Hospitalizaciones Evitables: Análisis de egresos hospitalarios Ronald Gómez División de Protección Social y Salud Diciembre, 2011.

Presentación del tema: "Hospitalizaciones Evitables: Análisis de egresos hospitalarios Ronald Gómez División de Protección Social y Salud Diciembre, 2011."— Transcripción de la presentación:

1 Hospitalizaciones Evitables: Análisis de egresos hospitalarios Ronald Gómez División de Protección Social y Salud Diciembre, 2011

2 Algunos datos de contexto de Paraguay 2 20012010 –Población : 6.451 millones (2010) –Expectativa de vida: 72. 1 años (2009) –Porcentaje de población mayor a 65 años: 5.1% (2010) –Población menor a 15 años: 33.6% (2010) –Población rural: 39.1% (2009) –Tasa fecundidad: 3.8 hijos (2000-2005) –Mortalidad (tasas estandarizadas WHO 2004) Transmisibles 119 No transmisibles 483 Accidentes 150 Tasa de mortalidad Pirámide poblacional Fuente: DGEC Paraguay Fuente: World Bank, DGEC

3 Sistema de Salud en Paraguay  Dos sectores –PUBLICO: Ministerio de Salud Publica y Bienestar Social : población no asegurada, de bajos recursos Instituto de Previsión Social: sector formal y núcleo de beneficiarios Regímenes especiales: Fuerzas Militares –PRIVADO: Aseguradores privados (individual, familiar y laboral) Agrupaciones locales o comunitarias, ONG, laboratorios, etc  Esquema de atención primaria concentrada en el binomio madre-hijo.  Unidad de Salud Familiar  Centros móviles  Gratuidad

4 Cobertura del sistema 2003 2010 Cobertura de aseguramiento A quien consultó en caso de problema de salud?  Población sin seguro: 76%  Red MSPBS: 3.383 camas  Red amplia pero con déficit operacional (USAID 2008)  Importancia de medicina tradicional  Atención en clínicas privadas: 28% en 2010 (gasto bolsillo)  La baja cobertura del SS se correlaciona con alta informalidad Fuente: EPH 2001-2010

5 Aproximación de la situación de Hospitalizaciones Evitables en Paraguay  Datos : –Egresos hospitalarios 2001-2009 Red Pública de Hospitales y Centros de salud adscritos al MPS No se incluyen las clínicas privadas y de otros regímenes –Listado de tipo y distribución de establecimientos de salud –Encuesta Permanente de Hogares 2000-2010 Módulos de población y salud  Cómo se produce la información de egresos?: –Reportes de los establecimientos al ministerio –No afectan la asignación presupuestal –Pero hay heterogeneidad en la calidad de datos

6 Metodología  Utilización de lista de diagnósticos de referencia –Basados en Alfradique et al (2009) para el caso brasileño –Identificación de 516 diagnósticos CID (revisión)  Construcción de dos grupos base: –Base ACS (Ambulatory Care Sensitive) Paraguay –Base depurada de egresos hospitalarios  Estimación de tasas usando expansión del módulo de salud de Encuestas de Hogares  Tendencias estadísticas –Análisis descriptivo con énfasis en lo regional –Medición impacto en la probabilidad de HE

7 Algunos hallazgos iniciales Promedio de edad simple por grupo % participación femenina Tipo de establecimiento Año Tot egresos Tot. ACS% ACS 2001 130,203 17,11313.1% 2002 136,955 17,75613.0% 2003 140,043 18,31013.1% 2004 155,279 20,36913.1% 2005 146,148 21,06714.4% 2006 152,081 21,94714.4% 2007 154,983 24,47115.8% 2008 161,412 26,93416.7% Registros por año Fuente: Ministerio de Salud 2001-2008

8 Diferencia en los servicios prestados por grupo Porcentaje de servicio prestado ACS Egresos totales Fuente: Ministerio de Salud 2001-2008

9 La estancia hospitalaria viene disminuyendo… Número de días promedio de duración (fecha egreso-fecha ingreso) por grupo Promedio estancia en grupos ACS Fuente: Ministerio de Salud 2001-2008

10 …al igual que la mortalidad por condición Evolución tasa por grupo Mortalidad por condición ACS Fuente: Ministerio de Salud 2001-2008

11 Desequilibrio regional Comparación % de egresos de población proveniente de otro departamento (% trans) vs distribución poblacional 2008 Participación % regional de población, egresos y ACS 2008 Fuente: Ministerio de Salud 2001-2008

12 Estimación de las tasas nacionales: el problema del denominador  Los egresos disponibles no son representativos del total del uso de la población (para calcular tasa poblacional)  Solución propuesta: estimación con la Encuesta de Hogares –Reporte de enfermedad o problema de salud –Preguntas: reporte de enfermedad, consulta de médico, institución, gasto por hospitalización y medicamentos –Expansión con factores disponibles en DEC  Pero sólo para los últimos 90 días –Ajuste estacional de egresos reportados –Control por encuesta de 2000-2001

13 Tasas ajustadas por grupo Tasas estimadas por 10.000 habitantes NOMBRE GRUPO 2002200420062008 Gastroenteritis infecciosa y complicaciones 27.2 24.4 25.3 32.7 Enfermedades de las vías aéreas inferiores 4.7 6.9 8.2 11.8 Infección de riñón y tracto urinario 5.2 5.4 7.3 8.4 Hipertensión 4.0 4.5 5.0 5.9 Enfermedades relacionadas con el parto y etapa prenatal 3.2 3.6 4.7 5.2 Infección de piel y tejido subcutáneo 3.5 3.3 4.3 4.6 Diabetes mellitus 5.4 5.2 5.8 4.5 Asma 2.6 2.8 1.9 2.4 Infecciones de oído, nariz y garganta 1.3 2.1 2.3 Enfermedades cerebro-vasculares 2.1 1.9 1.8 2.1 Enfermedades evitables 3.4 2.7 2.5 1.8 Enfermedades inflamatorias de organos pélvicos femeninos 1.2 1.5 Neumonías bacterianas 1.0 1.3 1.2 1.4 Úlcera gastrointestinal 1.6 1.7 1.6 1.4 Insuficiencia cardíaca 1.5 1.3 Deficiencias nutricionales 1.2 1.7 2.2 1.3 Epilepsias 0.6 0.7 0.8 0.9 Angina de pecho 0.2 0.3 0.4 Enfermedades inmunizables 0.2 0.1 0.2 Anemia 0.0 TOTAL 70.2 70.9 77.9 89.8 Fuente: Calculos autor

14 Que determina una hospitalización evitable en Paraguay?  No es viable por ahora establecer causalidad entre hospitalizaciones evitables y otras variables –No hay control por info socioeconómica –Egresos no representativos –Variables no observables  Pero es posible rastrear la relación subyacente entre las variables de egreso  Una mirada más detallada: Cómo se afecta la probabilidad de una HE en función de las variables de egreso? –Modelo de Respuesta Binaria (Logit)

15 Algunos resultados  El ajuste de los datos es alto pero asimétrico: predice mejor los fallos que los aciertos  El ajuste se explica por las variables de edad: predicción casi perfecta  Al incorporar los años se observa cambio estructural.  El modelo se mejoraría con control socioeconómico  Y se suavizarían los problemas de colinearidad de edad  Fuente: Calculos autor Evolución efectos marginales en variables seleccionadas (representativas al 99%)

16 Comentarios  El análisis de HE en Paraguay está en los primeros pasos y debe fortalecerse –Hay disponibilidad de bases (~70% de la población) –Codificación e información de uso consistente –Amplia cobertura del país  Patrones consistentes con hallazgos de otros países –Crecimiento en prevalencia de HE –Condiciones para observar: Gastroenteritis, vías aéreas, infección de riñón y condiciones de embarazo y parto –Distribución geográfica de la red importa en Paraguay  Algunos obstáculos –Control de reporte de información restringido –Bases secundarias limitadas  y

17