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Hospitales estatales podrían aumentar sus egresos hasta en 80% si mejoraran su eficiencia
Hospitales estatales podrían aumentar sus egresos hasta en 80% si mejoraran su eficiencia
Hospitales estatales podrían aumentar sus egresos hasta en 80% si mejoraran su eficiencia
Con el objetivo de evaluar la eficiencia en los hospitales del sector estatal en Chile y para revelar la importancia que tiene la gestión en el logro de resultados de salud, los investigadores Pablo Eguiguren, Director de Políticas Públicas de Libertad y Desarrollo, junto a Sebastián Dusaillant, estudiante del Magíster de Economía UC, llevaron a cabo el estudio “Eficiencia de los hospitales en Chile: análisis DEA”.
A partir de dicho documento es posible dimensionar las brechas entre hospitales más y menos eficientes en el uso de sus recursos. Este es un primer paso para identificar buenas prácticas que puedan ser replicables en el resto del sistema.
El diagnóstico inicial es que, al considerar que, al segundo trimestre de 2023, son 2.272.215 el total de personas -tanto para los diagnósticos GES, como no GES- que se encuentra en lista de espera, el sistema de salud estatal ha sido incapaz de generar una oferta que provea la atención necesaria para sus afiliados, pese a que el Estado ha incrementado su gasto en salud sostenidamente. De hecho, para 2024 crece más del doble de lo que crece el presupuesto total del país.
Metodología:
Se realizó una medición de eficiencia relativa en los hospitales públicos adheridos al sistema de Grupo de Diagnóstico Relacionado (GRD) utilizando el método de Análisis Envolvente de Datos (DEA[i]). Esta metodología permite comparar egresos hospitalarios equivalentes y evaluar la eficiencia de 65 hospitales estatales a lo largo del país.
El Análisis Envolvente de Datos permite incluir distintas variables observables para obtener un indicador de eficiencia relativa de las distintas Unidades Tomadoras de Decisiones (DMUs[ii]), es decir, se asigna un valor máximo a ciertas unidades, en este caso hospitales, consideradas “eficientes” y las demás se evalúan con respecto a estos.
El DEA es un método no paramétrico de programación lineal que, en términos sencillos, consiste en la creación de una “frontera eficiente”, donde se encuentran las unidades que logran crear productos de la mejor manera con los insumos que cuentan (es una eficiencia en la relación técnica de insumo-producto). La eficiencia relativa se mide con la distancia de cada unidad con respecto a la frontera, de esta manera se obtiene un valor de eficiencia de 0 a 1, donde las unidades que conforman la frontera eficiente obtienen el valor de 1.
Este estudio realiza el DEA con tres insumos y un producto. Los insumos son la dotación de camas, el gasto en personal y el gasto en bienes y servicios de consumo utilizados por los hospitales estatales. En el caso de los productos se utilizan los egresos hospitalarios, incluyendo tanto las hospitalizaciones, programadas y de urgencia, como cirugía mayor ambulatoria.
Lograr la eficiencia técnica, es decir, producir lo máximo posible dado un nivel de insumos o utilizar el menor nivel de insumos para producir un nivel determinado de productos.
Los análisis DEA se pueden hacer con dos supuestos: que la unidad, en este caso el hospital, tiene un retorno constante si es que cuenta con mayores insumos. Es decir, si se duplican los insumos, los productos también se duplicarán. En este caso la escala del hospital no es relevante.
En cambio, si se utiliza un supuesto de que los hospitales tienen retornos variables a escala, se asume que el incremento de insumos puede tener una variación no lineal en los productos, lo que da más flexibilidad para incorporar variables como la escala de la unidad analizada.
Resultados:
Dadas las diferencias entre los distintos tipos de hospitales (de alta complejidad, especializados, generales, complementarios y ubicados en zonas australes), se presentan los resultados sólo para los hospitales generales (38 en total) y complementarios (17), que suman al 85% de los hospitales que funcionan bajo el sistema GRD, que permite comparar la complejidad de los pacientes que atienden.
CONCLUSIONES
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