Este estudio analizó la relación entre factores demográficos y socioeconómicos con el acceso a servicios dentales en los adultos españoles.
DiseñoEstudio descriptivo, transversal y observacional.
EmplazamientoSe usa la encuesta de condiciones de vida de España 2023, con cobertura nacional de la población adulta.
ParticipantesSe incluyeron 27.227 hogares y 56.532 adultos, de los cuales son varones un 48,0% y mujeres un 52,0% entre los 18 y 85 años (al año 2023), y una edad media de 50 años.
IntervencionesNo necesarias.
Mediciones principalesSe estimó un modelo logístico para analizar los determinantes de la probabilidad de consultar al dentista cuando se necesitó hacerlo. Las principales variables consideradas fueron el acceso a la salud dental, los ingresos, el reunirse con amigos y/o familiares, el estado general de salud, participar en actividades de ocio y gastar dinero en sí mismo.
ResultadosLos resultados sugirieron que los ingresos más altos, la falta de interacción social, un estado de salud general deficiente, la falta de participación en actividades de ocio y la incapacidad de gastar dinero en uno mismo, fueron los 5 factores principales que explican la falta de acceso a la atención dental en España.
ConclusionesLos resultados permiten concluir que el acceso a la salud dental en España está fuertemente influenciado por factores socioeconómicos, como los ingresos, la interacción social y la capacidad de gasto, lo que sugiere una necesidad de abordar estas desigualdades para garantizar un acceso equitativo a la atención dental para toda la población.
This study analyzed the relationship between demographic and socioeconomic factors with access to dental services in Spanish adults.
DesignDescriptive, cross-sectional, observational study.
SiteThe 2023 Spanish Living Conditions Survey was used, with national coverage of the adult population.
Participants27,227 households and 56,532 adults were included, of whom 48.0% were men and 52.0% were women between 18 and 85 years of age (by 2023), and an average age of 50 years.
InterventionsNot required.
Main measurementsA logistic model was estimated to analyze the determinants of the probability of consulting a dentist when needed. The main variables considered were access to dental health, income, meeting with friends and/or family, general health status, participating in leisure activities, and spending money on oneself.
ResultsThe results suggested that higher income, lack of social interaction, poor general health status, lack of participation in leisure activities and inability to spend money on oneself were the five main factors explaining the lack of access to dental care in Spain.
ConclusionsThe results allow to conclude that access to dental health in Spain is strongly influenced by socioeconomic factors, such as income, social interaction and spending capacity, suggesting a need to address these inequalities to ensure equitable access to dental care for the entire population.
El acceso y uso de los servicios dentales es una manifestación de las desigualdades socioeconómicas en salud, especialmente entre las poblaciones vulnerables, debido a su impacto tanto en las personas como en la sociedad1–3. La salud bucal puede incidir en la salud general4 y está vinculada con funciones físicas y cognitivas. Por ejemplo, las enfermedades periodontales, como la gingivitis y la periodontitis, se han relacionado con la aparición de enfermedades cardiovasculares, renales y crónicas, como la diabetes5. La prevención y el tratamiento temprano de las enfermedades bucales pueden evitar complicaciones y, por lo tanto, mejorar la calidad de vida de los pacientes6,7.
El sistema sanitario español es reconocido por su eficiencia, gracias a su estructura descentralizada y cobertura universal8. La salud oral sigue siendo un campo que necesita progreso dentro del Sistema Nacional de Salud de España. A pesar de contar con un sistema de salud universal, los servicios odontológicos en España no están totalmente cubiertos por el sistema público de salud, lo que obliga a la mayoría de los ciudadanos a recurrir a servicios privados9. Esta falta de cobertura pública generalizada para los servicios dentales ha sido identificada como uno de los factores que perpetúan las desigualdades socioeconómicas en el acceso a la atención odontológica10.
Un estudio reciente que analizó la literatura internacional en torno a la salud oral y a la migración11, señaló la necesidad de llevar a cabo más investigaciones en el tema dado lo escaso de la misma. Otros estudios12,13 destacan la importancia de que los gestores de la salud comprendan los factores que promueven el uso de servicios dentales para contribuir a reducir disparidades en salud14 por sexo, clase social, empleo y escasez material15. Las afecciones bucodentales suelen ser más frecuentes entre los grupos más desfavorecidos y pobres16. Por lo tanto, en España el acceso a los servicios dentales parece seguir siendo bastante desigual, subrayando la necesidad de investigar los factores socioeconómicos que limitan su utilización.
El objetivo de este trabajo es analizar la relación entre los factores demográficos y socioeconómicos con el no uso de los servicios dentales en los adultos españoles, utilizando la encuesta de condiciones de vida (ECV).
MetodologíaSe realizó un estudio de tipo descriptivo, transversal y observacional, utilizando la ECV de España del año 2023. La ECV es una operación estadística anual representativa de la población adulta dirigida a hogares, que se realiza en todos los países de la Unión Europea. Es una estadística armonizada que establece un marco común para las estadísticas europeas relativas a las personas y los hogares a partir de muestras. El tamaño muestral consiste en una muestra efectiva formada por unas 67.000 personas. El tipo de muestreo consiste en una encuesta panel en la que las personas entrevistadas colaboran 4 años seguidos (muestreo bietápico estratificado). El método de recogida es multicanal ofreciéndose al hogar la posibilidad de responder por internet, realizar la encuesta por entrevista telefónica o mediante entrevista presencial. El Instituto Vasco de Estadística17 estimó que el error relativo al 95% de esta encuesta para el porcentaje de familias con situación económica normal es del 3,53% (al 95% de confianza el verdadero valor oscila en un intervalo del ±3,14% de la estimación dada). Más información metodológica de la ECV se proporciona a través de las citas bibliográficas: 18,19.
Usamos los archivos de corte transversal de 3 encuestas: D con información básica del hogar (27.227 registros), H con información detallada del hogar (27.227 registros) y P con información detallada de adultos sin niños (56.532 registros). Estas bases contienen un identificador de familias para vincular la información entre ellas. Se puede acceder a estas bases de datos a través de la cita bibliográfica: 20.
La variable explicada (discreta) es 174PH060» ¿Durante los últimos 12 meses, hubo alguna ocasión en la que realmente necesitó consultar a un dentista, pero no lo hizo?, Sí=1 y No=2. Construimos la variable PH060_d (0=Sí y 1=No). Las variables explicativas son:
- a)
Ingreso per cápita («ingpercap_c») calculada HY020 (ingresos) dividido por HX240 (número de miembros del hogar), combinando H y P y ordenando a los encuestados en 7 categorías
- b)
Estado general de salud (PH010_d), desde Muy bueno=0, hasta Muy Malo=1
- c)
Estado civil («PB190_c»), reordenando PB190, Soltero=1, Casado=2, Separado=3, Viudo=4 y Divorciado=5 en solo 3 categorías que son 3 opciones más significativas para nuestro estudio: 1=casado (mantiene un vínculo matrimonial); 2=separado, viudo o divorciado (mantuvo en algún momento un vínculo matrimonial); 3=soltero (nunca ha mantenido un vínculo matrimonial)
- d)
Fecha de nacimiento («PB140») como medida de la edad
- e)
Sexo (PB150_d) categorizada Varón=1 y Mujer=2
- f)
Educación (PE041_c), una variable reordenada en solo 5 categorías, desde «Menos que primaria»=00, «Educación primaria»=10, hasta «Educación superior»=50; esto debido a que originalmente existen 10 categorías que dificultan innecesariamente la calidad estadística de la estimación de esta variable
- g)
¿Se reúne con amigos y/o familiares? (PD050_d), Sí=1 y No=0
- h)
¿Participa regularmente en actividades de ocio? (PD060_d), Sí=1 y No=0
- i)
¿Gasta pequeña cantidad de dinero en usted? (PD070_d), Sí=1 y No=0
- j)
Grado de urbanización (DB100), si la familia vive en zona muy poblada=1, media=2 o poco poblada=3
- k)
Delincuencia o vandalismo en la zona (HS190), Sí=1 o No=2
Se estimó un modelo logístico para analizar los factores determinantes de la probabilidad de consultar o no al dentista cuando realmente se necesitó. Para más referencias de esta técnica, p. ej., ver las citas bibliográficas: 21–23. Más formalmente, siendo x una variable explicativa, β un parámetro a estimar, y p(π) la probabilidad de un evento binario, el modelo define el predictor πi=xitβ=β0+β1x1+β2x2+..... La exponencial de los coeficientes estimados viene dada por:
de modo que:
tal que los coeficientes β exponenciados son los odds ratio (OR), es decir los cambios en los odds que son debido a cambios en la variable x.
Para estimar los coeficientes β se requiere una regresión con una variable dependiente transformada, y como los valores son 0 y 1, aplicando la transformación f(x)=log(x/(1−x)), log(0/1) y log(1/0) no son finitos. Por eso, para encontrar los coeficientes se utiliza el método de máxima verosimilitud.
ResultadosLa tabla 1 muestra las características más importantes de la muestra, permitiendo observar que el 48% fueron varones y el 52% mujeres. En educación predominó el nivel secundario (categorías 2 y 3). Hubo más casados que en otro estado civil. El ingreso per cápita anual más frecuente estuvo en el rango de entre 10.000 y 20.000€. Mayoritariamente vivían en zonas muy pobladas, con un estado de salud muy bueno o bueno. Las edades de los encuestados estaban entre 17 y 85 años, con una media de 50,3 años.
Características de la muestra
| Porcentaje | Porcentaje | ||
|---|---|---|---|
| Sexo (PB150_d) | Ingreso per cápita (€) (ingpercap_c) | ||
| 1 Varón | 48,0 | 1≤10.000 | 13,4 |
| 2 Mujer | 52,0 | 2>10.000 y ≤20.000 | 39,4 |
| 3>20.000 y ≤30.000 | 27,9 | ||
| Educación (PE041_c) | 4>30.000 y ≤40.000 | 11,8 | |
| 0 Menos que primaria | 6,2 | 5>40.000 y ≤50.000 | 4,3 |
| 1 Educ. primaria | 11,2 | 6>50.000 y ≤60.000 | 1,7 |
| 2 Primera etapa educ. secund. | 23,6 | 7>60.000 | 1,5 |
| 3 Segunda etapa educ. secund. | 24,4 | ||
| 4 Educ post. sec. no superior | 0,1 | Caract. de la zona de residencia (DB100) | |
| 5 Educ superior | 34,5 | 1 Zona muy poblada | 52,2 |
| 2 Zona media | 31,9 | ||
| Estado civil (PB190_c) | 3 Zona poco poblada | 15,9 | |
| 1 Casado | 52,9 | ||
| 2 Separado, viudo o divorciado | 14,4 | Estado general de salud (PH010_d) | |
| 3 Soltero | 32,7 | 0 Muy bueno o bueno | 69,9 |
| 1 Regular, malo o muy malo | 30,1 | ||
| Media | |||
| Edad a 2023, basado en la variable «Año de nacimiento (PB140) entre 18 y 85 años» | 50,3 |
Las estimaciones del modelo Logit con el software Stata®24 se muestran en la tabla 1, reportando directamente OR. La interpretación de los coeficientes es: OR>1 indica asociación positiva entre el predictor y las probabilidades de que ocurra el resultado, y OR<1 asociación negativa. Usando el umbral común para la significación de 0,05, se rechazó la hipótesis nula cuando p<0,05, lo que sugiere que existe una relación estadísticamente significativa entre esa variable independiente y probabilidades de que una persona NO consulte a un dentista cuando realmente lo necesitó.
La tabla 2 permite observar que el modelo está bien formulado porque todas las variables explicativas aparecen significativas. Las 5 variables que más explican el NO acceder a la salud dental en España son tener mayores ingresos (ingpercap_c), con una relación negativa (esperada), NO reunirse con amigos y/o familiares (PD050_d), un buen estado general de salud (PH010_d), NO participar en actividades de ocio (PD060_d), y NO gastar dinero en sí mismo (PD070_d). En resumen, todas las variables son significativas individualmente y con los signos esperados, mientras que la prueba LR chi2(11) muestra que el modelo posee significancia globalmente.
Estimaciones de la regresión logística del acceso a la salud dental en España
| Número de obs.: 27.622,00 |
| Likelihood ratio (LR) χ2 (11): 3.652,02 |
| Prob> χ2: 0,00 |
| Pseudo R2: 0,19 |
| Log likelihood: −7.976,44 |
| Acceso salud dental necesitándolo (PH060_d) | odds ratio | Error estándar | z | p>z | Intervalo de confianza del 95% |
| Ingreso per cápita (ingpercap_c) | 0,5910 | 0,0145 | −21,38 | 0,0000 | 0,5631-0,6202 |
| Estado de salud (PH010_d) | 1,7616 | 0,0806 | 12,37 | 0,0000 | 1,6105-,9270 |
| Estado civil (PB190_c) | 1,1520 | 0,0308 | 5,29 | 0,0000 | 1,0931-1,2140 |
| Fecha de nacimiento (PB140) | 1,0038 | 0,0015 | 2,51 | 0,0120 | 1,0008-1,0068 |
| Sexo (PB150_d) | 0,8487 | 0,0354 | −3,93 | 0,0000 | 0,7821-0,9210 |
| Educación (PE041_c) | 0,9396 | 0,0137 | −4,26 | 0,0000 | 0,9131-0,9670 |
| Reunión con amigos (PD050_d) | 0,5051 | 0,0245 | −14,06 | 0,0000 | 0,4592-0,5555 |
| Actividades de ocio (PD060_d) | 2,1890 | 0,1128 | 15,20 | 0,0000 | 1,9786-2,4217 |
| Gasto personal (PD070_d) | 1,7094 | 0,0811 | 11,31 | 0,0000 | 1,5577-1,8759 |
| Grado de urbanización (DB100) | 0,9436 | 0,0271 | −2,03 | 0,0430 | 0,8920-0,9981 |
| Delincuencia (HS190) | 0,6387 | 0,0323 | −8,85 | 0,0000 | 0,5784-0,7054 |
| _constante | 0,0001 | 0,0004 | −2,99 | 0,0030 | 0,0000-0,0457 |
Nota: constante estima los odds del modelo base.
Finalmente, se ilustra la calidad de ajuste predictivo del modelo Logit de acceso a salud dental cuando se necesita (PH060_d). La figura 1 compara las clasificaciones o frecuencias observadas en bases de datos de la ECV (en azul), contra las clasificaciones ajustadas por el modelo Logit (predict) para cada categoría (en naranja). La Figura muestra comparaciones sólo con 4 variables explicativas destacables: ingreso per cápita (ingpercap_c), estado civil (PB190_c), educación (PE041_c) y reunión con amigos (PD050_d). Se aprecia que en los 4 casos el ajuste que entrega el modelo Logit fue notablemente bueno, ya que no se observó una sobre o subestimación sistemática, y las diferencias son mínimas en cada caso. Para las demás variables explicativas el ajuste fue similar, por lo que se omitieron.
Discusión y conclusiones
Las enfermedades dentales no solo afectan la salud individual, sino que también tienen efectos negativos sobre los sistemas sanitarios y la sociedad en su conjunto. Proporcionar acceso a la atención dental puede mejorar los resultados de salud, reducir los costes del sistema sanitario y tener un impacto positivo en diversos resultados sociales25.
El presente estudio destaca las brechas de conocimiento existentes en la literatura, especialmente en lo que respecta al alcance y los resultados de los programas de atención dental. Con el fin de recomendar soluciones políticas sostenibles, es necesario que las investigaciones futuras profundicen en el análisis de los impactos de las intervenciones en la atención dental a nivel social más amplio.
Los resultados del estudio se basan en el caso español, para el año 2023, y sugieren que todas las variables empleadas mostraron resultados significativos y con los signos esperados. Estos resultados coinciden con los de otros países25, que identificaron como principales factores que contribuyen a las desigualdades sociales en salud a la privación material, la exclusión social, los problemas financieros y la situación laboral. Otros autores26 refuerzan estos hallazgos incorporando la edad al estudio. También se ha encontrado27 que la ocupación, la educación y los ingresos son importantes para entender estas disparidades. Las ciudades de menor tamaño reportan una mejor valoración de la calidad de la salud. Adicionalmente, encontramos que un estado de salud general deficiente aumenta la probabilidad de no acudir al dentista, y que vivir en zonas poco pobladas dificulta el acceso28. Por todo ello, nuestro análisis obtiene evidencia que concuerda con otros estudios, en que a medida que aumenta el nivel socioeconómico, disminuye la incidencia de problemas de salud, dolencias y mortalidad29,30. Los resultados obtenidos permiten concluir que el acceso a la salud dental en España parece estar fuertemente influenciado por factores socioeconómicos, tales como los ingresos, la interacción social y la capacidad de gasto. Esto resalta la necesidad de abordar tales desigualdades para garantizar un acceso equitativo a la atención dental para toda la población.
Los resultados son útiles y pertinentes para diseñar políticas públicas más inclusivas y eficaces, privilegiando el acceso a personas de menores ingresos, con limitada interacción social, con enfermedades preexistentes y alejadas de las grandes ciudades. Con el fin de recomendar soluciones políticas sostenibles será recomendable más investigaciones para profundizar en el conocimiento del alcance y la efectividad de los programas de atención dental vigentes en España.
Como fortalezas del estudio destaca que se trata de un análisis específico para el caso de España, con una base de datos actualizada y confiable, de la que se pueden extraer conclusiones valiosas para reducir una mayor equidad el acceso a los servicios dentales. Con el fin de recomendar soluciones políticas sostenibles, las investigaciones futuras debieran profundizar en el análisis de los impactos de las intervenciones en la atención dental a un nivel social más amplio.
Aunque la ECV sigue criterios estadísticos rigurosos para representar a la población española, pueden existir subgrupos insuficientemente representados (p. ej., personas en situación de exclusión social o inmigrantes con barreras idiomáticas). Otra limitación tiene que ver con que la encuesta capta información referida al año de medición (2023). Factores coyunturales como la inflación, cambios en las políticas de salud o la recuperación económica pospandemia pueden influir en las respuestas y, por tanto, también limitar la generalización de los resultados. Finalmente, la validez de los resultados depende fuertemente de la ECV 2023, y errores en la recolección de datos, sesgos en la formulación de preguntas o problemas en la interpretación de los encuestados pueden afectar los hallazgos.
En resumen, los resultados permiten concluir que el acceso a la salud dental en España se encuentra considerablemente influenciado por diversos factores socioeconómicos, tales como los ingresos, la interacción social y la capacidad de gasto. Esta situación sugiere la necesidad de abordar dichas desigualdades con el fin de garantizar un acceso equitativo a la atención dental para toda la población.
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El acceso desigual a los servicios dentales en España refleja disparidades socioeconómicas en la salud, afectando especialmente a las poblaciones vulnerables. A pesar de tener un sistema sanitario eficiente, persisten desigualdades y existe poca evidencia de cómo los factores demográficos y socioeconómicos influyen en el no uso de los servicios de salud bucal.
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Se provee evidencia de que el acceso a la salud dental en España está condicionado por factores socioeconómicos como ingresos y capacidad de gasto, lo que subraya la necesidad de políticas públicas inclusivas y equitativas.
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Este estudio contribuye a la toma de decisiones basadas en la evidencia, aportando nuevos datos sobre la necesidad de implementar políticas públicas más inclusivas y eficaces para reducir las desigualdades en el acceso a salud bucal en España.
El trabajo no ha recibido ayuda financiera.
Consideraciones éticasEste estudio no necesitó ser autorizado por el Comité de Ética de la Universidad, porque no fue necesario solicitar consentimiento informado por escrito antes de participar en el estudio. Los autores declaran no haber hecho uso de información personal. Se utiliza información pública.
Los datos utilizados fueron de la Encuesta de Condiciones de Vida (ECV), que se encuentran a disposición de quienes los requieran en la página del INE de España: http://www.ine.es/dyngs/INEbase/es/operacion.htm?c=Estadistica_C&cid=1254736176807&menu=ultiDatos&idp=1254735976608.
Conflicto de interesesLos autores no refieren ningún conflicto de intereses.
