null ¿Cuál es la eficiencia \"productiva\" de los centros de salud en Asturias?: Una aproximación mediante análisis envolvente de datos (DEA)
Reseñas de Investigación
05/12/2006

Vicente García González1, Eduardo González Fidalgo2.

1 Gerencia de Atención Primaria, Área Sanitaria V. SESPA.  2 Universidad de Oviedo. Facultad de Económicas

El presente trabajo ha sido realizado con una ayuda para Proyectos de Investigación del FIS, expediente Nº 04/0942
El objetivo de este trabajo es determinar la eficiencia de los centros de salud de Asturias por comparación de su actividad, utilizando medidas tanto de cantidad como de calidad, mediante análisis envolvente de datos (DEA) y value efficiency analysis (VEA). Asimismo, examina los factores que se relacionan con el nivel de eficiencia DEA y VEA. Ateniéndonos a los resultados, deberíamos realizar una valoración muy positiva de la eficiencia en los centros de salud del Principado de Asturias ya que los centros evaluados tienen una eficiencia técnica alta, siendo mayor la ineficiencia debida a la escala que a la gestión. Los resultados de este trabajo muestran un déficit en la capacidad discriminante de la metodología DEA cuando se tienen en cuenta múltiples inputs y outputs con una muestra de tamaño limitado. El análisis VEA permite mejorar sensiblemente el poder discriminante del DEA incorporando información cualitativa.rn
Introducción

La medición de la eficiencia en el ámbito sanitario es siempre un proceso complejo a causa de la dificultad para valorar y definir adecuadamente el output sanitario1. En el caso de la Atención Primaria, dadas sus características propias, y el papel que juega en el contexto de los diferentes actores que intervienen en la asistencia sanitaria, resulta especialmente difícil identificar un producto específico y propio de la Atención Primaria2, más allá de los indicadores clásicos relacionados con la actividad asistencial o el consumo de recursos. Sin embargo, estos indicadores son  insatisfactorios en la medida de que por ejemplo no está clara la relación entre un mayor número de consultas y una mejora en la salud de la población, con lo que no sería adecuado hablar de eficiencia en términos de volumen de producción exclusivamente3, o en el caso de la Cartera de Servicios, el indicador sintético del Producto ha sido criticado como insuficiente al no cubrir todos los aspectos propios de la Atención Primaria.

Para valorar la eficiencia se han utilizado habitualmente ratios que establecen relaciones entre un output y un input. El problema estriba en que no existe una única ratio que mida la eficiencia, ya que pueden existir múltiples inputs para producir uno o varios outputs. A ello habría que añadir que no siempre los indicadores van en la misma dirección, con lo que en ocasiones resulta difícil establecer donde está el nivel óptimo de la ratio utilizada como indicador de valoración3. En este contexto resulta de interés disponer una herramienta que permita transformar una situación productiva en la que diversos recursos generan múltiples productos en un único índice de eficiencia.

El análisis envolvente de datos (DEA) se ha utilizado extensamente en el ámbito sanitario1,3, resultando un procedimiento adecuado por su facilidad para tener en cuenta simultáneamente las diferentes dimensiones del output sanitario (en cantidad y calidad). No obstante, el DEA adolece de una escasa capacidad discriminante, especialmente cuando se tienen en cuenta muchas dimensiones de inputs y outputs. En esos casos, los resultados muestran muchas unidades como eficientes por el mero hecho de ser incomparables en alguna dimensión con el resto de la muestra (utilizar la menor cantidad de un input, por ejemplo).

Algunos avances recientes en la metodología DEA permiten atenuar la importancia de este problema, a costa de una mayor complejidad analítica. Este es el caso de la técnica denominada Value Efficiency Analysis (VEA) que permite incrementar el poder discriminante del DEA al incorporar información sobre una unidad productiva que pueda considerarse como una referencia en cuanto a su combinación de factores y productos.

Objetivos

El objetivo de este trabajo es determinar la eficiencia de los centros de salud de Asturias por comparación de su actividad, utilizando medidas tanto de cantidad como de calidad, mediante análisis envolvente de datos (DEA) y value efficiency analysis (VEA). Asimismo, el trabajo pretende examinar los factores que se relacionan con el nivel de eficiencia DEA y VEA.

Metodología

El diseño del estudio fue descriptivo y transversal.

La población diana estuvo constituida por el conjunto de los Equipos o Unidades de Atención Primaria de las Zonas Básicas de Salud correspondientes a las diferentes Áreas Sanitarias de Asturias.

Se excluyeron las unidades responsables de la cobertura sanitaria de las zonas especiales de salud, los centros que todavía prestaban atención bajo el modelo tradicional de asistencia (no reformado) y las unidades de apoyo.

No se realizó muestreo, seleccionándose a la totalidad de los E.A.P. que cumplieron el criterio de inclusión (61 centros en total).

El periodo de estudio se correspondió con el ejercicio del año 2002 (1 de enero de 2002 a 31 de diciembre de 2002).

Los datos fueron facilitados por las Gerencias de Atención Primaria, a partir de la explotación de sus sistemas de información (Anexo I y Cuadro de Mando de las Gerencias).

En la tabla 1 se observan las variables utilizadas en el trabajo y su clasificación como input (4), output (4) o variables de control (3). Para la selección de las variables de control se utilizaron criterios de dispersión geográfica, ruralidad o de dificultad en el desempeño (valor G), indicadores de capital intelectual (docencia MIR en la especialidad de MF y C), y un criterio relacionado con la carga de morbilidad o epidemiológica de cada zona (el porcentaje de población anciana).

 

Tabla1. Variables utilizadas en el trabajo

 

Para determinar la eficiencia, se utilizó en primer lugar la metodología del análisis envolvente de datos (DEA) con el fin de obtener una primera frontera de referencia para los centros de salud. Esto nos permitirá encontrar los centros que pueden considerarse eficientes desde el punto de vista técnico, es decir, los que se sitúan sobre la frontera y no por debajo de ella. En este trabajo partimos de la especificación original de los programas de Charnes, Cooper y Rhodes (1978) para la frontera con rendimientos constantes a escala (CRS)4 y Banker, Charnes y Cooper (1984) para la frontera con rendimientos variables (VRS)5. Adoptamos un enfoque de maximización del output producido por la unidad. La comparación entre el índice obtenido bajo el supuesto CRS y el índice obtenido bajo el supuesto VRS nos permite obtener una medida residual de la ineficiencia de escala, debida a un tamaño inadecuado de la unidad productiva.

El DEA se basa en permitir que cada unidad productiva asigne unos precios sombra a los inputs y outputs, de manera que, en el supuesto más favorable, obtengan el máximo valor posible. Un problema de la aproximación DEA es esta flexibilidad a la hora de realizar esta ponderación, ya que al resolver el problema de manera individual para cada unidad, los precios sombra elegidos pueden no tener nada que ver entre unidades. Se han sugerido diversas fórmulas para restringir las ponderaciones que implican realizar juicios de valor sobre el rango de precios sombra que se consideran adecuados. Halme, Joro, Korhonen, Salo y Wallenius (1999) han propuesto una metodología alternativa llamada Value Efficiency Analysis (VEA)6 capaz de incorporar la información aportada por un experto, de forma que éste seleccionaría a una de las unidades eficientes como referente óptimo de comparación. De esta manera, se exige que los precios sombra de la unidad evaluada sean adecuados para la unidad elegida como referente. Esta restricción provoca que unidades consideradas eficientes en el análisis DEA por tener una estructura de outputs o inputs extrema, dejen de ser consideradas eficientes.

En nuestro caso, se seleccionó como referente el centro que figura un mayor número de veces como referente de los centros ineficientes en el análisis DEA realizado previamente.

Resultados

La tabla 2 muestra el resumen de los índices de eficiencia DEA calculados para los centros de salud de la muestra con el modelo especificado en el apartado anterior. La tabla incluye una descripción de la eficiencia calculada sobre la frontera con CRS, la frontera con VRS y la eficiencia de escala (ES). Estos resultados indican una eficiencia técnica bastante alta en los centros de salud evaluados, puesto que la eficiencia media global (EFCRS) se sitúa en torno al 90%. En cuanto a las causas de la ineficiencia, los resultados muestran una mayor ineficiencia debida a la escala (93,6) y una menor responsabilidad de la ineficiencia debida a la gestión (95,8). De hecho, el principal problema de ineficiencia de escala parece deberse a la presencia de rendimientos decrecientes en los centros de salud de mayor tamaño, puesto que de todos los centros que presentan ineficiencia de escala, solamente uno lo hace por operar con rendimientos crecientes, mientras que todos los demás están operando en la zona de rendimientos decrecientes. El 57 % de los centros se sitúan en la frontera VRS, lo que va en detrimento del poder discriminante del método.

 

Tabla 2. Estadísticos descriptivos de los índices de eficiencia


La tabla 2 también muestra los resultados del análisis VEA. En primer lugar, puede destacarse la reducción en el número de centros considerados eficientes, que pasa de 19 a 13, con lo que existe una mejora en el poder discriminante. Por su parte, el número de centros eficientes desde el punto de vista de la gestión (frontera VRS) se redujo de 35 a 26, lo que supone una reducción del 26%.  En cuanto a la contribución a la ineficiencia, en este caso se reparte por igual entre los problemas de escala y de gestión. En cualquier caso, el grado de eficiencia medio sigue siendo bastante elevado.

Una vez estimados los índices de eficiencia con VEA, para valorar la relación entre algunos factores contextuales y los índices obtenidos, se ha realizado en primer lugar un análisis de regresión sobre el índice de eficiencia VEA de gestión (EFVRS), tomando como variables independientes el porcentaje de población anciana (ANC), el coeficiente de dispersión geográfica (G) y la presencia o no de docencia (MIR).

En la tabla 3 se aprecia una clara relación negativa y estadísticamente significativa entre el porcentaje de población anciana y la eficiencia de gestión en los centros de salud analizados. A mayor porcentaje de población anciana cubierta por el centro, menor índice de eficiencia. Asimismo, se aprecia un efecto positivo de la dispersión geográfica y la ruralidad sobre la eficiencia de gestión, sin llegar a ser estadísticamente significativo. Sin embargo no se observa en cambio ninguna relación significativa entre la docencia MIR y la eficiencia medida a través del índice VEA. El análisis de regresión sobre el índice de eficiencia de escala, no encontró ninguna relación significativa con estas variables explicativas .

 

Tabla 3. Factores relacionados con la ineficiencia de gestión (EFVRS)

Discusión

Ateniéndonos a los resultados, deberíamos realizar una valoración muy positiva de la eficiencia en los centros de salud del Principado de Asturias ya que los centros de salud evaluados tienen una eficiencia técnica alta, similar a trabajos anteriores realizados con una muestra más pequeña7, siendo mayor la ineficiencia debida a la escala que a la gestión. Así, con la excepción de algunos centros cuyos índices de eficiencia se sitúan por debajo del 80%, la mayor parte de los centros presentan niveles de eficiencia muy altos, 1 de cada 3 no presenta ningún tipo de ineficiencia y 1 de cada 2 no muestra ninguna ineficiencia debida a una inadecuada gestión. El análisis muestra también que la ineficiencia de escala se debe fundamentalmente a factores relacionados con los centros de salud de mayor tamaño. La dimensión de los centros es una circunstancia crítica, a juzgar por nuestros resultados, y que no siempre se tiene en cuenta en la planificación sanitaria de estas estructuras.

Los resultados de este trabajo muestran, nuevamente, un déficit en la capacidad discriminante de la metodología DEA cuando se tienen en cuenta múltiples inputs y outputs con una muestra de tamaño limitado. El análisis VEA permite mejorar sensiblemente el poder discriminante del DEA incorporando información cualitativa, como es la elección de un centro ideal como referencia en base a la opinión de los expertos o a partir del análisis previo con DEA8. Esto pone de manifiesto aquellos centros de salud que "salen" eficientes en el DEA "sin serlo", simplemente a causa del extremado carácter conservador de dicha técnica.

Respecto a los factores de contexto, se observa una clara relación positiva y significativa con el porcentaje de población anciana cubierta por el centro. Lo que por otra parte es un hallazgo ya objetivado por otras vías como la observación de un incremento en el consumo y gasto de farmacia relacionado con el incremento de la edad. Finalmente, no se ha encontrado relación alguna entre los valores de la eficiencia y la existencia de docencia MIR o los valores G.

Es necesario continuar investigando la forma de incrementar la capacidad discriminante de estos métodos, con el fin de que no pierdan su operatividad a causa de su principal virtud, es decir, la obtención de un índice mediante la inclusión de múltiples inputs y ouputs. Para ello, en el futuro esperamos validar este método utilizando un ranking confeccionado por un conjunto de expertos y comparándolo con distintos rankings obtenidos mediante DEA, VEA y el método de la frontera estocástica.

Agradecimientos

Los autores desean hacer constar su agradecimiento a las Gerencias de Atención Primaria del SESPA por su disponibilidad a la hora de facilitar los datos que lo han hecho posible, y a los Técnicos de Salud de las diferentes Áreas Sanitarias por su intermediación a la hora de conseguirlos.

Palabras clave: análisis envolvente de datos eficiencia centros de salud primaria vea dea value efficiency analysis

Bibliografía

  1. Puig, J. (2000), "Eficiencia en la atención primaria de salud: una revisión crítica de las medidas de frontera", Revista Española de Salud Pública, 74: 483-495.
  2. Pujol Ribera E. et al (2006), "El producto de la atención primaria definido por profesionales y usuarios", Gaceta Sanitaria, 20(3): 209-219
  3. Puig, J. y E. Dalmau (2000), "¿Qué sabemos acerca de la eficiencia de las organizaciones sanitarias en España?. Una revisión de la literatura económica", XX Jornadas de Economía de la Salud, AES, Palma de Mallorca.
  4. Charnes A., Cooper W.W. y E. Rhodes (1978), "Measuring the Efficiency on Decision Making Units", European Journal of Operational Research, 2, 429-44.
  5. Banker R.D., Charnes A. y W.W. Cooper (1984), "Some Models for Estimating Technical and Scale Inefficiencies", Management Science, 39, 1261-1264.
  6. Halme M. et al (1999), "A Value Efficiency Approach to Incorporating Preference Information in Data Envelopment Analysis", Management Science, 45(1), 103-115.
  7. García J.V. y E. González (2004), "Aplicación y utilidad del análisis envolvente de datos en la medida de la eficiencia de los equipos de atención primaria de Asturias", XXIV Jornadas de Economía de la Salud, El Escorial.
  8. González E. y J.V. García (2006), "VEA versus DEA. Mejorando la capacidad discriminante en la evaluación de la Eficiencia de Centros de Salud en Asturias ", XXVI Jornadas de Economía de la Salud, Toledo.
Autores:

Vicente García González1, Eduardo González Fidalgo2.

Número: 7 de 2006