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Medida de la eficiencia técnica de programas de tratamiento con opiáceos: utilidad del modelo Data Envelopment Analysis (DEA)
Measurement of the technical efficiency of opioid substitution programs: Usefulness of the Data Envelopment Analysis (DEA) model
F.. González-Saiza, T.. García-Valderramab
a Unidad de Salud Mental Comunitaria Villamartín. UGC de Salud Mental Hospital de Jerez. Servicio Andaluz de Salud. Cádiz. España.
b Departamento de Economía Financiera y Contabilidad. Universidad de Cádiz. Cádiz. España.
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los programas de tratamiento con opi&#225;ceos &#40;PTO&#41; cuentan con una efectividad y eficiencia probadas<span class="elsevierStyleSup">1</span>&#44; sin embargo son escasos los estudios que aborden este tema desde la perspectiva de la gesti&#243;n cl&#237;nica&#46; Por otro lado&#44; la perspectiva de los usuarios debe incorporarse a la toma de decisiones sobre la provisi&#243;n de este tratamiento&#44; ya que aspectos tales como la satisfacci&#243;n con el programa&#44; la preferencia por el f&#225;rmaco y la percepci&#243;n de los efectos subjetivos del mismo&#44; constituyen variables fundamentales que condicionan los resultados de la intervenci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Por tanto&#44; la valoraci&#243;n de la eficiencia de estos programas debe hacerse desde una &#243;ptica suficientemente amplia y ha de tener en cuenta todos los elementos del desarrollo del mismo&#46; Por un lado&#44; hay que considerar las caracter&#237;sticas de los pacientes que acceden al PTO&#44; su perfil de consumo y sus necesidades asistenciales&#46; Por otro&#44; es importante valorar el conjunto de los procesos asistenciales &#40;por ejemplo ratio terapeuta&#47;paciente&#44; n&#250;mero de intervenciones terap&#233;uticas&#44; etc&#46;&#41; y no limitarse exclusivamente a evaluar el coste del producto&#46; Finalmente&#44; hay que tender a una evaluaci&#243;n centrada en los resultados &#40;<span class="elsevierStyleItalic">outcomes</span>&#41;&#44; considerados en t&#233;rminos de mejor&#237;a de la calidad de vida y de la satisfacci&#243;n de los usuarios&#46; Pero sobre todo&#44; al hablar de eficiencia&#44; es necesario poner en relaci&#243;n los resultados del PTO con las variables que definen el proceso asistencial y con el perfil de los pacientes que acceden al mismo&#46; Un programa de tratamiento eficiente es aquel que obtiene buenos resultados de salud y calidad de vida&#44; haciendo un uso &#243;ptimo de sus recursos asistenciales<span class="elsevierStyleSup">2</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> El objetivo de este trabajo es valorar la utilidad que un modelo matem&#225;tico como el <span class="elsevierStyleItalic">Data Envelopment Analysis</span> &#40;DEA&#41; puede reportar para la medida de la eficiencia de los PTO&#46; Con ello&#44; adem&#225;s se se&#241;ala una futura l&#237;nea de investigaci&#243;n en la evaluaci&#243;n de programas y en la gesti&#243;n de servicios en drogodependencias&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Concepto de eficiencia de programas de tratamiento con opi&#225;ceos</span></p><p class="elsevierStylePara"> M&#225;s all&#225; de la evidencia contrastada sobre la efectividad general de los tratamientos con sustitutivos opi&#225;ceos&#44; los gestores y los coordinadores de estos programas est&#225;n interesados en conocer el grado de efectividad y eficiencia de cada uno de los servicios de su &#225;rea asistencial&#46; Este conocimiento les permitir&#237;a optimizar los recursos con los que cuentan e intentar mejorar los procesos y los resultados&#46; La medida de esta eficiencia debe realizarse a trav&#233;s de una serie de indicadores registrados seg&#250;n procedimientos metodol&#243;gicos espec&#237;ficos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La evaluaci&#243;n de programas de salud mental y drogodependencias supone distintas aproximaciones valorativas que van desde modelos m&#225;s parciales&#44; que implican la evaluaci&#243;n separada de cada uno de sus componentes&#44; a otros m&#225;s globales que tienen en cuenta todos los elementos simult&#225;neamente<span class="elsevierStyleSup">3</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Una forma habitual de analizar los procesos asistenciales es a trav&#233;s de su modelizaci&#243;n&#46; Uno de los m&#225;s conocidos es el llamado &#34;modelo de producci&#243;n de salud&#34; propuesto inicialmente por Donabedian<span class="elsevierStyleSup">4</span>&#46; As&#237;&#44; se considera que la actividad asistencial es un proceso en tres fases&#44; en el que una serie de <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> &#40;por ejemplo recursos f&#237;sicos&#44; humanos y econ&#243;micos&#41; se combinar&#237;an entre s&#237; dando lugar a <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> intermedios o <span class="elsevierStyleItalic">procesos</span> &#40;por ejemplo consultas&#44; intervenciones terap&#233;uticas&#41;&#44; para producir <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> finales o <span class="elsevierStyleItalic">resultados</span> &#40;como incrementos en los niveles de salud&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> A partir de la literatura sobre la efectividad de los PTO&#44; hemos seleccionado algunas variables que se han mostrado predictoras de los resultados del tratamiento<span class="elsevierStyleSup">5¿20</span> y las hemos clasificado siguiendo el criterio de Donabedian &#40;figura 1&#41;&#46; Como puede verse&#44; hemos considerado como <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> del modelo a los resultados del tratamiento &#40;<span class="elsevierStyleItalic">outcomes</span> o indicadores de respuesta&#41;&#46; Hay muchas variables consideradas como variables de respuesta de los tratamientos con agonistas<span class="elsevierStyleSup">21</span> pudiendo clasificarse en <span class="elsevierStyleItalic">dimensiones objetivas</span> &#40;por ejemplo la reducci&#243;n del consumo de hero&#237;na&#44; la tasa de retenci&#243;n en el programa y las tasas de morbimortalidad&#41; y en <span class="elsevierStyleItalic">dimensiones subjetivas</span> &#40;por ejemplo la calidad de vida y la satisfacci&#243;n del usuario&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Figura 1&#46; Principales indicadores empleados en la evaluaci&#243;n de programas de tratamiento con opi&#225;ceos&#46;" src="182v14n03-90157390fig1.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Figura 1&#46;</span> Principales indicadores empleados en la evaluaci&#243;n de programas de tratamiento con opi&#225;ceos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Por otro lado&#44; los <span class="elsevierStyleItalic">inputs </span>del modelo vendr&#237;an dados por las caracter&#237;sticas de los pacientes al inicio del tratamiento &#40;al margen de otras variables m&#225;s estructurales como los recursos materiales y sus costes&#41;&#44; as&#237; como por los componentes que definen el proceso asistencial&#46; A su vez&#44; se ha identificado un gran n&#250;mero de variables relacionadas con el perfil de los pacientes&#44; que tienen valor pron&#243;stico sobre los resultados y que podr&#237;amos emplear como moduladores de la eficiencia t&#233;cnica de un determinado programa&#46; Como puede verse en la figura 1&#44; las hemos clasificado en cuatro tipos &#40;variables socio¿demogr&#225;ficas&#44; de consumo&#44; de estado o rasgo y &#34;din&#225;micas&#34; o motivacionales&#41;&#46; Finalmente&#44; bajo el ep&#237;grafe de &#34;procesos&#34; hemos se&#241;alado un conjunto de variables que diferentes estudios han identificado como factores asociados al resultado del tratamiento y que&#44; por tanto&#44; podr&#237;amos utilizar como indicadores de evaluaci&#243;n de una parte del programa&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Siguiendo este esquema&#44; y considerando de forma muy global las evidencias de que disponemos&#44; podemos concluir lo siguiente&#58;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; Que las variables que definen el perfil de los pacientes al inicio del tratamiento tienen una influencia moderada sobre los resultados del mismo&#46; Por ejemplo&#44; la gravedad de los problemas relacionados con el consumo evaluada al inicio del tratamiento &#40;medidos con el <span class="elsevierStyleItalic">Addition Severity Index</span>&#41; no explican m&#225;s de un 25&#37; de la varianza de los indicadores de resultado del tratamiento&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 2&#41; Algunas variables relacionadas con los pacientes son m&#225;s predictoras que otras &#40;por ejemplo la motivaci&#243;n y la actitud ante el tratamiento parecen explicar mejor los resultados que las variables que definen los problemas relacionados con el consumo&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 3&#41; Comparativamente&#44; las variables asociadas a los procesos &#40;provisi&#243;n de servicios e intervenci&#243;n cl&#237;nica&#41;&#44; explican mejor los resultados que las variables que definen el perfil de los pacientes antes de comenzar el tratamiento&#46; En otras palabras&#44; el pron&#243;stico inicial de los pacientes es un elemento importante&#44; pero a&#250;n m&#225;s importante es lo que hacemos con los pacientes y c&#243;mo lo hacemos para que los resultados del tratamiento sean satisfactorios&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> En funci&#243;n del esquema que proponemos en la figura 1&#44; entendemos que la eficiencia de un PTO debe entenderse como la relaci&#243;n &#243;ptima existente entre los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> y los <span class="elsevierStyleItalic">out¿ puts</span>&#46; Un programa ser&#225; m&#225;s eficiente que otro si emplea mejor sus recursos asistenciales &#40;procesos&#41; para que&#44; a partir de un determinado perfil pron&#243;stico de los pacientes con los que trabaja&#44; obtenga mejores indicadores de resultados&#46; Esto es lo que denominamos <span class="elsevierStyleItalic">eficiencia t&#233;cnica</span>&#44; en contraposici&#243;n a la <span class="elsevierStyleItalic">eficiencia econ&#243;mica</span> &#40;relaci&#243;n existente entre los resultados de un programa y los costes monetarios asociados a la implementaci&#243;n del mismo&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La <span class="elsevierStyleItalic">eficiencia t&#233;cnica</span> es un par&#225;metro que deber&#237;a tenerse en cuenta en el &#225;mbito de la gesti&#243;n y coordinaci&#243;n de programas asistenciales&#46; Su objetivo es comparar los indicadores de eficiencia entre distintos programas y servicios para identificar aquellos aspectos que puedan mejorarse&#46; Por lo general&#44; sus datos son de car&#225;cter interno y no suelen publicarse &#40;si es que existe alg&#250;n servicio que los mida&#41;&#46; Por el contrario&#44; hay un gran n&#250;mero de trabajos sobre evaluaci&#243;n de la <span class="elsevierStyleItalic">eficiencia econ&#243;mica</span> aplicados al campo de la salud mental y los trastornos adictivos&#46; El objetivo de estos estudios no es comparar entre s&#237; programas o servicios sino alternativas terap&#233;uticas para la toma de decisiones sobre la financiaci&#243;n de los mismos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> A pesar de la pr&#225;ctica inexistencia de estudios publicados sobre eficiencia t&#233;cnica comparada entre servicios&#44; algunos trabajos han realizado tentativas en este sentido&#46; En 1988 fue presentado ante el congreso de los Estados Unidos un informe encargado a la <span class="elsevierStyleItalic">General Accounting Office</span> &#40;GAO&#41; sobre la efectividad de los tratamientos con metadona<span class="elsevierStyleSup">22</span>&#46; Se compararon un total de 24 programas&#44; 10 de los cuales resultaron &#34;inefectivos&#34; seg&#250;n un criterio est&#225;ndar preestablecido&#46; Se consider&#243; como tal al programa en el que m&#225;s de un 20&#37; de sus pacientes continuaban consumiendo por v&#237;a intravenosa&#46; Este trabajo supuso un primer intento de comparar el funcionamiento de distintos programas de tratamiento pero contaba con dos limitaciones fundamentales&#46; Por un lado&#44; se consider&#243; un criterio de efectividad fijo y arbitrario y&#44; por otro&#44; se valoraron los resultados finales de los 24 programas sin tener en cuenta los recursos ni otras variables relacionadas con los procesos asistenciales&#46; Phillips et al<span class="elsevierStyleSup">23</span> compararon la efectividad de 18 programas de tratamiento con metadona pero&#44; a diferencia del estudio anterior&#44; s&#237; tuvieron en cuenta las caracter&#237;sticas de los pacientes al inicio del tratamiento como un factor de ajuste&#44; utilizando para ello el procedimiento del <span class="elsevierStyleItalic">case¿mix</span>&#46; De todos modos&#44; ninguno de los dos trabajos anteriores emple&#243; ninguna <span class="elsevierStyleItalic">medida &#250;nica</span> de eficiencia t&#233;cnica que permitiese la comparaci&#243;n directa entre los programas&#46; Esto es precisamente lo que aporta el An&#225;lisis Envolvente de Datos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">Data Envelopment Analysis</span>&#44; DEA&#41; que explicamos a continuaci&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">El modelo DEA</span></p><p class="elsevierStylePara"> El modelo DEA proporciona un indicador de eficiencia mediante el estudio comparado entre los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> &#40;recursos&#41; y los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> &#40;resultados&#41; que se obtienen de cada unidad o programa que se quiera evaluar&#46; Este tipo de an&#225;lisis podr&#225; realizarse siempre y cuando los programas utilicen el mismo tipo de <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> para la obtenci&#243;n del mismo tipo de <span class="elsevierStyleItalic">output</span>s&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> El DEA&#44; basado en el concepto de eficiencia de Pareto&#44; realiza una comparaci&#243;n transversal de los diferentes <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> y <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> de cada programa con los de todos los dem&#225;s&#46; La eficiencia de cada programa se eval&#250;a compar&#225;ndola con la del resto de la muestra estudiada&#44; obteni&#233;ndose con ello un indicador de eficiencia relativa&#46; El modelo permite expresar los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> y los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> en cualquier unidad de medida&#44; siempre y cuando mantengan su homogeneidad en todos los programas&#46; El modelo&#44; utilizando t&#233;cnicas de programaci&#243;n lineal&#44; traza una frontera de eficiencia que se construye a partir de los programas m&#225;s eficientes y que define el nivel m&#225;ximo de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> que se pueden conseguir con los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> utilizados&#46; Los programas eficientes son aquellos que se sit&#250;an en la frontera eficiente&#44; previamente calculada por el modelo<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La informaci&#243;n facilitada por el modelo DEA presenta tres componentes<span class="elsevierStyleSup">25</span>&#58;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; El indicador de eficiencia&#46; <br></br> 2&#41; Los programas que se toman como punto de referencia&#46; <br></br> 3&#41; Los coeficientes o ponderaciones&#44; que se&#241;alan la importancia de cada indicador en la determinaci&#243;n de la eficiencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Asimismo&#44; el modelo facilita informaci&#243;n sobre&#58; a&#41; los niveles de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> e <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> que podr&#237;an alcanzarse en situaci&#243;n de eficiencia&#59; es decir&#44; qu&#233; nivel de servicios puede ser razonablemente atendido con los recursos disponibles y&#44; por ello&#44; los aspectos de la actividad que podr&#237;an ser mejorados&#59; y b&#41; el nivel de servicios que podr&#237;a prestarse si se redujeran los recursos disponibles por restricciones presupuestarias o&#44; por el contrario&#44; los recursos que ser&#237;an necesarios para atender un incremento en la demanda de aquellos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Tres de los modelos que m&#225;s frecuentemente se asocian a la metodolog&#237;a DEA son el modelo de Charnes&#44; Cooper y Rhodes<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#44; o modelo CCR&#59; el modelo de Banker&#44; Charnes y Cooper<span class="elsevierStyleSup">26</span> o modelo BCC&#44; y los modelos aditivos&#46; En todos ellos se evaluar&#225;n <span class="elsevierStyleItalic">n</span> programas&#44; cada uno de los cuales consume<span class="elsevierStyleItalic"> m</span><span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> diferentes para la obtenci&#243;n<span class="elsevierStyleItalic"> s</span><span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> diferentes&#46; Espec&#237;ficamente&#44; la unidad <span class="elsevierStyleItalic">o</span> consume una cantidad de inputs x<span class="elsevierStyleInf">io</span> &#62; 0 y produce una cantidad de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> y<span class="elsevierStyleInf">ro</span> &#62; 0&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> El modelo seminal corresponde al modelo CCR&#44; representado en forma de programaci&#243;n fraccional de la forma siguiente<span class="elsevierStyleSup">24</span>&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="182v14n03-90157390fig2.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> Donde <span class="elsevierStyleItalic">y<span class="elsevierStyleInf">rj</span></span> y <span class="elsevierStyleItalic">x<span class="elsevierStyleInf">ij</span></span> son&#44; respectivamente&#44; los valores observados de los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> e <span class="elsevierStyleItalic">input</span>s de los &#34;j&#34; programas de la muestra&#59; <span class="elsevierStyleItalic">y<span class="elsevierStyleInf">ro</span></span> y <span class="elsevierStyleItalic">x<span class="elsevierStyleInf">io</span></span> los valores de los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> e <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#44; respectivamente&#44; del programa que sostenemos a prueba&#46; As&#237;&#44; las variables de ponderaci&#243;n o soluciones del modelo ser&#237;an <span class="elsevierStyleItalic">u<span class="elsevierStyleInf">r</span></span> para los <span class="elsevierStyleItalic">out¿puts</span> y <span class="elsevierStyleItalic">v<span class="elsevierStyleInf">i</span></span> para los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#46; La optimizaci&#243;n produce un conjunto de valores positivos o nulos que denominaremos u&#42; y v&#42;&#44; que generar&#225;n el &#243;ptimo h&#42;&#61; 1 s&#243;lo si el programa evaluado es eficiente&#46; La <span class="elsevierStyleItalic">funci&#243;n objetivo</span> siempre tomar&#225; valores entre 0 y 1 para los distintos programas estudiados&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Al objeto de poder extraer las diferentes soluciones en la ecuaci&#243;n &#40;1&#41; a trav&#233;s de la programaci&#243;n lineal&#44; el modelo puede representarse anal&#237;ticamente como sigue&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="182v14n03-90157390fig3.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> En este caso&#44; las soluciones del modelo son W&#42;<span class="elsevierStyleInf">o</span>&#44; s&#42;<span class="elsevierStyleInf">i</span>&#44; s&#42;<span class="elsevierStyleInf">r</span> y &#955;&#42;<span class="elsevierStyleInf">j</span>&#44; donde s&#42;<span class="elsevierStyleInf">r</span> e s&#42;i representan&#44; respectivamente&#44; los valores obtenidos en el modelo para las <span class="elsevierStyleItalic">holguras</span> de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> e <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> &#40;valores de mejora dentro de la misma frontera de eficiencia&#41; y las &#955;&#42;<span class="elsevierStyleInf">j&#44;</span> las ratios de las ponderaciones de cada output entre cada input para el programa j&#46; En este modelo&#44; si el programa evaluado alcanza un valor w&#42;<span class="elsevierStyleInf">o</span> &#61; 1 con variables de holgura cero&#44; dicha unidad se considera eficiente&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> As&#237;&#44; los valores de los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> y <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> que definir&#225;n los niveles de eficiencia en la ecuaci&#243;n &#40;2&#41; ser&#225;n&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="182v14n03-90157390fig4.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> La interpretaci&#243;n de w&#42;<span class="elsevierStyleInf">o</span> en la ecuaci&#243;n 2&#40;a&#41; ser&#225; el nivel de <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> que deber&#225; conseguir el programa evaluado para alcanzar la eficiencia&#46; El ahorro equiproporcional se expresar&#237;a como &#40;1 - Wo&#42;&#41; &#40;ahorro de cada uno de los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> utilizados por el programa evaluado&#41;&#46; La ecuaci&#243;n &#40;2b&#41; muestra el nivel de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> dado para la anterior combinaci&#243;n de <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> del programa evaluado&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> As&#237;&#44; los &#237;ndices de eficiencia permiten determinar los ahorros equiproporcionales en todos los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#44; o aumentos proporcionales de los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> por parte del programa evaluado&#46; En este caso&#44; el modelo DEA presentar&#237;a una orientaci&#243;n bien hacia los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> o bien hacia los <span class="elsevierStyleItalic">outputs&#46; </span>En este &#250;ltimo caso el c&#225;lculo de los niveles de eficiencia se representar&#237;a anal&#237;ticamente de la forma siguiente&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><img src="182v14n03-90157390fig5.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> Cada uno de los anteriores modelos busca determinar la eficiencia de un programa en particular con respecto a la frontera de producci&#243;n determinada por los mejores programas&#46; As&#237;&#44; los valores de eficiencia o valores proyectados&#44; depender&#225;n de la forma de la frontera y del sistema de evaluaci&#243;n impl&#237;cito en cada modelo DEA&#46; Adem&#225;s&#44; como exponen Ali et al<span class="elsevierStyleSup">27</span>&#44; tanto la elecci&#243;n de las variables como las diferencias en la formulaci&#243;n matem&#225;tica de los modelos pueden provocar diferencias en los tantos de eficiencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Gr&#225;ficamente&#44; podr&#237;amos representar la eficiencia de tres programas para el caso de dos <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> por unidad de <span class="elsevierStyleItalic">output</span> &#40;figura 2&#41;&#46; El programa P2 ha sido ineficiente porque se ha situado fuera de la frontera de eficiencia construida a partir de los programas eficientes P1 y P3&#46; El programa P2 necesita reducir sus inputs en una proporci&#243;n &#40;1 - Wo&#42;&#41;&#44; tal y como se&#241;al&#225;bamos anteriormente&#44; para conseguir situarse en la frontera de eficiencia&#46; As&#237;&#44; han sido los programas P1 y P3 los que sirven de referencia al programa ineficiente P2&#46; El valor de eficiencia al que deber&#225; tender el programa P2 es un valor denominado &#34;Proyecci&#243;n&#34; &#40;P&#180;2&#41; y lo calcula el propio modelo a trav&#233;s de la combinaci&#243;n lineal de los <span class="elsevierStyleItalic"> output</span> e <span class="elsevierStyleItalic">input de ambos programas eficientes</span> &#40;los &#955;<span class="elsevierStyleInf">j</span> en la ecuaci&#243;n &#91;2&#93;&#41; para los dos programas de la frontera P1 y P3&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Figura 2&#46; Frontera de eficiencia de tres programas &#40;inputs por unidad de output&#41;&#46;" src="182v14n03-90157390fig6.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Figura 2&#46; </span>Frontera de eficiencia de tres programas &#40;<span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> por unidad de <span class="elsevierStyleItalic">output</span>&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> En definitiva&#44; la informaci&#243;n que proporciona DEA para la medida de la eficiencia por programa&#44; de forma individualizada&#44; puede concretarse en la siguiente&#58;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Tantos de ineficiencia</span>&#58; Diferencia entre el valor observado y el proyectado&#46; Esta medida permite realizar el control de aquellos aspectos que han generado ineficiencias o desviaciones importantes&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 2&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Ponderaciones&#44; o precios de los inputs y outputs &#40;soluciones v<span class="elsevierStyleInf">i</span> y ur</span><span class="elsevierStyleItalic">en la ecuaci&#243;n 1&#41;&#58; </span>indica el peso asignado a cada variable <span class="elsevierStyleItalic">output</span> e <span class="elsevierStyleItalic">input </span>en la formaci&#243;n del ratio de eficiencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 3&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Reducci&#243;n proporcional de los inputs&#44; para el caso de los modelos orientados a los inputs</span>&#46; La reducci&#243;n proporcional se expresar&#237;a como &#40;1 - W&#42;o&#41;&#46; Esto equivaldr&#237;a a la minimizaci&#243;n de la distancia radial desde la unidad ineficiente a la frontera &#40;figura 1&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 4&#41; <span class="elsevierStyleItalic">Aumento proporcional de los outputs&#44; para el caso de los modelos orientados</span> &#40;Z&#42;o - 1&#41; &#40;ver ecuaci&#243;n 3&#41;&#46; El incremento proporcional que debe experimentar la unidad ineficiente en su eficiencia para llegar a la frontera&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La factibilidad del modelo <span class="elsevierStyleItalic">Data Envelopment Analysis</span> frente a los modelos param&#233;tricos&#44; en lo que a la medida de la eficiencia de programas&#44; se fundamenta en las especiales caracter&#237;sticas que presentan&#44; as&#237; como en las peculiaridades metodol&#243;gicas de dicha t&#233;cnica&#46; Unas y otras pueden concretarse en&#58;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; Aplicaci&#243;n en la evaluaci&#243;n de programas donde no existe un mercado y&#44; adem&#225;s&#44; cuando existen dificultades para medir el <span class="elsevierStyleItalic">output</span> a trav&#233;s de un &#250;nico indicador&#44; lo que implica el empleo de multitud de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> e <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> de distinta naturaleza y que pueden adoptar una gran variedad de formas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 2&#41; El modelo permite mezclar variables de distintas naturalezas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 3&#41; Permite ponderar la importancia de cada <span class="elsevierStyleItalic">output</span> y cada <span class="elsevierStyleItalic">input</span> en la medida de la eficiencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 4&#41; Posibilita la evaluaci&#243;n a trav&#233;s del comportamiento de las mejores observaciones&#44; as&#237; como la cuantificaci&#243;n y el control de las causas de ineficiencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Por tanto&#44; al margen de las posibles limitaciones que pueda presentar DEA&#44; opinamos que constituye una buena herramienta para la medida de la eficiencia en programas de tratamiento&#46; No obstante&#44; hay que ser cautos en las decisiones tomadas con base en sus resultados&#44; ya que los problemas metodol&#243;gicos que presenta podr&#237;an reducir su factibilidad como instrumento de control en programas sanitarios o sociales&#44; o en otro tipo de unidades en general&#46; Entre las m&#225;s importantes destacan las relacionadas con el tama&#241;o de la muestra&#44; que no debe ser inferior al total de indicadores estudiados&#44; o la falta de homogeneidad entre las unidades estudiadas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> La interpretaci&#243;n de los valores de eficiencia calculados por el modelo debe realizarse con cuidado ya que&#44; en algunos casos&#44; dichas mejoras podr&#237;an ser institucionalmente imposibles o dif&#237;cilmente justificables&#59; no obstante&#44; permitir&#237;a realizar un control por excepci&#243;n&#44; siempre y cuando las mejoras propuestas por el modelo sean analizadas por aquellas personas directamente implicadas en la gesti&#243;n de los programas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Exploraci&#243;n de la utilidad del modelo DEA para la medida de la eficiencia t&#233;cnica en programas de tratamiento con opi&#225;ceos&#58; un estudio de simulaci&#243;n</span></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Objetivo</span></p><p class="elsevierStylePara"> El objetivo de este estudio es valorar la utilidad del modelo DEA como un instrumento para medir y comparar la eficiencia t&#233;cnica de distintos PTO&#46; La informaci&#243;n aportada por este tipo de an&#225;lisis podr&#237;a ser &#250;til para los coordinadores de programas de tratamiento para tomar decisiones con el objeto de mejorar la calidad asistencial de los mismos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Metodolog&#237;a</span></p><p class="elsevierStylePara"> Hemos realizado un estudio de &#34;simulaci&#243;n&#34;&#44; es decir&#44; hemos partido de un conjunto de supuestos y manejamos datos no reales pero fundamentados en la literatura&#46; El objetivo en este momento no es tanto obtener conclusiones emp&#237;ricas sobre la comparaci&#243;n de la eficiencia de distintos programas reales&#44; sino evaluar la utilidad y las posibilidades del modelo DEA para medir aquellas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Suponemos que contamos con informaci&#243;n sobre 15 hipot&#233;ticos PTO y tratar&#237;amos de medir la eficiencia de cada uno de ellos&#44; compar&#225;ndola con la de los dem&#225;s&#46; De cada programa habr&#237;amos obtenido informaci&#243;n sobre seis variables&#44; tres de las cuales ser&#237;an consideradas como indicadores de <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> &#40;variables relacionadas con el proceso asistencial&#41; y tres de <span class="elsevierStyleItalic">output</span> &#40;variables de resultado del programa&#41;&#46; Hemos seleccionado aquellas m&#225;s relevantes se&#241;aladas por la literatura&#58;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Variables de </span><span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">outputs</span></span></p><p class="elsevierStylePara"> Dentro de las variables de <span class="elsevierStyleItalic">outputs </span>destacamos las siguientes&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; &#34;Ratio terapeuta&#47;paciente&#34;&#46; Se ha constatado que aquellos programas con un menor &#34;cupo&#34; de pacientes por cada terapeuta&#44; obtienen mejores resultados&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 2&#41; &#34;Unidades asistenciales en drogodependencias&#34;&#46; Varios trabajos han establecido una relaci&#243;n consistente entre una intervenci&#243;n terap&#233;utica m&#225;s intensiva y mejores indicadores terap&#233;uticos&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 3&#41; &#34;D&#237;as de abstinencia de hero&#237;na en el &#250;ltimo mes&#34;&#46; Esta es una variable de resultado habitualmente empleada en la evaluaci&#243;n de la efectividad de programas de tratamiento con agonistas&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Variables de </span><span class="elsevierStyleItalic"><span class="elsevierStyleBold">inputs</span></span></p><p class="elsevierStylePara"> Las variables de inputs son las siguientes&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 1&#41; &#34;Porcentaje de dosis adecuadas de opi&#225;ceo&#34; &#40;metadona o buprenorfina&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Suponemos que podr&#237;amos medir el grado de &#34;adecuaci&#243;n&#34; de las dosis de este f&#225;rmaco&#44; entendida como aquella que es capaz de reducir el consumo continuado de hero&#237;na&#44; que minimiza los s&#237;ntomas de abstinencia&#44; reduce el <span class="elsevierStyleItalic">craving</span> y alcanza la tolerancia cruzada<span class="elsevierStyleSup">28</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 2&#41; &#34;Tasa de retenci&#243;n&#34;&#46; La tasa de retenci&#243;n puede considerarse como una variable indirecta de resultado &#34;en tratamiento&#34;&#46; Se ha constatado que aquellos pacientes que permanecen m&#225;s tiempo en el programa&#44; obtienen mejores resultados tras finalizar el mismo o se asocian a mejores resultados tras un per&#237;odo posterior a la admisi&#243;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> 3&#41; &#34;Resultados &#8212; problemas relacionados con el consumo&#34;&#46; Suponemos que medimos una reducci&#243;n en la gravedad de los problemas relacionados con el consumo de sustancias &#40;m&#233;dicos&#44; psicopatol&#243;gicos&#44; sociales&#44; familiares&#44; legales&#44; etc&#46;&#41; con instrumentos tales como el <span class="elsevierStyleItalic">Addiction Severity Index</span> &#40;ASI&#41; o el <span class="elsevierStyleItalic">Opiate Treatment Index</span> &#40;OTI&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Bas&#225;ndonos en las evidencias disponibles en la literatura sobre las variables predictoras de los resultados del tratamiento con agonistas opi&#225;ceos &#40;figura 1&#41;&#44; hemos otorgado valores a cada una de estas variables de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> y <span class="elsevierStyleItalic">output</span> para cada uno de los 15 hipot&#233;ticos PTO que querr&#237;amos evaluar&#46; Esta matriz de datos es la que hemos introducido en el modelo DEA para su an&#225;lisis &#40;tabla 1&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Tabla 1 Matriz de valores hipot&#233;ticos de las variables de input y output para cada uno de los programas de tratamiento evaluados" src="182v14n03-90157390fig7.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Resultados</span></p><p class="elsevierStylePara"> El modelo DEA es relativamente complejo y puede aporta un n&#250;mero considerable de resultados&#46; La descripci&#243;n e interpretaci&#243;n de todos ellos va m&#225;s all&#225; del objetivo de este art&#237;culo&#46; Por ello&#44; aqu&#237; s&#243;lo presentamos los resultados m&#225;s relevantes de forma muy simplificada&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> En una primera aproximaci&#243;n&#44; el modelo DEA aporta un ranking de los valores de eficiencia de cada uno de los programas evaluados &#40;tabla 2&#41;&#46; Como puede observarse&#44; el programa m&#225;s eficiente es el P15&#46; Entender&#237;amos que este servicio ha obtenido los mejores indicadores de resultado&#44; en t&#233;rminos globales&#44; considerando los recursos asistenciales con los que cuenta&#46; Dicho de otro modo&#44; P15 ser&#237;a el PTO que&#44; comparado con todos los dem&#225;s&#44; presentar&#237;a la mejor ratio <span class="elsevierStyleItalic">output</span>&#47;<span class="elsevierStyleItalic">input</span> &#40;la m&#225;s optimizada&#41;&#46; Los programas P8&#44; P9&#44; P11&#44; P5 y P6 ser&#237;an considerados por el DEA como &#34;ineficientes&#34;&#44; ya que el valor obtenido por ellos es inferior a 1&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Tabla 2 Ranking de los valores de eficiencia de los programas" src="182v14n03-90157390fig8.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> Los programas considerados eficientes lo son porque han logrado optimizar sus resultados&#44; es decir&#44; han alcanzado los mejores valores de <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> a partir de sus <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#44; en relaci&#243;n a los dem&#225;s programas&#46; Estos programas est&#225;n situados en la <span class="elsevierStyleItalic">frontera de eficiencia</span>&#44; sirviendo de referencia para los programas ineficientes &#40;figura 2&#41;&#46; Aunque la medida comparativa de la eficiencia t&#233;cnica de cada uno de los programas analizados es de cierto valor&#44; la aportaci&#243;n m&#225;s interesante del modelo DEA desde el punto de vista pr&#225;ctico es orientar las razones por las cuales determinados programas son ineficientes&#46; En la tabla 3 se detallan los datos correspondientes a los programas valorados como ineficientes&#46; Para cada uno de ellos se exponen los valores de eficiencia y las magnitudes de cada una de las variables de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> y <span class="elsevierStyleItalic">output</span>&#46; En la columna denominada &#34;Proyecci&#243;n&#34; &#40;soluci&#243;n a la ecuaci&#243;n 2a y 2b&#41; aparecen los datos que se han considerado como referencia para cada una de las variables&#46; Estos valores corresponden a los de los programas que se sit&#250;an en la <span class="elsevierStyleItalic">frontera de eficiencia</span> o a una combinaci&#243;n lineal de ellos&#44; con los cuales se comparan&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Tabla 3 Valores de mejora de los outputs e inputs de los programas ineficientes" src="182v14n03-90157390fig9.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> En la columna &#34;Diferencia&#34; se muestran los valores que marcan la &#34;distancia&#34; entre los valores de un determinado programa ineficiente con los de la frontera de eficiencia&#44; es decir&#44; la diferencia entre los mismos&#46; Por ejemplo&#44; la tasa de retenci&#243;n del programa P5 &#40;72&#44;2&#37;&#41; se &#34;distancia&#34; &#40;o se diferencia&#41; en 1&#44;29 puntos de la tasa de retenci&#243;n obtenida por el programa eficiente m&#225;s pr&#243;ximo a la frontera &#40;73&#44;49&#37;&#41;&#44; en relaci&#243;n al cual se compara&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Finalmente&#44; en la columna &#34;&#37;&#34;&#44; se describen los porcentajes de incremento&#44; para el caso de los <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span>&#44; o de reducci&#243;n&#44; para el caso de los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#44; que el programa ineficiente debe considerar para alcanzar la eficiencia&#46; Dicho de otro modo&#44; el modelo DEA permite estimar en qu&#233; medida los programas ineficientes tendr&#237;an que mejorar sus resultados &#40;<span class="elsevierStyleItalic">outputs</span>&#41;&#44; y&#47;o reajustar sus recursos &#40;<span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#41;<span class="elsevierStyleItalic">&#44;</span> para llegar a ser eficientes &#40;es decir&#44; alcanzar la frontera de eficiencia&#41;&#46; Por ejemplo&#44; el programa P8 presenta un porcentaje de mejora de la variable &#34;Ratio terapeuta&#47;paciente&#34; de 10&#44;48&#46; Esto quiere decir que en la muestra evaluada hay programas que han obtenido los mismos resultados &#40;<span class="elsevierStyleItalic">outputs</span>&#41; o incluso mejores&#44; a pesar de que tienen una mayor presi&#243;n asistencial&#46; Esto no debe interpretarse en t&#233;rminos de necesidad de reducci&#243;n de la ratio terapeuta&#47;paciente de este programa&#59; tan s&#243;lo debe considerarse como un indicador que lleve a la revisi&#243;n de los procesos asistenciales del mismo con el objetivo de detectar elementos susceptibles de mejora&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Siguiendo con el ejemplo del programa P8&#44; el porcentaje de mejora de la variable &#34;D&#237;as de abstinencia en el &#250;ltimo mes&#34; es de 4&#44;57&#37;&#46; Esto quiere decir que&#44; considerando los valores de los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> con los que cuenta este programa &#40;una &#34;carga asistencial&#34; de 0&#44;01&#44; una media de 2&#44;9 citas por paciente&#47;mes y un 54&#37; de los pacientes con dosis de opi&#225;ceos bien ajustadas&#41;&#44; el porcentaje de d&#237;as de abstinencia de hero&#237;na deber&#237;a ser un 4&#44;57&#37; m&#225;s alto del que est&#225; obteniendo&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Como se ha comentado anteriormente&#44; el modelo DEA aporta para cada programa un valor de eficiencia que oscila entre 0 y 1&#46; Por otro lado&#44; tambi&#233;n permite estimar el grado de participaci&#243;n de cada una de las variables de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> y <span class="elsevierStyleItalic">output</span> en la determinaci&#243;n de dicho valor de eficiencia&#44; a trav&#233;s de las denominadas <span class="elsevierStyleItalic">variables de ponderaci&#243;n</span> u<span class="elsevierStyleInf">r</span> y v<span class="elsevierStyleInf">i</span> &#40;&#34;precios&#34;&#41; en la funci&#243;n objetivo &#40;ver ecuaci&#243;n 1&#41;&#46; Estas variables son calculadas por el DEA como soluciones del modelo&#46; En la tabla 4 se muestran los valores de las variables de ponderaci&#243;n de los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span> y <span class="elsevierStyleItalic">outputs</span> de cada uno de los 15 programas evaluados&#46; Como puede apreciarse&#44; DAM es la variable de <span class="elsevierStyleItalic">output</span> que a&#241;ade m&#225;s eficiencia a los programas &#40;es decir&#44; la que m&#225;s influye en su determinaci&#243;n&#41;&#46; Dicho de otro modo&#44; aquellos programas que consiguen m&#225;s d&#237;as de abstinencia de hero&#237;na en el &#250;ltimo mes&#44; por unidad de <span class="elsevierStyleItalic">input</span>&#44; obtienen indicadores de eficiencia mayores&#46; Con respecto a los <span class="elsevierStyleItalic">inputs</span>&#44; el m&#225;s valorado en este an&#225;lisis ha sido PDA&#46; En este caso&#44; aquellos programas cuyo porcentaje de pacientes con dosis adecuadas de opi&#225;ceos es m&#225;s bajo&#44; obtienen peores indicadores de eficiencia &#40;tabla 4&#41;&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><img alt="Tabla 4 Ponderaciones &#40;precios&#41; de los outputs e inputs de los programas" src="182v14n03-90157390fig10.jpg"></img></p><p class="elsevierStylePara"> Hay que tener en cuenta que todos los resultados de este an&#225;lisis &#40;los valores de eficiencia&#44; los porcentajes de mejora y las variables de ponderaci&#243;n&#41; pueden variar en esta misma muestra de programas si tenemos en cuenta otras variables de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> y <span class="elsevierStyleItalic">output</span>&#46; Bastar&#225; con que intercambiemos una variable&#44; bien de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> o de <span class="elsevierStyleItalic">output&#44; </span>para que los resultados sean diferentes&#46; La &#34;validez&#34; de la informaci&#243;n proporcionada por el modelo DEA para la toma de decisiones depender&#225;&#44; por tanto&#44; de una adecuada selecci&#243;n de los indicadores de <span class="elsevierStyleItalic">input</span> y <span class="elsevierStyleItalic">output</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Discusi&#243;n y conclusiones</span></p><p class="elsevierStylePara"> El objetivo de este trabajo ha sido ilustrar las posibilidades del modelo matem&#225;tico DEA como instrumento para medir la eficiencia de programas de tratamiento en drogodependencias&#46; Este an&#225;lisis sobre datos simulados nos ha permitido intuir sus potencialidades&#46; Si estos datos se hubiesen obtenido emp&#237;ricamente a trav&#233;s de la evaluaci&#243;n de los resultados de un n&#250;mero determinado de programas reales&#44; hubi&#233;ramos podido establecer una comparaci&#243;n entre ellos en relaci&#243;n a su eficiencia y&#44; lo que es m&#225;s importante&#44; identificar aquellos aspectos susceptibles de mejora&#46; La informaci&#243;n proporcionada por este modelo no es m&#225;s que uno de los elementos a tener en cuenta en la toma de decisiones que lleven a mejorar la calidad de un servicio de drogodependencias&#46; S&#243;lo un an&#225;lisis pormenorizado del proceso asistencial nos indicar&#225; cu&#225;les son las acciones concretas a emprender para alcanzar este objetivo&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Los directores y los coordinadores asistenciales de estos servicios no pueden olvidar que su funci&#243;n gestora no ha de limitarse a asegurar y coordinar los recursos que permitan la continuidad de la prestaci&#243;n asistencial&#44; sino que deben velar por la mejora de la calidad de la misma&#46; Para ello deber&#237;an poner en marcha <span class="elsevierStyleItalic">programas de mejora continua de la calidad asistencial</span>&#44; es decir&#44; un proceso de revisi&#243;n constante sobre el <span class="elsevierStyleItalic">modus operandi</span> del servicio&#46; La implantaci&#243;n de estos programas implica un cambio en la filosof&#237;a de la gesti&#243;n de estos recursos que debe alcanzar a todos los elementos que participan en el mismo&#44; fundamentalmente a los coordinadores asistenciales&#44; a los directores de los centros y a los profesionales&#46; El objetivo es <span class="elsevierStyleItalic"> evaluar para mejorar</span> y en ning&#250;n caso ha de entenderse como un proceso de fiscalizaci&#243;n&#46; Ser&#237;a necesario abandonar un cierto nihilismo que parece haberse instalado entre nosotros acerca del &#34;se hace lo que se puede&#34;&#44; as&#237; como combatir el inmovilismo y el individualismo en el tratamiento de los pacientes&#46; Las intervenciones asistenciales basadas en la evidencia son las que deber&#237;an se&#241;alar el objetivo hacia el que conducirnos<span class="elsevierStyleSup">29</span>&#46;</p><p class="elsevierStylePara"> Un programa de mejora continua de la calidad asistencial debe contar ineludiblemente con un sistema de informaci&#243;n global&#44; que no es otro que aqu&#233;l que nos proporcione indicadores cl&#237;nicos&#44; indicadores relacionados con el proceso asistencial e indicadores sobre los resultados del tratamiento&#46; En este sentido hay que reconocer las enormes dificultades que supone el desarrollo de estos sistemas de informaci&#243;n&#44; aunque se est&#225;n generando iniciativas muy interesantes como los denominados <span class="elsevierStyleItalic">sistemas de monitorizaci&#243;n de resultados</span><span class="elsevierStyleSup">30</span>&#46; La aplicaci&#243;n del modelo DEA podr&#237;a hacerse sobre los datos proporcionados por un sistema de informaci&#243;n de estas caracter&#237;sticas&#44; aunque tambi&#233;n ser&#237;a posible hacerlo a partir de datos obtenidos tras la realizaci&#243;n de un estudio de evaluaci&#243;n de programas realizado <span class="elsevierStyleItalic">ad hoc</span>&#46; En la medida en que seamos capaces de diferenciar distintos subtipos de pacientes y ofrezcamos a cada uno de ellos el tratamiento m&#225;s apropiado&#44; la efectividad en cada subgrupo ser&#225; mayor y&#44; necesariamente&#44; la efectividad y la eficiencias globales tambi&#233;n lo ser&#225;n&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleBold">Conflicto de intereses</span></p><p class="elsevierStylePara"> Los autores declaran que no tienen ning&#250;n conflicto de intereses&#46;</p><hr></hr><p class="elsevierStylePara"> Recibido el 20 de junio de 2012&#59; aceptado el 25 de septiembre de 2012</p><p class="elsevierStylePara"> &#42; Autor para correspondencia&#46;</p><p class="elsevierStylePara"><span class="elsevierStyleItalic">Correo electr&#243;nico</span>&#58;<br></br><a href="mailto&#58;pacogonzalez62&#64;hotmail&#46;com" class="elsevierStyleCrossRefs">pacogonzalez62&#64;hotmail&#46;com</a> &#40;F&#46; Gonz&#225;lez¿Saiz&#41;&#46;</p>"
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Información del artículo
ISSN: 15750973
Idioma original: Español
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2024 Noviembre 29 0 29
2024 Octubre 166 9 175
2024 Septiembre 160 24 184
2024 Agosto 119 10 129
2024 Julio 106 7 113
2024 Junio 117 6 123
2024 Mayo 134 3 137
2024 Abril 87 8 95
2024 Marzo 105 14 119
2024 Febrero 116 11 127
2024 Enero 158 9 167
2023 Diciembre 103 5 108
2023 Noviembre 166 18 184
2023 Octubre 127 10 137
2023 Septiembre 85 5 90
2023 Agosto 81 5 86
2023 Julio 147 17 164
2023 Junio 125 14 139
2023 Mayo 139 5 144
2023 Abril 94 12 106
2023 Marzo 64 2 66
2023 Febrero 56 2 58
2023 Enero 55 3 58
2022 Diciembre 46 9 55
2022 Noviembre 51 10 61
2022 Octubre 53 17 70
2022 Septiembre 46 24 70
2022 Agosto 48 12 60
2022 Julio 34 28 62
2022 Junio 44 9 53
2022 Mayo 34 10 44
2022 Abril 38 11 49
2022 Marzo 81 5 86
2022 Febrero 79 4 83
2022 Enero 73 11 84
2021 Diciembre 51 12 63
2021 Noviembre 60 10 70
2021 Octubre 53 23 76
2021 Septiembre 42 13 55
2021 Agosto 50 12 62
2021 Julio 39 6 45
2021 Junio 41 6 47
2021 Mayo 46 6 52
2021 Abril 128 36 164
2021 Marzo 69 24 93
2021 Febrero 34 8 42
2021 Enero 57 13 70
2020 Diciembre 60 11 71
2020 Noviembre 42 9 51
2020 Octubre 36 12 48
2020 Septiembre 46 18 64
2020 Agosto 29 5 34
2020 Julio 44 12 56
2020 Junio 45 10 55
2020 Mayo 44 11 55
2020 Abril 43 8 51
2020 Marzo 39 5 44
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2019 Agosto 20 4 24
2019 Julio 21 16 37
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2019 Mayo 144 76 220
2019 Abril 69 28 97
2019 Marzo 15 6 21
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2016 Septiembre 29 2 31
2016 Agosto 10 2 12
2016 Julio 31 10 41
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2016 Marzo 60 10 70
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2015 Julio 75 11 86
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2015 Abril 45 11 56
2015 Marzo 86 5 91
2015 Febrero 27 13 40
2015 Enero 39 7 46
2014 Diciembre 50 11 61
2014 Noviembre 56 5 61
2014 Octubre 59 16 75
2014 Septiembre 62 8 70
2014 Agosto 62 10 72
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