Factores que Afectan el Gasto en Salud en EE. UU.

Drivers of Variation in Health Care Spending Across US Counties

JosephL. Dieleman, PhD¹; Maxwell Weil, MS¹; Meera Beauchamp, BS¹; Catherine Bisignano, MPH¹; Sawyer W. Crosby, BA¹; Drew DeJarnatt, MS¹; Haley Lescinsky, MPH¹; Ali H. Mokdad, PhD¹; Samuel Ostroff, PhD¹; Hilary Paul, MEng¹; Ian Pollock, MLS¹; Maitreyi Sahu, MSPH¹; John W. Scott, MD²; Kayla V. Taylor, MPH¹; Azalea Thomson, MPH¹; Marcia R. Weaver, PhD¹; Lauren B. Wilner, MPH¹; Christopher J. L. Murray, MD, DPhil¹

JAMA. 2025;6(2):e245220. doi:10.1001/jamahealthforum.2024.5220

Puntos clave

Pregunta   ¿Qué factores explican la variación en el gasto en atención médica en los condados de EE. UU.?

Resultados   : En este estudio transversal del gasto en atención médica en 3110 condados de EE. UU. en 2019, el 65 % de la variación intercondados se explicó por la variación en la utilización de los servicios, mientras que el precio y la intensidad de los servicios, la prevalencia de enfermedades y la edad de la población explicaron el 24 %, el 7 % y el 4 % de la variación, respectivamente. La cobertura de seguro y la mediana de ingresos se asociaron con la utilización de los servicios, mientras que la proporción de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización.

Significado   Comprender los factores clave que explican la variación en el gasto de atención médica en los EE. UU. es valioso para desarrollar políticas de atención médica y evaluar la asignación de recursos de atención médica.

Abstracto

Importancia   Comprender los impulsores del gasto en atención médica en los condados de EE. UU. es importante para desarrollar políticas y evaluar la asignación de servicios de atención médica.

Objetivo   Estimar la cantidad de variación del gasto en atención médica entre condados explicada por (1) la edad de la población, (2) la prevalencia de las condiciones de salud, (3) la utilización del servicio y (4) el precio y la intensidad del servicio.

Diseño, entorno y participantes.   En este estudio transversal, se extrajeron datos de cuatro factores clave del gasto per cápita para 3110 condados estadounidenses, 148 afecciones médicas, 38 grupos de edad y sexo, cuatro pagadores y siete tipos de atención en 2019. La utilización de los servicios se midió como el volumen de servicios por caso prevalente, mientras que el precio y la intensidad se midieron como el gasto por consulta, ingreso o receta médica. Se utilizaron los métodos de descomposición de Das Gupta y Shapley y la regresión lineal para estimar la contribución de cada factor. El análisis de datos se realizó entre marzo y julio de 2024.

Exposiciones   Edad, prevalencia de enfermedades, utilización de servicios o precio e intensidad de los servicios.

Principales resultados y medidas   Variación en el gasto en atención médica en los condados de EE. UU.

Resultados   En 2019, el 76,6% del gasto personal en atención médica se incluyó en este estudio. En general, el 64,8% de la variación del gasto en atención médica entre condados de 3110 condados de EE. UU. se explicó por la utilización del servicio, mientras que la edad de la población, la prevalencia de enfermedades y el precio e intensidad de los servicios explicaron el 4,1%, el 7,0% y el 24,1%, respectivamente. La tasa a la que estos factores contribuyeron a la variación en el gasto difirió según el pagador, el tipo de atención y la condición de salud. La utilización del servicio se asoció con la cobertura del seguro, el ingreso medio y la educación. Un aumento en cada uno de estos desde la mediana hasta el percentil 75 se asoció con un aumento del 7,8%, 4,4% y 3,8% en la utilización de la atención ambulatoria, respectivamente. La fracción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización. Un aumento en la cobertura de Medicare Advantage desde la mediana hasta el percentil 75 se asoció con una disminución del 1,9% en la utilización de la atención ambulatoria. Las diferencias en los niveles de gasto entre estados también se atribuyeron a distintos factores. En Utah, el estado con el menor gasto per cápita en atención médica, las tasas de gasto fueron menores para todos los tipos de atención, debido principalmente al perfil de edad joven. En Nueva York, el estado con el mayor gasto, las tasas de gasto fueron relativamente altas para pacientes hospitalizados y para medicamentos recetados. En ambos tipos de atención, el alto precio e intensidad del servicio contribuyeron a un gasto superior al promedio.

Conclusiones y relevancia.   En este estudio transversal, la variación en el gasto sanitario entre los condados estadounidenses se relacionó en gran medida con la variación en la utilización de los servicios. Comprender los factores que impulsan la variación del gasto en EE. UU. puede ayudar a los responsables de la formulación de políticas a evaluar la asignación de recursos sanitarios.

Introducción

Si bien Estados Unidos, en general, invierte una cantidad considerable en salud, existe una amplia variación en los niveles de gasto entre sus estados. ^1 , 2 En Dieleman et al., ^3 , 4 demostramos que algunos condados estadounidenses gastaron más de cinco veces más por persona que otros, incluso después de ajustar por edad. Caracterizar los factores que impulsan esta variación regional en el gasto comercial, público y de bolsillo puede ayudar a fundamentar las políticas sanitarias.

Algunos estudios han examinado los impulsores de la variación del gasto en las regiones de EE. UU. Por ejemplo, un informe de consenso de las Academias Nacionales de Medicina destacó que el gasto de Medicare variaba principalmente debido a las diferencias en la cantidad y los tipos de servicios que se brindan a los pacientes. ⁵ Cutler et al ⁶ encontraron que las diferencias regionales en el gasto de Medicare están determinadas más por las creencias de los médicos que por la demanda de los pacientes. Otros investigadores (Fisher et al ⁷ y Finkelstein et al ⁸ ) encontraron que las variaciones geográficas en el gasto de Medicare eran causadas por la dinámica de la oferta y la demanda entre pacientes y médicos. ^7 , 8 Cooper et al ^9 , 10 analizaron la variación geográfica en el gasto regional en salud en EE. UU. para Medicare, Medicaid y seguros privados y encontraron que el gasto por beneficiario para diferentes pagadores no estaba correlacionado geográficamente.

Sin embargo, todavía quedan varias lagunas clave en la literatura científica existente. En primer lugar, la mayoría de las investigaciones anteriores se centran en Medicare, pero Medicare representó solo el 26 % del gasto personal en atención médica en 2022, y el gasto de otros financiadores se centra en diferentes afecciones de salud y tipos de atención. ^4 , 11 En segundo lugar, aunque se sabe que los patrones de enfermedades, las características de la población, el acceso a la atención médica y el uso de los servicios varían a nivel local, la investigación existente sobre la variación geográfica en el gasto en atención médica se ha centrado principalmente en la variación estatal en lugar de la variación a nivel de condado dentro del estado. En tercer lugar, la investigación existente generalmente no ha utilizado estimaciones de gasto específicas de la enfermedad y, por lo tanto, no pudo controlar la prevalencia de la enfermedad. Hasta donde sabemos, ningún estudio ha evaluado el gasto total dentro del estado y el gasto específico del pagador (para todos los pagadores principales), controlando la prevalencia de la enfermedad.

Abordamos estas limitaciones simultáneamente evaluando la variación en el gasto específico por condición de salud y por pagador en los condados de EE. UU. Específicamente, estimamos la contribución de cuatro factores clave del gasto en las tasas de gasto en atención médica para cuatro categorías de pagador, siete tipos de servicio y 148 condiciones de salud en 38 grupos de edad y sexo, y 3110 condados de EE. UU. para 2019. Además, evaluamos los factores asociados con las diferencias en las tasas de utilización, el precio y la intensidad de la atención.

Métodos

Este estudio fue revisado y aprobado por el comité de revisión institucional de la Universidad de Washington; dado que los datos fueron anónimos, se eximió del consentimiento informado. El estudio cumple con la declaración de las Directrices para la Información Precisa y Transparente de Estimaciones de Salud ( GATHER ) (Apéndice electrónico en el Suplemento 1 ). ¹²

La realización de este estudio transversal siguió 4 pasos principales. Primero, extrajimos estimaciones de 2019 de 3 bases de datos principales. Del proyecto US Disease Expenditure, extrajimos estimaciones de gasto personal en atención médica y utilización de servicios para cada condado y estado de EE. UU., grupo de edad y sexo, condición de salud, tipo de atención y pagador. ⁴ El gasto personal en salud es todo el gasto en salud de un individuo y excluye el gasto en salud pública e investigación y desarrollo. En este estudio, la utilización de servicios es el número de visitas, ingresos o recetas por caso incidente o prevalente. Del proyecto US Health Disparities (USHD), extrajimos estimaciones de mortalidad por causa de muerte a nivel de condado por edad y sexo. ¹³ Además, del estudio Global Burden of Disease (GBD) 2021, extrajimos estimaciones de 2019 de mortalidad, incidencia y prevalencia por causa a nivel estatal por edad y sexo. ^14 , 15 En segundo lugar, estimamos la incidencia (para todas las lesiones y cánceres) o la prevalencia (para todas las demás afecciones) mediante regresión lineal y datos del estudio GBD 2021 y USHD. (De aquí en adelante, nos referimos a la incidencia y prevalencia simplemente como prevalencia, pero para las lesiones y el cáncer, siempre se utilizó la incidencia). En tercer lugar, utilizamos métodos de descomposición para evaluar los factores que explican la variación entre condados en los niveles de gasto. Estos métodos exploraron la contribución de (1) el perfil de edad y sexo de la población, (2) las tasas de prevalencia de afecciones de salud, (3) la utilización de servicios y (4) el precio e intensidad del servicio para explicar la variación del gasto. El precio y la intensidad del servicio se definieron como el gasto por visita, por ingreso o por receta. En cuarto lugar, utilizamos métodos de regresión lineal para identificar los factores asociados con la utilización de servicios y el precio e intensidad del servicio.

Paso 1: Extracción de datos

Datos sobre el gasto y la utilización de la atención sanitaria en EE. UU.

Las estimaciones de gasto y utilización extraídas del Proyecto de Gasto en Enfermedades se estratificaron por 3110 condados de EE. UU., 148 afecciones médicas, 38 grupos de edad y sexo, 7 categorías de tipo de atención y 4 categorías de financiadores. Las estimaciones de gasto y utilización que utilizamos para este estudio están disponibles para su descarga desde el Intercambio de Datos de Salud Global.

Para generar esas estimaciones de gastos y utilización, el proyecto Disease Expenditure 2019 evaluó más de 40 mil millones de reclamaciones de seguros, con más de 800 millones de registros hospitalarios, datos de encuestas y estimaciones gubernamentales. Estos datos incluyeron reclamaciones de Medicare, reclamaciones de Medicaid, reclamaciones comerciales del Health Care Cost Institute, Kythera, MarketScan, Fluent Dental Strategies y fuentes de datos administrativos hospitalarios de la serie Agency for Healthcare Research and Quality Healthcare Cost and Utilization Project. También se extrajeron datos de la encuesta de hogares de la Medical Expenditure Panel Survey. Estos datos se analizaron en encuentros, visitas, admisiones y recetas del sistema de salud, que a menudo incluyen más de 1 reclamación, y se les asignó un diagnóstico primario basado en los montos de gasto. Todos los diagnósticos se asignaron a 1 de 148 afecciones de salud según los métodos derivados inicialmente para el estudio GBD. ¹⁶ Se utilizaron métodos estadísticos para ajustar las imperfecciones de los datos, como el uso de códigos postales en lugar de condados o el uso de códigos de la naturaleza de las lesiones en lugar de códigos que identifican la causa de la lesión; Abordar las preocupaciones sobre la escasez de datos, asociadas con la información subyacente incompleta, distribuida en muchos condados y afecciones sanitarias; y estimar la incertidumbre. Finalmente, estas estimaciones se ajustaron a la presencia de comorbilidades mediante regresiones lineales, de modo que las estimaciones resultantes reflejen el gasto atribuible a cada afección sanitaria, y se escalaron para alinearse con las estimaciones oficiales de gasto público. ^2 , 17 Las estimaciones del gasto farmacéutico excluyen el coste de los reembolsos y descuentos farmacéuticos.

Datos de mortalidad del USHD

Utilizamos estimaciones de mortalidad por causa específica por condado de EE. UU. del estudio USHD.^¹³ Estas estimaciones de mortalidad del USHD se generaron utilizando registros de defunción anónimos del Sistema Nacional de Estadísticas Vitales de EE. UU. y estimaciones de población del Centro Nacional de Estadísticas de Salud de EE. UU. Los datos de los registros de defunción se tabularon por causa de muerte, condado, grupo de edad, sexo y año. Las causas de muerte se mapearon a partir de los códigos de la Clasificación Estadística Internacional de Enfermedades, Décima Revisión, Modificación Clínica (CIE-10-MC) . ^¹⁸ Las estimaciones de mortalidad por condado del USHD que extrajimos para este estudio también están disponibles para su descarga desde el Intercambio de Datos de Salud Global. ^¹⁹

Datos de mortalidad, incidencia y prevalencia de GBD

Extrajimos estimaciones de prevalencia y mortalidad por causa específica por estado de EE. UU. del estudio GBD 2021. ^14 , 15 Estas estimaciones del GBD se elaboraron utilizando datos de sistemas de registro civil, censos, encuestas de hogares, registros específicos de enfermedades, datos de reclamaciones y otras fuentes. Consulte la sección de colaboradores de causas de muerte del GBD 2021 y la sección de colaboradores de enfermedades y lesiones del GBD 2021 para obtener información detallada sobre los métodos de estos procesos. ^14 , 15 Las fuentes de datos de entrada del GBD 2021 y las estimaciones de prevalencia y mortalidad por estado que extrajimos para este estudio también están disponibles para su descarga en el Intercambio de Datos de Salud Global. ²⁰

Paso 2: Estimación de la prevalencia de enfermedades para cada condado de EE. UU.

Hubo 88 afecciones de salud definidas y estimadas comúnmente en las 3 fuentes de datos. Para estas afecciones de salud, estimamos las tasas de prevalencia a nivel de condado, específicas por edad y por sexo mediante la regresión de las tasas de prevalencia sobre las tasas de mortalidad y un amplio conjunto de covariables a nivel estatal mediante regresión lasso. Se utilizó Lasso porque incorpora la selección de modelos en el proceso de ajuste del modelo, de modo que para cada afección de salud se incluyó un conjunto diferente de covariables. Después de ajustar nuestro modelo utilizando datos a nivel estatal del estudio GBD, utilizamos la mortalidad a nivel de condado de USHD y las estimaciones de covariables a nivel de condado para estimar las estimaciones de prevalencia a nivel de condado. No estimamos la prevalencia para 10 de las 88 afecciones de salud porque la regresión lineal utilizada para estimar la prevalencia tuvo un ^valor R² inferior a 0,9 para esas 10 afecciones de salud.

Paso 3: Explicación de la variación en el gasto en atención médica entre condados

Utilizamos el coeficiente de variación para cuantificar la variación relativa del gasto, calculada entre estados y dentro de ellos. Utilizamos dos tipos de análisis de descomposición y regresión lineal para evaluar los factores que contribuyen a la variación del gasto en atención médica entre condados. Utilizamos la descomposición de Shapley para estimar la fracción de la variación del gasto en atención médica entre condados explicada por cada uno de los cuatro factores. Utilizamos regresión lineal para evaluar la variación en las tasas de utilización de servicios, así como en las tasas de precio e intensidad de los servicios. Para cada tipo de atención, realizamos una regresión por separado de las tasas de utilización a nivel de condado, específicas por edad y sexo, específicas por condición de salud y específicas por pagador sobre la mediana de los ingresos familiares, la cobertura del seguro, los médicos per cápita y otras covariables disponibles y relevantes a nivel de condado, controlando las diferencias en edad y sexo, condición de salud y pagador. Incluimos intersecciones separadas para todas las combinaciones de edad y sexo, condición de salud y pagador para centrar nuestro análisis en la variación entre condados, al tiempo que controlamos completamente la edad, el sexo, la condición de salud y el pagador. Repetimos este proceso por separado para el precio y la intensidad del servicio. Finalmente, utilizamos la descomposición de Das Gupta para estimar, para cada estado, los factores que influyen en las diferencias entre las tasas de gasto estatales y el promedio nacional. La descomposición de Das Gupta es un método común en estudios demográficos que evalúa la diferencia entre dos tasas y cuantifica cómo cada factor clave contribuye a dicha diferencia. En este análisis, la descomposición de Das Gupta compara las tasas de gasto de cada estado con las tasas nacionales.

Para generar un intervalo de incertidumbre, utilizamos 50 extracciones aleatorias independientes de cada estimación del Proyecto de Gasto en Enfermedades, el estudio USHD y el estudio GBD 2021. Los análisis se aplicaron a cada extracción de forma independiente, lo que propagó la incertidumbre a lo largo de cada etapa del proceso. Para tener en cuenta la incertidumbre de los parámetros, extrajimos estimaciones del error estándar. La incertidumbre de los datos y la incertidumbre de los parámetros se combinaron mediante las Reglas de Rubin. ²¹ análisis se realizaron con Python, versión 3.11.8 (Python Software Foundation) y R, versión 4.4.0 (R Project for Statistical Computing). Se utilizaron pruebas de significancia bilaterales y un umbral de valor p inferior a 0,05 para evaluar las diferencias en cuanto a significancia estadística. El análisis de datos se realizó entre marzo y julio de 2024.

Resultados

En 2019, este estudio incluyó el 76,6 % del gasto personal en atención médica. En 2019, el gasto per cápita en atención médica de 3110 condados de EE. UU. varió de $2707 en el condado de Chattahoochee, GA, a $17 340 en el condado de Sumter, FL ( Figura 1 ). El gasto fue más bajo en las regiones suroeste y sureste, y más alto en las llanuras noreste y norte, aunque en todas las regiones y la mayoría de los estados de EE. UU. hubo una variación considerable entre condados. El coeficiente de variación interestatal fue de 0,14, mientras que el coeficiente de variación medio intraestatal fue de 0,15, lo que significa que, en general, la variación dentro de los estados fue tan grande como entre ellos.

En general, el 64,8% (intervalo de incertidumbre [IU] del 95%, 64,4%-65,1%) de la variación entre condados se explicó por la variación en la utilización de los servicios, el 24,1% (IU del 95%, 23,8%-24,5%) se explicó por el precio y la intensidad del servicio, mientras que la prevalencia de la enfermedad y el perfil de edad de la población explicaron solo el 7,0% (IU del 95%, 6,9%-7,1%) y el 4,1% (IU del 95%, 4,0%-4,2%) ( Figura 2 ). Estas tasas variaron según el pagador; en el caso de los seguros privados y los gastos de bolsillo, se atribuyó una mayor variación en el gasto al precio y la intensidad del servicio en comparación con otros pagadores. Por el contrario, la variación en el gasto de Medicare se debió casi en su totalidad a las diferencias en la utilización. Estas tasas también variaron según el estado de salud.

En los condados, la utilización de servicios se asoció con la cobertura de seguro, el ingreso familiar promedio y la educación ( Figura 3 ). Un aumento de la tasa de cobertura de seguro promedio al percentil 75 (una diferencia de 3 puntos porcentuales) se asoció con un aumento del 7.8% (95% UI, 3.6%-12.0%) en la utilización de atención ambulatoria. El ingreso familiar promedio se asoció con una mayor utilización para todos los tipos de atención, excepto la atención en el departamento de emergencias y la utilización de pacientes hospitalizados. La fracción de la población con una licenciatura se asoció con una mayor utilización de centros de enfermería, atención médica domiciliaria, atención ambulatoria y productos farmacéuticos minoristas. La fracción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor utilización de pacientes hospitalizados, centros de enfermería, productos farmacéuticos minoristas y atención ambulatoria. Un aumento de la tasa de cobertura mediana de Medicare Advantage al percentil 75 (una diferencia de 8,6 puntos porcentuales) se asoció con una disminución del 4,9% (95% UI, 2,6%-7,2%), 4,4% (95% UI, 1,1%-7,7%), 2,7% (95% UI, 0,7%-4,7%) y 1,9% (95% UI, 0,6%-3,2%) en la utilización de atención hospitalaria para pacientes internados, en centros de enfermería, en farmacias minoristas y en centros de atención ambulatoria, respectivamente.

Muchos de los mismos factores asociados con una mayor utilización de los servicios también se asociaron con precios más altos y una mayor intensidad de la atención, como la mediana de ingresos y la educación. La proporción de médicos especializados en atención primaria se asoció con precios más bajos y una mayor intensidad de la atención, mientras que Medicare Advantage se asoció con precios más altos y una mayor intensidad de la atención.

La Figura 4 explica los factores que impulsan el gasto per cápita de cada estado, superior o inferior al promedio nacional. En general, las diferencias en la utilización de los servicios determinaron una parte importante de las diferencias en los niveles de gasto estatales, seguidas del precio y la intensidad de los servicios. Si bien en general es cierto, este hallazgo varió entre los estados de EE. UU. Utah, el estado con el menor gasto per cápita en atención médica en 2019, gastó menos en todos los tipos de atención en relación con la media nacional. La distribución por edad y sexo de la población contribuyó en mayor medida a este menor gasto, aunque las bajas tasas de utilización de la atención en centros de enfermería y servicios de urgencias también influyeron. Idaho ocupó el segundo lugar entre todos los estados con menor gasto, con un gasto per cápita inferior en cada uno de los tipos de atención. El factor responsable de estas tasas de gasto inferiores al promedio fue la baja utilización de los servicios. En Nueva York, el estado con el mayor gasto per cápita en atención médica, las tasas de gasto fueron las más altas en relación con la media nacional en atención hospitalaria, medicamentos recetados y atención en centros de enfermería. Para estos tres tipos de atención, el precio y la intensidad de los servicios contribuyeron sustancialmente a los montos de gasto superiores al promedio.

Discusión

En este estudio transversal, el gasto en atención médica personal en EE. UU. varió drásticamente entre condados en 2019, con una diferencia de más de cinco veces entre las tasas de gasto per cápita más altas y más bajas. Esta variación se debió a una combinación de factores. La utilización de los servicios explicó la mayor parte de la variación en el gasto per cápita, mientras que el precio y la intensidad de los servicios explicaron aproximadamente una quinta parte de la variación. Las variaciones en el perfil de edad de la población y la prevalencia de enfermedades explicaron, cada una, una fracción relativamente pequeña de la variación del gasto entre condados.

Se demostró que varios factores clave se asocian con la utilización de los servicios, así como con su precio e intensidad. La cobertura del seguro se asoció con una mayor utilización de la atención ambulatoria, domiciliaria y en centros de enfermería. Este hallazgo refuerza investigaciones previas que demuestran que, si bien aumentar la cobertura del seguro puede mejorar algunos resultados de salud autodeclarados, no es por sí solo, a corto plazo, un método viable para la contención de costos, ya que conduce a una mayor utilización. ²² Para los sistemas de salud, encargados tanto de garantizar el acceso a los servicios esenciales como de mantener su financiación, existe un compromiso político necesario. Los estados parecen haber llegado a conclusiones divergentes al considerar esta compensación, ya que la tasa de personas sin seguro oscila entre el 2 % en Massachusetts, donde el gasto es especialmente alto, y el 17 % en Texas en 2022.

Se encontró que la mediana de ingresos familiares se asociaba con una mayor utilización de todos los tipos de atención, excepto en urgencias y hospitalización. Además, la mediana de ingresos se asoció con un aumento en el precio y la intensidad de los servicios de atención ambulatoria, urgencias y hospitalización. Si bien escapa al control del sistema de salud, los bajos ingresos son un determinante social crítico de la salud, asociado con peor salud y menor cobertura del seguro médico. ²³ En conjunto, estos hallazgos sugieren una inequidad preocupante: los condados con peor salud, las tasas de seguro más bajas y los ingresos más bajos son los que reciben menos atención médica.

La proporción de beneficiarios de Medicare con Medicare Advantage se asoció con una menor atención ambulatoria, hospitalización, atención en centros de enfermería y uso de productos farmacéuticos minoristas, así como con un mayor precio e intensidad para muchos de estos mismos tipos de atención. Se ha demostrado que la transición del mercado de seguros médicos hacia la compra basada en el valor es un medio para reducir el uso innecesario, pero también puede estar asociada con un mayor gasto por consulta, ingreso y receta.

Una investigación similar a este estudio actual mostró que los cambios en el precio y la intensidad del servicio fueron responsables del 50% de los aumentos en el gasto nacional a lo largo del tiempo entre 1996 y 2013, mientras que nuestro estudio encontró que el precio y la intensidad del servicio explicaron solo el 24,1% de la variación en el gasto per cápita entre condados en 2019.24 ^Esta yuxtaposición matizada sugiere que si bien los precios y la mayor intensidad de la atención están impulsando el gasto a lo largo del tiempo, no explican una gran fracción de las diferencias entre condados en los niveles de gasto. El precio del servicio y la intensidad de la atención se asociaron con un mayor gasto de bolsillo y gasto en seguros privados. El hallazgo de que solo el 14,7% de la variación en el gasto de Medicare se atribuyó a la variación en el precio y la intensidad refleja el hecho de que los precios de Medicare se establecen a nivel nacional y solo se permiten pequeños niveles de variación a nivel local.

Nuestro estudio no debe malinterpretarse como una señal de que la variación en los niveles de gasto y utilización es perjudicial. Al contrario, demostramos que la prevalencia de enfermedades y la edad de un condado contribuyen a las diferencias en el gasto. Estados como Utah y Florida se destacan por niveles de gasto relativamente extremos (bajo y alto, respectivamente), pero dado que son los estados más jóvenes y más antiguos (y que el gasto aumenta con la edad), es evidente que ignorar la edad de la población resulta en una perspectiva distorsionada al evaluar el gasto y comparar entre estados y períodos.

Nuestro estudio demuestra que existe una gran variación inexplicable en la utilización de servicios en todos los tipos de atención. Es fundamental que esta investigación no identifique, ni pueda identificar, el nivel adecuado de utilización. Los resultados de salud varían drásticamente entre los condados de EE. UU., y se deberían realizar más investigaciones para determinar si existen tasas óptimas de utilización, precio e intensidad de la atención que se asocien con mejores resultados para ciertas poblaciones.

Nuestro estudio tiene implicaciones para los responsables de la formulación de políticas, los pagadores y los médicos que buscan utilizar las variaciones en la utilización, el precio y la intensidad como indicadores de dónde podrían ser viables las estrategias de contención de costos. En primer lugar, nuestros hallazgos muestran que muchos estados están gastando más de lo esperado según las necesidades de atención médica de su población (es decir, la edad y la prevalencia de enfermedades). Los modelos de pago basados ​​en el valor podrían ser un medio para identificar enfermedades específicas o centros de atención donde la desconexión entre la carga y el gasto es mayor. Esta investigación destaca esto, ya que se demostró que la cobertura Medicare Advantage se asocia con una menor utilización de los servicios. En segundo lugar, el hallazgo de nuestro estudio de que el gasto en seguros privados presenta casi el doble de variación atribuida al precio y la intensidad de la atención, destaca el impacto positivo que las estrategias de reducción de precios podrían tener en el mercado de seguros privados. Las estrategias de reducción de precios, como las negociaciones nacionales sobre los precios de los medicamentos, las revisiones a nivel estatal y la regulación de las compañías de seguros para implementar límites para servicios de alto costo/bajo valor, y la estandarización de la facturación y la codificación para minimizar la complejidad administrativa y los gastos generales, podrían ayudar a disminuir el papel que los precios desempeñan en la variación del gasto entre condados