Coste de Farmacia:variabilidad ydiseo de un

instrumento parala asignacin depresupuestos de

farmacia a losE.A.P.

INSALUDINSALUDINSALUD

MINISTERIODE SANIDADY CONSUMO

MINISTERIODE SANIDADY CONSUMO

MINISTERIODE SANIDADY CONSUMO

Coste de farmacia:variabilidad ydiseo de un

instrumento parala asignacin depresupuestos de

farmacia a losEquipos de

Atencin Primaria

Edita: Instituto Nacional de la SaludSubdireccin General de Coordinacin Administrativarea de Estudios, Documentacin y Coordinacin NormativaAlcal, 5628014 MadridISBN: 84-351-0372-2Depsito legal: M. 53.257-2001NIPO: 352-01-064-0Nm. de publicacin INSALUD: 1.816Diseo de la cubierta: Enrique Snchez-Maroto M.Imprime: Closas-Orcoyen, S. L.Polgono Igarsa. Paracuellos de Jarama (Madrid)

MINISTERIO DE SANIDAD Y CONSUMOINSTITUTO NACIONAL DE LA SALUD

Subdireccin General de Asistencia SanitariaSubdireccin General de Atencin Primaria

INSTITUTO NACIONAL DE LA SALUDSubdireccin General de Coordinacin Administrativa

Madrid, 2001

Coste de farmacia:variabilidad ydiseo de un

instrumento parala asignacin depresupuestos de

farmacia a losEquipos de

Atencin Primaria

Autores e Instituciones:

Joan Llobera Gerencia de Atencin PrimariaPalma de Mallorca

Beln CrespoSubdireccin General Atencin Primaria

Joan PouGerencia de Atencin PrimariaPalma de Mallorca

Jos A. Prez-DobladoSubdireccin General Atencin Primaria

Eusebi Castao1Gerencia de Atencin PrimariaPalma de Mallorca

Marta AguileraSubdireccin General Atencin Primaria

Javier GuerraSubdireccin General Atencin Primaria

Juli Fuster2Gerencia de Atencin PrimariaPalma de Mallorca

Mercedes Alfaro Subdireccin General Atencin Primaria

Josep M. Pomar3Gerencia de Atencin PrimariaPalma de Mallorca

Magdalena Cladera Universitat Illes Balears

Catalina Juaneda Universitat Illes Balears

Mario Herrero Universitat Illes Balears

6

Asesores:

Vicen OrtnUniversitat Pompeu Fabra

Joseph CorcollGerencia de Atencin Primaria - Mallorca

Mateu MesquidaGerencia de Atencin Primaria - Mallorca

Mara Vega MartnGerencia de Atencin Primaria - Mallorca

Javier Dodero4SGAP Insalud

1 En la actualidad: Direccin del Sistema de Informacin del Servei Balear de la Salut2 En la actualidad: Director del Sistema de Informacin del Servei Balear de la Salut3 En la actualidad: Director General de Sanitat. Conselleria de Sanitat. Govern Balear4 En la actualidad: Director Gerente del rea VIII de MadridEste estudio ha sido financiado con la ayuda concedida dentro del Programa de Promocin de laInvestigacin en Salud del Ministerio de Sanidad y Consumo para proyectos de investigacin sanitariacon el nmero de expediente 99/0544.

7

AGRADECIMIENTOS

A todas las Gerencias de Atencin Primaria del Insalud, Victor Barranco, M Victo-ria Gil, Ruperta Honduvilla, Diana Iborra y Esther Snchez por facilitar informacin.

A Elena CamposPor su colaboracin en el apoyo administrativo y diseo del documento.

9

NDICEPgs.

PRESENTACIN. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

INTRODUCCIN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15

MATERIAL Y MTODOS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

RESULTADOS. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

DISCUSIN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61

ANEXO I: CARACTERSTICAS DE LOS EAP DE LA MUESTRA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75

ANEXO II: DESCRIPCIN DE COSTES POR GERENCIAS . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83

ABREVIACIONES Y GLOSARIO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91

BIBLIOGRAFA . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 93

11

PRESENTACIN

Uno de los recursos que a diario utilizan los mdicos de atencin primaria es el me-dicamento. Buscando su correcta utilizacin, nuestros profesionales manejan las fuen-tes cientficas que les permiten mejorar su toma de decisiones clnicas en base a la evi-dencia. Al mismo tiempo son conscientes que sta decisin implica aspectos econmicoscon los que cada vez se comprometen ms en una bsqueda de eficiencia y calidad,a travs de los contratos clnico asistenciales.

A la hora de asignar los recursos que posibiliten el cumplimiento de los objetivosasistenciales y de calidad de los mdicos y equipos de atencin primaria, los gestoresprecisan conocer, con la mayor exactitud posible, aquellos elementos o criterios queles permitan una asignacin ms equitativa (ms recursos a los que ms necesitan).En el caso de la prestacin farmacutica, la correcta asignacin es adems especial-mente determinante ya que de los recursos asignados a atencin primaria, ms del se-tenta por ciento, se corresponde con el captulo presupuestario de farmacia.

El presente documento, recoge elementos facilitadores de esa asignacin de recur-sos en el mbito de la prestacin farmacutica, y para ello se han podido analizar losSistemas de Informacin disponibles en el Insalud. Estos sistemas han aportado datosde la poblacin atendida (demogrficos, sociales, morbilidad, ...), estructurales (anti-gedad del Equipo de Atencin Primaria, ruralidad o no del mismo, ...), de la atencinprestada (frecuentacin cobertura de servicios y calidad de la prescripcin, ...) y del m-dico prescriptor (edad, formacin, ...) de ms de 1.072 Equipos de Atencin Primaria.

La homogeneidad de los datos recogidos en el estudio en cuanto a las fuentes de in-formacin, la amplia variabilidad de las caractersticas demogrficas, geogrficas y de aten-cin del mbito estudiado y las lneas de trabajo y objetivos comunes en una gestin des-centralizada como es la del Insalud, aportan un valor adicional al estudio que se ha efectuado.

Quiero agradecer el esfuerzo de todos los que han hecho posible este documento,que indudablemente seala reas importantes de mejora en la asignacin de recursossanitarios dentro de nuestro Sistema Nacional de Salud.

Josep M. Bonet BertomeuDirector General del Insalud

13

INTRODUCCIN

El incremento experimentado por el gasto sanitario en los pases de nuestro entor-no ha provocado una crisis de financiacin de los sistemas sanitarios. La mayora deestos pases han planteado medidas que permitan contener dicho gasto y mejorar laeficiencia.

Nuestro pas no ha quedado excluido de este proceso. De las partidas que com-ponen el gasto sanitario, el farmacutico es el que ha causado mayor preocupacinfundamentalmente por dos motivos:

El ritmo de incremento de dicho gasto, que ha sido superior durante los ltimos aosal incremento del IPC y del PIB de nuestro pas. En el grfico 1 puede apreciarsela evolucin del importe farmacutico del Sistema Nacional de Salud (SNS) en elperiodo 1987-2000, con un incremento del 340% (del 152% en pesetas constantesdel 2000 segn el incremento del IPC del periodo 1988-2000). La poblacin con de-recho a atencin sanitaria en el SNS ha pasado de 36.974.2001 en 1987 a 37.489.5812en 2000 (aumento de poblacin cubierta del 1,40%), por lo que variara poco la es-timacin de incremento de gasto de farmacia per cpita. En el mismo periodo, elimporte farmacutico (gasto ms la aportacin del usuario) ha pasado de 295.153millones a 1.215.807 millones, lo que transformado a pesetas constantes de 2000supone un incremento del 136%.

La importancia de su participacin en los presupuestos sanitarios, ya que en el ao2000 se destin a prestaciones farmacuticas el 23,5% del presupuesto del Insa-lud. Del presupuesto especfico de Atencin Primaria (AP) en el mismo ao, se de-dic a prestaciones farmacuticas el 61,10%.

15

1 Indicadores de la Prestacin Farmacetica, vol. 5, n. 4. Insalud.1987.2 Pacto Financiacin 1997-2001.

Grfico 1. Evolucin del gasto farmacutico del Sistema Nacional de Salud y del IPC(1987-2000)

Fuente del gasto farmacutico: Indicadores de la prestacin farmacutica en el Sistema Nacional deSalud. rea de Gestin de Farmacia-SGAP. La evolucin del IPC se calcul tomando como valor de base el gasto farmacutico pblico de 1987.Fuente: http//:www.ine.es/tempus/cgi-bin

El control del gasto sanitario debe dirigirse a las bolsas de ineficiencia suscepti-bles de ser corregidas (Elola, 1987). La tendencia del gasto de farmacia pone en pe-ligro otras inversiones imprescindibles en el SNS, pudiendo llegar a suponer una ame-naza para su viabilidad financiera. Adems, el consumo farmacutico es uno de losmbitos con mayor potencial de racionalizacin y mejora en su eficiencia (Starfield ycols., 1994). La reforma de la AP, ya ha supuesto por s misma una importante mejo-ra en la racionalidad de la prescripcin y una reduccin de la ineficiencia que histri-camente vena arrastrando la prescripcin farmacutica de la AP (Juncosa, 1995; Du-rn y cols, 1999).

Sin embargo, es necesario seguir impulsando acciones para contener el gasto sinque se vea reducida la calidad de la prestacin farmacutica (Lpez Ruiz, 1999). Coneste objetivo se han planteado actuaciones centradas en la prescripcin racional, ascomo otras de carcter organizativo con reformas encaminadas, principalmente, a in-centivar la mejora de la eficiencia de los servicios (Ortn, 1992; Ortn y Lpez Casas-novas, 1993; Martn y Lpez del Amo, 1994; Elola, 1994; Gervs y Ortn, 1996; Ca-bass y Martn, 1997; Gen y Pan, 1996; Tamborero y cols., 1997). La mayora deexpertos proponen una mayor flexibilidad, descentralizacin y autonoma en la gestin(Azagra, 1993; Bradiow y Coulter, 1993; Tamborero y cols., 1997).16

Gasto farm. 1

Evol. IPC

ao 19870

100.000

200.000

300.000

400.000

500.000

600.000

700.000

800.000

900.000

1.000.000

1.100.000

1.200.000

ao 1988 ao 1989 ao 1990 ao 1991 ao 1992 ao 1993 ao 1994 ao 1995 ao 1996 ao 1997 ao 1998 ao 1999 ao 2000

1.129.191

447.385

1.041.035

430.178

946.824

418.055

856.790

412.283

812.677

404.199

729.799

391.665

648.987

375.518

609.398

360.036

565.027

343.219

491.676

325.944

420.071

308.951

361.369

290.095

303.822

271.371

256.494

256.494

Dado que uno de los principales agentes moduladores de la prescripcin, y con-secuentemente del gasto, son los mdicos del sistema sanitario, las polticas pro-puestas, en nuestro pas y en los de nuestro entorno, se dirigen fundamentalmentea conseguir una mayor implicacin y responsabilidad de los profesionales para con-trolar este gasto y mejorar la eficiencia de los servicios (Navarro, 1991; Tamborero ycols., 2000).

La estrategia seguida en el Insalud, ha sido tambin dual. Por un lado, en 1993, laSubdireccin General de Atencin Primaria (SGAP) del Insalud emprendi el Progra-ma de Uso Racional del Medicamento, con medidas encaminadas a controlar el gastoy mejorar la calidad de la prescripcin (Guerra y cols., 1996). Por otro, se ha propor-cionado una mayor flexibilidad y autonoma de gestin a los servicios, dentro del mar-co legal vigente.

La descentralizacin de la gestin implica la asignacin de unos recursos a los ser-vicios sanitarios al tiempo que se incrementa y facilita su capacidad de gestin, paraconseguir unos objetivos previamente definidos. En 1994, la SGAP inici un procesode descentralizacin de la gestin a los equipos de atencin primaria (EAP) recogidoen el Contrato de Gestin en AP, proceso que posteriormente han seguido otros Ser-vicios de Salud.

La introduccin de reformas en esta lnea se encuentra en nuestro pas con el pro-blema de la tradicin existente en el sector pblico de asignacin de presupuestos debase histrica, poco realistas, y que la experiencia ha demostrado que se pueden so-brepasar, necesitando por tanto medidas de saneamiento financiero (Acuerdo de Fi-nanciacin 1994-1997). Sin embargo, para conseguir que se lleve a cabo una gestinadecuada, han de asignarse presupuestos realistas y suficientes, debiendo el gestorresponder de las posibles desviaciones que se produzcan (Cabass y Martn, 1997).Para que esto sea posible es necesario disponer de un criterio adecuado para la de-terminacin de la cuanta del presupuesto a asignar (Llobera y cols., 1996).

Por tanto, uno de los puntos fundamentales previos a la introduccin de las medi-das de reforma citadas debera ser la asignacin a cada unidad de provisin de servi-cios de un presupuesto real y gestionable por los profesionales.

Hasta el momento actual, la asignacin presupuestaria a las Gerencias de AtencinPrimaria (GAP) por parte de la SGAP en farmacia, se viene efectuando en base al pre-supuesto histrico, distribuyendo el incremento interanual de forma capitativa, ajusta-do por un factor de ponderacin que relaciona el gasto de pensionistas con el de acti-vos. Posteriormente, y slo si es preciso, se efectan pequeas correcciones paramodular el presupuesto en relacin con el gasto del ao anterior.

Como se ha comentado, una de las propuestas que se sugieren para controlar elgasto sanitario, y en concreto el gasto farmacutico, consistira en la descentralizacin

17

de la gestin de los presupuestos, permitiendo as asignar un presupuesto cerrado paragastos farmacuticos a cada EAP que debera ser:

Viable, es decir acorde al ordenamiento jurdico, al sistema contable vigente en laAP y a los sistemas de informacin disponibles en la actualidad.

Sensible a los cambios estructurales, organizativos y de la oferta de servicios.

Posibilista, del que resulten presupuestos realistas y que den disponibilidad de re-cursos suficientes para extender la cobertura de servicios actuales a toda la pobla-cin e incorporar nuevos servicios.

Eficaz para la gestin frente al actual modelo, al minimizar las perversiones que de-rivan del sistema de asignacin que tiende a consolidar el gasto de farmacia delao anterior, independientemente del esfuerzo de gestin. Este sistema lleva im-plcito un efecto trinquete o ratchet, en el sentido de que quien histricamente me-nos gasta tendr menos presupuesto.

Conceptualmente la asignacin presupuestaria debera depender de los serviciosque se oferten desde las unidades de provisin y de la carga de morbilidad a atender.

Hay una barrera importante para poder seguir esta lgica: no existe actualmenteningn sistema de informacin sanitaria que permita conocer la morbilidad y el costede la atencin ptima a los problemas de salud.

El problema de falta de informacin no es exclusivo ni del sistema sanitario pbli-co, ni de nuestro pas. Se han creado instrumentos que permiten el clculo del consu-mo de recursos para cada proceso y los mismos se han agrupado segn isocostes oisoconsumos (sistemas de case-mix). Algunos sistemas de clasificacin de pacientespermiten al financiador pagar la atencin, no tanto por acto o servicios realizados (enlos que se tiende a realizar actos innecesarios y no se estimula debidamente la efi-ciencia) sino por proceso, lo que en principio podra disminuir los costes en funcin dela reduccin de actos innecesarios. Estos ltimos sistemas podran tener perversiones(seleccin adversa de pacientes, sobrediagnstico, infratratamiento, altas demasiadoprecoces...) que deben evitarse y corregirse.

Estas formas contables ya estn implantadas en muchos hospitales (coste por pro-ceso, coste por GDR,). Sin embargo, en AP, el problema es ms complejo por ml-tiples motivos: procesos no delimitados en el tiempo, comorbilidad, sistemas de infor-macin menos desarrollados... (Starfield y cols., 1991).

A pesar de ello, se han desarrollado sistemas de case-mix para la atencin prima-ria que permiten aproximarse a la carga de morbilidad y de esta manera estimar los re-cursos necesarios para atenderla (Weiner y cols., 1991; Gilley, 1999). 18

En nuestro pas desde hace unos aos se est experimentando en la aplicacin deestos sistemas, que se hallan en fase de desarrollo y anlisis (Prados, 1995; Juncosay cols., 1996; Juncosa y cols., 1999). En el futuro, cuando los sistemas de informacinlo permitan y los modelos de case-mix para la AP estn suficientemente validados, laasignacin presupuestaria dispondr de esta herramienta para facilitar el clculo de loscostes para cada EAP (Tamborero y cols., 2000).

Mientras tanto, la forma de predecir de manera aproximada el consumo de recur-sos es a partir de los factores que condicionan el uso de servicios. Segn el modeloterico propuesto por Anderson, el uso de servicios sanitarios, viene determinado pordiversos factores, que estructura en tres ejes (Anderson y Newman, 1973): 1. Predisposicin para usar los servicios, que incluye factores demogrficos, socioe-

conmicos y valores y creencias.

2. Condiciones que facilitan el uso, que clasifica en recursos familiares y disponibili-dad de los recursos sanitarios.

3. Necesidad de usar los servicios, que incluye la percepcin de la propia salud, lasintomatologa y la discapacidad.

Siguiendo este marco conceptual, el consumo farmacutico estara influido por: fac-tores predisponentes, que sin ser causas directas del consumo lo determinan (edad, g-nero, nivel socioeconmico, apoyo familiar social); factores de necesidad, tanto lasentida por el paciente como la objetivada por el mdico (percepcin de la salud, en-fermedad, discapacidad); factores facilitadores del propio sistema sanitario (de la ofer-ta y la interface oferta-demanda de servicios tales como la accesibilidad, cartera de ser-vicios, presin asistencial, aceptabilidad y satisfaccin), y por ltimo, en la prescripcin,tienen gran importancia el mdico prescriptor (formacin, satisfaccin profesional, im-plicacin en los objetivos de gestin, estilo de prctica) y la industria farmacutica.

Los factores considerados en la mayora de trabajos realizados para explicar la va-riabilidad del gasto farmacutico son: sociodemogrficos (envejecimiento, clase social,gnero), geogrficos (mbito geogrfico, dispersin), de la demanda (frecuentacin,presin asistencial) y de la oferta (caractersticas de los profesionales y de la organi-zacin, acceso a los servicios).

En el apartado de informacin del captulo de mtodos se explican y justifican lasvariables incluidas en el estudio. En la tabla 14 del captulo de discusin se recogenlos estudios ms importantes, las variables usadas y las incluidas en los modelos ex-plicativos, as como la capacidad explicativa de los modelos obtenidos.

Entre los estudios realizados en Espaa destacan por tener mayor base poblacio-nal, el realizado en la prctica totalidad los EAP del Institut Catal de la Salut (Cataln

19

y Parellada, 1995) y otro referido a los EAP del Servei Valenci de la Salut (Garca-Sempere y Peir, 2001).

En ellos se evidencia la gran variabilidad existente del gasto por habitante entre losEAP, que se explicara en parte por la diversidad de la composicin de la poblacinadscrita a cada EAP y la heterogeneidad en la oferta y demanda de la asistencia.

Siempre queda una parte de la variabilidad que posiblemente podra atribuirse a lasdiferencias en el estilo de prctica mdica. (Sans y Gispert, 1991; Garca-Sempere yPeir, 2001, Marion y cols., 1998). La formacin y otras caractersticas del profesionalinfluyen en el estilo de prctica y por tanto en la prescripcin y el gasto. De todas for-mas, hay variables que influyen en el estilo de prctica que son difcilmente objetiva-bles y requieren de instrumentos especficos para su medicin (Meneu, 2000), que nopueden incluirse en los diseos ecolgicos realizados para analizar variabilidad entreequipos.

La influencia del estilo de prctica en el gasto farmacutico puede observarse f-cilmente cuando el anlisis se efecta por profesional en un mismo EAP, donde existeuna variabilidad en el gasto que difcilmente puede explicarse, slo por las diferenciasen la morbilidad o de la oferta y demanda de servicios entre cupos, cuando la compo-sicin de la poblacin adscrita a cada mdico y la organizacin de los servicios essimilar.

Tras identificar los aspectos que explican el gasto farmacutico, pueden elaborar-se modelos para ofrecer una asignacin presupuestaria a cada EAP, suficiente paraproveer los servicios en cantidad y calidad adecuadas, siempre dentro de las limita-ciones existentes en los marcos presupuestarios generales.

Desde hace aos, el sistema de asignacin presupuestaria farmacutica a las uni-dades de provisin de primaria del Reino Unido se realiza de forma capitativa corregi-da (se financian de forma diferente nueve grupos de edad de cada sexo ms otra uni-dad referida a los de residentes temporales ASTRO-PU) (Roberts y Harris, 1993).La capacidad predictiva de los costes de prescripcin es limitada por lo que se han pro-puesto mejoras de los modelos de asignacin (Whynes, 1996). En concreto el estudiode Rice plantea un sistema para ajustar mejor la asignacin a otras variables (Rice ycols., 2000).

Dos estudios espaoles han propuesto explicitamente modelos de asignacin a par-tir de los modelos explicativos de costes (Benavent y cols., 1996; Garca-Sempere yPeir, 2001).

En Espaa hay una experiencia en la GAP de Mallorca (Insalud), que aplica desde1994 un mtodo similar al propuesto en este trabajo para la asignacin del presupuestode farmacia a los EAP de su rea.20

El sistema de asignacin presupuestario resultante del presente trabajo debera ser:capitativo (asignacin por persona adscrita al EAP); corregido por los factores estruc-turales (sociodemogrficos, de morbilidad y de atencin) que condicionen el gasto far-macutico; y que permita la calidad de la atencin. La frmula propuesta para asignarel presupuesto a los EAP se debe basar en el clculo del presupuesto ptimo. Paraevitar el riesgo que supone implantar modelos en los que prime el ahorro frente a la ca-lidad de atencin, se propone calcular este presupuesto segn el gasto de los EAP conmejores indicadores de calidad teraputica que indique el horizonte presupuestario defarmacia de cada EAP. Se trata de una apuesta dirigida a igualarse al mejor o bench-marking (Kaiser, 1995).

La aplicacin del modelo a las caractersticas de los EAP dar como resultado laaproximacin a los niveles de supra e infrafinanciacin de las unidades de provisin e,indirectamente, tambin a los de las GAP y CCAA, aunque con la prudencia que se re-quiere al agregar los resultados a reas ms grandes con un diseo que no ha sidoconcebido para tal fin.

En este momento cuando es previsible a corto plazo la transferencia de compe-tencias de asistencia sanitaria del Insalud a las CCAA, el sistema propuesto debe po-der ofrecer a los futuros responsables unas indicaciones que permitan una asignacinpresupuestaria ms equitativa y que prime la eficiencia.

Los objetivos del estudio se presentan en la tabla 1.Tabla 1. Objetivos

ObjetivoOfrecer elementos para el clculo de un presupuesto de farmacia para los EAP.Para ello se utilizar como base la estimacin del coste ptimo por habitantepara cada EAP del Insalud, de acuerdo con los factores que puedan reflejar,aunque sea indirectamente, la carga de morbilidad de la poblacin atendida.

Etapas1. Describir el gasto en prescripcin por habitante de los EAP, por rea Sanita-

ria y por CCAA del territorio Insalud.2. Evidenciar la variabilidad en el gasto farmacutico por habitante por EAP, rea

y CCAA.3. Establecer qu factores explican la variabilidad del gasto farmacutico y cul

es la influencia de cada uno de ellos.4. Estimar, finalmente, un coste ptimo por habitante para cada EAP, teniendo

en cuenta estos factores, especialmente los que puedan reflejar, aunque seaindirectamente, la carga de morbilidad de la poblacin atendida.

21

MATERIAL Y MTODOSSe trata de un estudio de evaluacin econmica, sobre variabilidad y modelos ex-

plicativos de la misma, que finalmente pretende ofrecer un modelo para la asignacinde presupuestos a los EAP. El diseo es ecolgico, ya que la unidad de anlisis fue lazona bsica de salud (ZBS), cuya poblacin es atendida por un EAP de Insalud.

El estudio abarca la AP del Insalud gestin directa que corresponde a las CCAAsin transferencias de las competencias de asistencia sanitaria, cuya poblacin oficialera de 15.461.135 habitantes, segn el padrn de 1998. Incluye las 10 CCAA de Ara-gn, Asturias, Illes Balears, Cantabria, Castilla-La Mancha, Castilla-Len, Extrema-dura, La Rioja, Madrid y Murcia), Ceuta y Melilla. En el momento de recoger la infor-macin, la base de datos de Tarjeta Sanitaria Individual (TSI) contabilizaba 14.826.826personas.

Se han incluido las ZBS que cumplan los siguientes criterios:

EAP con ms de un ao de funcionamiento (constituidos antes del 1 de enero de1998).

Disponibilidad de tarjeta sanitaria individual (TSI) en ms del 80% de la poblacinde derecho de la ZBS a 1 de enero de 1998, condicin que finalmente cumplierontodos los EAP.

Se han excluido:

Las ZBS con atencin no reformada (entendidas como aquellas cuyos profesiona-les aun no formaban un EAP).

ZBS con menos de la mitad de los facultativos integrados en el EAP (adscripcinfuncional) en 1998.

ZBS con cambios de poblacin adscrita superiores al 20% a lo largo de 1998 (in-cluye ZBS segregadas o con modificaciones importantes de lmites geogrficos).

23

En la figura 2 aparece la poblacin segn TSI de las ZBS incluidas finalmente en elestudio.

Figura 2. Distribucin de la poblacin de TSI para 1998 de los equipos incluidos enel estudio por CCAA

Informacin

En su mayor parte se obtuvo de los sistemas de informacin de la SGAP (gasto far-macutico y calidad de prescripcin, poblacin, demanda), aunque ciertas variables,especialmente de la oferta o de aspectos de los que slo se contaba con datos agre-gados por rea de Salud, se solicitaron directamente a cada una de las 57 GAP, es-pecificando los criterios de recogida y elaboracin de los datos.

La variable dependiente fue el gasto anual de farmacia por habitante de cada ZBS,a la que se denomin coste por habitante (CH). Esta variable recoge el gasto en pe-setas corrientes liquidado en 1998 en prescripcin farmacutica por ZBS, tanto en re-cetas mdicas como en productos farmacuticos adquiridos de forma centralizada, todoello dividido por la poblacin reconocida oficialmente de TSI con derecho a la presta-cin farmacutica con cargo al Insalud.

Por falta de uniformidad de la informacin se excluyeron los gastos no atribuiblesdirectamente a ningn EAP, ya que el procedimiento de imputacin de estos gastos alos equipos poda variar entre Gerencias. La informacin fue proporcionada por el reade Costes de Programas Asistenciales de la SGAP.

En la agrupacin por GAP y CCAA se tuvieron en cuenta los gastos totales (direc-tos ms indirectos) de los EAP. Se consideraron gastos indirectos aquellos que siendoimputables a las gerencias no eran atribuibles directamente a los equipos.

24

Habitantes segn TSI

500.0000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 3.000.000 3.500.000 4.000.000 4.500.000

Melilla

Ceuta

La Rioja

Cantabria

Illes Balears

Asturias

Extremadura

Aragn

Murcia

Castilla-La Mancha

Castilla y Len

Madrid

50.044

54.269

262.439

371.011

668.215

857.792

928.378

982.412

1.028.924

1.602.850

2.087.358

4.141.978

Se elabor tambin una segunda variable, coste por habitante ponderado (CHP),que es el cociente entre los costes totales de farmacia y la poblacin ponderada, quepermite ajustar el coste farmacutico al mayor consumo que hace la poblacin pen-sionista respecto a la poblacin activa. La poblacin ponderada de la ZBS es una po-blacin ajustada, que se obtiene de sumar a la poblacin activa la poblacin pensio-nista multiplicada por un coeficiente que indica el gasto farmacutico por pensionistarespecto al de activo en el Insalud y que, en el periodo de estudio, fue 8,14.

No obstante, se decidi utilizar como variable dependiente el CH, evitando fijar apriori la influencia que tiene la poblacin pensionista sobre el gasto en farmacia, ya quese estima su efecto introducindola como variable explicativa.

Las variables independientes fueron (ver tabla 2):

Tabla 2. Variables independientes

DemogrficasHabitantes Nm. total de habitantes segn TSI farmacia

Activos y pensionistas Nm. total de activos, Nm. total de pensionistas segn TSI farmacia

Habitantes ponderados ajustados Poblacin activa + 8,14 x Poblacin pensionista

Envejecimiento Porcentaje de > 65 aosPorcentaje pensionistas (Nm. pensionistas / Nm. habitantes) x 100

Gnero (Nm. varones / Nm. habitantes) x 100Poblacin peditrica (Nm. < 14 aos / habitantes) x 100

Proxys de morbilidadMorbilidad < 65 aos (pensionistas titulares < 65 aos / total

titulares< 65 aos) x 100Mortalidad < 65 aos (defunciones < 65 aos en 2 aos (97-98)/

poblacin < 65) x 1.000

Geogrficasmbito geogrfico de la ZBS Rural; urbano; capitalTamao poblacin de la ZBS Segn ncleo cabecera (< 10.000;

10.000-14.999; 15.000-24.999; > 25.000)Dispersin (ndice G) Poco disperso; disperso; bastante disperso;

muy dispersoDistancia centro salud al hospital < 15 km; de 15 km. a 45 km.; > 45 km.

25

Caractersticas del EAPTamao del EAP Nm. de mdicos y pediatras

Poblacin por cupo Nm. habitantes EAP / Nm. de mdicos ypediatras EAP

Docencia Centro con docencia de residentes demedicina de familia: S/No

Formacin MIR < 34% de mdicos + pediatras MIR;34% - 66%; > 66%

Antigedad del EAP Antes de 1990; 1990-1994; 1995-1997Edad de mdicos y pediatras Hasta el 33% > 50 aos en plantilla;

> 33% > 50 aos

De la atencin prestadaFrecuentacin Nmero de contactos/habitante/ao

Cobertura de servicios Resultado 1 componente de la evaluacin dela unidad de provisin

Calidad prescripcin farmacutica Porcentaje envases frmacos de utilidadteraputica baja/total envases

Con la informacin del servicio del rea de Gestin de Usuarios de la SGAP, se in-cluyeron los datos de poblacin TSI reconocida para cada equipo.

De las base de datos activa de TSI de todo el Insalud (ms de 14 millones de re-gistros), se obtuvo la informacin de edad, gnero, situacin en la seguridad social,CIAS que permite identificar mdico, EAP y rea. Tambin se explot la base de da-tos de pasivo de la TSI (unos tres millones de TSI de baja por fallecimiento). Esta in-formacin nos permiti elaborar las variables demogrficas y proxys de morbilidad. Es-tas variables, junto a las del EAP y de la atencin prestada, se comentan a continuacin.

Variables demogrficasPrcticamente todos los estudios sobre costes de prescripcin recogen ciertas va-

riables demogrficas de las poblaciones adscritas. La ms utilizada es el envejecimientode la poblacin, normalmente medido, tal como se realiz en el presente estudio, comoporcentaje de personas con 65 o ms aos entre todas las personas con TSI adscritasal EAP.

Otros estudios incluyen adems variables demogrficas tales como natalidad (Ricey cols., 2000) o porcentaje de menores de 5 aos (Garca Sampere y Peir, 2001). Enel estudio se opt por incluir la poblacin peditrica, es decir, el porcentaje de personascon menos de 14 aos entre todas las TSI de las ZBS adscritas al EAP. Esta variableha sido relacionada con el uso de servicios de primaria (Alonso y Sanchs Bayarri, 1986).26

El gnero es otro determinante del gasto, que se tiene en cuenta en la asignacinde recursos en el Reino Unido (Purves y Edwards, 1993; Roberts y Harris, 1993). Enlos estudios espaoles slo ha sido tenido en cuenta en uno de ellos (Garca-Sampe-re y Peir, 2001). En el presente estudio se recoge como porcentaje de varones.

Un aspecto sociodemogrfico utilizado en algunos estudios extranjeros (Morton-Jo-nes y Prigle, 1993) y tenido en cuenta en todos los espaoles, es el porcentaje de pen-sionistas, el cual determina el gasto farmacutico ya que los pensionistas consumenms frmacos por tener mayor edad y porque el SNS financia su coste. Con el nme-ro de pensionistas y de activos se calcul la poblacin ponderada, la cual se viene usan-do para el clculo del CHP como forma eficaz de ajuste para la comparacin de gastopor EAP y GAP.

Variables proxys de morbilidadDado que la morbilidad de cada ZBS es desconocida, se valor la posibilidad de

aproximarnos a la misma mediante datos parciales o con indicadores indirectos. En pri-mer lugar se baraj la posibilidad de elaborar variables de datos de morbilidad recogi-dos sistemticamente en los EAP, tales como las enfermedades de declaracin obli-gatoria, pero se descart por tratarse de informacin que elabora cada Consejera deSalud y a menudo puede no estar disponible para cada ZBS. Adems, en la declara-cin numrica de las mismas puede existir amplia variabilidad y las enfermedades quese incluyen son poco relevantes en cuanto al gasto farmacutico que generan. Tam-bin se descart el uso de informacin de consumo de ciertos frmacos, como los an-tituberculosos u otros, por poder presentar consumos muy variables en reas peque-as. Finalmente se opt por acercarse a la morbilidad mediante indicadores indirectos:

Se cre el indicador morbilidad en menores de 65 aos como el porcentaje de pen-sionistas titulares menores de 65 aos, ya que la mayora de ellos son pensionistas porenfermedad crnica incapacitante. En el colectivo tambin se incluyen los trabajado-res con jubilacin anticipada, los hurfanos con prestacin farmacutica gratuita y otroscolectivos minoritarios, que pueden presentar diferente distribucin entre CCAA y en-tre Gerencias, lo que podra considerarse una limitacin a la fiabilidad del indicador. EnInglaterra fue descartado como indicador en el clculo del RAWP, sistema de distribu-cin de recursos econmicos a las regiones y distritos, por excluir grupos de poblacintales como ancianos, mujeres sin trabajo remunerado y poblacin infantil y juvenil (Ar-gimn y Allen, 1988). A pesar de ello, pensamos que poda reflejar indirectamente lacarga de morbilidad de la ZBS. De hecho se han propuesto variables ms sensiblesde morbilidad, tales como la poblacin anciana discapacitada (Mora y cols., 2000), por-centaje de personas permanentemente enfermas (Rice y cols., 2000), pero no se dis-pona de informacin homognea.

Otro indicador elaborado fue la mortalidad en menores de 65 aos, tal y como serecoge en otros estudios (Morton-Jones y Prigle, 1993; Cataln y Parellada, 1995). Es

27

obvio que la mortalidad es un reflejo de la morbilidad y, de hecho, la razn de mortali-dad ajustada fue la que finalmente incluy el RAWP como estimador de la morbilidad(Argimn y Allen, 1988). Tambin se han usado los aos potenciales de vida perdidosy la razn comparativa de mortalidad (Benavent y cols., 1996). Otros han explorado elvalor de la mortalidad bruta (Garca-Sempere y Peir 2001).

Variables geogrficasCon la informacin suministrada por las Gerencias, se caracterizaron las ZBS en

cuanto a una serie de variables que reflejan el tipo de poblacin que atiende el EAPy que condicionan, a su vez, la oferta y la demanda de servicios. Las variables geo-grficas, que reflejan la estructura de la reas estudiadas, aparecen en muchos es-tudios sobre utilizacin de servicios y sobre costes. Su recogida presenta escasasdificultades.

Normalmente se recoge el mbito, rural o urbano, ya que desde hace aos se ha mos-trado relacionado directamente con la utilizacin de servicios (Alonso y Sanchs Bayarri,1986). La dispersin geogrfica de la zona de primaria ha demostrado estar estrecha-mente correlacionada con la utilizacin de servicios de primaria (Rodrguez Ortiz y Mar-tn, 1999), al igual que el tamao de la poblacin de la zona. En el presente estudio secaracteriz la ZBS atendiendo al mbito en cuanto al tamao de la poblacin del ncleoprincipal, donde se ubica el centro de salud: rural (< 10.000 habitante), urbano (10.000-50.000 habitantes), capital (para ciudades con ms de 50.000 habitantes). A partir del n-mero de habitantes de la ZBS se cre la variable tamao de la poblacin, clasificada encuatro categoras:

tica y condicionan el uso de servicios y el gasto farmacutico. En el estudio se han ana-lizado equipos pero no se renunci a estudiar la distribucin de algunas de estas ca-ractersticas del profesional. Al no existir como informacin centralizada, se solicitarona cada una de las 57 GAP, especificando los criterios de definicin. Se asumi el ries-go de tener mayor heterogeneidad en la informacin que en la registrada sistemtica-mente en la SGAP.

Diversos estudios recogen la edad de los profesionales (Cataln y cols., 1989; Sansy Gispert, 1991; Cataln y Parellada, 1995; Garca-Sempere y Peir 2001). En el tra-bajo se clasificaron los EAP a partir de si los mdicos y pediatras mayores de 50 aossuperaban o no 33% del total.

Igualmente se recogi la proporcin de profesionales con formacin especializadava MIR. Adems se incluy si el EAP estaba acreditado para la docencia de residen-tes de medicina familiar y comunitaria y la antigedad del EAP (abierto antes de 1990,abierto entre 1990 y 1994 y, por ltimo, abierto entre 1995 y 1997).

Se recogi el tamao del EAP (nmero de mdicos y pediatras) y el tamao delcupo, como contingente de habitantes adscritos de media a cada mdico y pediatra delEAP. Otros estudios tambin han recogido ambas informaciones (Sans y Gispert, 1991)o han preferido como indicador el nmero de mdicos por 1.000 habitantes (Cataln ycols., 1989; Cataln y Parellada, 1995; Garca-Sempere y Peir 2001).

Variables de la atencin prestadaSe clasificaron bajo este epgrafe porque incluan variables de la demanda y otras

que a su vez estn influidas por el tipo de prctica y las caractersticas de la oferta.

En primer lugar se incluy la frecuentacin anual a las consultas de medicina y pe-diatra (cociente del nmero de visitas anuales partido por el nmero de TSI del EAP)que es una variable que refleja la demanda que genera la morbilidad de la poblacin,pero que a su vez est influida por la gestin de la consulta que hace cada profesional(Lpez Fernndez, 1997).

Otra variable de la atencin es la cobertura de servicios ofertados por cada EAP ymedido segn el resultado global del primer componente, de acuerdo con el sistemade medicin de la Cartera de Servicios definida por la SGAP y con datos facilitados porel rea de Evaluacin y Seguimiento. Este indicador refleja las actividades preventivaspropias de la AP realizadas por el EAP y la atencin a algunos procesos crnicos. Setrata, por tanto, tambin de un indicador que plasma la cantidad de morbilidad crnicaconocida y tratada por el equipo.

Es conocida la relacin entre una mayor calidad de la prescripcin y un menor cos-te en la misma (Pou y cols., 1997, Amado y cols., 1999).

29

Para medir la calidad de la prescripcin farmacutica utiliz el indicador de pro-porcin de envases prescritos considerados de utilidad teraputica baja (UTB) decada EAP, facilitado por cada una de las GAP. Dicho indicador est incluido en losContratos de Gestin de cada uno de los EAP y por tanto es de obligada medicin.La validez de este indicador ha sido cuestionado y se han propuesto otros (Saturno,1996; Gmez Juanes y cols., 1999). Posiblemente, ha perdido sensibilidad desde laretirada selectiva de la financiacin pblica a frmacos de valor teraputico bajo. Apesar de lo anterior, se consider que, de forma agregada el indicador UTB an con-serva, al menos en parte, la capacidad de medir la calidad de prescripcin de losequipos.

Tratamiento de la informacin y anlisis de datosLa secretara del estudio se ubic en la Unidad de Investigacin de la GAP de Ma-

llorca. Ciertas variables, tales como las poblacionales, se elaboraron a partir de la in-formacin suministrada desde archivos activos y pasivos de ms de diecisiete millonesde TSI de la SGAP pero en la que era imposible identificar los usuarios.

La informacin se mecaniz en una base de datos construida en Excel. El anlisisestadstico se realiz en la propia Unidad de Investigacin y en el Departamento deEconoma y Empresa de la Universitat de les Illes Balears. Se us el programa SPSSpara Windows v.8.

1. En primer lugar, para las variables cuantitativas, se comprob la bondad deajuste de las mismas a la normal mediante observacin grfica, clculo de n-dices de apuntamiento y de asimetra. Se calcul el ndice de Kolmogorov-Smir-nov, confirmndose que las variables CH y CHP se ajustaban a la distribucinnormal.

2. Caractersticas de los EAP: se describen las caractersticas de los EAP incluidosde forma global y por CCAA. Tambin se aportan descripciones bivariantes quepermitan observar la relacin entre las mismas.

3. Descripcin de costes. Se describen los CH y el CHP, globalmente y por CCAA ypor cada una de las 57 reas de Salud:

Media, desviacin estndar, mediana y percentiles.

Descripcin bivariante de costes segn variables del EAP.

Presentacin grfica por CCAA y de las reas con valores superiores e inferiores.4. Variabilidad de costes. Para los CH y el CHP, globalmente y por CCAA y por cada

una de las 57 reas de Salud, se aporta:30

Valores mximos y mnimos, rango, rango intercuartil y la razn de variacin (valormximo/valor mnimo).

El coeficiente de variacin no ponderado. Por reas se aporta el coeficiente de va-riacin ponderado por el nmero de EAP del rea.

Presentacin grfica de variabilidad de CH y CHP por Gerencias y por CCAA.

5. Anlisis explicativo de costes. Para identificar los factores que influan en el costepor habitante en farmacia de los EAP del territorio Insalud, y conocer el efecto indi-vidual de cada uno de ellos, el mtodo utilizado fue la estimacin de un modelo deregresin para el coste por habitante en farmacia. Se siguieron los siguientes pasos:

Especificacin del modelo explicativo de costes (MEC), partiendo del supuestoque el coste de farmacia por habitante de cada EAP puede explicarse por las ca-ractersticas sociodemogrficas de la poblacin adscrita a cada uno de ellos, la mor-bilidad de la poblacin o las aproximaciones a la misma, las caractersticas geo-grficas del lugar en el que est ubicado el EAP, la demanda y las caractersticasde la oferta. As pues, la especificacin general vendra dada por una funcin line-al de las siguientes caractersticas:

Coste habitante = f (demogrficas, morbilidad, geogrficas, del EAP, de la atencinprestada)

A partir de la especificacin general del modelo se implementaron y estimaron pormnimos cuadrados ordinarios distintos modelos de regresin alternativos, de en-tre los que se seleccion el MEC definitivo, en funcin de la significacin de las va-riables explicativas incluidas y de la bondad de ajuste del modelo.

6. Diseo de un instrumento para establecer el nivel ptimo de financiacin en far-macia para cada EAP. El presupuesto debe ser suficiente para ofrecer unos ser-vicios de calidad con que atender la carga de morbilidad de la ZBS. Para ello sesiguieron los siguientes pasos:

1) Tomando como referencia el modelo explicativo de costes resultante, se excluye-ron de la especificacin del modelo a utilizar para la asignacin, por condicionan-tes conceptuales, las variables calidad de prescripcin y formacin de los profe-sionales, ya que no tendra sentido, por ejemplo, dotar de menor presupuesto alos EAP que tienen mejor calidad de prescripcin, a los que tienen los profesiona-les ms formados, o a los que realizan ms visitas por habitante.

2) Con el resto de variables se especificaron varios modelos alternativos, de entre losque se seleccion el modelo de regresin definitivo que iba a utilizarse para el cl-culo de la asignacin ptima para cada EAP. El modelo seleccionado fue aquel enel que las variables explicativas resultaban significativas y presentaba una buena

31

bondad de ajuste. De esta forma se obtuvo el que se ha denominado modelo deasignacin de costes (MAC).

3) Se seleccionaron los 50 EAP con mejor calidad de prescripcin, con el objetivo decomparar, para este subgrupo, su coste medio real por habitante con el coste me-dio que tendran si tuvieran el comportamiento medio del territorio Insalud.

El coste medio real se calcul simplemente como la media de los costes por habi-tante que presentaban cada uno de estos 50 EAP.

El coste por habitante que tendran los EAP si tuvieran el comportamiento mediodel territorio Insalud viene representado por el modelo MAC. Se calcul el coste es-timado segn este modelo para cada uno de los 50 EAP seleccionados. La mediade estos valores es el coste medio que tendra este subgrupo de EAP si tuviera elcomportamiento medio del territorio Insalud.

La diferencia entre el coste medio real de estos 50 EAP y el que tendran si tuvie-ran el comportamiento promedio del conjunto de los del Insalud representara elahorro potencial que se conseguira con una mejor calidad de prescripcin.

4) Para hallar el coste ptimo por habitante para cada uno de los EAP del territorio In-salud, se calcul su coste ajustado segn el MAC, obteniendo lo que se denomi-na coste segn comportamiento medio. A este coste, se le dedujo el porcentaje deahorro que consiguen los EAP con mejor calidad de prescripcin, calculado ante-riormente, obteniendo lo que llamamos coste ptimo.

5) Una vez conocido el coste ptimo por habitante para cada equipo, se calcul la di-ferencia entre el coste real del equipo y su coste ptimo, obteniendo lo que se de-nomin ahorro potencial.

6) Tras calcular el nivel ptimo de financiacin y el ahorro potencial para cada unidadde provisin, se calcularon estas magnitudes de forma agregada por Gerencia yComunidad Autnoma en el caso de que, con sus propias caractersticas, tuvieranel comportamiento promedio, en cuanto a gasto, que tienen los EAP con mejoresindicadores de calidad de prescripcin.

32

RESULTADOS

DESCRIPCIN DE LA MUESTRADe las 1.161 Zonas Bsicas de Salud (ZBS) del territorio gestionado por INSALUD,

el tamao final de la muestra, fue de 1.072 ZBS con EAP que cumplan los criterios deinclusin/exclusin.

Tabla 3. Distribucin por CCAA de las zonas bsicas de salud y gerencias

C. Autnoma Gerencias reas ZBS ZBS incluidas N. Habs. ZBSAsturias 8 75 69 857.792Cantabria 2 32 25 371.011La Rioja 1 18 16 262.439Murcia 3 71 67 1.028.924Aragn 4 112 100 982.412Castilla-La Mancha 8 187 184 1.602.850Extremadura 4 97 90 928.378Illes Balears 3 41 38 668.215Madrid 11 289 261 4.141.978Castilla y Len 11 232 215 2.087.358Ceuta 1 3 3 54.269Melilla 1 4 4 50.044Total 57 1.161 1.072 13.035.670

33

Caractersticas de la poblacin estudiada

Demogrficas (ver tabla 2 del anexo I): El envejecimiento (porcentaje de poblacin de 65 o ms aos) de las ZBS del terri-

torio Insalud alcanz de media el 22%. Las zonas ms envejecidas se concentranen las dos Castillas, Aragn y Asturias que superaron el 25% de mayores de 65aos de media. Tras las de Ceuta y Melilla, las ZBS menos envejecidas eran las deMadrid, Murcia y Baleares, con el 16% de media de mayores de 65 aos.

La poblacin peditrica se distribuye de forma inversa al envejecimiento. La mediade menores de 14 aos en las ZBS de Insalud fue de 11%. Las ZBS de Ceuta y Me-lilla contaban con el 21% de poblacin peditrica de media, Murcia el 15%. Asturiasy Castilla y Len, por el contrario, no alcanzaban el 10%

El porcentaje de pensionistas representaba, de media, el 30% de la poblacin enlas ZBS estudiadas. Esta variable sigue una distribucin paralela al envejecimien-to con una alta correlacin del 0,924 entre ambas variables. Destaca Asturias cuyamedia de pensionistas por ZBS fue del 37%, seguida de Castilla y Len con el 36%y Aragn y Castilla-La Mancha con el 34%.

La media del porcentaje de varones de las ZBS fue del 49,5% 2,1%. En los ex-tremos, las ZBS de Madrid presentaron el 48,0% de varones y Castilla y Len el50,4%.

Proxys de morbilidad (ver tabla 3 del anexo I) Morbilidad < 65 aos: la media de pensionistas menores de 65 aos, que para el

conjunto de ZBS fue del 10%, tambin era mayor en Asturias con el 16% de mediapor ZBS, seguido de Melilla con el 12% y Castilla Len con el 11%. En este casoMadrid con el 7% y Baleares con el 8% son las CCAA de menor proporcin de pen-sionistas que cumplan con esta condicin.

Mortalidad < 65 aos: en dos aos se produjeron 3,50 bajas de TSI por fallecimientoentre 1.000 menores de 65 aos como media del conjunto de las ZBS del territorioInsalud. La mediana fue de 3,250/00. Las CCAA con mayor mortalidad en este gru-po de edad fue Asturias con el 5,110/00, seguida a bastante distancia de Extrema-dura con el 4,090/00,Castilla Len 4,070/00 y Ceuta 4,010/000. Madrid con el 2,630/00y Murcia con el 2,880/00 eran las de menor mortalidad precoz.

Geogrficas (ver tabla 4 del anexo I) Del total de ZBS incluidas, 553 (51,6%) eran rurales, 245 (22,8%) urbanas y 274

(25,6%) capital. Madrid fue la Comunidad con ms ZBS cuyo mbito se corres-34

ponda a capital con un 49%. En cambio en Castilla-La Mancha el 76,1% de las ZBSincluidas eran rurales, en Extremadura el 73,3%, en Castilla y Len el 69,3% y el62% en Aragn.

La media de habitantes por ZBS fue segn TSI de 12.106 habitantes y de 11.183de mediana. Prcticamente, la mitad de las zonas incluidas en el estudio tienen unapoblacin inferior a las 10.000 personas. Poco ms de una cuarta parte de ellas(26,7%) cuentan con una poblacin entre 15.000 y 24.999 individuos. Las ZBS conuna poblacin superior a los 25.000 individuos eran el 6,6% del total. Por CCAA, ladistribucin fue similar a la variable de mbito.

Las ZBS clasificadas como poco dispersas (333) o muy dispersas (342) predomi-nan respecto al resto de zonas catalogadas como dispersas (180) y bastante dis-persas (217). La dispersin de la ZBS tambin es paralela a las variables antes ex-puestas. Si el 52% de las ZBS incluidas se clasificaron como dispersas o muydispersas, stas representaron el 77% en Extremadura, el 73,5% en Castilla Len,el 72,8% en Castilla-La Mancha, el 68,1% en Asturias; en cambio, la situacin con-traria se da en Ceuta y Melilla con el 0%, Madrid el 10% o Baleares con el 34%.

En cuanto a la distancia del centro de salud respecto al hospital de referencia, prc-ticamente la mitad de los centros de salud de las ZBS incluidas se encontraban amenos de 15 kilmetros de su hospital de referencia y el 23,4% a ms de 45 kil-metros. La accesibilidad geogrfica hospitalaria es mayor en Madrid donde en el75% de los casos, el centro de salud est a menos de 15 Km del hospital. En Cas-tilla-La Mancha el 42,5% de las ZBS quedan a ms de 45 Km, reflejo de la baja den-sidad de poblacin de esta Comunidad.

Del EAP (ver tablas 1 y 5 del anexo I) La mitad de los equipos (48,4%) incluidos en el estudio iniciaron su actividad antes

de 1991. Ms de un tercio de los mismos (40,8%) se pusieron en marcha entre 1991y 1994 y slo el 9,3% entraron en funcionamiento entre 1995 y 1997.

El nmero medio de mdicos y pediatras por EAP fue de 9,34 y 9 de mediana. LasCCAA con mayor nmero de mdicos de media por EAP fueron: La Rioja con 12,2,Baleares con 10,6 y Madrid con 10,5; en cambio los EAP de Castilla-La Manchacon 6,9 mdicos de media, Extremadura con 8,5 y Aragn con 8,6, son las de me-nos mdicos por EAP.

El nmero medio de TSI por cupo (incluye mdicos y pediatras) en los EAP fue de1.234 y de mediana 1.341. Entre las CCAA con cupos ms numerosos destacaronBaleares con 1.600 TSI de media, Murcia con 1.553 y Madrid con 1.459. Entre lasde cupos menores estn Castilla y Len con 961, Aragn con 1.005 y Castilla-LaMancha con 1.135.

35

El 61,9% de los EAP gestionadas por el INSALUD posean una plantilla integradapor menos de un tercio de los profesionales formados va MIR. Castilla-La Mancha(93,5%) Extremadura (87,2%) y Castilla-Len (79,8%) las que contaban con mayorproporcin de equipos con menos de un tercio de los facultativos con formacinMIR, en cambio Madrid destac como la que tena menor porcentaje de EAP conmenos de un tercio de profesionales sin formacin especializada por va MIR (18,8%),en cambio el 36,7% de sus EAP contaban con ms de dos tercios de profesionalesformados por va MIR.

El 79,8% de las ZBS posean hasta un 33% de profesionales mayores de 50 aosen sus plantillas. Cantabria (48%) y Madrid (35,3%) seran las CCAA con mayor por-centaje de EAP con ms de un tercio de la plantilla de mdicos mayores de 50 aos.En cambio Asturias o Extremadura eran los que contaban con menos EAP enve-jecidos.De la atencin prestada (Ver tabla 6 del anexo I)

La frecuentacin media de la poblacin de la ZBS a las consultas de medicina y pe-diatra fue de 7,4 visitas por habitante y ao (mediana 6,6). En Aragn, Castilla-LaMancha y Castilla Len superaron de media el 8,7 y Los EAP de Baleares, Asturiasy Cantabria no alcanzaron las 6 visitas/habitante/ao.

En cuanto a la cobertura de servicios, la media por EAP fue de 42,2% y las CCAAcon mejores coberturas fueron Castilla Len, Castilla-La Mancha y Extremaduracon cinco puntos porcentuales superiores a la media y las de menor cobertura LaRioja y Cantabria.

La media de los EAP en cuanto a la prescripcin de envases de medicamentos deUTB, fue de 10,5% (10,3% de mediana). Las CCAA cuyos EAP presentaban unamejor calidad de prescripcin fueron: Madrid, Baleares, Cantabria y Asturias quejunto a Ceuta y Melilla no superan el 10% de frmacos UTB. En cambio, las de peorprescripcin fueron: Murcia y Castilla-La Mancha seguidas de Extremadura y Ara-gn, que superaron el 13%.

En la tabla 4 se presenta la matriz de correlaciones entre las diversas variables in-dependientes del estudio, donde puede apreciarse la fuerza de la asociacin entre lasmismas.

36

Tabl

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1**,14

4**m

bito1,0

00-,20

1**-,16

2**,03

1,02

0,20

3**,05

2,10

0**,02

1,01

7-,12

5**,05

2-,10

0**Dis

pers.

1,000

,620**

-,32

5**-,67

8**-,17

0**,02

3-,31

0**-,55

5**-,58

2**,60

1**,23

0**,40

2**Ac

c. hosp

.1,0

00-,38

3**-,58

6**-,14

3**,01

8-,32

2**-,44

9**-,55

8**,51

7**,20

8**,33

8**Tam

. EAP

1,000

,289**

,165**

-,17

6**,24

3**,25

8**,77

1**-,32

0**-,16

6**-,24

7**Tam

.cupo

1,000

,131**

,025

,317**

,459**

,683**

-,64

3**-,40

4**-,25

8**Ed

ad pro

f.1,0

00,12

6**-,05

4-,11

9**,17

3**-,13

1**-,21

1**,02

8An

tig CS

1,000

-,23

5**-,16

0**-,06

4*,03

7-,13

1**,11

0**Do

cencia

1,000

,473**

,353**

-,36

1**,03

0-,28

5**Fo

rm. M

IR1,0

00,43

1**-,52

9**-,10

3*-,47

9**Gru

p. pob.

1,000

-,55

5**-,30

0**-,29

5**Fre

cuent.

1,000

,234**

,465**

Cober

t.,23

41,0

00,02

9UT

B1,0

00** Co

rrelac

in si

gnific

ativa

al ni

vel 0

,001 (

2-cola

s).

* Co

rrelac

in si

gnific

ativa

al ni

vel 0

,05 (2

-colas

).

37

DESCRIPCIN DE COSTES. VARIABILIDADEn 1998 la media de los CH en el INSALUD fue de 22.845 pesetas, mientras que

en el caso de CHP se situ en 7.251 pesetas. La mediana del CH fue de 22.921 pe-setas y en el caso de CHP, 7.151 pesetas.

En la tabla 5 se detallan los estadsticos que describen los equipos incluidos en elestudio y en la figura 3 se presenta la distribucin del CH y de CHP.

Cabe destacar la amplia variabilidad de costes, con un EAP con un CH de 5.120pesetas por habitante, respecto a otro que ascendi a 43.380 pesetas. De hecho, elcoeficiente de variacin de los costes no ponderados ascendi al 26,5% y el de los pon-derados al 15,4%. Evidenciamos por tanto una variabilidad manifiesta tanto en CH comoen CHP, aunque esta ltima fue menor, lo que refleja cierta capacidad de ajuste de cos-tes cuando se pondera por poblacin pensionista.

Tabla 5. Descripcin de costes de farmacia por habitantey por habitante ponderado. 1998

Descriptivos Media Desv. Est. Mnimo Mximo Rango Int. Coef. variac.Costes totales por habitante 22.845 6.061 5.120 43.380 8.286 26,5Costes totales por habitante ponderado 7.251 1.117 2.150 13.103 1.458 15,4Percentiles 5 10 25 Mediana 75 90 95Costes por habitante 12.615 14.889 18.627 22.921 26.913 30.651 32.671Costes totales por habitante ponderado 5.584 5.877 6.505 7.151 7.963 8.723 9.164

38

Figura 3. Distribucin de la media de coste de farmacia por habitante y por habitan-te ponderado de los EAP. 1998

39

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e de

farm

acia

Nmero EAP

7.891,3

11.456,5

15.021,7

18.587,0

22.152,2

25.717,4

29.282,6

32.847,8

36.413,0

39.978,3

43.543,5

47.108,7

0 20 40 60 80 100 120 140

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e po

nder

ado

11.500,0

11.000,0

10.500,0

10.000,09.500,0

9.000,0

8.500,0

8.000,0

7.500,0

7.000,06.500,0

6.000,0

5.500,0

5.000,0

4.500,0

4.000,0

0 20 40 60 80 100 120

Nmero EAP

Coste por habitante en los EAP por CCAA

Por CCAA se puede observar la gran variabilidad de costes de farmacia en el pro-pio territorio Insalud. En la tabla 6 se muestra la informacin para los principales des-criptivos por habitante y equipo de cada CCAA.

Tabla 6. Coste de farmacia por habitante de media por EAP para las diferentes CCAA. 1998

Descriptivos Media Desv. Est. Mnimo Mximo Rango Int. Coef. variac.Aragn 26.265 5.881 12.196 41.791 6.917 22,4Asturias 24.411 3.289 16.543 33.543 4.335 13,5Cantabria 22.886 4.161 15.122 34.333 3.759 18,2Castilla-La Mancha 27.056 5.332 15.095 48.380 6.479 19,7Castilla y Len 23.822 5.354 9.902 38.302 8.606 22,5Extremadura 24.608 4.463 14.968 35.745 5.670 18,1Illes Balears 20.039 4.602 11.473 29.781 6.463 23,0La Rioja 23.623 4.717 15.863 30.842 8.137 20,0Madrid 17.131 4.673 5.120 37.622 6.958 27,3Murcia 23.621 2.286 19.336 31.186 2.883 9,7Ceuta 15.655 2.234 13.095 17.207 14,3Melilla 13.099 1.655 11.347 14.888 3.149 12,6Percentiles 5 10 25 Mediana 75 90 95Aragn 17.862 19.248 22.568 25.693 29.485 34.957 37.057Asturias 18.911 20.048 22.276 23.944 26.611 28.376 29.890Cantabria 15.661 17.607 20.355 22.724 24.114 30.043 33.229Castilla-La Mancha 18.382 20.591 23.660 26.794 30.139 34.233 37.076Castilla y Len 15.530 16.647 19.447 23.665 28.052 30.948 32.314Extremadura 16.964 18.102 21.796 24.651 27.467 30.682 32.342Illes Balears 12.614 13.627 16.805 19.399 23.268 27.818 28.885La Rioja 15.863 16.824 19.843 23.260 27.980 30.335Madrid 9.861 11.042 13.737 16.817 20.695 23.012 25.196Murcia 20.147 20.669 22.086 23.449 24.969 26.748 27.736Ceuta 13.095 13.095 13.095 16.663Melilla 11.347 11.347 11.534 13.080 14.683

40

En la figura 4 aparecen cada una de las CCAA ordenadas segn su media de cos-tes por habitante y equipo. La lnea indica el coste medio de Insalud.

Figura 4. Coste de farmacia por habitante y EAP segn CCAA. 1998

Las dos CCAA con los costes por habitante ms elevados fueron Castilla-La Man-cha y Aragn: sus EAP superaron las 25.000 pesetas por habitante. Las de menorescostes fueron Madrid (17.131 pesetas por habitante) y Baleares con 20.039. An tu-vieron un coste menor las Ciudades Autnomas de Ceuta y Melilla con 15.655 y 13.099pesetas por habitante respectivamente.

Coste por habitante ponderado en los EAP por CCAA

En la figura 5 se presenta la distribucin de coste por habitante ponderado. En latabla 7 figuran los estadsticos descriptivos y percentiles por CCAA de los costes me-dios por habitante ponderado de todos los equipos incluidos en el estudio.

41

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000

Melilla

Ceuta

La Rioja

Cantabria

Illes Balears

Asturias

Extremadura

Aragn

Murcia

Castilla-La Mancha

Castilla y Len

Madrid

13,099

15.655

17.131

20.039

22.886

23.621

23.623

23.822

24.411

24.608

26.265

27.056

Tabla 7. Coste de farmacia por habitante ponderado por CCAA. 1998

Descriptivos Media Mediana Desv. Est. Mnimo Mximo Rango Int. Coef. variac.Aragn 7.610 7.601 912 5.828 10.116 1.157 12,0Asturias 6.736 6.826 779 4.632 8.445 893 11,6Cantabria 7.555 7.470 1.000 6.014 10.882 937 13,2Castilla-La Mancha 8.001 7.992 1.057 4.383 10.859 1.161 13,2Castilla y Len 6.660 6.678 823 4.631 10.145 1.076 12,4Extremadura 7.651 7.670 841 5.233 9.632 1.237 11,0Illes Balears 7.561 7.677 939 5.748 9.512 1.385 12,4La Rioja 7.303 7.489 725 5.999 8.330 734 9,9Madrid 6.704 6.716 989 2.150 13.103 1.018 14,8Murcia 8.555 8.540 655 7.381 10.569 986 7,7Ceuta 6.789 7.153 792 5.881 7.333 11,7Melilla 4.621 4.660 546 4.001 5.161 1.034 11,8Percentiles 5 10 25 Mediana 75 90 95Aragn 6.204 6.477 6.969 7.601 8.126 8.890 9.407Asturias 5.162 5.591 6.311 6.826 7.204 7.722 8.024Cantabria 6.023 6.211 7.054 7.470 7.991 8.649 10.338Castilla-La Mancha 6.046 6.474 7.746 7.992 8.637 9.298 9.662Castilla y Len 5.489 5.698 6.059 6.678 7.135 7.677 8.088Extremadura 6.349 6.603 6.982 7.670 8.219 8.822 9.069Illes Balears 5.889 6.093 6.840 7.677 8.225 8.606 9.230La Rioja 5.999 6.104 6.999 7.489 7.733 8.271Madrid 5.366 5.626 6.129 6.716 7.147 7.676 8.042Murcia 7.450 7.615 8.100 8.540 9.086 9.366 9.552Ceuta 5.881 5.881 5.881 7.153Melilla 4.001 4.001 4.084 4.660 5.118

Las dos CCAA con mayores coste medio por habitante ponderado por EAP fueronMurcia y Castilla-La Mancha con 8.555 y 8.001 pesetas respectivamente. Melilla apa-rece como la de menor coste con un valor de 4.621 pesetas, seguida de Castilla y Lencon 6.660 pesetas por habitante ponderado.

42

Figura 5. Coste de farmacia por habitante ponderado segn CCAA 1998

Coste por habitante y por Gerencias de Atencin Primaria

En las tablas 1 y 2 del anexo II se presentan los datos descriptivos de las 57 ge-rencias de Atencin Primaria de INSALUD tanto para coste por habitante como paracoste por habitante ponderado.

En la figura 6 se presenta el coste habitante por gerencia de cada CCAA

Figura 6. Coste de farmacia por habitante y por Gerencia de cada CCAA en 1998

43

M. A. INSALUD

0 1.000 2.000 3.000 4.000 5.000 6.000

Melilla

Ceuta

La Rioja

Cantabria

Illes Balears

Asturias

Extremadura

Aragn

Murcia

Castilla-La Mancha

Castilla y Len

Madrid

4.621

7.000 8.000 9.000

6.660

6.704

6.736

6.789

7.303

7.555

7.561

7.610

7.651

8.001

8.555

15 000

Melilla

Ceuta

La Rioja

Cantabria

Illes Balears

Asturias

Extremadura

Aragn

Murcia

Castilla-La Mancha

Castilla y Len

Madrid

20 000 25 000 30 000

y en la figura 7 se muestran las quince primeras, y quince ltimas, GAP atendiendo asus medias de coste de farmacia por habitante de los EAP. La lnea vertical de las gr-ficas indica el valor promedio de las gerencias de Insalud. Las tres GAP con mayorescoste fueron: Talavera 30.578, seguida de Guadalajara 28.901 y Puertollano 28.601.Las GAP con menos coste por habitantes fueron: Eivissa 13.084, Melilla 13.099 y elrea 9 de Madrid 13.424.Figura 7. Las 15 GAP con mayores y menores coste de farmacia por habitante y

equipo. 1998

44

0 5.000

Huesca

Soria

Cceres

Mieres

Cuenca

Ciudad Real

Zaragoza II

Teruel

Talavera

Guadalajara

Toledo

Don Benito

25.593

25.913

25.919

25.959

26.111

26.256

27.313

27.512

28.133

28.221

28.901

30.578

10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000

vilaJarrio

Puertollano

26.219

27.946

28.601

0 5.000

Eivissa

Madrid 3

Ceuta

Madrid 8

Madrid 2

Madrid 10

Madrid 1

Madrid 4

Valladolid 2

Valladolid 1

Melilla

Madrid 9

13.084

13.099

13.424

13.659

14.920

16.002

16.145

16.549

17.368

17.649

18.339

20.413

10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000

Madrid 6

Madrid 5

Menorca

15.655

16.745

18.038

Coste por gerencias de atencin primaria y por habitante ponderado

En la tabla 3 del anexo II se presentan los datos del coste medio de farmacia porhabitante ponderado clasificados segn las 57 GAP.

En la figura 8 se presentan los datos por gerencias de cada CCAA.

Figura 8. Coste de farmacia por habitante ponderado y por gerencias de cada CCAAen 1998

En la figura 9 se recogen las 15 gerencias con mayores y menores coste por habi-tante ponderado. La variabilidad es importante, aunque mucho menor que en los cos-te por habitante.

Melilla fue la GAP con menores coste 4.621 pesetas por habitante ponderado y equi-po, seguida a distancia por Cangas de Narcea 5.526. Toledo fue la de mayor coste8.979 pesetas por habitante ponderado, siguindola a poca distancia Murcia 8.606 yLorca 8.556.

45

5.000

Melilla

Ceuta

La Rioja

Cantabria

Illes Balears

Asturias

Extremadura

Aragn

Murcia

Castilla-La Mancha

Castilla y Len

Madrid

6.000 7.000 8.000 9.000

Figura 9. Las 15 gerencias con mayores y las 15 con menores coste de farmacia1998 por habitante ponderado y equipo

46

M. A. INSALUD

0 1.000

Menorca

Albacete

Puertollano

Ciudad Real

Alczar de San Juan

Palma de Mallorca

Cartagena

Talavera

Toledo

Murcia

Cceres

Don Benito

7.640

7.652

7.654

7.747

7.896

8.030

8.057

8.189

8.385

8.433

8.606

8.979

2.000 3.000 5.000 7.000 8.000 7.000

BadajozZaragoza II

Lorca

8.000

8.227

8.556

4.000 6.000 9.000 10.000

M. A. INSALUD

0 1.000

Melilla

Valladolid 1

Sama Langreo

Palencia

Zamora

Madrid 4

Len

Madrid 10

Valladolid 2

Madrid 9

Cangas de Narcea

Ponferrada

4.621

5.526

5.922

5.963

5.974

6.054

6.060

6.204

6.364

6.521

6.544

6.550

2.000 3.000 5.000 7.000 8.000

Ibiza

Madrid 2

Mieres

6.013

6.260

6.535

4.000 6.000 9.000 10.000

COSTE SEGN LAS VARIABLES DEL ESTUDIOEn la tabla 8, se muestran los principales estadsticos descriptivos de coste por ha-

bitante de las variables categricas.

Tabla 8. Coste por habitante 1998 segn las variables cualitativas

Coste medio por habitantePercentiles

Media Desv. Est. 10 25 Mediana 75 90

Rural 26.495 4.979 20.787 23.477 26.358 29.314 32.652Urbano 18.473 5.291 11.326 13.790 18.753 22.743 24.807Capital 19.389 3.579 15.128 17.086 19.404 21.694 23.407

< 10.000 26.540 5.559 19.881 23.503 26.824 29.730 33.07210.000-14.999 21.266 5.008 14.501 17.667 21.584 24.497 27.89415.000-24.999 19.087 4.482 12.586 15.985 19.555 22.469 24.335

> 25.000 19.074 3.756 13.274 16.805 19.604 21.914 23.070

Poco dispersa 18.311 4.446 12.342 15.138 18.278 21.557 23.484Dispersa 20.432 4.657 12.966 17.273 21.368 23.589 25.910

Bastante dispersa 24.136 4.702 18.588 21.304 24.012 27.371 29.998Muy dispersa 27.711 4.772 22.332 24.607 27.368 30.716 33.566

< al 34% 25.217 5.339 18.481 21.594 25.074 24.683 31.737entre 34% y 66% 19.255 4.560 12.630 15.714 19.521 22.739 24.875

> al 66% 16.422 4.469 10.715 12.879 16.060 19.780 22.367

Hasta 33% > 50 a. 22.674 6.074 14.327 18.376 22.966 26.812 30.376> 33% > 50 a. 22.481 5.148 16.589 19.051 21.857 25.799 29.573

Antes de 1990 22.286 5.693 14.811 18.224 22.333 26.316 29.890Entre 1991-94 23.383 6.374 14.550 18.925 23.605 27.668 31.010Entre 1995-96 23.449 6.092 17.323 19.862 22.518 25.727 33.063

< 15 kilmetros 19.661 4.604 13.402 16.687 19.795 22.721 25.003Entre 15 y 45 km. 24.787 5.836 16.032 22.224 25.144 28.332 30.946

Ms de 45 km. 26.855 5.370 19.882 23.813 27.142 30.335 33.105

47

mbitogeogrfico

Poblacin

ndice dedispersin

Formacin MIR

Edad de losmdicos y ped.

Antigedad delcentro de

salud

Distancia alhospital dereferencia

Por anlisis de la variancia se constat que:

Exista asociacin estadstica para la variable mbito (p-valor de la F

En la tabla 9 se presenta los costes por habitante ponderado segn las variablescualitativas. En ella puede observarse que, en general la influencia de las mismas seve atenuada por el ajuste que supone la ponderacin de la poblacin.

Tabla 9. Costes por habitante ponderado en 1998 segn algunas de las variables cualitativas

Coste medio por habitantePercentiles

Media Desv. Est. 10 25 Mediana 75 90

Rural 7.483 1.129 6.002 6.712 7.465 8.284 8.961Urbano 7.166 1.088 5.753 6.493 7.014 7.881 8.533Capital 6.860 995 5.791 6.237 6.807 7.432 7.982

< 10.000 7.372 1.181 5.914 6.626 7.314 8.103 8.92610.000-14.999 7.243 1.141 5.844 6.443 7.137 7.956 8.59515.000-24.999 7.093 1.000 5.876 6.405 6.950 7.787 8.477

> 25.000 7.116 960 5.858 6.437 7.132 7.713 8.497

Poco dispersa 6.811 1.035 5.635 6.167 6.780 7.352 7.936Dispersa 7.527 1.076 6.117 6.699 7.490 8.386 8.920

Bastante dispersa 7.797 1.041 6.489 6.997 7.834 8.497 9.243Muy dispersa 7.188 1.075 5.790 6.466 7.133 7.893 8.574

< al 34% 7.432 1.152 5.927 6.651 7.410 8.209 8.919entre 34% y 66% 6.994 987 5.759 6.275 6.930 7.591 8.381

> al 66% 6.627 1.081 5.553 6.030 6.610 6.985 7.684

Hasta 33% > 50 a. 7.203 1.056 5.878 6.505 7.120 7.884 8.569> 33% > 50 a. 7.323 1.199 5.917 6.500 7.146 8.080 7.684

Antes de 1990 7.127 1.082 5.728 6.378 7.014 7.848 8.502Entre 1991-94 7.326 1.120 5.963 6.568 7.222 8.050 8.774Entre 1995-96 7.582 1.231 6.180 6.792 7.444 8.455 9.107

< 15 kilmetros 7.102 1.061 5.854 6.438 6.979 7.743 8.435Entre 15 y 45 km. 7.511 1.160 5.926 6.658 7.436 8.406 9.190

Ms de 45 km. 7.230 1.131 5.788 6.479 7.231 7.976 8.738

49

mbitogeogrfico

Poblacin

ndice dedispersin

Formacin deprofesionales

Edad de losmdicos y ped.

Antigedad delcentro de

salud

Distancia alhospital dereferencia

La correlacin de los costes medios por habitante con las variables cuantitativas sepresenta en la tabla 10. Todas ellas fueron significativas para p 65 aos) 0,773Calidad prescripcin (% UTB) 0,622Tamao cupo (nm. mdicos + pediatras/total TSI) 0,620Morbilidad (% Pensionistas < 65 aos) 0,584Tamao poblacin (total TSI) 0,536Frecuentacin 0,478Mortalidad (n fallecidos 97-98 < 65 aos/nm TSI < 65 aos) x 1.000 0,475Poblacin peditrica (% < 14 aos) 0,430Gnero 0,370Tamao EAP (nmero de mdicos y pediatras) 0,284Cobertura (resultado del 1.er componente de la cartera de servicio) 0,239

A continuacin se presentan los diagramas (nubes de puntos) del coste en relacincon las principales variables cuantitativas recogidas.

50

Figura 10. Coste por habitante y envejecimiento (% > 65 aos)

Figura 11. Coste habitante y poblacin peditrica (% < 14 aos)

51

0 10 20 30 40 50 600

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Envejecimiento

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

0 10 20 30 40 50 600

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Poblacin peditrica

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

Figura 12. Coste habitante y morbilidad (% pensionistas < 65 aos)

Figura 13. Coste habitante y frecuentacin

52

0 10 300

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Frecuentacin

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

0 10 20 300

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Pensionistas < 65 aos

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

Figura 14. Coste habitante y cobertura

Figura 15. Coste habitante y calidad de la prescripcin (% UTB)

53

0 10 20 300

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Calidad de la prescripcin

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

0 20 40 60 80 100 1200

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

Cobertura

Cost

es to

tale

s po

r hab

itant

e

MODELO EXPLICATIVO DE COSTES (MEC)Para la obtencin de un modelo explicativo de los costes en farmacia de los EAP del

territorio Insalud, el planteamiento de partida consista en el supuesto de que el coste porhabitante de un determinado EAP est influido por un conjunto de factores que podranenglobarse en: sociodemogrficos, morbilidad, geogrficos y de la atencin prestada.

Partiendo de esta base se especificaron y estimaron diversos modelos alternativos, deentre los que se seleccion el MEC definitivo, cuyos resultados se presentan en el tabla 11.

Las variables en escala nominal u ordinal tales como la dispersin, o la formacinMIR, se introdujeron en el modelo como variables ficticias.

Se observ que todas las variables resultaron significativas al nivel de significacindel 5%, salvo la variables cobertura y dispersin, que no fueron significativas al 5%pero s al 10%.

Tras la estimacin del modelo se analizaron los residuales para detectar la posiblepresencia de heterocedastidad, pero se descart tal hiptesis.

Tabla 11. Modelo Explicativo de Costes (MEC)Coeficientes

B Error tp. t Sig.(Constante) 9.153,914 917,244 9,980 0,000Envejecimiento 259,399 21,635 11,990 0,000Poblacin peditrica 116,219 45,274 -2,567 0,010Pensionistas < 65 aos 187,646 34,930 5,372 0,000Dispersa 660,389 345,032 1,914 0,056Bastante o Muy dispersa 682,545 330,572 2,065 0,039Frecuentacin 169,815 53,429 3,178 0,002Cobertura 7,038 4,230 1,664 0,097Mir 3566 588,949 300,321 1,961 0,050Mir 66 1.541,185 383,695 4,017 0,000Calidad de la prescripcin 52,278 3,687 14,180 0,000R. cuadrado: 0,744 R cuadrado corregido: 0,741

54

ESTIMACIN DEL COSTE PTIMOUna vez identificados los principales factores que influan en el coste, el siguiente

objetivo consisti en obtener una estimacin del coste ptimo por habitante para cadauno de los EAP del territorio Insalud.

Para el clculo del coste ptimo el procedimiento seguido fue:

De las variables que, a partir de los resultados de la estimacin del MEC, se habanidentificado como factores que influan en el coste en farmacia, se excluyeron de la es-pecificacin del Modelo de Asignacin de Costes (MAC), la calidad de prescripcin, elporcentaje de mdicos con formacin MIR y la frecuentacin, por considerar que su in-clusin en un modelo de asignacin podra tener efectos perversos, en el sentido deasignar menos presupuesto a los equipos con mejor calidad de prescripcin, penali-zar los EAP con ms mdicos formados va MIR o fomentar visitas innecesarias paraaumentar la frecuentacin y consecuentemente la asignacin presupuestaria.

Con el resto de las variables no excluidas, se estimaron varios modelos alternati-vos y el MAC que finalmente se seleccion es el que aparece en la tabla 12. Comopuede observarse, todas las variables explicativas fueron significativas al nivel designificacin del 5%.

Tabla 12. Modelo de Asignacin de Costes (MAC)Coeficientes

B Error tp. t Sig.(Constante) 10.707,496 336,374 31,832 0,000Envejecimiento 365,607 14,860 24,603 0,000Pensionistas < 65 aos 189,113 33,447 5,654 0,000Dispersa 2.068,031 332,533 6,219 0,000Bastante o Muy dispersa 3.197,795 295,997 10,803 0,000R. cuadrado: 0,661 R cuadrado corregido: 0,660

Se seleccionaron los 50 EAP con mejor calidad de prescripcin con el objetivo dedeterminar el ahorro que consiguen estos equipos con una calidad de prescripcinsuperior a la media del territorio Insalud.

Para ello, en primer lugar se calcul la media de sus costes por habitante, para los50 EAP seleccionados. Se obtuvo que el coste medio por habitante de estos EAPes de 16.594 pesetas por habitante.

55

Posteriormente, se utiliz el MAC para calcular el coste por habitante que tendracada uno de estos 50 EAP si tuviera el comportamiento medio del territorio Insalud,es decir, lo que hemos llamado coste segn comportamiento medio.1

La diferencia entre la media del coste real de estos 50 EAP (16.594 pesetas/habi-tante) y la media de sus costes segn comportamiento medio (18.921 pesetas/ha-bitante), representara el ahorro que consiguen con una mejor calidad de prescrip-cin. Este ahorro en porcentaje fue del 12,30%.

Para hallar el coste ptimo por habitante para cada uno de los EAP del territorio In-salud se calcul su coste segn comportamiento medio. A este coste, se le dedujoel porcentaje de ahorro que consiguen los EAP con mejor calidad de prescripcin(12,30%), obteniendo el Coste ptimo que le correspondera a cada equipo2.

Una vez calculado el coste ptimo para cada equipo, se calcul el ahorro potencialque podra alcanzar cada uno de ellos, como la diferencia entre su coste real y elptimo.

Ahorro potencial por habitante = coste real por habitante coste ptimo por habitante

En trminos agregados, para el conjunto del territorio Insalud, el coste medio porhabitante en 1998 fue de 22.845 pesetas/habitante.

El coste ptimo medio por habitante segn la frmula desarrollada hubiera sido de20.037 pesetas/habitante.

En la figura 16 se presenta su distribucin terica para el territorio Insalud.

56

1 Por ejemplo, supongamos un EAP con envejecimiento=32%; Pensionistas

Figura 16. Coste ptimo habitante de los EAP de territorio Insalud

El ahorro potencial medio que podra haberse obtenido sera de 2.810 pesetas/ha-bitante.

Al analizar el grfico que aparece en la figura 17 se observa que la mayora de losEAP tienen valores positivos para el ahorro potencial por habitante, es decir, que sucoste real est por encima del ptimo.

57

0 20 40 60 80 100 120 140

34.500

32.500

30.500

28.500

26.500

24.500

22.500

20.500

18.500

16.500

14.500

12.500

10.500

Cost

es

ptim

o po

r hab

itant

e

Desv. tip.= 4.324,63Media= 20.037N= 1.070,00

Figura 17. Distribucin del ahorro potencial por habitante por EAP

Los EAP con una mayor calidad de prescripcin son los que se situaron ms cercadel ptimo, incluso por debajo, mientras que los equipos con un peor comportamientoprescriptor son los que estaban ms por encima del ptimo y, por tanto, tenan un ma-yor potencial de ahorro en la partida de gasto en farmacia (ver figura 18).

En la tabla 13 aparece el coste ptimo y el ahorro potencial por CCAA.

58

0 20 40 60 80 100 120 140

Ahor

ro p

oten

cial

Desv. tip.= 3.584,05Media= 2.810N= 1.070,00

16.000

14.000

12.000

10.000

8.000

6.000

4.000

2.000

0

-2.000

-4.000

-6.000

-8.000

-10.000

Figura 18. Calidad de la prescripcin (% UTB) y ahorro potencial

59

0 10 20 40-20.000

-10.000

0

10.000

20.000

30.000

Calidad de la prescripcin farmacetica

Ahor

ro p

oten

cial

30

Tabla 13. Coste ptimo y ahorro potencial por CCAA

Comunidad Coste CH segn el CH ptimoDiferencia entre

Autnoma habitante comportamiento el CH real y el(CH) medio ptimoAsturias 24.411 25.650 22.495 1.916Cantabria 22.886 22.586 19.808 3.078La Rioja 23.623 23.140 20.294 3.329Murcia 23.621 20.729 18.179 5.442Aragn 26.265 24.742 21.699 4.602Castilla-La Mancha 27.056 24.905 21.842 5.249Extremadura 24.608 24.404 21.403 3.205Illes Balears 20.039 20.391 17.883 2.156Madrid 17.131 18.289 16.040 1.091Castilla y Len 23.822 25.489 22.354 1.468Ceuta 15.655 16.838 14.767 887Melilla 13.099 17.677 15.502 2.404Total 22.845 22.848 20.037 2.810

60

DISCUSIN

Poblacin estudiada: calidad y limitaciones

El estudio finalmente incluy a 1.072 EAP, 9.971 mdicos de AP, de diez CCAA ydos Ciudades Autnomas, que en total contaban en el ao 1998 con ms de quincemillones de habitantes, por lo que se trata del estudio ms amplio publicado hasta lafecha. El estudio de Rice analiz datos de la prescripcin de 8.500 mdicos de pri-maria del National Health Service (Rice y cols., 2000) y en Espaa destaca el que serealiz para las 148 reas bsicas de salud (equivalentes a las ZBS reformadas) delInstitut Catal de la Salut y que abarc dos millones de habitantes (Cataln y Pare-llada, 1995).

Las ZBS excluidas del presente estudio slo suponan el 7,7% de las ZBS existen-tes en 1998 y el 12% de la poblacin de TSI, por lo que puede afirmarse que los re-sultados representan al territorio Insalud gestin directa.

La AP del Insalud ha seguido un desarrollo similar, fruto de las directrices y di-reccin comn de las mismas desde la SGAP. Se dispone de un sistema de infor-macin homogneo para todo el mbito del estudio. En cambio, el trabajo recogeinformacin de un territorio muy diverso, tal y como queda reflejado en el aparta-do de descripcin de la muestra, donde pueden observarse las grandes diferen-cias en las caractersticas demogrficas, geogrficas y de la atencin de las ZBSestudiadas.

Otros estudios tendran menos trascendencia, ya que se refieren a territorios de ca-ractersticas ms homogneas. El estudio de Benavent se refiere solo a zonas urba-nas de Barcelona (Benavent y cols., 1996) y el realizado en la Comunidad Valencianano incluye los EAP de los grandes municipios (Garca-Sempere y Peir, 2001).

Se observ que existe una estrecha relacin entre las variables geogrficas, de-mogrficas y de equipo, que quedan reflejadas en la matriz de correlacin de las va-riables independientes (ver tabla 4).

61

Tambin puede observarse, como era de esperar, que por Autonomas hay grandesdiferencias sociodemogrficas y geogrficas, que se reflejan igualmente en las caracte-rsticas de la oferta (ver tablas de las variables independientes por CCAA en el anexo I ).

Grosso modo puede afirmarse que hay tres patrones sociodemogrficos y de ofer-ta. Las Comunidades de Madrid, Balears, Murcia, Ceuta y Melilla tienen una poblacinms joven, con predominio de EAP urbanos, con ms profesionales por equipo, perocon cupos ms amplios, plantillas ms jvenes y con ms profesionales formados porva MIR. Sus ZBS son mayoritariamente poco dispersas, con muchos habitantes ads-critos, con mayor proporcin de poblacin activa. En cambio, las dos Castillas, Extre-madura y Aragn tendran unas caractersticas opuestas: poblacin ms envejecida,mayor proporcin de pensionistas, zonas bsicas con menos habitantes, ms disper-sas, rurales, con hospitales ms distantes, fruto de la baja densidad de su territorio. En-contramos un patrn mixto en las CCAA de Asturias, Cantabria y La Rioja.

De todas formas, cada Comunidad Autnoma tiene sus propias peculiaridades y enellas hay reas de salud que siguen uno u otro patrn sociodemogrfico. Ello debe sertenido en cuenta en el momento de interpretar territorialmente los resultados sobre cos-tes de prescripcin.Calidad y limitaciones de la informacin

El sistema de informacin de la prestacin farmacutica del SNS permite conocercon exactitud el coste de esta prestacin, qu frmacos se prescriben y quin los pres-cribe. En el mbito del Insalud se dispone de informacin del gasto farmacutico porunidad de provisin de servicios. En cambio, no se contaba en el momento de iniciodel estudio con informacin que permitiera vincular la prescripcin a las caractersticasdel paciente, y menos, a la indicacin de la misma o a la morbilidad. Es por ello que elmtodo usado, que analiza los costes de la prescripcin en relacin a las caractersti-cas de las ZBS y las de las unidades de provisin de servicios, slo puede sugerir mo-delos que expliquen la variabilidad de costes, y las inferencias causales que puedenestablecerse son muy dbiles. Esta consideracin debe ser tenida muy en cuenta cuan-do, como es el caso, el diseo realizado es ecolgico (la unidad de anlisis es el co-lectivo de habitantes adscritos al EAP), por lo que, en estas condiciones, pretender quelos resultados confirmen las relaciones causa-efecto entre los factores sociodemogr-ficos u otros estudiados y el gasto supondra caer en la denominada falacia ecolgi-ca (Garca-Sempere y Peir, 2001).

Slo puede obviarse este problema si se analiza el coste por cada paciente y suscaractersticas. Un ejemplo lo encontramos en el estudio realizado entre 9.500 histo-rias clnicas de 100 mdicos de familia de Nueva Zelanda (Davis y cols., 1994).

La informatizacin de las historias clnicas y sistemas de informacin farmacuticacomo el Digitalis, que permiten relacionar la prescripcin con las caractersticas delpaciente, debern facilitar en el futuro estudios con este enfoque.

En muchos estudios la unidad de anlisis es el mdico de AP (Cataln y cols., 1989;Sans y Gispert, 1991; Martnez y cols., 1993; Cabedo y cols., 1995; Jimnez y cols., 1995;Garca y cols., 1995; Wheynes y cols., 1996), pero los que ms interesan para poder dis-cutir los resultados del presente trabajo son aquellos en que las unidades de anlisis sonzonas geogrficas atendidas por un equipo de profesionales de primaria (ver tabla 14).62

63

0,50

0,45

0,81

0,61

0,94

Tabl

a 14.

Princ

ipales

estud

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bre v

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