6,756 valid registers of the monthly attendance pressure (1989-1993) available.
Measurements and main results. Attendance pressure has an extremely dispersed distribution. Behaviour which is constant in its evolution over time does exist, which allows a characteristic curve, repeated every year, to be defined: descent in August, two peaks in October and January and a third "mobile" peak around March and April. Mathematical equality between attendance pressure and the product of three factors has been obtained: duration of use per procedure x intensity of repeated use per procedure x ratio equivalent day. The analysis of the monthly evolution of each one of these three "components" helps understand changes in pressure. These "components" are also modified by the type and age of centre.
Conclusions. The wide dispersion of the results of technical productivity (attendance pressure), and the evidence of its change in composition over time and according to the care model offer important scope for management. It also creates the need for an explanatory model which includes the variables which determine both the attendance pressure and a method for altering it.
Introducción
La presión asistencial (PA) definida como el número medio de consultas realizadas por cada profesional en un día de trabajo puede considerarse como un indicador de productividad técnica1-5, puesto que expresa la cantidad de servicios (consultas) realizados por cada unidad de recurso-producción-oferta (día-médico), siendo la consecuencia de la relación entre la demanda y la oferta de servicios y del conjunto de factores de entorno que determinan la interacción de ambos elementos.
La PA analizada como indicador de productividad tiene un interés limitado pero evidente, ya que de alguna forma nos describe las cargas de trabajo y, en general, las condiciones en las que en un momento determinado se están desarrollando las actividades de la atención primaria. En efecto, los excesos de PA se han asociado estadísticamente4 a las desviaciones de la mayoría de indicadores de actividad de los centros de atención primaria y se citan, en ocasiones de forma fundamentada, como factor limitante del desarrollo adecuado de la atención primaria.
El objetivo de este estudio descriptivo es el de conocer el funcionamiento de la PA considerándola como un indicador de productividad técnica. La identificación de los patrones de comportamiento de la PA y de sus componentes, así como la identificación de sus fuentes de variabilidad son dos pasos previos para el objetivo final de elaboración de un modelo conceptual de referencia que nos permita gestionar los resultados obtenidos en los centros de atención primaria en cuanto a productividad técnica.
Material y métodos
La PA por su formulación aparente: número de consultas (demanda) dividido por días-médico (recursos u oferta de servicios), es un indicador que relaciona estos dos factores, pero éstos quedan inutilizados para el análisis específico de ambos. Así, el análisis de la PA requiere una formulación diferente que contemple los distintos elementos de oferta y demanda que la determinan; de las diferentes alternativas hemos seleccionado para este estudio descriptivo de la PA dos formulaciones:
La primera desglosa el numerador de la PA en el sumatorio de los distintos tipos de consulta (PA= sumatorio tipos consulta/días-médico), mostrándonos el patrón diferencial en cuanto a la naturaleza de las diferentes demandas. La segunda formulación retenida explica la PA en función de tres de los elementos básicos en los procesos de gestión de la demanda2,5-17:
PA=EUP x IURP x RED
donde EUP indica los procesos nuevos atendidos en un período t/población asignada; IURP, el total de consultas realizadas en un período t/procesos nuevos atendidos en t, y RED, población asignada/sumatorio de días de trabajo de los profesionales en t.
La EUP (extensión de uso por procesos diferentes) es el coeficiente entre el número de procesos nuevos (número de episodios asistenciales)18-21 y la población asignada. Éste es un indicador de la demanda primaria que expresa, en tanto por uno, el número de procesos diferentes presentados por cada habitante, en el período estudiado y que han sido atendidos por el centro. Este indicador expresa la parte de la demanda no modulable, puesto que obedece al principio de cobertura total de la atención primaria; las desviaciones en la EUP pueden estar relacionadas con un patrón de morbilidad diferencial, pero en mayor medida con fenómenos de utilización-accesibilidad de los servicios5-9,22-25.
La IURP (intensidad de uso repetido por cada proceso) es un indicador relacionado con la longitudinalidad del proceso de la atención primaria que nos aporta un índice funcional de la duración media de los procesos atendidos (número medio de consultas por cada proceso nuevo) y expresa la parte de la demanda que puede ser «parcialmente modulable» por el equipo. Puede detectar la presencia de grandes utilizadores y, por lo tanto, problemas de mala utilización de los servicios3,5,9,10,26-28.
El RED (ratio equivalente día) es un indicador de los recursos humanos que realmente se han invertido. A diferencia de la formulación habitual del indicador de recursos «ratio» o del «cupo», el RED relaciona la población asignada a un centro con el denominador días-médico, calculado con el sumatorio de los días realmente trabajados en dicho centro y no ya con el número de médicos en plantilla. Por lo tanto, además de aportar el denominador exacto para el cálculo de la PA, el RED es sensible a los períodos vacacionales, bajas laborales, trabajo en sábados, etc. El RED de un solo profesional se obtiene dividiendo toda su población por los días trabajados, por tanto cuantifica cuál sería su PA diaria si toda su población asignada acudiera una vez a consulta en el período de estudio.
Esta segunda formulación permite diferentes variaciones; entre ellas tiene especial interés la sustitución del número de procesos diferentes por el número de pacientes diferentes obteniendo así los indicadores clásicos «intensidad de uso repetido» y «extensión de uso»6. Otra alternativa interesante es la sustitución del ratio equivalente día por el ratio equivalente hora (REH) para obtener un indicador de productividad horaria (número de pacientes atendidos en cada hora de consulta). Esta segunda opción tiene gran interés puesto que explora la variable tiempo del recurso, sin embargo no se utiliza ya que, pese a ser de registro indirecto (se calcula a partir de la hora de la primera y la última cita), no reúne por el momento las suficientes garantías de fiabilidad en nuestros centros29.
Para realizar este estudio descriptivo disponemos de 6.756 registros válidos de la PA mensual, correspondientes a todos los meses y centros de salud funcionantes en el período 1989-1993 (de 69 a 139 centros) y a todos los consultorios de más de dos médicos (con cita previa) en los años 1991-1993 (de 34 a 94). Para el análisis de datos se han utilizado estadísticas descriptivas, análisis de la variancia de una vía y multivariante, test T2 de Hotelling, test F-univariantes y test de Kolmogorov-Smirnof.
Variables recogidas y validez de los datos
Las variables analizadas en este estudio se han extraído del conjunto de indicadores de gestión obtenidos del Sistema de Información para la Gestión de Atención Primaria (SIGAP).
Dadas las características del registro indirecto (el numerador de la PA se calcula a partir del número de pacientes citados por el personal de admisión del centro en las hojas de citación de pacientes y el denominador es el sumatorio de hojas de consulta diarias o variable días-médico) en el que se basa el cálculo de la PA podemos considerarlo como de muy alta fiabilidad. El cálculo de las PA por tipos de consulta está sujeto a una mayor incertidumbre, puesto que se basa en el registro directo por parte del médico, al que se le solicita que catalogue cada consulta en virtud de la clasificación jerarquizada de tipos de consulta que especificaremos a continuación. Sin embargo, y en función de la facilidad con que pueden captarse las disfunciones en su registro y el aceptable nivel de los indicadores de validez interna y externa, podemos realizar su análisis con una alta fiabilidad.
Clasificación jerarquizada de consultas
Consulta a iniciativa del médico en virtud de un programa de salud reconocido.
Consulta a iniciativa del médico en virtud de un protocolo clínico.
Consulta a demanda del paciente en la que el problema atendido corresponde a un proceso nuevo.
Consulta a demanda del paciente en la que el problema atendido corresponde a un proceso conocido.
Consulta administrativa en la que no existe, según criterio del médico, ningún acto médico y, por lo tanto, no puede clasificarse en ninguna de las clases anteriores.
Las consultas realizadas dentro de los protocolos de consultas de largo tratamiento (CLT) o de prescripciones sistemáticas repetidas (PSR) no entran en la consulta ordinaria del médico y se registran por separado.
Los indicadores de validez interna miden el grado de comprensión y cumplimiento de las definiciones operativas del sistema de información y se elaboran a partir de programas específicos. Se realizan hasta un total de 37 contrastes informáticos de coherencia interna por cada centro y mes. Para las variables incluidas en este estudio estos indicadores se aproximan a porcentajes de errores que consideramos como residuales (5%). La validación externa se realiza mediante muestreo de las hojas de citación/consulta, sobre las que se estima el grado de adhesión a las definiciones operativas del registro, obteniéndose resultados similares a los obtenidos en la validación interna22.
Los años de observación nos aportan una serie temporal continua y homogénea, con la excepción de los años 1989 y 1990 en los que no se disponía del denominador días-médico (se hacía la estimación: días laborales * profesionales declarantes) ni tampoco existía el proceso de validación-depuración de errores mensual con el que se han corregido o depurado progresivamente todos los posibles errores detectados en las declaraciones. En este proceso, una parte de los errores de recuento, suma o transcripción pueden corregirse mediante consulta a los centros de donde proceden los datos. El resto de errores se eliminan de las bases de datos dando origen a informes de retroalimentación específicos. El cálculo de indicadores robustos se realiza mediante pruebas de rango de valores y eliminación de valores extremos.
Resultados
En los centros de salud, la media de la PA era de 38,6 en el año 1989, para descender en los 2 años siguientes y volver a aumentar hasta las 40,1 consultas por médico y día de 1993. En los consultorios desciende desde 58,1 en el año 1991 hasta 57,1 en el 1993.
Si efectuamos el análisis teniendo en cuenta los meses del año, es enero el de valores más altos tanto en centros de salud como en consultorios: 40,7 y 64,3, respectivamente, y agosto el de valores más bajos: 33,1 y 43,5.
En la figura 1 se presenta la evolución mensual y anual de la PA para los centros de salud (1989-1993) y consultorios (1991-1993). Ambas curvas son paralelas, aunque las variaciones en la PA mensual de los centros de salud son mucho menores, moviéndose en un rango de promedios mensuales que va de 31 a 43 consultas/día-médico, frente al de 43-68 de los consultorios. En cuanto a la evolución anual, existen diferencias significativas al 95% en la tendencia de los centros de salud, pudiendo considerarse constante la PA de los consultorios.
Con las diferentes series anuales se puede elaborar una «curva característica» del comportamiento de la PA durante los 12 meses de un año. Esta curva se caracteriza por la presencia de fluctuaciones que se repiten todos los años con significación estadística. Así, aparece de forma constante un importante descenso de la PA en agosto y dos «picos» en octubre y enero, existiendo un tercer pico móvil entre los meses de marzo y abril. Estas fluctuaciones son mayores en consultorios que en centros de salud y este patrón de funcionamiento anual puede aplicarse a la gran mayoría de centros, quedando un porcentaje del 19% en los que estas fluctuaciones no se producen o incluso tienen un sentido invertido (fig. 2).
Una vez estudiada la variabilidad de la PA a lo largo del año y en función de los diferentes modelos, nos interesa evaluar cuál es la dispersión real, en un momento dado, entre los centros de un mismo modelo. Para ello se ha descrito la distribución de frecuencias de la PA para centros de salud correspondiente a abril de 1993 (fig. 3). En ella, como en cualquier otro mes, encontramos una gran variabilidad intercentro en cuanto al número de consultas que cada médico ha atendido cada día. En efecto nos encontramos con formas de distribución dispersas (mínimo: 20,08, máximo: 69,4, intervalo: 48,6, desviación estándar: 11,07; después de eliminar los valores extremos ±2 desviaciones típicas), alejadas de la distribución normal y con múltiples modas.
La descomposición de la PA total en los diferentes tipos de consulta ofrece patrones muy diferentes según modelo asistencial (tabla 1). En la evolución de la «curva característica» de la PA por meses en los centros de salud, el componente que aporta una mayor fluctuación son las consultas por procesos nuevos, mientras que en los consultorios las que contribuyen en mayor medida son las consultas administrativas junto a las consultas por procesos nuevos. En la tabla se han anotado exclusivamente aquellos incrementos o decrementos mensuales que se diferencian significativamente (p<0,05) de la media anual (1989-1993) para dicho tipo de consulta.
Existe una relación entre los componentes cualitativos de la PA y el tiempo. Con el fin de obtener suficientes años de evolución, hemos documentado este fenómeno a partir del grupo de 82 centros abiertos antes de 1990. Por otra parte, la temporalidad mensual ya descrita obliga a considerar ciclos enteros de un año cuando queremos describir la evolución de la PA según la antigüedad de los centros de salud.
Durante el primer año de funcionamiento no existen diferencias significativas, aunque hay un ligero aumento de la PA a partir de los componentes procesos nuevos, consultas administrativas, y visitas programadas y protocolos. En efecto, en este grupo de centros, sólo se aprecia un descenso significativo de la PA en el segundo año, y después se estabiliza.
Es durante el segundo y el tercer año cuando empieza a ser significativo (fig. 4) un cambio en la composición de los tipos de consulta. La PA disminuye en virtud de descensos importantes en consultas administrativas y por procesos conocidos, mientras que las consultas a iniciativa de EAP (por programas de salud y protocolos) sufren un incremento que se repite en los 2 años posteriores.
La tendencia observada desde el principio en las consultas por procesos nuevos se hace significativa durante el tercer año, que es además cuando se produce el «cruce» con las consultas para procedimientos administrativos.
La descomposición de la PA en la fórmula de gestión de la demanda, explicada anteriormente, ofrece los resultados expresados en la tabla 2. Así, para el año 1993 tenemos genéricamente para toda la Comunidad una PA de 40,1 que es el producto de los tres elementos de la fórmula (esta igualdad es exacta para cada centro, pero no cuadra en esta expresión genérica puesto que sus elementos han sido calculados de forma separada promediando los valores de todos los centros):
PA=EUP x IURP x RED
40,1=0,185 x 2,75 x 83,1
Por tanto, para cada mes del año el equivalente (la extensión de uso se refiere en este caso a procesos nuevos y no a pacientes diferentes; si la equivalencia entre ambos fuera exacta, podríamos hablar de un determinado porcentaje de población) a un 18,5% de la población ha presentado un proceso nuevo que en promedio se ha atendido con un consumo de 2,75 consultas de todo tipo, por unos recursos equivalentes a un RED de 83,1 población/ día-médico; dando como resultado una PA de 40,1 consultas día-médico. Por otra parte, el producto de la EUP x IURP nos aporta el clásico indicador de intensidad de uso (IU) que tiene, en nuestro caso, un valor de 0,51 consultas por persona y mes.
La gran dispersión observada en la PA se acompaña de una todavía mayor variabilidad intercentro de sus componentes (los coeficientes de variación son mayores para estos indicadores que para la PA). De estos componentes el más disperso es la EUP, que presenta rangos que van desde un 4% a un 42% de la población presentando un proceso nuevo en su centro en un mes. La IURP presenta rangos entre 1,4 y 6,9 consultas por proceso.
Al descomponer la PA anual en sus diferentes componentes, podemos medir la contribución de cada uno de ellos en las PA mensuales. Las fluctuaciones características se deben, según los meses, a los cambios en la demanda (IU=EUP x IURP) o a descensos mensuales de recursos utilizados (aumentos del RED en los meses de abril y diciembre).
En la figura 5 observamos que bajo una PA que se mantiene constante (con la excepción del segundo año) subyacen patrones de utilización esencialmente diferentes a lo largo del transcurso de los años (se han marcado con una flecha las variaciones significativas, p<0,05, entre 2 años de evolución consecutivos y con una flecha y un trazo cuando la significación se da entre años no consecutivos). La EUP pasa de ser del 14,7 al 18,7% de la población en todo el periodo de estudio, mientras que la IURP que era al inicio de 3,5 consultas por proceso queda finalmente en 2,4. Todo ello se acompaña con un descenso de los recursos diarios (incremento del RED), pese a que en los primeros años de funcionamiento de los centros se mantengan constantes o incluso aumenten.
Discusión
Temporalidad
Se ha identificado una importante fuente de variabilidad en la fuerte temporalidad mensual, de forma que ha podido establecerse un patrón de funcionamiento anual («curva característica») que puede aplicarse a todos los centros, con excepción de aquellos en los que este comportamiento se altera los meses de verano, probablemente en virtud de desplazamientos de población. De esta observación se establece la indicación de comparar siempre el mismo mes o el mismo período anual y la necesidad de hacer un tratamiento especial cuando se trata de analizar la actividad en período estival. En relación con este período es llamativa la coincidencia en el tiempo de campañas de contratación de médicos y enfermeras para atender la demanda de desplazados junto a un importante descenso de la PA en la mayoría de los centros.
La agregación mensual de los indicadores no ha permitido explorar sistemáticamente las variaciones semanales. Estas variaciones tienen mayor interés en las tareas de coordinación o gestión local y según se desprende de estudios precedentes obedecen a fenómenos de carácter local que actúan sobre una base de utilización semanal común. 
Antigüedad de los centros
Con este trabajo y sobre una base de datos más amplia se han documentado fenómenos asociados a la antigüedad de los centros que otros autores11-16,30-32 relacionan con los cambios organizativos que se operan en los centros de salud con el transcurso del tiempo. Hemos descrito la contribución de los diferentes tipos de actividad en las variaciones mensuales de la PA y especialmente en los procesos de «maduración» de los centros de salud, estableciéndose un patrón genérico de funcionamiento en virtud de sus años de antigüedad. De la observación de los datos se desprende que los centros de salud dan señales de actividad que evolucionan progresivamente desde un patrón cercano al consultorio hacia una composición característica de los centros de salud de cierta antigüedad. Esta observación es común en otros indicadores de actividad de nuestra base de datos y bien podría documentar, tal y como apuntan dichos autores, la capacidad de gestión de la demanda a partir de procesos organizativos internos.
El primer año de PA presenta patrones diferentes según el año de apertura y en especial, en función del nivel inicial de la PA, que tiende a ser mayor en los últimos años. En nuestro trabajo encontramos un descenso significativo de la PA en el transcurso del segundo año de funcionamiento, para mantenerse estable posteriormente. Este descenso es menor o similar a los descritos por otros autores y está en aparente contradicción con el incremento de la PA media de la Comunidad Valenciana en los últimos años. En realidad, podemos decir que el incremento observado en la PA del año 1993 y 1994 para toda la Comunidad, obedece a la incorporación de centros nuevos con recursos más ajustados, y no a un fenómeno asociado a la evolución de éstos.
Entre las limitaciones de la PA como indicador bruto de productividad técnica podemos destacar que bajo una aparente estabilidad (PA estable a partir del tercer año) se ocultan cambios cualitativos de gran impacto en la actividad asistencial (aumento de la demanda primaria o accesibilidad, disminución de la demanda secundaria o longitudinalidad y disminución de los tiempos del recurso). Estas variaciones tienden a anularse entre sí, puesto que un mayor número de episodios nuevos con menos consultas por episodio dan como resultado una intensidad de uso con una ligera tendencia a la baja. Si a esto le añadimos un RED que se incrementa (disminución de los tiempos del recurso), obtenemos como resultado una PA que tiende a ser estable en el tiempo.
No se han encontrado estudios precedentes que documenten, con datos reales, estas observaciones, aunque existan múltiples referencias teóricas. La composición de los tipos de demanda e incluso la variable tiempo del recurso se comportan según un patrón claramente definido en la mayoría de nuestros centros de salud, determinando la necesidad de tener en cuenta estos elementos ante cualquier intento de medir el resultado en cuanto a la productividad técnica de la actividad en atención primaria.
Dentro de los procesos de evolución de los centros de salud es interesante observar la consistencia de la observación del cruce entre la PA por consultas administrativas y PA por consultas por proceso nuevo que se produce en el transcurso del segundo al tercer año. El aumento de las consultas por procesos nuevos posiblemente estará relacionado con la captación de nueva población y la mejora de la accesibilidad. También es típico el cruce entre las derivaciones a la asistencia especializada y las derivaciones diagnósticas (radiología y laboratorio), por lo que estas dos observaciones, junto a otros indicadores específicos, se utilizan como indicadores de evolución de los centros.
La interacción de factores de oferta y demanda
El hecho de descomponer la PA en sus tres componentes básicos demanda primaria (EUP), demanda secundaria (IURP) y recursos (RED) nos permite empezar a comprender sus complejos mecanismos de regulación. El hecho de que estos elementos sean todavía más dispersos que la propia PA podría explicarse por la más íntima relación que estos componentes tienen con los condicionantes de entorno y sus amplias variaciones (dispersión geográfica, factores sociodemográficos, tipos de centros y modelos, etc.).
Esta hipótesis parece reforzarse por un reciente trabajo33 en el que (con el objetivo de agrupar los centros de salud de esta comunidad en grupos homogéneos en cuanto a los factores de entorno condicionantes de la PA y sus componentes) se consiguió explicar, exclusivamente con las variables de entorno, el 39,7% de la variabilidad de la PA; mientras que con estas mismas variables se conseguía explicar el 49,2% de la variación en la demanda (intensidad de uso) y el 53,6% de la variación en la distribución de los recursos (RED).
De esta forma podemos apuntar la posibilidad de que a partir de tres factores más directamente dependientes de las variables de entorno (variables no gestionables) la productividad técnica se autorregula mediante complejos mecanismos que, al no ser del todo conocidos, pueden obedecer a criterios no adecuados. De hecho, al observar detenidamente los datos desagregados de los centros, se diría que la PA se comporta con un automatismo de regulación, tanto a la baja como al alza, que hace que el resto de factores tiendan a subir o bajar cuando uno de los tres se dispara o está excesivamente bajo, y ello con el fin de obtener PA aceptables, que aún así son demasiado dispersas. Esta hipótesis nos situaría en disposición de responder a una serie de preguntas frecuentemente formuladas, tales como: ¿Es cierto que se asignan más recursos en los centros en los que no se ha conseguido modular la demanda secundaria? ¿Se tiende a realizar excesivas consultas sucesivas en los centros con baja PA en lugar de mejorar la calidad o la accesibilidad a nuevos usuarios?, etc.
Otro efecto de interacción de la oferta y la demanda puede observarse en los picos de PA coincidentes con la festividad de Pascua. Los meses en los que hay menor oferta (menos días de consulta) también hay un descenso de la demanda mensual, aunque no en el mismo grado puesto que se observa que la PA aumenta de forma significativa en el conjunto del mes.
Como limitaciones a este estudio podemos citar el hecho de que sólo se incluyen centros y consultorios medianos y grandes (más de dos médicos) con lo que los resultados descritos no serán aplicables a pequeños centros rurales y complementarios. Estos centros se incorporaron al SIGAP a inicios de 1994 y efectivamente hemos podido comprobar33 que sus señales de actividad difieren claramente del grupo de centros incluidos en este estudio. Otra limitación, aunque consecuente con las fases de nuestro estudio, es el hecho de describir por separado la actividad de medicina y no dentro de las actividades globales del EAP tal y como hacen alguno de los trabajos citados. Lógicamente las actividades de pediatría, enfermería y unidades de apoyo pueden condicionar los resultados obtenidos en la actividad de medicina de cada centro y deberán ser tenidas en cuenta a la hora de interpretar la variabilidad observada.
Por último cabe destacar la calidad del registro en el que se basa esta descripción, puesto que a lo largo del estudio se han encontrado suficientes pruebas de solidez de los datos manejados (documentación de fenómenos evidentes, lógica de los hallazgos, el ajuste en mayor o menor grado de todos los centros a los patrones descritos, etc.), lo cual debe permitirnos utilizar los resultados con suficiente seguridad. A diferencia de otros trabajos relacionados con la gestión de la demanda hay que destacar la potencia estadística de esta descripción que se basa en un gran número de centros durante 5 años de evolución.
Podemos concluir que se han identificado tres factores determinantes de la PA y que los tres se han asociado en una fórmula que permite medir y comparar con las mismas unidades (consultas por médico y día) su contribución en la PA final. Además, permite estandarizar los resultados mediante sustitución de uno o varios de sus factores por valores estándar de referencia obtenidos teniendo en cuenta el entorno en el que cada EAP realiza su función (variables explicativas de la oferta y demanda de servicios).
La descripción de 5 años de evolución de la PA en medicina general nos ha permitido documentar la gran dispersión de resultados obtenidos por nuestra red de centros, entendiendo la productividad técnica como un resultado de la atención primaria1,2,5,34,35, medida a partir de este indicador básico cuya evidente transcendencia en la práctica diaria queda documentada mediante la descripción de su influencia en el resto de indicadores de actividad y de calidad de la atención4. Además de este compromiso de la calidad que se da en situaciones de exceso de productividad, también podríamos hablar de un problema de ineficiencia en la situación contraria, de las dificultades en los procesos de planificación, incentivación y coordinación, etc., por no citar los posibles agravios comparativos frecuentemente suscitados entre centros y entre profesionales.
Esta variabilidad obedece a la diversidad de los resultados en la interacción entre la oferta y la demanda de servicios y a los condicionantes del entorno específico de cada centro y cada momento. Consideramos que una parte de esta variabilidad puede ser explicada y en ese caso gestionada con criterios adecuados, con el fin de obtener resultados más equilibrados. Este importante margen de gestión genera la necesidad de un modelo explicativo. En este sentido este trabajo ha empezado a identificar las diferentes fuentes de variabilidad en la utilización de servicios y las líneas de trabajo que han de desarrollarse.
