Introducción
La atención primaria de salud es definida en la Conferencia de Alma-Ata (1978)1, y representa el primer nivel de contacto de los individuos, la familia y la comunidad con el sistema de salud2. Entre las características de la atención primaria de salud destaca la universalidad3. Ésta lleva implícito el concepto de «accesibilidad» y a su amparo se encuentra la salvaguardia de los derechos de justicia social y equidad a los que se debe la atención a la salud. El hecho de ocupar la puerta de entrada del sistema sanitario y de carecer de barreras a la accesibilidad conlleva un problema de «presión asistencial» elevado, que constituye una de las principales amenazas del sistema y que debe estudiarse y moderadarse con el fin último de garantizar la calidad precisa en el proceso de salvaguardar la salud de la comunidad.
Esta presión asistencial se origina a partir de un sector de la población, pues no todos los usuarios se comportan de la misma manera a la hora de utilizar los servicios sanitarios. Así, un importante porcentaje de la población, tanto desde el punto de vista cuantitativo como cualitativo, no hace uso del sistema. Por otra parte los usuarios hiperfrecuentadores, que son un porcentaje menor de la población, generan un importante volumen de consultas y conllevan importantes solicitudes del sistema y sobrecarga en los profesionales4-9.
La actividad asistencial en la atención primaria de salud genera una importante cantidad de datos que deben ser recogidos, analizados y difundidos por un «sistema de información»10. Los resultados del análisis deben llegar a los planificadores sanitarios con el fin de evaluar prioridades y actuaciones, pero también al equipo de atención primaria (EAP), que es el principal proveedor de los servicios11,12, de manera que pueda revertir en la organización de las actividades del equipo.
Las aplicaciones informáticas de gestión integral de atención primaria permiten extraer instantáneamente los datos generados y construir indicadores de utilización y frecuentación, conocer cómo los usuarios están accediendo al sistema sanitario, así como identificar individualmente a los usuarios hiperfrecuentadores, con el fin de elucidar las posibles causas de su reiterada solicitud del sistema. Todo ello no sólo por área de salud, sino también por zona básica de salud (ZBS) y unidad de atención familiar (UAF) o pediátrica. Ello nos permitirá ofrecer datos reales y actualizados a los EAP sobre el comportamiento de sus cupos y de sus usuarios más asiduos, de manera que puedan ser estudiados por los sanitarios correspondientes y analizar las posibles causas clínicas, sociales u organizativas que provocan tal comportamiento en cuanto al uso de los servicios sanitarios y emprender medidas correctoras si procediera. No se trata tanto de establecer relaciones causales o proponer modelos predictivos de hiperfrecuentación generalizables, o de establecer comparaciones entre submuestras, sino de diseñar una herramienta que aporte información adecuada y útil a la gestión que sea de aplicación directa en los EAP. Así pues, nos planteamos tres objetivos: analizar los indicadores de utilización del Área de Salud de Gran Canaria, caracterizar al grupo hiperfrecuentador con el fin de emprender medidas correctoras y diseñar una herramienta informática que aporte información adecuada y útil a la gestión que sea de aplicación directa en los EAP.
Material y métodos
Se diseñó un estudio descriptivo retrospectivo en el Área de Salud de Gran Canaria. Se estudió la actividad realizada durante el año 2000. Se descendió jerárquicamente en la aplicación del estudio a una ZBS y a una de las UAF de aquélla con el fin de explorar las posibilidades que la herramienta informática presenta para la consecución de los objetivos a estos niveles. Los resultados de la ZBS y UAF no son generalizables y sólo presentan interés para los profesionales implicados, ya que estas submuestras son el universo de sí mismas.
Criterios de inclusión
Formaron parte del estudio todas las ZBS en las que la aplicación estuviese funcionando bajo un sistema de base de datos ORACLE©. En cuanto a los usuarios, se incluyó a aquellos que estuvieran registrados en la base de datos de la tarjeta sanitaria individual. Se estudiaron todas las visitas realizadas en medicina general y pediatría.
Se incluyó por conveniencia una ZBS y una UAF con el fin de pilotar la herramienta informática. El criterio fue la antigüedad en el uso de la aplicación informática respecto a otras zonas básicas y la disponibilidad y voluntariedad del profesional de la UAF para el pilotaje.
Definimos «utilización» como el cociente entre los usuarios que acuden a consulta y el total de la población, y «frecuentación» como el cociente entre el número de consultas realizadas y el total de población13.
Se usó la base de datos generada por el paquete informático para la gestión integral de la atención primaria, OMI-AP©14. Se calcularon los indicadores de utilización y frecuentación. En la bibliografía se recogen numerosos criterios para la definición de hiperfrecuentación4,5,11,15-17. En el presente estudio se consideró usuario hiperfrecuentador a aquel que acudió un número de veces igual o superior a la media más una desviación estándar16,17, el mismo criterio seguido en un estudio previo realizado en la ZBS que se muestra en el trabajo.
Se estudió la variable frecuentación y su distribución por edad, sexo y estado activo-pensionista.
Se realizó un análisis descriptivo de las variables en estudio mediante un listado de frecuencias, cálculo de medidas de tendencia central (media), medidas de dispersión (desviación estándar).
Resultados
Resultados del área de salud
El Área de Salud de Gran Canaria cuenta con 41 ZBS (729.258 usuarios), de las cuales se incluyeron en el estudio 30. Esto supuso una población de 650.841 usuarios. Finalmente la población estudiada después de aplicar los criterios de inclusión fue de 636.270 usuarios (87,2% de la población total del área de salud).
Las visitas generadas por esta población fueron 2.876.394. La frecuentación media por usuario fue de 4,52, con una desviación estándar de 6,47. Aplicando el criterio de usuario hiperfrecuentador definido anteriormente, consideramos como tal a aquel que genera 11 o más citas en el año. Acudieron al menos una vez a consulta 427.814 usuarios (tasa de utilización, 67,3%). Definimos tres categorías de usuarios según la intensidad de uso que hacen del sistema: no frecuentadores (0 visitas), que resultaron ser el 32,7% (n = 208.456); normofrecuentadores (1-10 visitas), el 53,9% (n = 342.781), e hiperfrecuentadores (>= 11 visitas), un 13,4% (n = 85.033).
La edad media para los distintos grupos de usuarios fue de 35,9 años (DE, 20,37) para los no frecuentadores, 34,3 (DE, 20,55) para los normofrecuentadores y 48,3 (DE, 23,89) para los hiperfrecuentadores. Como puede observarse la edad media se incrementa en el grupo de hiperfrecuentadores (fig. 1).
Figura 1:Distribución por grupos de edad en los distintos grupos de frecuentación (%).
Podemos objetivar que una pequeña proporción de los usuarios genera la mayor parte de las consultas; así los hiperfrecuentadores (13,4% de la población total y 19,9% de la población consultante) generan un 52,3% de las visitas (fig. 2).
Figura 2:Porcentaje de visitas generadas por la población según su frecuentación (área de salud).
En cuanto a su distribución por sexos, 314.543 (49,4%) son varones y 321.727 (50,6%), mujeres; estas últimas están más representadas en el grupo de los hiperfrecuentadores (fig. 3). Las mujeres son las que más acuden a nuestras consultas, un 71,2% frente a un 63,2% en el caso de los varones.
Figura 3:Distribución de sexos en los grupos de frecuentación (%).
En cuanto a la variable de ser activo o pensionista, 500.225 (78,6%) usuarios son activos y 136.045 (21,4%) son pensionistas. Si vemos la distribución de activos y pensionistas entre los grupos de frecuentación, podemos apreciar que la proporción activo-pensionista es similar en los grupos de no frecuentadores y normofrecuentadores, decantándose claramente hacia el grupo de activos. Sin embargo, esta proporción se equilibra en el grupo de los hiperfrecuentadores (fig. 4). Al estudiar la variable frecuentación según los grupos activo-pensionista, podemos observar cómo en el grupo de pensionistas aumenta la proporción de hiperfrecuentadores (27,8% frente a un 9,4% en el grupo de activos). No obstante, un 25% de los pensionistas no hizo visita alguna a lo largo del año 2000. Este porcentaje en el grupo de activos es del 34,9%.
Figura 4:Distribución de activos pensionistas en los grupos de frecuentación (%).
Resultados de una ZBS
La ZBS escogida tiene una población adscrita de 26.638 personas, que generaron 143.516 visitas. Por tanto, su frecuentación media fue de 5,4, con una desviación estándar de 7,46. Se definió hiperfrecuentación el hecho de generar al menos 13 visitas en el año. La tasa de utilización fue del 68,9% (18.345 usuarios). Su distribución en cuanto a grupos de frecuentación puede verse en la figura 5.
Resultados de una UAF
La UAF escogida acoge a 1.166 usuarios, que generaron durante el año 8.153 visitas. Por tanto, su frecuentación media fue de 7 con una desviación estándar de 8,6. Se definió hiperfrecuentación el hecho de generar al menos 16 visitas en el año. La tasa de utilización fue de 76,4% (891 usuarios). Su rango de visitas fue de 0-59. Su distribución en cuanto a grupos de frecuentación puede verse en la figura 5. En cuanto a este cupo, cabe decir que los 51 (4,4% del cupo total) usuarios más hiperfrecuentadores (>= 26 visitas) generaron el 21,8% de las visitas correspondientes a esta UAF (fig. 5).
Figura 5:Porcentaje de visitas generadas por la población según su frecuentación (zona básica de salud y unidad de atención familiar).
Discusión
Se cuenta con un cierto subregistro por parte de los profesionales, sobre todo en el caso de las citas concertadas, ya que, entre otras cosas, no todos los profesionales contaban con una agenda con citas de este tipo a lo largo de todo el período de estudio. Lo mismo ocurre en el caso de las citas realizadas por usuarios que acuden a consulta fuera de hora o en los sábados, lo que hace que los indicadores de frecuentación resulten inferiores a los calculados por otros sistemas de registro de la Gerencia del Área de Salud de Gran Canaria. Esto se debe a que la aplicación informática se encuentra en una fase temprana de implantación. No obstante, este problema se corregirá con la implantación del programa, en fase de desarrollo en el período de estudio y que en estos momentos ya es del 100% de las ZBS del área. Así, los datos de la ZBS escogida para el estudio son congruentes con los publicados en un trabajo anterior realizado en ella16, lo que nos habla de la mayor calidad de los datos. Esto se debe a que la implantación de la aplicación en la citada zona es pionera y en la fecha del estudio ya llevaba funcionando varios años a pleno rendimiento. Este fue el motivo por el que se escogió para este trabajo. En cuanto al cupo de la UAF, se escogió por tener una frecuentación superior a la de su ZBS y al ofrecimiento voluntario por parte del facultativo. Puede por ello ofrecer mayor rendimiento a la hora de realizar un pilotaje de un programa de medidas moderadoras de la conducta hiperfrecuentadora de sus usuarios más asiduos. Finalmente, consideramos que el hecho de no incluir a los usuarios no registrados en la base de datos de la tarjeta sanitaria individual y a los transeúntes evita un factor de confusión, puesto que es esperable que estos usuarios tengan un comportamiento diferente en lo referente a la utilización de los servicios sanitarios.
Los datos sobre frecuentación media obtenidos en el presente trabajo son consistentes con los conseguidos en otros estudios publicados con anterioridad, tanto en nuestro entorno16 como en otras comunidades o territorio INSALUD18-21.
Merece la pena prestar atención a un grupo cualitativamente importante, el de usuarios no frecuentadores. Es un grupo de usuarios en que es presumible que haya patología no diagnosticada. Aunque sería previsible que estos usuarios estuviesen más sanos que el resto, no hemos encontrado ninguna diferencia entre los grupos de no frecuentadores y normofrecuentadores en relación con indicadores indirectos o al menos de factores íntimamente relacionados con el nivel de salud, como la edad y el hecho de pertenecer a las categorías de activos o pensionistas (figs. 1 y 4). Revisada la ZBS presentada en el trabajo, se observó que un 12,7% de los usuarios que no habían frecuentado durante el año no tenía ningún episodio anotado en su historia de salud, por lo cual no podemos aportar datos sobre su estado, pero entre los demás se detectó a 65 hipertensos, 40 diabéticos, 31 obesos, 93 hipercolesterémicos, 26 asmáticos y 3 sujetos con EPOC. Esto nos da a entender la existencia de patología oculta entre los usuarios que no frecuentan, ya que estos datos, sin ser excesivamente elevados, podrían ser la punta del iceberg de patología no diagnosticada en atención primaria (pensemos en los usuarios de los que no tenemos constancia de patología en su historia de salud). Ello nos lleva a pensar que esta población debería ser estudiada en futuras investigaciones, con el fin de acercar cuantitativamente la patología diagnosticada y tratada a la patología real de la comunidad.
Respecto a los usuarios hiperfrecuentadores, se analizó a los correspondientes al cupo estudiado, y se presentó a los 51 usuarios más hiperfrecuentadores al facultativo correspondiente. Tras el análisis de la historia de salud de estos usuarios, se observó que 18 de ellos habían estado en situación de incapacidad transitoria (IT) de larga duración durante el período de estudio, y habían generado un 37,1% de las visitas de este grupo (8,1% de las visitas totales del cupo). El 25% de estos hiperfrecuentadores pertenece a familias «hiperfrecuentadoras», es decir, familias en las que hay 2 o más componentes pertenecientes a este grupo de usuarios, lo que podría indicar disfunciones familiares22. Se detectó a 2 usuarios incapacitados y 2 cuidadores de incapacitados que generaron consultas burocráticas de repetición de medicamentos. En cuanto a la patología asociada, cabe destacar que un 78,5% tenía abierto al menos un episodio del capítulo P de la clasificación CIAP23, el relacionado con problemas psicológicos, en concreto 39%, ansiedad; 25%, depresión, y 19%, insomnio.
A la vista de estos resultados se proponen las siguientes acciones:
Desburocratización del control de la IT y de la prescripción crónica.
Abordaje familiar a la hora de diagnosticar y tratar posibles familias disfuncionales que generan hiperfrecuentación familiar.
Se hace preciso un correcto manejo de la patología psicoafectiva.
Como puede observarse, la aplicación permite un análisis exhaustivo de la información, así como obtenerla en el momento en el que interese a los planificadores, gestores o EAP. Con el fin de disminuir la presión de las UAF es posible exponer los datos obtenidos a los facultativos, de manera que conozcan las características de sus cupos, su manera de frec uentar e identificar individualmente a los usuarios con mayor frecuentación, con el fin de investigar causas que generen esa conducta y aplicar programas con medidas moderadoras. También permite ejercer un autocontrol sobre la demanda «autoinducida» por el mismo facultativo, de manera que se optimice su ejercicio profesional.
En conclusión puede destacarse que:
Existe un porcentaje importante de población que no recibe asistencia ni actividades de prevención primaria ni secundaria.
Una pequeña parte de la población origina más de la mitad de las consultas.
Se hace preciso analizar las características de estos usuarios con el fin de elaborar programas destinados a disminuir su frecuentación.
El software de gestión integral de la atención primaria permite analizar esta información, y sirve como apoyo a los EAP.
Gerencia de Atención Primaria del Área de Salud de Gran Canaria. Servicio Canario de la Salud.Correspondencia: José Antonio Díaz Berenguer. Gerencia de Atención Primaria. C/ Trasera de Luis Doreste Silva, 36-44. 35004 Las Palmas de Gran Canaria. Manuscrito aceptado para su publicación el 17-X-2001.
