Objective. To find a predictive model for the geographical distribution of the homebound chronically ill in function of variables corresponding to censal areas.
Design. A study of an ecological type.
Setting. Raval Nord Health District, Barcelona.
Patients and other participants. The study units are the 30 censal areas of Raval Nord. In each area researchers counted the number of homebound chronically ill recorded during the first three months of a home care programme (May 1994).
Measurements and main results. A multiple regression analysis was performed, with selection of the variables by the stepwise method of the SPSS-PC+ statistical package, taking as dependent variable "y" the number of homebound chronically ill per 1,000 inhabitants. The prognostic variables were taken from the 1991 municipal roll, and evaluated along with the distance in metres from each censal area to the primary care centre (PCC). The distribution of the homebound chronically ill in the different censal areas of Raval Nord was connected to 3 variables which, in order of analysis, were: distance to the PCC, the relationship with senile dependency and the index of family socio-economic capacity.
Conclusions. Distance, senile dependence and economic resources are factors which condition the number and distribution of the homebound chronically ill.
Objetivo. Obtener un modelo predictivo de la distribución geográfica de los enfermos crónicos domiciliarios en función de variables que corresponden a las secciones censales.
Diseño. Estudio de tipo ecológico.
Emplazamiento. Área Básica de Salud Raval Nord de Barcelona.
Pacientes u otros participantes. Las unidades de estudio son las 30 secciones censales de Raval Nord, y en cada una de ellas se contabilizó el número de enfermos crónicos domiciliarios registrados durante los 3 primeros meses de un programa de atención domiciliaria (mayo de 1994).
Mediciones y resultados principales. Se realizó un análisis de regresión múltiple con selección de las variables mediante el método stepwise del paquete estadístico SPSS-PC+, considerando como variable dependiente «y» el número de crónicos domiciliarios por cada 1.000 habitantes. Las variables pronósticas se obtuvieron del padrón municipal de habitantes de 1991, más la distancia en metros desde cada sección censal hasta el centro de asistencia primaria. La distribución de enfermos crónicos domiciliarios en las diferentes secciones censales de Raval Nord está relacionada con 3 variables que, por orden de entrada en el análisis, son: la distancia hasta el centro, la relación de dependencia senil y el índice de capacidad socio-económica familiar.
Conclusiones. La distancia, la población senil dependiente y los recursos económicos son factores que condicionan el número y distribución de los enfermos crónicos domiciliarios.
Introducción
El progresivo envejecimiento de la población, junto con las mejoras en el diagnóstico y tratamiento de las enfermedades crónicas, ha determinado una creciente atención socio-sanitaria a domicilio1,2. Por otra parte, según datos de la Enquesta de Salut de Barcelona3, el 20% de los pacientes mayores de 65 años presentan algún tipo de limitación en las actividades de la vida diaria, lo que condiciona a menudo la necesidad de atención domiciliaria.
El programa de atención domiciliaria (programa ATDOM) es el instrumento necesario para que el equipo de atención primaria (EAP) pueda realizar una atención en el domicilio de forma correcta y organizada4,5. Para ello es necesario tener en cuenta todos los recursos disponibles, y realizar una evaluación periódica según los objetivos definidos previamente.
Una etapa fundamental en todo programa ATDOM es el análisis previo de las características de la población para identificar las personas susceptibles de recibir atención a domicilio, y así poder planificar los recursos necesarios6. Este estudio pretende explicar las variables que determinan la distribución de los enfermos crónicos domiciliarios, utilizando como unidades de estudio las secciones censales de Raval Nord. También se propone un modelo para el cálculo del número de crónicos domiciliarios en cada sección censal, mediante un análisis de regresión múltiple.
Material y método
El centro de atención primaria Dr. Lluís Sayé, ubicado en Ciutat Vella, inició su actividad el 14 de diciembre del año 1992. El EAP está integrado por 9 unidades básicas asistenciales (UBA) de medicina general y dos de pediatría, repartidas en turnos de mañana y tarde. Cada UBA presta asistencia en el centro 4 días a la semana, dedicando el otro día a la atención domiciliaria, que desde mayo de 1994 se realiza mediante un programa ATDOM. El Área Básica de Salud (ABS) Raval Nord, con una población total censada de 16.948 según datos del padrón municipal de habitantes del año 1991, tiene un 28,42% de población anciana. La pirámide de población del ABS Raval Nord se muestra en la figura 1.
Durante los meses de mayo a julio de 1994 fueron registrados en la correspondiente ficha de control y evaluación 370 enfermos crónicos que hasta entonces habían recibido atención a domicilio por cualquiera de las 9 UBA de medicina general. Posteriormente, cada enfermo fue asignado a la correspondiente sección censal, a partir de la dirección en que vivía. Se trata por tanto de un estudio de tipo ecológico dado que las unidades de estudio son las 30 secciones censales de Raval Nord, y para cada una de ellas conocemos el número de enfermos crónicos domiciliarios. Los datos poblacionales proceden del padrón municipal de habitantes del año 1991. En primer lugar se realizó la descripción de las variables, más tarde un análisis bivariante, y finalmente un análisis de regresión múltiple mediante el método stepwise utilizando diversas variables correspondientes a las secciones censales como: densidad de población medida en habitantes/km2, relación mujer/varón, altura media de los edificios medida en número de plantas sobre rasante, distancia media en metros de la sección censal al CAP, índice de capacidad socio-económica familiar (ICEF), porcentaje de soledad, relación de dependencia senil (RDS) definida como el cociente entre la población mayor de 64 años y la población de 15-64 años, y el índice de sobreenvejecimiento definido como el cociente entre la población de más de 74 años y la de más de 64 años.
En las variables en que fue necesario se realizó la ponderación en función del tamaño de población de cada sección censal. La variable considerada como dependiente fue el número de crónicos domiciliarios por cada 1.000 habitantes. El nivel de significación utilizado en el modelo para la entrada y salida de las variables fue *=0,05.
En una fase posterior se realizó la validación del modelo en el ABS de Raval Sud, una población cercana situada en el mismo barrio del Raval y de similares características a la nuestra, que presenta un 25% de población anciana. La validación consistió en un análisis bivariante entre el número real de pacientes crónicos domiciliarios en cada sección censal y el número esperado a partir de la ecuación de regresión múltiple.
Resultados
La descripción de las variables correspondientes a las secciones censales de Raval Nord se detalla en la tabla 1. Todas las secciones censales de Raval Nord presentan mayor RDS y menor ICEF que el correspondiente al global de la ciudad de Barcelona (RDS: 25,46; ICEF: 100). La situación del CAP Dr. Lluís Sayé en el extremo superior del ABS condiciona diferencias importantes en las distancias de cada sección censal hasta el CAP (intervalo: 55-600 m). La distribución de los enfermos crónicos domiciliarios en las diferentes secciones censales de Raval Nord es heterogénea, incluso después de estandarizar por el correspondiente número de habitantes (intervalo: 7,38-41,72/1.000 habitantes), siendo la media por sección censal 22,5 crónicos domiciliarios por cada 1.000 habitantes. Las variables que se relacionan con la variable dependiente son: la distancia hasta el CAP (r=0,43), la RDS (r=0,31) y el ICEF (r=-0,36). Así mismo, y por este orden, estas variables entran en el modelo de regresión múltiple. La ecuación resultante (p=0,002) que se desprende del análisis tiene una capacidad predictiva del 42.747% (R2), y es para cada sección censal:
y=-2,52497+(0,0291*DISTANCI)+(0,5943*RDS)-(0.21174*ICEF)
siendo la variable dependiente y el número de crónicos domiciliarios por cada 1.000 habitantes.
Posteriormente el modelo resultante ha sido validado en la población de Raval Sud, obteniéndose un R2 del 41,402% entre el cálculo realizado a partir de la ecuación y la distribución real observada de crónicos domiciliarios (p=0,0001).
Discusión
La importancia creciente de la atención domiciliaria dentro de la atención primaria es un fenómeno que en el futuro condicionará que se destinen cada vez más recursos tanto humanos como materiales. Para ello es importante predecir la carga asistencial que este tipo de atención pueda suponer para el EAP. La mayoría de estudios existentes7,8 presentan un modelo que permite calcular la demanda de atención domiciliaria esperada en función de las características individuales del enfermo, pero no explican un modelo predictivo de base poblacional. Este estudio permite a partir de datos poblacionales de las secciones censales predecir el número y la distribución de los pacientes crónicos domiciliarios. El modelo resultante explica un 42,747% de la variabilidad observada, y por tanto queda un 57,253% de la variabilidad por explicar, hecho que podría mejorarse en el futuro incorporando información suplementaria sobre morbilidad, número de edificios con ascensor, etc. En nuestro caso no ha sido posible disponer de esta información por secciones censales.
La validación realizada, comparando las distribuciones real y esperada de crónicos domiciliarios en las secciones censales de Raval Sud, ha comprobado la efectividad del modelo en poblaciones de similares características a la nuestra (poblaciones urbanas y con un déficit muy elevado de ascensores en los edificios), siendo una incógnita su aplicación en otras poblaciones.
Finalmente, es importante destacar que aunque se trate de un estudio de tipo ecológico9,10, y se deba ser cauto en sus interpretaciones, el modelo descrito permite calcular previamente el número de crónicos domiciliarios esperados, así como su distribución geográfica dentro de cada ABS. Este hecho ha de hacer posible una mejor planificación de los recursos necesarios en la atención domiciliaria.
