Introducción
El mercado español de medicamentos es el octavo del mundo, consumiendo nuestro país el 3% del gasto farmacéutico mundial1. La contención de dicho gasto que supone más del 20% del gasto público en sanidad es una prioridad de la Administración. En 1995 se extendieron un total de 525.028 millones de recetas (66% a pensionistas y 34% a activos) en el Sistema Nacional de Salud, que supusieron un gasto de 717.972 millones de pesetas una vez descontados los 70.879 millones que han aportado los activos (8,85% del importe total) y los 11.826 de aportación de farmacias, con un crecimiento del 11,5% respecto al año anterior2. Frente a la creencia sobre la autonomía del médico de atención primaria respecto a su propia prescripción, se han publicado en los últimos años numerosos artículos en los que se exponen toda una serie de influencias que impiden considerar el hecho de la prescripción como algo independiente de la actividad global del sistema sanitario1,3-8.
En este marco, los estudios de utilización de medicamentos, al referirse a «los estudios sobre marketing, distribución, prescripción, dispensación y uso de los medicamentos en la sociedad, y sus consecuencias sanitarias, sociales y económicas»9 tienen gran importancia, pues indican el estado actual de la situación y constituyen herramientas necesarias para conseguir el deseado grado de control, elevando por otro lado la calidad de la prescripción10.
Este trabajo tiene dos objetivos fundamentales: en primer lugar analizar los diferentes patrones de prescripción dependiendo de que las zonas estudiadas sean rurales, semiurbanas y urbanas, y en segundo lugar estudiar las variables que se correlacionan con el gasto farmacéutico, haciendo especial referencia a la prescripción de medicamentos de utilidad terapéutica baja (UTB) en el ámbito de las consultas de atención primaria del Área de Salud de Ávila.
Material y métodos
El Área de Salud de Ávila se divide en 21 zonas básicas de salud (ZBS), en cada una de las cuales existe un único equipo de atención primaria (EAP). Dentro de estas 21 ZBS, hay 3 urbanas, atendidas por 23 médicos generales; 2 semiurbanas una de ellas con fuerte carga rural, atendidas por 26, y 16 rurales, atendidas por 155, lo que hace un total de 204 médicos de atención primaria.
En el área de salud está implantado el modelo TIS (tarjeta individual sanitaria) a cerca del total de la población estable demandante de asistencia, teniendo cada beneficiario su correspondiente TIS. Para valorar la carga poblacional utilizamos el número de TIS, que pensamos que es un indicador más preciso que las cifras censales y padronales o las extrapolaciones a partir de titulares de cartillas de la Seguridad Social que se han venido utilizando a estos efectos.
Se han excluido para el estudio: a) los médicos de refuerzo de verano que atienden exclusivamente a desplazados en zonas de incidencia turística, por lo que los datos analizados se ajustan fielmente a la población real del área; b) 5 facultativos cuyas prescripciones son atendidas mayoritariamente por oficinas de farmacia de otras provincias por lo que sus datos precisarían de un procesado aparte, y c) los pediatras que atienden a los menores de 14 años que residen en zonas urbanas y semiurbanas y cuya atención en zonas rurales corresponde a los médicos generales.
Se han incluido, por tanto, en nuestro estudio un total de 199 médicos, cuya suma de beneficiarios según el número de TIS en la fecha del estudio es de 152.662.
Se ha obtenido de la Unidad de Farmacia de la Gerencia de Atención Primaria (GAP) de Ávila el listado individualizado por facultativos de los indicadores cuantitativos y cualitativos de prescripción (tabla 1) de 1995, según el programa informático desarrollado en nuestra GAP a partir del programa SIFAR del INSALUD.
Los medicamentos UTB son los que figuran en los grupos establecidos al efecto en el programa para el Uso Racional del Medicamento implantado en el INSALUD a partir de 199311, y vienen a institucionalizar en su ámbito las anteriores clasificaciones sobre valor intrínseco de los medicamentos12.
La unidad de estudio es el facultativo, y su perfil de prescripción, en el que se recogen los indicadores cualitativos y cuantitativos de prescripción, que se muestran en la tabla 1.
Para el manejo de los datos se han utilizado los programas Excel y Dbase III+, y para su tratamiento estadístico EPIINFO v.5.0 y STATGRAPHICS v.7. Todas las variables analizadas excepto la que diferencia el carácter urbano, semiurbano o rural de cada EAP son cuantitativas, incluyendo las correspondientes a los indicadores cualitativos de prescripción, pues se refieren a pesetas, número de envases o porcentajes de recetas.
Para el análisis se ha procedido, en primer lugar, a un estudio descriptivo de las variables más relevantes (media±desviación estándar); pasando a continuación a un análisis de regresión simple con expresión del coeficiente r de Pearson entre pares de variables, estableciendo la significación mediante la F de Snedecor, y en tercer lugar una doble prueba de regresión múltiple método stepwise en las que «importe en farmacia por habitante y año» (IMPHAB) y «número de recetas por habitante y año» (RHAB) son las variables dependientes, y como variables independientes se incluyen una relativa a la edad de los facultativos (EDAD), 2 relativas a características propias de la población (TOTAL = n.° de TIS asignadas, y ACTPENS = razón TIS activos/TIS pensionistas) y 5 referidas a indicadores de la calidad de prescripción (ANTIB = porcentaje de prescripciones que son antibióticos; ANTRSV = porcentaje de prescripciones de antibióticos que son quinolonas o cefalosporinas; HIPO = n.° de envases de hipolipemiantes por 100 pensionistas; CALCI = importe en pesetas de calcitonina por pensionista, y UTBHAB = n.° de especialidades UTB por habitante y año), estableciendo la significación estadística mediante la t de Student-Fisher.
Resultados
La edad de los 199 facultativos de atención primaria del Área de Salud de Ávila que entran en el estudio oscila entre 32 y 64 años, con una media de 43. En el área la media ± desviación estándar es de 42,03 ± 8,37; en las zonas rurales de 42,27 ± 7,28; en las semiurbanas de 42,45 ± 5,68, y en las urbanas de 40,04 ± 15,07, sin diferencias significativas cuando se hace una prueba t de comparación de medias dos a dos.
En la tabla 2 se puede apreciar que la asignación de TIS por médico (TOTAL), la razón activos/pensionistas (ACTPENS), el importe por receta (IMPREC), la razón recetas pensionista/activo (RPA) y la razón importe por receta pensionista/activo (IPA) son decrecientes de EAP urbanos a EAP semiurbanos y a EAP rurales, mientras que el importe de farmacia por habitante y año (IMPHAB), el número de recetas por habitante y año (RHAB) y el número de envases UTB por habitante y año (UTBHAB) son crecientes de EAP urbanos a EAP semiurbanos y a EAP rurales.
No existe una tendencia uniforme en los distintos EAP respecto a las variables ANTIB, ANTRSV, CALCI e HIPO.
En la tabla 3 se muestra el análisis de regresión simple entre las variables más relevantes en cada tipo de EAP. Se aprecian fuertes correlaciones entre IMPHAB y RHAB en todos los tipos de EAP, al igual que entre UTBHAB y RHAB. Existe correlación también en todos los tipos de EAP, aunque de menor significación, en los pares TOTAL/RHAB, TOTAL/IMPHAB, UTBHAB/IMPHAB, UTBHAB/TOTAL y UTBHAB/ACTPENS. Todas las correlaciones correspondientes a las variables que se refieren a la población (TOTAL y ACTPENS) tienen un carácter negativo.
En las tablas 4 y 5 se muestra el análisis de regresión múltiple tipo stepwise en los 3 tipos de EAP cuando utilizamos como variable dependiente IMPHAB y RHAB, respectivamente, incluyendo las 8 variables independientes enunciadas en el apartado de material y métodos. En la tabla 4, donde la variable dependiente es IMPHAB, entran en el modelo, en EAP urbanos, las variables UTBHAB y TOTAL, explicando entre las dos cerca de un 55% de la variabilidad del importe por habitante. En los EAP semiurbanos solamente entra en el modelo la variable TOTAL, que explica cerca de un 30% de la variabilidad. En EAP rurales, más numerosos y heterogéneos, entran 6 variables: una que se refiere a la carga asistencial desde un punto de vista cualitativo (ACTPENS) y las 5 que se refieren a indicadores de la calidad de prescripción, donde UTBHAB muestra la mayor significación. Entre las 6 explican cerca de un 60% de la variabilidad. Debe resaltarse que en ningún tipo de EAP entra en consideración la variable EDAD y que las variables que se refieren a la población (TOTAL y ACTPENS) figuran con signo negativo, sugiriendo una asociación inversa con la variable dependiente.
En la tabla 5, donde la variable dependiente es RHAB, UTBHAB y ACTPENS explican cerca del 65% de la variabilidad en EAP urbanos. En EAP semiurbanos, entra en el modelo nuevamente UTBHAB y una variable referida a la carga asistencial (TOTAL), sin tener cabida ninguna otra variable, explicando entre las dos un 65% de la variabilidad respecto al número de recetas por habitante y año. En EAP rurales entran 4 variables referidas a indicadores cualitativos (UTBHAB, CALCI, ANTIB y ANTRSV, encabezados en cuanto a significación nuevamente por la primera), uno referido a carga asistencial (TOTAL) y la referida a la edad de los facultativos (EDAD), explicando entre todas ellas un 76% de la variabilidad.
Ambas tablas comparten las siguientes características: a) UTBHAB está presente en todos los tipos de EAP en ambos modelos con el mayor grado de significación estadística, a excepción de los EAP semiurbanos, cuando IMPHAB es la variable dependiente, y b) las variables poblacionales entran en todos los tipos de EAP en ambos modelos, y siempre con signo negativo, indicando una relación inversa con la variable dependiente, es decir, el número de recetas por habitante y año y el importe en farmacia por habitante y año se relacionan inversamente con el número de asegurados de los facultativos y con la mayor razón activos/ pensionistas en sus cupos.
Discusión
Ávila es una provincia eminentemente rural, y de hecho un 61% de sus habitantes y el 67% del gasto farmacéutico pertenecen a EAP rurales. A fin de poder valorar las diferencias entre EAP urbanos, rurales y semiurbanos, hemos definido una variable cualitativa con 3 categorías urbano, rural, semiurbano, pues partimos del supuesto de que la diferente estructura poblacional y características del trabajo en los distintos tipos de EAP pueden influir en el perfil de prescripción al menos tanto como otros factores relativos a la vinculación laboral o a la propia formación específica, como se deduce de los resultados que apuntan diversos estudios13-17.
Existe una gran diferencia en la variable ACTPENS entre EAP rurales y urbanos, siendo en estos últimos más del doble que en los primeros, lo que implica un cupo de atención más joven en EAP urbanos.
El importe por habitante y año es menor en EAP urbanos un 63% respecto a los EAP rurales, lo que puede interpretarse como una prescripción más eficiente o al menos más barata por habitante en esos centros. Sin embargo, el importe por receta es superior, lo que quiere decir que se receta menos en EAP urbanos al coincidir mayores importes por receta con menores importes por habitante, como se aprecia en la tabla 2. Los indicadores RPA e IPA son también superiores en EAP urbanos, es decir, se receta proporcionalmente más y más caro a pensionistas que a activos que en los demás EAP. Todos estos datos son coherentes con recientes investigaciones en las que se ha establecido una asociación entre gasto y nivel socioeconómico, porcentaje de mayores de 65 años y frecuentación de la población atendida18.
El número de prescripciones de medicamentos UTB es más del doble en EAP rurales que en urbanos, mientras que no hay diferencias relevantes entre EAP semiurbanos y rurales. Esta diferencia pudiera explicarse al menos en parte por 2 factores no controlados, como son la frecuentación y la formación específica. Respecto al primero, es conocida la mayor frecuentación en zonas rurales que en urbanas, lo que podría conllevar un desvío de prescripciones hacia medicamentos UTB. Respecto al segundo factor, la existencia de un mayor porcentaje de médicos de familia vía MIR en EAP urbanos, el ser unidades docentes, y las mayores reservas sobre el uso de este tipo de medicamentos reducirían su prescripción.
En el análisis de regresión simple se aprecia correlación entre las variables UTBHAB/IMPHAB para todos los tipos de EAP, lo que implica una asociación entre el número de envases de medicamentos UTB y el importe por habitante y año.
Más significativa todavía es la asociación entre los pares IMPHAB/RHAB y UTBHAB/RHAB, que supone que tanto el importe por habitante como la prescripción de especialidades UTB se correlacionan fuertemente con el número de recetas por habitante.
La correlación negativa de los pares TOTAL/IMPHAB y TOTAL/RHAB indica que tanto el importe por habitante como el número de recetas por habitante se relacionan inversamente con el volumen de la población asignada, o sea, cuanta más población menor importe por habitante y menor número de recetas por habitante, lo que contribuye a explicar el menor gasto por habitante y la menor prescripción en EAP urbanos, donde el volumen poblacional es muy superior.
En el análisis de regresión múltiple, utilizando como variable dependiente el importe por habitante y año (IMPHAB, tabla 4), apreciamos que, a excepción de los EAP semiurbanos, existe una asociación consistente con el número de envases de medicamentos UTB (UTBHAB), que presenta la mayor significación estadística tanto en EAP urbanos como en rurales. Este hecho incide en la importancia que se viene dando a los medicamentos UTB como grupo «marcador» de gasto farmacéutico, pues viene a significar que aquellos facultativos que prescriben más medicamentos UTB son los que gastan más por habitante cuando se estudia el perfil de prescripción incluyendo las variables más relevantes. Es decir, no sólo son medicamentos de «baja utilidad», sino que su grado de utilización se relaciona con mayor gasto y prescripción probablemente ineficiente.
Esta impresión inicial se corrobora si utilizamos como variable dependiente el número de recetas por habitante (RHAB, tabla 5), pues vemos que el número de envases UTB se presenta con la mayor significación estadística en todos los tipos de EAP, es decir, que los facultativos que más envases UTB prescriben son los que tienen un mayor volumen global de prescripción, o sea, son los más prescriptores.
Por tanto, se puede concluir que en el análisis estadístico tanto los mayores importes por habitante como el superior número de recetas por habitante se asocian consistentemente con el número de prescripciones UTB.
