Este articulo muestra los comportamientos, los consumos en los sistemas de salud en relación con la oferta del servicio, la pautas de atención, el envejecimiento de la población y la demanda. Los costos que evitan los programas de enfermedades crónicas, disminuyendo el gasto de las internaciones luego que los pacientes acceden a los programas de atención en nueve países Europeos, con la excepción de Austria y Suiza.
Journal Article
Excess healthcare utilization and costs linked to chronic conditions: a comparative study of nine European countries
Boris Polanco , Ana Oña , Armin Gemperli , Diana Pacheco Barzallo
European Journal of Public Health, Volume 35, Issue 2, April 2025, Pages 216–227, https://doi.org/10.1093/eurpub/ckaf012
La creciente prevalencia de enfermedades crónicas supone un reto importante para los sistemas sanitarios a nivel mundial, no solo desde una perspectiva de salud pública, sino también por el coste agregado que representan. Este artículo estima el uso adicional de los servicios sanitarios debido a las enfermedades crónicas y sus costes asociados en nueve países europeos. Analizamos la utilización de la atención sanitaria en pacientes hospitalizados y ambulatorios utilizando datos longitudinales (Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa [SHARE]). Implementamos un enfoque de diferencias en diferencias en múltiples períodos de tiempo. Las estimaciones monetarias se obtuvieron utilizando los costes de los servicios sanitarios de WHO-CHOICE.
Para comparar países, calculamos la carga del coste sanitario de las enfermedades crónicas como porcentaje del gasto sanitario total.
Las personas con enfermedades crónicas requieren significativamente más servicios sanitarios que quienes no las padecen, con un promedio de tres visitas ambulatorias adicionales y una noche de hospitalización adicional al año. Estos patrones varían entre países.
En Alemania, el uso de la atención ambulatoria es particularmente alto, con un promedio de cuatro visitas adicionales, mientras que Suiza lidera la atención hospitalaria con dos noches de hospitalización adicionales. Los costes asociados también difieren considerablemente, influenciados por las variaciones en la demanda de atención sanitaria, los precios de los servicios y la prevalencia de enfermedades crónicas en cada país. Las enfermedades crónicas aumentan significativamente la utilización de la atención médica, y las tendencias demográficas sugieren que esta demanda seguirá creciendo de forma constante. Esta creciente presión plantea serios desafíos para los sistemas de salud, lo que exige una transición hacia modelos de prestación de servicios más eficientes.
Introducción
La prevalencia de enfermedades crónicas representa un desafío para los sistemas de salud. Desde 1990, la carga de enfermedades no transmisibles ha aumentado un 60% [ 1 ], lo que significa que más personas enfrentarán enfermedades crónicas. Los sistemas de salud deben ampliar sus servicios para satisfacer estas necesidades, lo que aumenta la presión sobre un sistema que ya consume alrededor del 10% del producto interno bruto (PIB) en las economías industrializadas [ 2 ]. Sin una planificación adecuada, el aumento de los costos de la atención médica podría convertirse en una carga económica significativa para las personas, las familias y el sistema de salud [ 3 ]. Comprender el gasto en atención médica es clave para gestionar presupuestos y diseñar intervenciones rentables.
El gasto total en atención médica depende del precio y la utilización de los servicios. Si bien el precio depende de la riqueza de un país [ 4 ], las nuevas tecnologías [ 5 ] y la oferta de servicios de salud, la utilización de los servicios de atención médica se ve influenciada por la dinámica demográfica, los proveedores de servicios, la carga de morbilidad y las preferencias de atención [ 6 ]. Estas últimas se ven presionadas por el aumento de las enfermedades no transmisibles, especialmente entre las poblaciones de mayor edad, lo que implica una atención más frecuente durante períodos prolongados [ 7 ]. Estudios relacionados han examinado el aumento del costo de afecciones específicas como el dolor crónico [ 8 ], el cáncer [ 9 ] y la diabetes [ 10 ], pero no existen estimaciones sobre el impacto general de las afecciones crónicas en la utilización de la atención médica.
Este artículo estimó cuánto cambió la utilización de la atención médica tras el diagnóstico de una enfermedad crónica y los costos correspondientes. Utilizando datos longitudinales de nueve países europeos, aplicamos un enfoque de diferencias en diferencias (DiD) para estimar la utilización adicional debida a nuevos diagnósticos. Nos centramos en la atención hospitalaria y ambulatoria, ya que estas dos representan la mayor parte del gasto sanitario [ 11–13 ]. Nuestros hallazgos ofrecen información sobre las necesidades de atención médica de la población y las implicaciones económicas para la toma de decisiones sobre la prestación de servicios para gestionar el impacto económico de las enfermedades crónicas.
Métodos
Fuentes de datos
En este estudio se utilizaron tres fuentes de datos: (i) la Encuesta de Salud, Envejecimiento y Jubilación en Europa (SHARE) [ 14 ] para estimar la utilización de los servicios de salud por parte de personas con enfermedades crónicas en comparación con aquellas con características similares en la población general, (ii) la WHO-CHOICE [ 15 ] para estimar el costo asociado con el uso excesivo de los servicios de salud, y (iii) la Base de Datos Mundial de Gastos de Salud del Banco Mundial y la OMS [ 16 ] para estimar los costos de la atención de salud.
SHARE incluye datos de personas mayores de 50 años de 28 países europeos [ 14 ], que abarcan la salud, el nivel socioeconómico y el bienestar. La encuesta recopiló datos regulares durante varios años: 2004, 2006/2007, 2008/2009, 2011/2012, 2013, 2015, 2017, 2019/2020 y 2021/2022. Los datos se recopilaron presencialmente mediante pruebas físicas y de biomarcadores, y se sustituyeron por entrevistas telefónicas para casos terminales y durante la pandemia de COVID-19. La encuesta se dirige a personas que viven en hogares privados y excluye a quienes están encarcelados, hospitalizados, fuera del país, no hablan el idioma local o se mudaron a un domicilio desconocido. Todos los encuestados están incluidos en la muestra longitudinal. SHARE busca representar a la población de cada país, aunque la representatividad puede variar en algunas cohortes, especialmente entre los grupos de mayor edad, debido a las tasas de respuesta y las diferencias de muestreo [ 17 ]. Analizamos la información sobre la utilización de los servicios de salud (ambulatorios y hospitalizados) de la encuesta a lo largo de ocho rondas. Dado que no todos los países participaron en cada ronda, nos centramos en los países con datos consistentes en todas las rondas, lo que permitió el análisis de datos de panel: Austria, Bélgica, Dinamarca, Francia, Alemania, Italia, España, Suecia y Suiza.
El programa WHO-CHOICE, desarrollado por la Organización Mundial de la Salud, proporciona evidencia sobre los costos unitarios de la atención hospitalaria y ambulatoria a nivel de país en paridad de poder adquisitivo (PPA) [ 15 ]. Para fines de comparación, ajustamos las estimaciones de costos a la inflación en nuestros cálculos [ 18 ].
Análisis de datos
Parte 1: Exceso de frecuencia en la utilización de los servicios de salud
Para estimar el exceso en la utilización de los servicios de salud, consideramos la Población A, o el grupo tratado, diagnosticado con una condición crónica en cualquiera de losTperíodos, dondeT=1, 2, 3,…, 8y la Población B, o grupo de control, que incluye a todas las personas que nunca reportaron tener una enfermedad crónica. Una vez diagnosticado, se esperó que el grupo tratado aumentara su utilización de los servicios de salud en comparación con el grupo de control, lo cual se estimó utilizando un DiD con múltiples períodos de tiempo, aplicando el marco de resultados potenciales [ 19 ].
En términos formales el DiD se define de la siguiente manera:
- T=8 , el número de períodos de tiempo en que se observó a los individuos de la muestra.
- D es el indicador de tratamiento igual a 1 si al individuo i se le diagnosticó una enfermedad crónica en el período de tiempo t , y 0 en caso contrario.
- G i es el primer período de tiempo en el que el individuo i informó haber sido diagnosticado con una condición crónica y 0 en caso contrario.
- Y es la utilización de los servicios de salud del individuo i en el período de tiempo t , donde Y se mide por:
- 1. Atención ambulatoria: número reportado de visitas a un médico en los últimos 12 meses.
- 2. Atención hospitalaria: número de pernoctaciones en un hospital en los últimos 12 meses.
- Y it ( g ) es el resultado potencial tratado , que es la utilización del servicio de atención médica que experimentaría el individuo i en el período de tiempo t si fuera diagnosticado con una condición crónica en el período g .
- Y it = Y it (0) es el resultado potencial no tratado , que es la utilización del servicio de atención médica que experimentaría el individuo i en el período de tiempo t si nunca se le hubiera diagnosticado una enfermedad crónica .
- Para todas laspersonasi y tiempo períodos el<GRAMOi, nosotros tener eso Yiel=Yiel0 (No anticipación) y Yiel=YielGRAMOi cuando el≥GRAMOi .
Siguiendo este enfoque, el efecto del tratamiento a nivel de unidad viene dado por la diferencia en la utilización de los servicios de atención sanitaria entre los grupos tratados y de control:τiel=Yielgramo-Yiel0
El efecto promedio del tratamiento a nivel de unidad sobre los tratados (ATT) se da por:τiel↼gramo=1T-gramo+1∑el=GRAMOiTYielgramo-Yiel0
La muestra ATT viene dada por:Ataquegramo,el=miYelgramo-Yel0|GRAMO=gramo
ATT es el efecto promedio del tratamiento en los tratados para el grupogramoen el período de tiempoel , que sirve como bloque de construcción para otros efectos de tratamiento agregados con funciones de peso variablesogramo,elEstas ponderaciones dependen del tamaño del grupo de todos los grupos que participaron en el tratamiento y del número de periodos posteriores al tratamiento para cada grupo. Estos parámetros tienen la siguiente forma:θ=∑gramo∈GRAMO∑el=2Togramo,elATTgramo,el
El estimador del estudio de eventos se puede construir a partir de los efectos del tratamiento promedio en el tiempo del grupo de la siguiente manera:ATTmiSmi=∑gramo∈GRAMOomiSgramo,miATTgramo,gramo+mi
Consideramos tres parámetros: el efecto promedio general del tratamiento, los efectos promedio del tratamiento en el tiempo del grupo y el estimador del estudio de eventos. El enfoque DiD se basa en el supuesto de tendencia paralela, emparejando los grupos de tratamiento y control según las siguientes características: edad, sexo, país, tamaño del hogar, estado civil, salud autopercibida, situación financiera y nivel educativo antes del tratamiento. Para garantizar la intercambiabilidad, utilizamos la ponderación de probabilidad inversa y calculamos los errores estándar con el método bootstrap de multiplicadores (1000 iteraciones). El análisis se realizó en R (versión 4.2.2) utilizando el paquete did (versión 2.1.2).El Apéndice complementario incluye un análisis de sensibilidad para evaluar la solidez de nuestras estimaciones.
Parte 2: Costo del exceso de frecuencia
Utilizamos los datos de WHO-CHOICE para estimar los costos de los servicios de salud, ajustados a la inflación mediante el Índice Armonizado de Precios al Consumidor (IPCA) para servicios de salud [ 18 , 20 ]. El WHO-CHOICE informa el costo promedio estimado por consulta, sin incluir medicamentos, y se expresa en PPA para facilitar la comparación entre países. Para considerar la variación y calcular la desviación estándar de las estimaciones de costos, implementamos un modelo de dos partes para la frecuencia [ 21 ]. Dado que los costos de la salud varían según el proveedor, analizamos diferentes escenarios de costos:
- Centros de salud exclusivamente para atención ambulatoria (sin camas).
- Centros de salud con camas.
- Hospitales de nivel primario que atienden casos sencillos y tienen pocas especialidades.
- Hospitales de segundo nivel que atienden casos de referencia (hospitales especializados).
- Hospitales de tercer nivel con personal altamente especializado y equipo técnico.
Para la atención hospitalaria, utilizamos sólo las últimas tres categorías.
Comparación entre países: carga de costos de atención médica
Para comparar nuestros resultados entre países, calculamos la carga del costo de la atención médica (CdA). La CdA se calculó utilizando el exceso de utilización de servicios (ATS), estimado en la Parte I, y las estimaciones del costo unitario de la Parte II. Para obtener estimaciones agregadas, utilizamos la demanda total potencial de servicios de atención médica por parte de personas con enfermedades crónicas, utilizando los datos de prevalencia del proyecto Estimador de Necesidades de Rehabilitación [ 22 , 23 ]. Formalmente, la CdA representa la proporción del gasto total en atención médica que un país incurre en la utilización de servicios por parte de personas con enfermedades crónicas:HcBpaís=#Gente con crónico condicionespaís×Ataquepaís×PreciomipaísTotal salud gastopaís
Resultados
Estadísticas descriptivas
La Tabla 1 muestra las características de la muestra (ocho oleadas) en los nueve países. Bélgica tiene la muestra más grande con 34 722 observaciones (14,5%), seguida de España con 29 253 (12,2%), Alemania con 29 084 (12,2%), Italia con 29 031 (12,2%) y Suiza, que contribuye con 18 116 observaciones (7,6%) al conjunto de datos general. La proporción de individuos masculinos en la muestra osciló entre el 41,9% en Austria y el 47,1% en Alemania, con un promedio del 45% en todos los países. La edad promedio osciló entre los 66,4 años en Dinamarca y Suecia y los 69,8 años. La salud autopercibida varió en la muestra. España tuvo la proporción más alta de personas que informaron tener una salud «mala» (15%), mientras que Dinamarca y Suecia tuvieron la mayor proporción de personas que informaron tener una salud «excelente» (19,4% y 15,9%, respectivamente). En cambio, España fue el país con menos personas que declararon tener una salud «excelente» (3,7%). En promedio, los hogares estaban compuestos por dos miembros en todos los países. La situación de pareja también varió: Italia registró el mayor porcentaje de personas que vivían con una pareja (77,2%) y Austria el menor (64%). Los niveles educativos difirieron significativamente: Dinamarca registró la mayor proporción de personas con educación superior (42,5%), mientras que Italia registró la menor (7,7%).
Tabla 1.
Estadísticas descriptivas de la muestra
| Variable | Austria | Bélgica | Dinamarca | Francia | Alemania | Italia | España | Suecia | Suiza |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tamaño de la muestra ( N ) | 23 623 (9,9%) | 34 722 (14,5%) | 21 962 (9,2%) | 28 917 (12,1%) | 29 084 (12,2%) | 29 031 (12,2%) | 29 253 (12,2%) | 24 201 (10,1%) | 18 116 (7,6%) |
| Género | |||||||||
| Masculino (%) | 9891 (41,9%) | 15 690 (45,2%) | 10 160 (46,3%) | 12 538 (43,4%) | 13 712 (47,1%) | 13 108 (45,2%) | 13 092 (44,8%) | 11 210 (46,3%) | 8260 (45,6%) |
| Femenino (%) | 13 732 (58,1%) | 19 032 (54,8%) | 11 802 (53,7%) | 16 379 (56,6%) | 15 372 (52,9%) | 15 923 (54,8%) | 16 161 (55,2%) | 12 991 (53,7%) | 9856 (54,4%) |
| Edad (media) | 68.5 | 66.8 | 66.4 | 67.8 | 66.8 | 68.1 | 69.7 | 69.8 | 68.1 |
| Estado de salud autopercibido | |||||||||
| Excelente (%) | 1814 (7,7%) | 2528 (7,3%) | 4254 (19,4%) | 1878 (6,5%) | 1 461 (5%) | 1 809 (6,2%) | 1066 (3,7%) | 3841 (15,9%) | 1996 (11%) |
| Muy bien (%) | 5421 (23%) | 7085 (20,5%) | 7197 (32,8%) | 4097 (14,3%) | 4346 (15%) | 4054 (14%) | 4277 (14,7%) | 5651 (23,4%) | 5167 (28,6%) |
| Bien (%) | 8433 (35,8%) | 14 887 (43%) | 5243 (23,9%) | 12 306 (42,9%) | 11 639 (40,1%) | 10 530 (36,3%) | 10 875 (37,3%) | 8298 (34,4%) | 7498 (41,5%) |
| Justo (%) | 5999 (25,5%) | 7923 (22,9%) | 3957 (18,1%) | 7324 (25,5%) | 8785 (30,3%) | 9345 (32,3%) | 8565 (29,4%) | 4929 (20,4%) | 2760 (15,3%) |
| Pobre (%) | 1879 (8%) | 2217 (6,4%) | 1263 (5,8%) | 3089 (10,8%) | 2786 (9,6%) | 3237 (11,2%) | 4369 (15%) | 1426 (5,9%) | 647 (3,6%) |
| Grupo de ingresos | |||||||||
| Bajo (%) | 6345 (30,3%) | 9510 (30,2%) | 6135 (30,6%) | 8133 (30,4%) | 7887 (30,2%) | 7901 (30,3%) | 7825 (30,3%) | 6670 (30,2%) | 4986 (30,3%) |
| Medio (%) | 8389 (40%) | 12 600 (40,1%) | 8036 (40,1%) | 10 720 (40,1%) | 10 487 (40,1%) | 10 406 (39,9%) | 10 370 (40,1%) | 8834 (40%) | 6580 (39,9%) |
| Alto (%) | 6215 (29,7%) | 9332 (29,7%) | 5863 (29,3%) | 7912 (29,6%) | 7759 (29,7%) | 7784 (29,8%) | 7671 (29,7%) | 6583 (29,8%) | 4912 (29,8%) |
| Tamaño del hogar | |||||||||
| Pequeño (%) | 20 154 (85,3%) | 28 294 (81,5%) | 19 533 (88,9%) | 24 555 (84,9%) | 24 793 (85,2%) | 18 719 (64,5%) | 19 590 (67%) | 22 447 (92,8%) | 15 562 (85,9%) |
| Medio (%) | 2244 (9,5%) | 3944 (11,4%) | 1540 (7%) | 2629 (9,1%) | 2937 (10,1%) | 6089 (21%) | 5647 (19,3%) | 1222 (5%) | 1476 (8,1%) |
| Grande (%) | 208 (0,9%) | 186 (0,5%) | 47 (0,2%) | 188 (0,7%) | 94 (0,3%) | 310 (1,1%) | 395 (1,4%) | 24 (0,1%) | 67 (0,4%) |
| En asociación (%) | 15 118 (64%) | 23 855 (68,7%) | 16 108 (73,3%) | 19 246 (66,6%) | 22 234 (76,4%) | 22 414 (77,2%) | 21 774 (74,4%) | 17 606 (72,7%) | 13 020 (71,9%) |
| Educación | |||||||||
| Primario (%) | 5675 (24,3%) | 13 847 (40,3%) | 4003 (18,3%) | 12 076 (42,6%) | 3486 (12,1%) | 20 269 (70,4%) | 22 874 (80,1%) | 9179 (38,7%) | 3954 (22,2%) |
| Secundaria (%) | 11 594 (49,7%) | 9331 (27,2%) | 8543 (39,2%) | 9915 (34,9%) | 16 266 (56,3%) | 6315 (21,9%) | 2829 (9,9%) | 7470 (31,5%) | 10 822 (60,7%) |
| Terciario (%) | 6048 (25,9%) | 11 157 (32,5%) | 9271 (42,5%) | 6383 (22,5%) | 9121 (31,6%) | 2207 (7,7%) | 2839 (9,9%) | 7059 (29,8%) | 3042 (17,1%) |
Números en frecuencias y porcentajes entre paréntesis.
Parte 1: Exceso de frecuencia en la utilización de servicios de atención sanitaria
Los gráficos del estudio de eventos ( Figs. 1A y B ) muestran el impacto estimado de las enfermedades crónicas en la utilización de los servicios de salud. Se presenta una tabla con las estimaciones enTabla suplementaria S1 . Antes del diagnóstico, los grupos de tratamiento y control no muestran diferencias significativas en la utilización de la atención médica, lo que confirma su comparabilidad. Por el contrario, la atención postdiagnóstico, ambulatoria y hospitalaria aumenta en todos los países, con magnitudes de efecto variables.
Figura 1.
(A) Atención ambulatoria: efecto estimado del diagnóstico de una enfermedad crónica en la utilización de los servicios. (B) Atención hospitalaria: efecto estimado del diagnóstico de una enfermedad crónica en la utilización de los servicios. El ATT es el exceso de utilización promedio estimado de los servicios de salud por parte de las personas con diagnóstico de una enfermedad crónica, en comparación con un grupo de control.
En atención ambulatoria ( Fig. 1A ), Alemania mostró el mayor exceso de utilización, con un ATT de 3,96 visitas más al médico (IC del 95 %: 1,49–6,43). Bélgica y Austria le siguieron de cerca, con valores de ATT de 3,93 (IC del 95 %: 2,62–5,24) y 3,88 (IC del 95 %: 2,24–5,52) visitas más, respectivamente. Italia y España también mostraron efectos notables, con 3,37 (IC del 95 %: 2,53–4,21) y 3,32 (IC del 95 %: 2,39–4,25) visitas más, respectivamente. Suiza y Francia le siguieron, con un ATT de 3,31 (IC del 95 %: 1,59–5,02) y 3,09 (IC del 95 %: 2,35–3,82) visitas más, respectivamente. Dinamarca y Suecia presentaron las estimaciones más bajas, con valores de TTA de 2,56 (IC del 95 %: 1,83-3,29) y 1,46 (IC del 95 %: 0,90-2,03) visitas más, respectivamente. Cabe destacar que el exceso de utilización de la atención ambulatoria fue estadísticamente significativo en todos los países.
En cuanto a la atención hospitalaria ( Fig. 1B ), Suiza mostró el mayor exceso de utilización, con un ATT de 2,29 estancias más para personas con diagnóstico de una enfermedad crónica (IC del 95 %: 0,70-3,88). Le siguió Austria con un ATT de 1,94 estancias más (IC del 95 %: 0,42-3,46). Bélgica y Alemania informaron de efectos moderados, con un ATT de 0,93 (IC del 95 %: 0,48-1,38) y 0,96 (IC del 95 %: -0,03 a 1,95), respectivamente. Francia mostró un ATT similar de 0,89 estancias más (IC del 95 %: 0,39-1,40). Se observaron efectos más pequeños en España (0,58; IC del 95 %: 0,22-0,93) e Italia (0,52; IC del 95 %: 0,19-0,85). Suecia y Dinamarca presentaron los efectos más bajos, con un TTA de 0,42 (IC del 95 %: 0,08-0,76) y 0,33 (IC del 95 %: -0,17-0,83) visitas más, respectivamente. Sin embargo, el intervalo de confianza de Dinamarca y Alemania fue cero, lo que indica efectos no significativos.
Parte 2: Costo de los servicios
Las Tablas 2 y 3 presentan los costos unitarios estimados de los servicios de salud y su variación (desviación estándar) entre proveedores de servicios en diferentes países. Como era de esperar, los costos de la atención ambulatoria son sustancialmente menores que los de la atención hospitalaria. En promedio, los costos unitarios más altos para servicios ambulatorios y hospitalarios se observan en Austria, Suiza y Dinamarca. Por el contrario, Italia, España y Francia presentan sistemáticamente costos más bajos entre todos los proveedores. Los demás países presentan niveles de costos comparables.
Tabla 2.
Atención ambulatoria: costos estimados por tipo de establecimiento [cifras en USD (PPA)]
| Estimaciones de WHO-CHOICE | Estimaciones de costos por utilización excesiva de los servicios de salud | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | B | do | B × C | D | |||||||
| País | Tipo de instalación | Costos unitarios promedio estimados (USD por visita) | DAKOTA DEL SUR | Estimación de la UB | Estimación de LB | Costos individuales promedio (USD por persona durante un año) | Estimación de la UB | Estimación de LB | Número de personas con enfermedades crónicas mayores de 50 años. | Costos totales estimados (en millones de USD) | Carga de costes sanitarios (HcB) |
| Austria | Centro de salud (sin camas) | 58.32 | 42.87 | 174.63 | 12.36 | 226.28 | 963.96 | 27.69 | 3 338 346 | 755.41 | 1,3% |
| Hospital secundario | 82.83 | 64.15 | 257.83 | 16.71 | 321.38 | 1423.22 | 37.43 | 1072.88 | 1,8% | ||
| Hospital terciario | 82.42 | 64.36 | 238,98 | 16.22 | 319,79 | 1319.17 | 36.33 | 1067.57 | 1,8% | ||
| Hospital primario | 80.12 | 58,99 | 242.18 | 15.84 | 310.87 | 1336.83 | 35.48 | 1037.78 | 1,8% | ||
| Centro de salud (con camas) | 70.89 | 55.33 | 219.45 | 14.55 | 275.05 | 1211.36 | 32.59 | 918.22 | 1,6% | ||
| Bélgica | Hospital terciario | 70.55 | 51.74 | 206.02 | 15.56 | 277.26 | 1079.54 | 40.77 | 4 507 303 | 1249.70 | 1,9% |
| Hospital secundario | 68.42 | 48.57 | 205.44 | 14,96 | 268.89 | 1076.51 | 39.20 | 1211.97 | 1,8% | ||
| Centro de salud (con camas) | 61,98 | 48.65 | 192.66 | 12,95 | 243.58 | 1009.54 | 33.93 | 1097.90 | 1,7% | ||
| Hospital primario | 66.91 | 51.82 | 202.92 | 13.64 | 262.96 | 1063.30 | 35.74 | 1185.22 | 1,8% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 49.20 | 37.68 | 150.00 | 9.84 | 193.36 | 786.00 | 25.78 | 871.51 | 1,3% | ||
| Dinamarca | Hospital terciario | 76.45 | 60.41 | 227.76 | 16.33 | 195.71 | 749.33 | 29.88 | 2 167 188 | 424.14 | 1.0% |
| Centro de salud (con camas) | 63.73 | 51.08 | 202.33 | 14.38 | 163.15 | 665.67 | 26.32 | 353.57 | 0,8% | ||
| Hospital secundario | 76.65 | 59.04 | 240.83 | 14,99 | 196.22 | 792.33 | 27.43 | 425.25 | 1.0% | ||
| Hospital primario | 52.48 | 57,96 | 225.49 | 14.76 | 134.35 | 741.86 | 27.01 | 291.16 | 0,7% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 52.48 | 38.15 | 153.63 | 10.86 | 134.35 | 505.44 | 19.87 | 291.16 | 0,7% | ||
| Francia | Hospital secundario | 61.58 | 49.16 | 182.38 | 12.63 | 190.28 | 696.69 | 29.68 | 24 406 554 | 4644.13 | 1,3% |
| Centro de salud (sin camas) | 42.80 | 34,93 | 147.43 | 8.72 | 132.25 | 563.18 | 20.49 | 3227.82 | 0,9% | ||
| Hospital primario | 42.80 | 41.63 | 171,99 | 11.87 | 132.25 | 657.00 | 27.89 | 3227.82 | 0,9% | ||
| Hospital terciario | 58.64 | 46.38 | 179.62 | 11.86 | 181.20 | 686.15 | 27.87 | 4422.41 | 1,2% | ||
| Centro de salud (con camas) | 52.12 | 42.92 | 164.40 | 9.98 | 161.05 | 628.01 | 23.45 | 3930.70 | 1,1% | ||
| Alemania | Hospital secundario | 70.68 | 53.72 | 212.84 | 14.72 | 279.89 | 1368.56 | 21.93 | 35 636 697 | 9974.45 | 1,8% |
| Hospital terciario | 70.11 | 53.55 | 212.73 | 13.48 | 277.64 | 1367.85 | 20.09 | 9894.02 | 1,8% | ||
| Hospital primario | 48.31 | 50.18 | 207.39 | 13.56 | 191.31 | 1333.52 | 20.20 | 6817.57 | 1,2% | ||
| Centro de salud (con camas) | 57.40 | 41.17 | 171.71 | 12.15 | 227.30 | 1104.10 | 18.10 | 8100.36 | 1,5% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 48.31 | 36.88 | 148.35 | 9.92 | 191.31 | 953.89 | 14.78 | 6817.57 | 1,2% | ||
| Italia | Hospital terciario | 65.58 | 50.87 | 204.46 | 12.71 | 221.00 | 860.78 | 32.16 | 26 297 584 | 5811.89 | 2,9% |
| Hospital secundario | 63.27 | 49.47 | 185.65 | 13.56 | 213.22 | 781.59 | 34.31 | 5607.17 | 2,8% | ||
| Hospital primario | 44.23 | 47.68 | 193.96 | 13.13 | 149.06 | 816.57 | 33.22 | 3919.79 | 2.0% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 44.23 | 32,95 | 132.48 | 8.83 | 149.06 | 557.74 | 22.34 | 3919.79 | 2.0% | ||
| Centro de salud (con camas) | 57.44 | 48.04 | 179.74 | 11.03 | 193.57 | 756.71 | 27.91 | 5090.50 | 2,6% | ||
| España | Hospital terciario | 60.66 | 44.59 | 182.80 | 12.84 | 201.39 | 776.90 | 30.69 | 17 497 926 | 3523.93 | 2,3% |
| Hospital primario | 42.60 | 47.57 | 180.72 | 12.05 | 141.43 | 768.06 | 28.80 | 2474.77 | 1,6% | ||
| Centro de salud (con camas) | 52.20 | 39.01 | 150.26 | 11.29 | 173.30 | 638.61 | 26,98 | 3032.46 | 2.0% | ||
| Hospital secundario | 62.62 | 48.80 | 192.26 | 13.35 | 207.90 | 817.11 | 31.91 | 3637.79 | 2,4% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 42.60 | 33.91 | 129,78 | 8.19 | 141.43 | 551.57 | 19.57 | 2474.77 | 1,6% | ||
| Suecia | Hospital terciario | 75.23 | 59.57 | 236.49 | 14.77 | 109.84 | 480.07 | 13.29 | 3 680 911 | 404.30 | 0,6% |
| Hospital primario | 49.49 | 57.24 | 217.77 | 14.80 | 72.26 | 442.07 | 13.32 | 265.97 | 0,4% | ||
| Hospital secundario | 74.80 | 57.14 | 234.67 | 14.52 | 109.21 | 476.38 | 13.07 | 401.98 | 0,6% | ||
| Centro de salud (con camas) | 65.93 | 52.18 | 197,76 | 12.15 | 96.26 | 401.45 | 10.94 | 354.32 | 0,5% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 49.49 | 37.58 | 146.40 | 10.51 | 72.26 | 297.19 | 9.46 | 265.97 | 0,4% | ||
| Suiza | Hospital secundario | 74.94 | 58.52 | 228.71 | 16.21 | 248.05 | 1148.12 | 25.77 | 3 277 658 | 813.03 | 0,9% |
| Hospital primario | 51.69 | 56.34 | 231.47 | 13.92 | 171.09 | 1161.98 | 22.13 | 560.79 | 0,6% | ||
| Centro de salud (sin camas) | 51.69 | 38.21 | 154,99 | 10.83 | 171.09 | 778.05 | 17.22 | 560.79 | 0,6% | ||
| Centro de salud (con camas) | 64,97 | 52.27 | 199,97 | 13.57 | 215.05 | 1003.85 | 21.58 | 704.86 | 0,7% | ||
| Hospital terciario | 76.53 | 60.55 | 237.37 | 15.55 | 253.31 | 1191.60 | 24.72 | 830.28 | 0,9% | ||
Los valores están en dólares estadounidenses de 2021, ajustados a la inflación de la atención médica. UB y LB son los intervalos de confianza del 95 % en torno a los costos estimados. UB y LB indican el rango de incertidumbre en los costos estimados. DE = desviación estándar; año = años de antigüedad; UB = estimación del límite superior; LB = estimación del límite inferior.
A: Estimaciones de costos unitarios (por visita a un profesional de la salud). Los datos provienen del proyecto WHO-CHOICE. B: Los costos individuales medios son el costo unitario de una visita a un centro de atención hospitalaria multiplicado por el exceso de utilización estimado (ATT) de los servicios de salud. C: Cifras calculadas a partir de la prevalencia de enfermedades crónicas estimada por el Estimador de Necesidades de Rehabilitación del Instituto de Métricas de Salud (IHME). Los costos totales estimados son los costos asociados debido al exceso de utilización de los servicios de salud entre las personas con enfermedades crónicas. D: La HcB es la proporción de los costos de exceso de utilización de la atención médica en relación con el gasto total en salud de un país.
Tabla 3.
Atención hospitalaria: costos estimados por tipo de establecimiento [cifras en USD (PPP)]
| Estimaciones de WHO-CHOICE | Estimaciones de costos por utilización excesiva de los servicios de salud | ||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| A | B | do | B × C | D | |||||||
| País | Tipo de instalación | Costos unitarios promedio estimados (USD por noche) | DAKOTA DEL SUR | Estimación de la UB | Estimación de LB | Costos individuales promedio (USD por persona durante un año) | Estimación de la UB | Estimación de LB | Número de personas con enfermedades crónicas mayores de 50 años. | Costos totales estimados (en millones de USD) | Carga de costes sanitarios (HcB) |
| Austria | Hospital primario | 820.4 | 396.4 | 1854.6 | 300.3 | 1591.6 | 6417.0 | 126.1 | 33 383 46 | 5313.4 | 9,1% |
| Hospital secundario | 863.1 | 395.0 | 1857.5 | 339.1 | 1674.5 | 6427.0 | 142.4 | 5590.0 | 9,6% | ||
| Hospital terciario | 1144.4 | 537.7 | 2487.9 | 410.5 | 2220.2 | 8608.2 | 172.4 | 7411.8 | 12,8% | ||
| Bélgica | Hospital primario | 926.9 | 417.3 | 2042.7 | 352.9 | 862.0 | 2818.9 | 169.4 | 45 073 03 | 3885.2 | 5,9% |
| Hospital secundario | 698.0 | 314.6 | 1446.0 | 274.3 | 649.1 | 1995.5 | 131.7 | 2925.9 | 4,5% | ||
| Hospital terciario | 707.8 | 307.1 | 1466.5 | 280.4 | 658.3 | 2023.8 | 134.6 | 2967.0 | 4,5% | ||
| Dinamarca | Hospital primario | 1006.3 | 460.0 | 2141.0 | 393.4 | 332.1 | 1777.1 | . | 21 671 88 | 719.7 | 1,7% |
| Hospital secundario | 788.9 | 375.5 | 1731.8 | 311.1 | 260.3 | 1437.4 | . | 564.2 | 1,3% | ||
| Hospital terciario | 754.2 | 346.0 | 1677.8 | 284.8 | 248.9 | 1392.5 | . | 539.4 | 1,3% | ||
| Francia | Hospital primario | 546.7 | 267.5 | 1196.6 | 211.5 | 486.6 | 1675.3 | 82.5 | 244 065 54 | 11 876.0 | 3,3% |
| Hospital secundario | 590.8 | 271.6 | 1292.8 | 227.8 | 525.8 | 1809.9 | 88.8 | 12 832.6 | 3,5% | ||
| Hospital terciario | 758.5 | 347.8 | 1693.4 | 302.5 | 675.1 | 2370.8 | 118.0 | 16 476,7 | 4,5% | ||
| Alemania | Hospital primario | 709.9 | 327.7 | 1545.0 | 268.0 | 681.5 | 3012.7 | . | 35 6366 97 | 24 287.9 | 4,4% |
| Hospital secundario | 890.9 | 422.1 | 1979.1 | 329.5 | 855.2 | 3859.2 | . | 30 477.8 | 5,5% | ||
| Hospital terciario | 671.4 | 308.4 | 1475.1 | 265.8 | 644.5 | 2876.4 | . | 22 968.1 | 4,2% | ||
| Italia | Hospital primario | 819.4 | 375.5 | 1730.1 | 306.7 | 426.1 | 1470.6 | 58.3 | 26 2975 84 | 11 204.5 | 5,6% |
| Hospital secundario | 611.9 | 281.2 | 1342.0 | 220.9 | 318.2 | 1140.7 | 42.0 | 8368.1 | 4,2% | ||
| Hospital terciario | 621.5 | 293.4 | 1369.5 | 227.0 | 323.2 | 1164.1 | 43.1 | 8498.2 | 4,3% | ||
| España | Hospital primario | 738.5 | 325.3 | 1511.5 | 295.3 | 428.3 | 1405.7 | 65.0 | 17 4979 26 | 7494.5 | 4,9% |
| Hospital secundario | 603.0 | 278.9 | 1317.0 | 235.4 | 349.7 | 1224.8 | 51.8 | 6119.7 | 4.0% | ||
| Hospital terciario | 551.7 | 254.4 | 1182.9 | 206.7 | 320.0 | 1100.1 | 45.5 | 5599.0 | 3,7% | ||
| Suecia | Hospital primario | 744.9 | 331.5 | 1542.5 | 291.5 | 312.9 | 1172.3 | 23.3 | 36 809 11 | 1151.6 | 1,6% |
| Hospital secundario | 991.8 | 474.1 | 2184.3 | 373.6 | 416.6 | 1660.0 | 29.9 | 1533.3 | 2,1% | ||
| Hospital terciario | 732.2 | 330.3 | 1622.0 | 288.9 | 307.5 | 1232.7 | 23.1 | 1131.9 | 1,6% | ||
| Suiza | Hospital primario | 799.5 | 370.5 | 1793.8 | 294.5 | 1830.7 | 6960.1 | 206.1 | 32 776 58 | 6000.5 | 6,4% |
| Hospital secundario | 835.4 | 398.6 | 1871.5 | 311.7 | 1913.1 | 7261.5 | 218.2 | 6270.4 | 6,6% | ||
| Hospital terciario | 1080.7 | 503.0 | 2370.0 | 408.3 | 2474.8 | 9195.6 | 285.8 | 8111.7 | 8,6% | ||
Los valores están en dólares estadounidenses de 2021, ajustados a la inflación de la atención médica. UB y LB son los intervalos de confianza del 95 % en torno a los costos estimados. UB y LB indican el rango de incertidumbre en los costos estimados. DE = desviación estándar; año = años de antigüedad; UB = estimación del límite superior; LB = estimación del límite inferior.
A: Estimaciones de costos unitarios (por visita a un profesional de la salud). Los datos provienen del proyecto WHO-CHOICE.
B: Los costos individuales medios son el costo unitario de una visita a un centro de atención hospitalaria multiplicado por el exceso de utilización estimado (ATT) de los servicios de salud.
C: Cifras calculadas a partir de la prevalencia de enfermedades crónicas estimada mediante el Estimador de Necesidades de Rehabilitación del Instituto de Métricas de Salud (IHME). Los costos totales estimados son los costos asociados debido al exceso de utilización de los servicios de salud entre las personas con enfermedades crónicas.
D: La HcB es la proporción de los costos de exceso de utilización de la atención médica en relación con el gasto total en salud de un país.
Parte 3: Carga de los costos de atención médica
Las Figuras 2A (ambulatoria) y B (hospitalizada) muestran la HcB estimada en los países analizados. El eje x muestra el exceso de utilización de la atención médica (ATT) y el eje y el coste por consulta. Curiosamente, incluso cuando los precios se expresan en términos de PPP, persiste cierta variación, especialmente en la atención hospitalaria, lo que sugiere que los servicios no son homogéneos entre países. El tamaño de las burbujas refleja la prevalencia de enfermedades crónicas.
![(A) Atención ambulatoria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. (B) Atención hospitalaria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. Las cifras reflejan la carga de costos de atención médica (CdA), definida como la proporción del exceso de costos de utilización de la atención médica en relación con el gasto total en atención médica de un país. El tamaño de las burbujas indica la prevalencia de enfermedades crónicas.](https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/eurpub/35/2/10.1093_eurpub_ckaf012/2/m_ckaf012f2a.jpeg?Expires=1752022752&Signature=tiNVUEk2Nfqu5EF4eiVT5qb43V~h6IYHB90tum2prZc~H4w~LLvyuMkMcFFoPHc38T6zDC2D-9YKEyXcS5qKDcuClZZkhGUuMOzx6kkhkfKlLtgcrVZPVkH1jJOzTsc5ACdYN-bPcvTnJYXIZ62HTiHb9v-YQgdhukYRVxOtBfvWFETWNGQxNqPR-dfCQkBW2z-3iTEmL3Ql8HbOSidnwHeh0~f46q5F6txABkuXRA37hhgZUA7FY6TuUI1J5F0zC6Uw8ab15unJ0Go3VpRYwFGt~ZvD7AHEc6Jmex7k4LeNrYUp~o9xQj5bW1Zinn5AcfvThmcB4TUmXtJmFfW6uA__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA)
![(A) Atención ambulatoria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. (B) Atención hospitalaria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. Las cifras reflejan la carga de costos de atención médica (CdA), definida como la proporción del exceso de costos de utilización de la atención médica en relación con el gasto total en atención médica de un país. El tamaño de las burbujas indica la prevalencia de enfermedades crónicas.](https://oup.silverchair-cdn.com/oup/backfile/Content_public/Journal/eurpub/35/2/10.1093_eurpub_ckaf012/2/m_ckaf012f2b.jpeg?Expires=1752022752&Signature=mwKO4jh4RA5bnjzdK-GxMTAI4A~q3TiQf2pIfVgu8Ju6YolrWeHBWD~0Co33aE0QKi4kJ107egYrVFWFx6ysV557Xpqlj2AGan9bj5iZ9TlgIlTl3V0Q8WScKPqa0kdzhiSyojePHKupgskS7EFQv1KkIhJHtBn9vvALuHBewM~ENYzBTlQsWe31jKOxaZjZYIg1o4h1kTw6pPtRGz7oq763x0h6VD~344Ga3ctS1UWqQjsifE1Q8ql26wkUVHzAS9AmSdDqGfzg-oHPAUDOr1J8gxagQ1oQGMScQBveN18XPmw-D~LSCKzsn-H6-bVbkfBTn2S7sKtME5tdvcqk5w__&Key-Pair-Id=APKAIE5G5CRDK6RD3PGA)
Figura 2.
(A) Atención ambulatoria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. (B) Atención hospitalaria: costos estimados por tipo de centro [cifras en USD (PPA)]. Las cifras reflejan la carga de costos de atención médica (CdA), definida como la proporción del exceso de costos de utilización de la atención médica en relación con el gasto total en atención médica de un país. El tamaño de las burbujas indica la prevalencia de enfermedades crónicas.
Para la atención ambulatoria, los resultados indican que Italia tuvo la HcB más alta, que oscila entre el 2% en centros de salud y el 2,9% en hospitales secundarios/terciarios. Esto se atribuye principalmente a la alta prevalencia de enfermedades crónicas en el país. España le sigue, con una carga que oscila entre el 1,6% y el 2,3%. A pesar de tener costos y niveles de utilización similares a los de Italia, la carga de España es menor debido a una menor prevalencia de enfermedades crónicas. Bélgica (1,3%–1,9%) y Alemania (1,2%–1,8%) exhiben cargas impulsadas por una mayor utilización de servicios ambulatorios combinada con una alta prevalencia de enfermedades crónicas. Austria muestra una carga similar (1,3%–1,8%), que se explica por la elevada utilización de la atención médica y los altos precios de los servicios. Francia informa una carga relativamente menor (0,9%–1,2%), principalmente debido a los menores precios de la atención médica y a una utilización menos excesiva de los servicios ambulatorios. En el extremo inferior del espectro se encuentran Suecia (0,4%–0,6%), Suiza (0,6%–0,9%) y Dinamarca (0,7%–1%). A pesar de tener precios de atención médica relativamente similares, estos países reportaron una menor prevalencia de enfermedades crónicas. Suecia, en particular, destaca con la menor carga en la muestra.
En cuanto a la atención hospitalaria, los niveles más altos de HcB se registraron en Austria (9,1%–12,8%) y Suiza (6,4%–8,6%), debido a precios relativamente más altos y una mayor utilización de la atención médica. Les siguieron Bélgica (4,5%–5,9%) y Alemania (4,2%–5,5%), con precios más bajos y una menor utilización en general. Sin embargo, en Alemania, la alta prevalencia de enfermedades crónicas representa una proporción significativa del HcB estimado.
Italia (4,2%–5,6%), España (3,7%–4,9%) y Francia (3,3%–4,5%) mostraron una menor carga de enfermedad, debido principalmente a la reducción de precios y utilización. Cabe destacar que Italia destaca por su mayor prevalencia de enfermedades crónicas a pesar de sus menores costes generales. Finalmente, a pesar de los altos precios de la atención médica, Suecia (1,5%–2,03%) y Dinamarca (1,2%–1,61%) presentaron los niveles más bajos de HcB de la muestra. En ambos países, esto se atribuye a una menor utilización de los servicios de salud y a una menor prevalencia de enfermedades crónicas, especialmente en Suecia.
Discusión
Este estudio estimó el aumento en la utilización de los servicios de salud y los costos asociados resultantes de las enfermedades crónicas en nueve países europeos. Para la atención ambulatoria, las personas diagnosticadas con una enfermedad crónica experimentan un promedio de cuatro visitas adicionales por año en Alemania, Bélgica y Austria. En Italia, España, Suiza, Francia y Dinamarca, esta cifra se reduce a 3, mientras que en Suecia solo se ve una visita adicional anualmente. Para la atención hospitalaria, Suiza y Austria informan un promedio de dos estancias hospitalarias adicionales por noche por año, seguidos de Alemania, Bélgica y Francia con una estancia adicional. Por el contrario, España, Italia y Suecia registran menos de 1 estancia adicional por noche al año, mientras que Dinamarca no muestra un efecto significativo. Estos hallazgos resaltan una carga financiera sustancial en los sistemas de salud. Italia, Bélgica, España, Austria y Alemania enfrentan los costos más altos para los servicios ambulatorios, mientras que Suiza y Austria incurren en los gastos más significativos para la atención hospitalaria.
Nuestros hallazgos se alinean con la literatura relacionada que destaca el aumento constante en el gasto de atención médica impulsado por enfermedades no transmisibles [ 24 ]. Si bien gran parte de la investigación existente se centra en los gastos totales de atención médica, incluidos los costos de medicamentos, prevención, dispositivos de asistencia, infraestructura y administración [ 10 , 25 , 26 ], nuestro estudio proporciona estimaciones causales específicamente relacionadas con el aumento de la utilización de los servicios de atención médica después de los diagnósticos de enfermedades crónicas. En consecuencia, nuestras estimaciones de costos son menores que las de la literatura más amplia, ya que representan solo un subconjunto de los gastos totales para enfermedades no transmisibles. Un estudio comparable estimó que la utilización de servicios de hospitalización para algunas enfermedades crónicas en Suiza contribuyó entre el 1,3% y el 6,2% de la variación total de los costos, lo que se acerca más a nuestros hallazgos [ 12 ].
Dado que la atención sanitaria representa una de las mayores categorías del gasto público, la creciente demanda de atención plantea importantes desafíos a las finanzas públicas [ 8 ]. Por lo tanto, para abordar eficazmente las crecientes necesidades de atención de la población, es fundamental comprender las implicaciones para la organización del sistema sanitario. Estas se ven condicionadas por varios factores clave: (1) el coste de los servicios de salud, (2) los patrones de utilización de los servicios y (3) el estado general de salud de la población.
En la atención ambulatoria, nuestros hallazgos sugieren que el principal factor determinante de la HcB es la prevalencia de enfermedades crónicas. Si bien se observaron algunas variaciones en precios y utilización, no existen diferencias marcadas entre países, excepto en Suecia. Suecia destaca por tener la menor carga en la muestra, atribuida a su comparativamente baja utilización de servicios y prevalencia de enfermedades crónicas. En cambio, la atención hospitalaria reveló variaciones más pronunciadas entre países. Incluso después de ajustar por las diferencias de precios, persisten disparidades notables, lo que sugiere marcadas diferencias en la organización y prestación de los servicios hospitalarios entre países. Suiza y Austria presentaron las mayores cargas, debido a precios relativamente más altos para la atención hospitalaria y a los elevados niveles de utilización de la atención médica. Bélgica, Alemania, Italia, España y Francia mostraron una carga media, explicada principalmente por la alta prevalencia de enfermedades crónicas a pesar de los menores precios y niveles de utilización de la atención médica. Al igual que en la atención ambulatoria, Suecia y Dinamarca experimentaron la menor carga debido a su menor utilización de la atención médica y a la menor prevalencia de enfermedades crónicas.
Nuestros hallazgos resaltan áreas críticas para mejorar la organización de los servicios de salud para abordar las crecientes necesidades de cuidado de la población. Primero, los precios de la salud son altamente complejos. Nuestros resultados demuestran que incluso después de los ajustes de precios, las diferencias persisten, particularmente en la atención hospitalaria. Esto refleja la heterogeneidad de los servicios de salud entre países [ 27 ]. Estas diferencias sugieren que factores más allá de la inflación, como los avances tecnológicos, las preferencias de la población o los efectos de la composición estructural, pueden contribuir a costos más altos. Por ejemplo, Suiza y Austria exhiben servicios relativamente más caros, probablemente influenciados por estos factores exógenos [ 27 ]. Para mitigar las presiones financieras, se deben explorar modelos alternativos que minimicen la dependencia de servicios costosos y potencialmente innecesarios. Muchas condiciones crónicas, particularmente en sus etapas iniciales, se pueden manejar de manera efectiva y a un costo significativamente menor dentro de los entornos de atención primaria, en lugar de a través del tratamiento hospitalario directo [ 28 , 29 ]. Sin embargo, expandir los servicios de atención primaria presenta desafíos, particularmente en Europa, donde los sistemas de salud ya están sobrecargados por la escasez de fuerza laboral [ 30 ].
En segundo lugar, el uso innecesario de los servicios de salud es más frecuente en sistemas que carecen de estructuras de control o que no exigen copagos. Algunos sistemas de salud ofrecen un amplio acceso a los servicios, a la vez que incorporan sistemas de derivación a atención especializada como mecanismo para controlar el uso excesivo [ 31 ]. Este enfoque podría explicar los hallazgos en España y Francia, donde el uso excesivo es relativamente bajo. Sin embargo, es necesario evaluar cuidadosamente las posibles compensaciones, en particular al considerar el aumento de los pagos directos. Estas medidas pueden afectar de forma desproporcionada a los hogares con menores ingresos, lo que podría exacerbar las disparidades en materia de salud y generar efectos negativos generalizados en los resultados generales de salud [ 32 ].
En tercer lugar, y quizás el más crucial, está abordar la creciente prevalencia de enfermedades crónicas. Las intervenciones eficaces de salud pública deben priorizar dos estrategias clave: la prevención y la rehabilitación. Mejorar las medidas preventivas, como promover una nutrición saludable y la actividad física regular desde una edad temprana, representa uno de los enfoques más rentables para el manejo de las enfermedades no transmisibles [ 33 ]. Estas medidas pueden reducir significativamente la incidencia de enfermedades crónicas y aliviar la carga de la atención médica a largo plazo. Igualmente importante es integrar los servicios de rehabilitación en la atención estándar para las personas que ya viven con enfermedades crónicas. La rehabilitación no solo ayuda a los pacientes a recuperar su independencia y mejorar su calidad de vida, sino que también ayuda a prevenir complicaciones que podrían derivar en costosos ingresos hospitalarios [ 34 ].
Finalmente, es importante reconocer las limitaciones de este estudio. Un supuesto clave en nuestro modelo es que, una vez que a una persona se le diagnostica una enfermedad crónica, su utilización de la atención médica aumenta debido a la necesidad. Sin embargo, parte del aumento observado también podría estar impulsado por la oferta, como resultado del sobrediagnóstico; por ejemplo, la identificación de enfermedades asintomáticas durante las revisiones rutinarias [ 35 ]. Las investigaciones futuras deberían centrarse en la identificación precisa del sobrediagnóstico y en la evaluación de su impacto en los costos de la atención médica. Los modelos de riesgo avanzados podrían desempeñar un papel fundamental en este ámbito mediante el análisis de datos de costos para identificar los factores que los impulsan y facilitar simulaciones para evaluaciones económicas de la salud [ 36 ].
Otra limitación es que nuestras estimaciones reflejan los cambios en la utilización de la atención médica tras un diagnóstico, lo que significa que el efecto total se refiere únicamente a los casos nuevos (es decir, la incidencia de enfermedades crónicas). Dado que actualmente no se dispone de datos de incidencia, calculamos los efectos totales utilizando datos de prevalencia, capturando así el impacto en todas las personas con enfermedades crónicas. Como referencia, reestimamos nuestros resultados en la sección suplementaria calculando la incidencia en nuestra muestra, con algunas simplificaciones
Conclusión
Este estudio estima cuánto aumentan las personas con enfermedades crónicas la utilización de los servicios de salud, tanto hospitalarios como ambulatorios. Este exceso de utilización supone una carga económica considerable para los sistemas de salud, con importantes variaciones entre países. Estas diferencias pueden atribuirse a la organización específica de los sistemas de salud, las estructuras sociales y las preferencias de los pacientes de cada país. Para afrontar la creciente demanda de atención de la población, los sistemas de salud deben priorizar estrategias rentables. Mejorar la atención primaria e integrar los servicios de rehabilitación son estrategias sanitarias clave que pueden mejorar los resultados a largo plazo, a la vez que gestionan eficazmente los costos
