"The Poverty Hypothesis" versus "The Capacity Hypothesis"

El nivel socioeconómico influye sobre el consumo de bienes y servicios de cada comunidad de manera muy evidente, fenómeno que incluye, lógicamente, las tasas de hospitalización. Pero, ¿en qué sentido la pobreza, o la riqueza, determinan el consumo hospitalario? Y qué papel juega, en las tasas de hospitalización, la accesibilidad a las camas instaladas en la propia comunidad?

Para intentar responder a estas dos preguntas analizaré dos trabajos, uno inglés y el otro norteamericano, que ponen el énfasis en dos hipótesis diferentes, el primero lo hace sobre la influencia de la pobreza y el segundo sobre la capacidad instalada.

El trabajo inglés. Hipótesis: la pobreza es determinante

Este trabajo utiliza como medida clínica una lista cerrada de 19 "Ambulatory Care-Sensitive Conditions (ACSC)", como por ejemplo insuficiencia cardíaca o complicaciones de la diabetes, que no deberían ser motivo de ingreso si la atención primaria tuviera la capacidad resolutiva global sobre estos pacientes. En cuanto a la valoración de la pobreza, el estudio utiliza un sistema de quintiles de un índice socioeconómico que mide varias deprivaciones (Index of Multiple Deprivations: IMD 2010).

La tasa de ingresos por ACSC de la población de las comunidades del Q5 (las más desfavorecidas) fue de 24,5 por mil habitantes y año, más del doble que los 10,1 que se observaron en la población del Q1 (la más acomodada). Por tanto, este trabajo inglés prueba la hipótesis de que la pobreza es un vector determinante en el consumo (en este caso inapropiado) de recursos sanitarios, tales como los ingresos por condiciones que deberían ser tratadas en el nivel de la atención primaria.

Conviene tomar nota de que en este estudio no se contempla la cantidad de camas hospitalarias que tiene disponibles cada una de las comunidades analizadas.

El trabajo norteamericano. Hipótesis: la capacidad es determinante

El equipo de Wennberg agrupó las comunidades estudiadas en quintiles de acuerdo con un solo dato: el ingreso económico medio por familia observado en el censo. Y para medir el consumo clínico de recursos estudiaron la facturación de Medicare (tabla izquierda) y las estancias hospitalarias (tabla derecha) de los dos últimos años de vida de las personas que habían muerto habiendo tenido documentados diagnósticos de enfermedades crónicas. Cada punto graficado representa un centro hospitalario de nivel universitario.

Los dos gráficos anteriores muestran que los pacientes procedentes de comunidades con menos ingresos económicos tienen un consumo hospitalario estadísticamente muy correlacionado con los pacientes procedentes de las comunidades más acomodadas (recuérdese que los investigadores midieron las estancias ocasionadas durante los dos últimos años de vida). Esta correlación tiene un valor de 0,85 en facturación de Medicare y de 0,77 en estancias hospitalarias. Fíjense que algunos hospitales que tienen el punto por encima de la línea de regresión muestran más estancias (y facturación) de pacientes procedentes de las comunidades más acomodadas, mientras que por el contrario hay puntos por debajo de la línea de regresión que representan centros que muestran más estancias (y facturación) de pacientes procedentes de comunidades más deprimidas económicamente.

Véase, en la correlación de puntos, que hay centros universitarios (en la parte alta a la derecha) que ingresan los pacientes estudiados, tanto de nivel económico bajo como de nivel alto, el doble de veces, o incluso más, que los centros con los puntos abajo a la izquierda. Wennberg explica que, cuando lo estudió, en el Boston University Hospital el número de indigentes ingresados ​​era muy bajo, y esto sólo era debido a que la capacidad de la sala destinada a estos pacientes era más reducida que la de la población con nivel social más alto. Por el contrario, los pacientes con nivel socio-económico bajo ingresaron en los dos últimos años de vida, en el Hospital de UCLA (Los Angeles), un 20% más que los pacientes de niveles económicos más altos.

El siguiente gráfico explica un correlación directa de 0,54 entre la tasa de camas por mil habitantes de una comunidad y la tasa de hospitalización de pacientes crónicos. En este caso los puntos corresponden a territorios. Nótese en la parte baja del gráfico el comportamiento antitético de las fracturas de fémur, las cuales muestran una tasa de hospitalización constante al margen del número de camas instaladas.

Parece, pues, que es la disponibilidad de camas, y no la clase social, quien marca con más claridad el número de ingresos hospitalarios de las patologías médicas crónicas.

Discusión

Aunque las dos hipótesis parecen contradictorias, creo que los dos vectores, tanto el nivel de pobreza-riqueza como la cantidad de camas instaladas son determinantes, cada uno a su manera. En estudios, ya antiguos, del Consorcio Sanitario de Barcelona, ​​la tasa de hospitalización en los hospitales de la red pública era más elevada en los barrios de tradición obrera, mientras que en los barrios más acomodados, si bien el uso público era inferior, no lo era el consumo global cuando se le sumaba el privado.

En resumen, la accesibilidad es fundamental en la explicación de la variabilidad del uso de recursos, pero al final es la cantidad de camas disponibles el elemento que marca con más fuerza las tasas de hospitalización, pues tal como se empeña en demostrar Wennberg, las reglas de juego del sistema son casi minimalistas: más camas más ingresos.

Referencia bibliográfica de los dos trabajos comentados en el texto anterior

• Tian Y, Dixon A. Haiyan G. Emergency hospital admisiones for ambulatory care-sensitive conditions: Identifying the potential Reduction. The King 's Fund, April 2012 (se puede descargar libremente en pdf).

• Wennberg J. "Tracking Medicine". Box 11.1: "The Poverty Hypothesis and Academic Medical Centers" Pág. 180-1. Oxford University Press 2010.

En la próxima entrega prevista para el lunes 10 de septiembre haré un primer repaso de actuaciones clínicas que han conseguido demostrar que reducen, de manera efectiva, el número de ingresos hospitalarios innecesarios.