Objetivo. Determinar la importancia de diferentes factores psicosociales función familiar, apoyo social, malestar psíquico y clase social en la frecuentación.
Diseño. Estudio de casos y controles.
Emplazamiento. Áreas básicas (ABS) Girona-3 y La Bisbal.
Participantes. Criterios de inclusión: ser mayor de 14 años, estar asignado como usuario y haber sido visitado, al menos, una vez en el período de estudio. Se define como hiperfrecuentador a aquel que realiza 7 o más visitas en un año y normofrecuentador al que realiza menos de 7. La muestra es de 441 pacientes (209 casos y 232 controles).
Mediciones y resultados principales. Se administran los cuestionarios Apgar Familiar de Smilkestein, Apoyo Social de DUKE-UNC y Escala de Ansiedad y Depresión de Goldberg (EADG). La clase social se clasifica según la profesión del cabeza de familia. El análisis estadístico se realizó en dos fases. La primera mediante análisis bivariante y la segunda multivariante. Las variables apoyo social y edad se relacionaron con la frecuentación, explicando un 8,1% de ésta (mediante regresión múltiple). La depresión aumenta un 1,21-2,58 el riesgo de ser hiperfrecuentador y explica el 10,53% de la variabilidad de la hiperfrecuentación, de acuerdo con el análisis de regresión logística.
Conclusiones. Las variables psicosociales estudiadas dejan sin explicar la mayor parte de la variabilidad. Deberíamos desmitificar la importancia de los factores psicosociales en la utilización de recursos sanitarios.
Objective. To determine the effect of various psychological and social factors family function, social support, psychological malaise and social class on frequency of attendance.
Design. Study with cases and controls.
Setting. Health Districts Girona-3 and La Bisbal.
Participants. Criteria for inclusion: being older than 14, being on a list as a user, and having been seen at least once during the study period. The person over-attending is defined as someone attending 7 or more times in a year. The normal attender attends less than 7 times. The sample was 441 patients (209 cases and 232 controls).
Measurements and main results. The Smilkestein family Apgar and the DUKE-UNC social support questionnaires, and the Goldberg anxiety and depression scale, were administered. Social class was defined according to the job of the head of the family. Statistical analysis was undertaken in two steps: firstly, bivariate analysis; and second, multivariate. The social support and age variables were related to frequency of attendance: they explained 8.1% of it (through multiple regression). Depression increased by between 1.21 and 2.58 the risk of over-attending and explained 10.53% of the variability of over-attendance, in line with the logistical regression analysis.
Conclusions. The psychological and social variables studied fail to explain most of the variability. We should demystify the importance of psychological and social factors in the use of health resources.
Introducción
La utilización de servicios sanitarios corresponde a la expresión de necesidades en materia de salud. Desde este punto de vista, el análisis de sus indicadores interesa tanto a los gestores, que determinan el tipo y cantidad de recursos a asignar, como a los profesionales sanitarios, principales proveedores de dichos servicios.
A partir de la revisión bibliográfica del tema en nuestro medio1-8, parece ser que la población con peor soporte social y disfunción familiar tiene una mayor prevalencia de problemas de índole psicológica que les inducen a un superior consumo de servicios sanitarios.
Los estudios revisados suelen trabajar con muestras de hiperfrecuentadores y el análisis de los datos es uni o bivariante, con lo que se puede emascular una posible interrelación entre las diferentes variables.
Determinar la importancia de estos factores puede suponer un punto de partida para posibles cambios de actuación y planificación tendentes a racionalizar la utilización de las consultas de demanda9.
El objetivo principal de este estudio es determinar la importancia de diferentes factores psicosociales relacionados con la frecuentación: función familiar, morbilidad psíquica, sentimiento de apoyo social y clase social.
Metodología
Con el objeto de diversificar los sujetos de estudio, se han escogido 2 centros de estructura diferente: por una parte se ha elegido el Centro de Salud Maluquer Salvador (ABS Girona-3), que atiende a una población urbana, y por otra el Centro de Salud La Bisbal, que atiende a una población rural.
El período de seguimiento para determinar la frecuentación es de un año (desde junio de 1995 a junio de 1996) para evitar el sesgo estacional10.
La distribución de la variable «frecuentación», entendida como número de visitas que realiza un individuo a un servicio sanitario dado, no sigue una distribución normal. De hecho, diferentes estudios11,12 demuestran que son una pequeña parte de individuos los que generan la mayor parte de las visitas. Este hecho puede modificar los resultados de nuestra investigación dando la aparente sensación de que la fuerza de asociación entre las variables estudiadas (función familiar, percepción de salud y malestar psíquico) y la utilización de servicios sanitarios es menor de la realidad.
Se ha decidido realizar un estudio de casos y controles para evitar la infrarrepresentación de los hiperfrecuentadores. Se define caso (hiperfrecuentador) a aquel sujeto cuyo número de visitas al año sobrepasa el percentil 90 (7 visitas espontáneas al año o más en ambos centros), y control (normofrecuentador) a aquel por debajo del percentil 90. Dicha elección se basa en la heterogeneidad de criterio en la bibliografía revisada13-15.
La selección de los casos y los controles se ha realizado mediante muestreo aleatorio del global de las historias clínicas (HCAP) que lleven más de un año abiertas a fecha de 1-VI-1995 y que cumplan los criterios de inclusión y exclusión.
Tamaño de la muestra
Se calcula para los 3 tests que nos disponemos a administrar, y teniendo en cuenta que se realizará un análisis multivariante para poder establecer el peso específico de cada una de las variables.
Si en los controles se prevé detectar una prevalencia de al menos un 30% de malestar psíquico con el test de EADG de Goldberg16, con un poder estadístico de al menos un 90% (ß, 0,1) y una protección de 0,05 para el error *, el tamaño de la muestra utilizando las tablas de Schlesseman es de 188 individuos en cada grupo. Estimando al menos un 25% de pérdidas, se seleccionaron 613 candidatos (291 para los casos y 312 para los controles).
Como criterios de inclusión se consideraron: ser mayor de 14 años a fecha 1-VI-1995, estar asignado como usuario antes del 1-VI-1995 y haber sido visitado al menos una vez en el período de estudio.
Como criterios de exclusión se consideraron las alteraciones sensoperceptivas que comprometan la comunicación, las enfermedades mentales que por su naturaleza hagan inviable la administración de cuestionarios, la ausencia del ABS durante más de 3 meses en el año de seguimiento.
Los candidatos al estudio fueron informados mediante carta de la realización del mismo y de la voluntariedad de su participación. A los 7-10 días de enviada se intentó comunicación telefónica. Si no se localizó en 3 intentos, se consideró como pérdida. En el caso de que el candidato no dispusiera de teléfono, a los 10 días de enviada la carta, si el sujeto no se hubiese puesto en contacto con los investigadores, se procedió al envío de una segunda, considerando el caso como pérdida si no se hubiera producido el contacto en el plazo de 20 días posteriores.
Se consideran las variables fundamentales del estudio: función familiar, evaluada mediante el Test de Apgar Familiar de Smilkestein17; sentimiento de apoyo social, medido por el Cuestionario de DUKE-UNC18,19; número de visitas realizadas en un año a demanda; presencia de malestar psíquico, mediante el EADG de Goldberg20, y clase social (según la clasificación basada en la ocupación del cabeza de familia; este instrumento de medida se ha escogido porque ha demostrado su validez en la medición de la clase social21). Como variables secundarias se determinaron (a través de la HCAP): edad (en años cumplidos al entrar en estudio) y sexo.
Análisis estadístico
Las pruebas de significación estadística utilizadas fueron la t de Student-Fisher para comparar 2 medias y la prueba de ji-cuadrado para comparar variables cualitativas. Se utilizó el análisis de regresión múltiple para definir el subconjunto de variables predictoras que explicasen un porcentaje mayor de la variabilidad de la frecuentación total. Se usó el análisis de regresión logística para detectar las variables que influían significativamente en la hiperfrecuentación.
Resultados
De los 613 seleccionados el número de pérdidas fue de 162 (26,4%), 82 (28,2%) en los casos y 80 (25,6%) en los controles. No hubo diferencias estadísticamente significativas al comparar las pérdidas entre los casos y los controles. La distribución por ABS, edad y sexo tampoco demostró diferencias estadísticamente significativas entre ambos grupos. La causa más frecuente de pérdida fue la negativa a participar en el proyecto (103 personas, 16,8%), seguido de la imposibilidad de localizar al candidato (40 personas, 6,5%). Finalmente, se analizaron un total de 441 usuarios (209 casos y 232 controles). La distribución por edad, sexo y clase social es equiparable tanto en los casos como en los controles.
Resultados del análisis bivariante
La edad de los pacientes incluidos en el grupo de hiperfrecuentadores es significativamente superior que en los controles (edad media, 58,13 frente a 51,29 años; p<0,0005). Ambos grupos tenían una función familiar normal según el Apgar. El sentimiento de apoyo social era mayor en el grupo control respecto a los casos (46,23 frente a 43,32; p=0,001). El malestar psíquico fue más frecuente entre los hiper que entre los normofrecuentadores (49,3 en casos frente a 36,65%; p=0,0003). Así mismo el porcentaje de personas con test positivo para la depresión fue mayor entre los casos (57,9 frente a 36,6%; p=0,027). Respecto a la clase social, se observaron diferencias significativas en la distribución de la frecuentación (tabla 1). No hallamos asociación lineal entre la clase social y la frecuentación (p=0,52). Los resultados completos del análisis bivariante se reflejan en la tabla 2.
Tras realizar el análisis de regresión logística, sólo la variable depresión alcanzó significación estadística (p=0,0029; OR=1,77; IC del 95%, 1,21-2,58). Con una confianza del 95% la depresión incrementa en 1,21-2,58 el riesgo de ser hiperfrecuentador después de haber ajustado por el resto de las variables. La depresión explica por sí misma el 10,53% de la variabilidad total de la hiperfrecuentación.
Mediante regresión múltiple se obtuvo el subconjunto de variables predictoras que permiten explicar una parte sustancial de la variación de la frecuentación. Sólo las variables apoyo social (DUKE-UNC) (p=0,0000) y edad (p=0,0017) cumplieron los criterios para ser incluidas en la ecuación. El porcentaje explicado por la ecuación de regresión fue de un 8,1% de la variabilidad total de la frecuentación. La variabilidad explicada por la ecuación de regresión fue estadísticamente significativa (F Snedecor=15,38; p=0,0000).
Discusión
Las diferencias halladas, en un análisis inicial bivariante (tabla 1), son coincidentes con la bibliografía revisada1-8. Sin embargo, no hemos encontrado tendencia lineal de la clase social con la frecuentación. Dicho hallazgo pudiera deberse a dos causas: falta de potencia de algunos estratos (n<30) y elevado porcentaje de personas catalogadas como «otros»; este último aspecto podría estar relacionado con problemas en la recogida de datos.
Al aplicar técnicas de análisis multivariante y eliminar el efecto de confusión o modificación de efecto de unas variables sobre otras, fluctúa sustancialmente la interpretación de los resultados.
Los datos que se deducen del análisis de regresión múltiple sugieren que las variables psicosociales, aun contribuyendo a explicar un pequeño porcentaje de la frecuentación, dejan sin explicar la mayor parte de la variabilidad total. Esto nos debería ayudar a desmitificar la importancia de los factores psicosociales en la utilización de recursos sanitarios en atención primaria. Nuestro estudio sugiere que existen otras variables, como quizás la presencia de patología con elevado impacto emocional, variables que modifican sustancialmente la percepción de salud, variables relacionadas con la conducta del profesional sanitario y con la accesibilidad al centro sanitario22,23, que pudieran ser objeto de posteriores estudios que utilicen este tipo de análisis.
Una de las principales limitaciones del estudio vendría dada por el diseño. La frecuentación ha sido estudiada de forma retrospectiva en el momento del análisis. Por este motivo, no podemos establecer una relación causal entre las variables psicosociales y la frecuentación. Sin embargo, creemos que este diseño nos evita la modificación del comportamiento de los sujetos debido a la observación (efecto Hawthorne).
Aunque no hemos encontrado estudios prospectivos de la frecuentación, el diseño del estudio supone una estabilidad en el tiempo de la frecuentación. En todo caso, será interesante estudiar el comportamiento futuro de las muestra, y contamos con hacerlo próximamente. Por otra parte, el tamaño muestral permite que, aunque algunos pacientes modifiquen drásticamente su frecuentación, no se alteren de modo importante los resultados del análisis de los grupos.
La decisión de establecer en un año el período de estudio se debe, por una parte, a que es el período utilizado de forma habitual por la mayoría de autores consultados y de otra a la accesibilidad de los datos de frecuentación en dicho período.
