Introducción

El Sistema Nacional de Salud (SNS), como otros sistemas sanitarios que garantizan la universalidad de acceso con independencia del nivel de renta, se enfrenta a considerables retos para ser fiscalmente sostenible. Sin cuestionar la importancia de una adecuada financiación agregada del sistema, conocer la eficiencia de los hospitales del SNS y sus causas es condición necesaria para el diseño de políticas de optimización de los recursos públicos, no solo por razones de supervivencia, sino también por imperativo ético: la ineficiencia señala un mal uso de los recursos aportados por los ciudadanos y compromete el pacto social que sustenta el SNS. El problema es particularmente complejo en España, donde la responsabilidad de la gestión está descentralizada en las comunidades autónomas¹.

El análisis envolvente de datos (DEA, Data Envelopment Analysis) es el método más utilizado en investigación de servicios sanitarios. Al combinar la construcción de una frontera de eficiencia no paramétrica con la multiplicidad de inputs y outputs que caracterizan la producción hospitalaria, no requiere información sobre preferencias, precios, prioridades o tecnología, y proporciona unidades de referencia e identificación de la mejor práctica^2-4.

En el ámbito internacional, son numerosas las investigaciones sobre evaluación de la eficiencia hospitalaria con DEA. A menudo se emplea para establecer un benchmarking entre hospitales con distintas características organizativas, dependencia funcional o entornos geográficos^5-11. En Europa, diversos estudios han evaluado la eficiencia y la productividad de los hospitales públicos en diversos países^12-16.

El estudio de la eficiencia de las organizaciones sanitarias con métodos frontera también se ha abordado en el SNS español, como revelan distintas revisiones de la literatura^4,17,18. Sin embargo, la mayoría de los estudios publicados son de ámbito regional, debido a la dificultad de disponer de una base de datos nacional que combine inputs y outputs hospitalarios e incorpore las altas ajustadas por casuística, lo que limita la potencia de los estudios dado el pequeño número de hospitales considerados^19-22. Únicamente se han identificado cuatro estudios de ámbito estatal^23-26 y, dentro de ellos, dos utilizan las altas ajustadas por casuística^25,26.

Otro aspecto relevante es la identificación de los factores explicativos de la eficiencia técnica y la productividad obtenidos²⁷. En publicaciones previas internacionales se han comparado las cifras de eficiencia entre grupos de unidades y las explican mediante una regresión lineal⁹, o se identifican variables del entorno que inciden sobre la eficiencia^5,13. En España, los estudios suelen estimar coeficientes de correlación entre eficiencia y calidad^19,20 u otros factores exógenos, como el tipo de organización hospitalaria^21,22 o las características de la población de referencia²².

Este trabajo es el primer estudio que analiza la eficiencia del conjunto de los hospitales generales del SNS español tras el inicio de la crisis económica, considerando la influencia que tienen sobre la eficiencia algunas características hospitalarias y regionales. Los objetivos son, en primer lugar, evaluar la eficiencia técnica estática y dinámica de los hospitales del SNS durante el periodo 2010-2012 mediante el DEA y el índice de Malmquist (IM), con una definición completa de inputs y outputs, que incorpora la casuística. En segundo lugar, identificar mediante modelos lineales multinivel las variables hospitalarias y regionales que explican dicha eficiencia.

Métodos

Análisis de los datos

El método utilizado se ha inspirado en Hollingsworth²⁹ y en Emrouznejad y De Witte³⁰, que estructuran las fases de medida de la eficiencia en organizaciones sanitarias. El análisis de los datos consta de dos fases:

1. Análisis estático de eficiencia a través del DEA, para conocer la eficiencia técnica global, pura y de escala, y dinámico a partir de la obtención del IM, al objeto de conocer la evolución de la productividad.

2. Análisis de segunda etapa para identificar factores relacionados con la eficiencia, mediante un modelo transversal de regresión lineal multinivel de efectos fijos³¹.

El DEA es un método de frontera no paramétrica determinista, que compara la eficiencia técnica de organizaciones (DMU, Decision Making Units) que operan en un entorno similar, son homogéneas y presentan multidimensionalidad de inputs y outputs. Con el DEA, la eficiencia técnica de cada hospital del SNS se obtiene mediante la resolución de un problema de programación matemática, donde los outputs y los inputs de cada hospital son ponderados para maximizar el cociente entre outputs e inputs, de forma que dichos pesos o ponderaciones coloquen al centro evaluado en la mejor situación posible respecto a los demás, cuando estos son evaluados con los mismos pesos. La eficiencia técnica global que ofrece el DEA (obtenida con la resolución de un modelo CCR³²) está compuesta por la eficiencia técnica pura (resolución de un modelo BCC³³) y por la eficiencia técnica de escala (cociente de las puntuaciones de eficiencia técnica global y técnica pura). La primera hace referencia a la utilización óptima de factores productivos, mientras que la segunda mide el grado en que una unidad productiva opera en la dimensión óptima; es decir, considera el tamaño de la DMU y está asociada a la existencia de rendimientos variables a escala. La frontera la establecen las unidades sanitarias consideradas como eficientes por alcanzar un índice 1 y cualquier combinación lineal de las mismas. En este estudio, el análisis DEA se realiza con orientación input, que permite explorar qué unidades son capaces de mantener su nivel de producción empleando, en términos relativos, menos recursos, asumiendo que en los años considerados las políticas sanitarias priorizaban el control de los costes^3,4,29 (véase el Apéndice A disponible online).

Para medir la eficiencia dinámica se emplea el IM, que cuantifica los cambios de productividad de los hospitales: el cambio en la eficiencia técnica y el cambio en la tecnología de producción; es decir, valora si las DMU se alejan o se acercan de su correspondiente frontera de eficiencia entre dos periodos, así como el movimiento de la frontera atribuible al cambio de la tecnología de producción³⁴ (véase el Apéndice B disponible online).

La selección de inputs y outputs se ha realizado basándose en la literatura, capturando lo más ampliamente posible el conjunto de recursos y producción hospitalaria^35,36 y su carácter isotónico. Adicionalmente, se cumple la regla propuesta por Banker et al.³⁷ por la que el número de DMU ≥ max {inputs × outputs, 3 × (inputs+outputs)}; (230 ≥ max {20, 27}).

En la formulación del modelo de regresión lineal multinivel³¹ (véase el Apéndice C disponible online), la variable dependiente es la eficiencia técnica global de los hospitales generales del SNS en el año 2012, multiplicada por 100, con el fin de obtener una comprensión más sencilla de los coeficientes. Se incluyeron como variables independientes tanto variables exógenas hospitalarias como regionales (tabla 1). El diagnóstico del modelo se realiza comprobando las condiciones de normalidad de los residuos, la homocedasticidad y la linealidad de las variables independientes.

Tabla 1 Variables hospitalarias y regionales del análisis de segunda etapa. 2012 

^aLa dotación de alta tecnología recoge el equipamiento de diagnóstico por imagen, radioterapia y otros equipos clasificados como tales, en funcionamiento tanto en el propio hospital como en los centros de especialidades de él dependientes. Fuente: SIAE. Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad del Gobierno de España. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: https://www.msssi.gob.es/estadEstudios/estadisticas/sisInfSanSNS/tablasEstadisticas/home.htm

^bEl personal en formación engloba a todos los profesionales medicos en periodo de formación. Fuente: SIAE. Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad del Gobierno de España. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: https://www.msssi.gob.es/estadEstudios/estadisticas/sisInfSanSNS/tablasEstadisticas/home.htm)

^cEl índice de Gini muestra la desigualdad de la renta por comunidad autónoma. Fuente: Jurado Málaga A, Pérez Mayo J. VII Informe sobre exclusión y desarrollo social en España. Fundación FOESSA; 2014. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: http://www.foessa2014.es/informe/uploaded/documentos_trabajo/15102014141722_6189.pdf

^dEl índice de envejecimiento recoge la estructura de población de la región, definido por el cociente entre el número de personas de 65 o más años de edad y el número de personas menores de 15 años, multiplicado por 100. Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Ministerio de Economía, Industria y Competitividad del Gobierno de España. (Consultado el 4/7/2016. Disponible en: http://www.ine.es

^eLa renta anual neta media por hogar proporciona la correspondiente al año anterior al de realización de la entrevista. Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Ministerio de Economía, Industria y Competitividad del Gobierno de España. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: http://www.ine.es

^fLos servicios públicos fundamentales incluyen todas las actividades relacionadas con la prestación y la gestión de servicios de salud (asistencia primaria, especializada y hospitalaria, salud pública, investigación clínica), la prestación y la gestión de servicios educativos (infantil, primaria, secundaria, postsecundaria y superior, becas, servicios auxiliares de la educación) y la prestación y la gestión de los servicios de protección social (los derivados de enfermedad e incapacidad, edad avanzada, supervivientes, protección a la familia, desempleo, vivienda, exclusión social). Fuente: Cucarella Tormo V, Hernández Lahiguera L. Servicios públicos, diferencias territoriales e igualdad de oportunidades. Valencia: Fundación BBVA e Instituto Valenciano de Investigaciones Económicas; 2015. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: http://www.fbbva.es/TLFU/dat/INFORME_SERVICIOS_PUBLICOS_FUNDAMENTALES%20_FBBVA-IVIE.pdf

^gGasto sanitario público territorializado por habitante protegido.

Fuente: elaboración propia a partir de las fuentes citadas en las notas a pie de página.

Resultados

La tabla 2 muestra las variables input-output utilizadas. Las compras y los servicios exteriores constituyen el único input que se incrementa en el periodo (un 6,17%), destacando la disminución en personal sanitario no facultativo y personal sanitario (6,71% y 7,58%, respectivamente). Se observa una evolución en la actividad hospitalaria, y destaca la disminución en la atención de urgencias no ingresadas (4,15%) junto con un incremento de los procedimientos quirúrgicos ambulatorios (7,46%).

Tabla 2 Variables input-output de los hospitales generales del Sistema Nacional de Salud español. 2010-2012 

Nota: Se incluyen los hospitales de dependencia pública, hospitales administrados o financiados en su mayor parte por las Administraciones Públicas, los hospitales de dependencia privada pertenecientes a la Red de Utilización Pública (XHUP) en Cataluña y, además, las entidades de dependencia privada que mantienen un concierto sustitutorio, lo que implica que el centro presta toda su oferta asistencial a una población asignada perteneciente al SNS, y donde gran parte de su actividad proviene de este contrato.

^aPorcentaje de variación 2010-2012.

^bNúmero de profesionales a tiempo completo.

^cMiles de euros.

^dLas altas hospitalarias se han ajustado aplicando el peso español medio (también denominado índice de case-mix o índice de casuística). El peso medio se define como la media ponderada de los pesos de los grupos relacionados por el diagnóstico de todos los pacientes de una determinada unidad, grupo o proveedor.

Fuente: elaboración propia a partir de las fuentes de información SIAE y CMBD-H, Ministerio de Sanidad, Servicios Sociales e Igualdad del Gobierno de España. (Consultado el 4/7/2016). Disponible en: https://www.msssi.gob.es/estadEstudios/estadisticas/sisInfSanSNS/tablasEstadisticas/home.htm.

Los valores de la eficiencia técnica de los hospitales en los 3 años de estudio se muestran en la tabla 3. En 2010, la eficiencia técnica global (ETG) media de los hospitales del SNS fue de 0,762; en 2011, la eficiencia disminuyó en un 6,03% hasta 0,716. En 2012, la eficiencia media se incrementa en un 2,79% y la eficiencia media se sitúa en 0,736. Considerando rendimientos variables de escala, con los que se contempla el distinto tamaño de los centros hospitalarios y sus potenciales diferencias en escalas de producción, se obtienen los índices de eficiencia técnica pura (ETP). Los valores medios de dicha eficiencia se sitúan en 0,845 en 2010, 0,818 en 2011 y 0,828 en 2012. Se ha contrastado la robustez del modelo base definiendo cinco modelos alternativos (tabla 4), y se ha comprobado la significatividad de los resultados mediante el test ρ de Spearman.

Tabla 3 Eficiencia técnica estática y dinámica de los hospitales generales del Sistema Nacional de Salud español. 2010-2012 

DE: desviación estándar.

^aSe excluyen los hospitales de las Ciudades Autónomas de Ceuta y Melilla.

Fuente: elaboración propia.

Tabla 4 Construcción del modelo base y modelos alternativos 

Fuente: elaboración propia.

Se han calculado también los índices de eficiencia técnica por comunidad autónoma, obtenidos como promedio de los alcanzados por cada uno de los hospitales generales que integran cada Servicio de Salud (tabla 5). El número de hospitales de cada región no afecta a los índices de eficiencia técnica obtenidos, ya que mediante el DEA cada hospital es comparado con el conjunto de hospitales del SNS que se incluyen en el estudio.

Tabla 5 Eficiencia técnica de los hospitales generales del Sistema Nacional de Salud español por comunidad autónoma. 2010-2012 

Fuente: elaboración propia.

Se observa una amplia variabilidad entre comunidades autónomas en el valor promedio de la ETG en las anualidades 2010-2012, oscilando en 2012 entre 0,590 en Canarias y 0,879 en el País Vasco. Los Servicios de Salud con mayor porcentaje de hospitales eficientes son los de Cataluña (14 hospitales de 45, un 31,11%) y Madrid (6 de 25, un 24%).

Al ajustar por escala de producción, los Servicios de Salud del País Vasco, Cataluña y Madrid se mantienen con los mayores índices promedio de ETP. Adicionalmente, Galicia y Andalucía mejoran al alza sus niveles de eficiencia técnica bajo rendimientos variables de escala (0,849 y 0,832, respectivamente).

La evolución dinámica de la eficiencia se muestra en la tabla 3. El IM pone de manifiesto que se ha producido una ligera mejora de la productividad media de los hospitales generales del SNS en el periodo 2010-2012 (1,019). Si se analizan las causas de las variaciones en el IM, se observa que en el periodo de estudio ha tenido lugar una disminución de la eficiencia técnica de los hospitales (0,971), parcialmente compensada por una mejora en la frontera tecnológica (1,050).

En el análisis de segunda etapa, el coeficiente de correlación intraclase mostró que el 23% de la variabilidad de la ETG es atribuible a diferencias entre comunidades autónomas, siendo esta heterogeneidad estadísticamente significativa. Los coeficientes de determinación del modelo multinivel muestran que las variables independientes explican el 42% de la variabilidad de la ETG entre hospitales y el 64% entre comunidades autónomas.

El análisis de las variables hospitalarias reveló que los factores relacionados con la ETG (tabla 6) mostraron una relación cuadrática cóncava (a−bx+cx2) entre la eficiencia técnica y el número de residentes por cada 100 facultativos a tiempo completo, con un valor de eficiencia técnica mínimo alcanzado en 8,95 residentes por 100 facultativos; es decir, la ETG de los hospitales generales del SNS disminuye a medida que aumenta el número de residentes por 100 facultativos hasta llegar a 8,95 residentes, número a partir del cual la ETG invierte su tendencia y se eleva paulatinamente a medida que aumenta el número de residentes por 100 facultativos. Sin embargo, no se encontró una relación lineal estadísticamente significativa entre la ETG y el número de equipos de alta tecnología.

Tabla 6 Modelo de regresión lineal multinivel para el estudio de los factores relacionados con la eficiencia técnica global de los hospitales generales del Sistema Nacional de Salud español. 2012 

^aCoeficiente de regresión de cada variable centrada en su media. La variable dependiente (ETG) se transformó para que tomara valores comprendidos entre 0 y 100, siendo 100 la máxima eficiencia técnica global.

Fuente: elaboración propia.

En cuanto a las variables regionales, la eficiencia técnica mostró una relación lineal indirecta estadísticamente significativa con el índice de envejecimiento y el gasto público sanitario per cápita. Así, la ETG disminuye −0,091 puntos porcentuales por cada unidad de aumento del índice de envejecimiento y −3,546 puntos por cada 100 € invertidos en gasto sanitario. Por el contrario, se encontró una relación lineal directa estadísticamente significativa entre la ETG y las variables renta anual per cápita y gasto per cápita en servicios públicos fundamentales. De esta forma, la ETG aumenta 1,575 puntos porcentuales por cada 1000 € de renta anual per cápita y 2,272 puntos porcentuales por cada 100 € invertidos en servicios públicos fundamentales. No se encontró una relación lineal estadísticamente significativa entre la ETG y el índice de Gini.

Discusión

El presente trabajo es el primero publicado en España que analiza la eficiencia del conjunto de hospitales generales del SNS posteriormente al inicio de la crisis económica (2010-2012). La mayoría de los estudios publicados son de ámbito regional e incorporan un número menor de unidades hospitalarias. Seijas e Iglesias²² analizaron la eficiencia de los hospitales del Servicio Gallego de Salud combinando modelos de frontera estocástica y DEA, y Prior³⁸ evaluó la eficiencia técnica de los hospitales generales del Servicio Catalán de Salud incorporando la calidad técnica en el modelo. En Andalucía existe un importante número de estudios de eficiencia técnica, bien de los hospitales del Servicio Andaluz de Salud^19,20,39,40 o del conjunto de hospitales del Sistema Sanitario Público de Andalucía²¹.

Solo se han identificado cuatro estudios que abarcan el conjunto de los hospitales que integran el SNS que utilicen el DEA. Rodríguez y Sánchez-Macías²³ incluyen 593 hospitales públicos o privados, en el año 2000, y analizan la relación entre eficiencia técnica y grado de especialización. Cabello e Hidalgo²⁴, con una muestra de 65 hospitales con más 500 camas, desarrollan cuatro casos de estudio con diferentes combinaciones de inputs y outputs, y encuentran diferencias de eficiencia técnica en los índices promedio de eficiencia hospitalaria por comunidad autónoma. Sin embargo, como ninguno utiliza como output las altas ajustadas por casuística, sus resultados son poco comparables con los de este trabajo.

El trabajo de Fernández²⁵ con una muestra de 151 hospitales españoles del SNS, en el periodo 2004-2009, clasificados por grupo de cluster y comunidad autónoma, incorpora la casuística, pero no la actividad ambulatoria, y halla un incremento global de la eficiencia técnica, tanto de la eficiencia técnica pura como de la eficiencia de escala. Su trabajo identifica diferencias estadísticamente significativas en la eficiencia hospitalaria de cada comunidad autónoma y de los cluster hospitalarios. Mientras en su trabajo la evolución de la eficiencia técnica promedio de los hospitales del SNS es creciente, en esta investigación se observa una tendencia ligeramente decreciente, que se ve compensada con una mejora de la frontera tecnológica. No obstante, los distintos periodos temporales del análisis y la diferente configuración de la matriz de inputs-outputs podrían explicar parcialmente las divergencias en los resultados.

Finalmente, Martín y Ortega-Díaz²⁶, a partir de una muestra de 270 hospitales generales españoles y considerando también la diferente casuística, aplican el método de la eficiencia cruzada (X-DEA) para elaborar un ranking de aquellos hospitales catalogados como eficientes e identificar los factores críticos de rendimiento, por lo que sus resultados no son comparables con los de este trabajo.

La ETG del trabajo es relativamente inferior a la hallada en otros estudios europeos previos (0,806)²⁹, aunque dada la heterogeneidad de los países y del horizonte temporal considerado, la diferencia debe tomarse con cautela.

En la literatura nacional e internacional se han realizado diversas aproximaciones para identificar factores explicativos de la eficiencia técnica y la productividad²⁷. La mayoría de los estudios comparan las cifras de eficiencia entre grupos de unidades y las explican mediante una regresión lineal. Por ejemplo, en Irán se analizó la variabilidad en la eficiencia de los hospitales públicos aplicando un DEA multigrupo⁹; en Grecia se identificaron variables del entorno que inciden sobre los índices de eficiencia¹³; y de forma similar, en los países de la OCDE, en un estudio comparativo, se identificaron factores del entorno que explican la diferencias en eficiencia hospitalaria⁵. En España se utilizan con frecuencia coeficientes de correlación para explorar la relación entre eficiencia y otros factores^19-22. Sin embargo, no se ha encontrado ningún estudio, nacional ni internacional, que combine modelos de regresión multinivel para explicar la eficiencia de los hospitales de la red pública española, siendo esta una de las principales innovaciones metodológicas que aporta este estudio.

Este estudio presenta las limitaciones metodológicas del DEA²¹, derivadas de su carácter determinista, que se ha afrontado con la contrastación de diversos modelos. En relación con las variables de personal incorporadas en el modelo, la información disponible no ha permitido incluir profesionales a tiempo parcial y han quedado excluidos del análisis. Este hecho puede sobreestimar la eficiencia de aquellos hospitales con una utilización intensiva de trabajadores a tiempo parcial.

Este trabajo es el primero que mide la eficiencia de los hospitales del SNS con posterioridad a la crisis económica, y analiza la influencia de variables hospitalarias y regionales mediante regresión lineal multinivel con efectos fijos. Según nuestros resultados, existe un amplio margen de mejora en la eficiencia hospitalaria, si bien con diferencias notables entre comunidades autónomas. Por otro lado, un 23% de la variabilidad en la eficiencia técnica de los hospitales está relacionada con la comunidad autónoma donde se ubican, siendo estadísticamente significativa la relación lineal directa entre eficiencia, renta per cápita de los hogares y gasto per cápita en SPF, e indirecta en relación al envejecimiento y el gasto sanitario público per cápita. Aunque el gasto sanitario público es un componente del gasto per cápita en SPF, las dos variables no se correlacionan entre sí, lo que explica la distinta significación estadística de ambas.

El desarrollo de métodos robustos y de bases de datos adecuadas para medir la eficiencia hospitalaria es importante para la política sanitaria. La evaluación de los hospitales del SNS mediante DEA permite a los responsables regionales y estatales comparar la eficiencia de los hospitales de una comunidad autónoma con los de otras. Esto implica la necesidad de crear un sistema de información público que identifique los inputs y los outputs de los hospitales del SNS.

Este estudio señala y cuantifica por primera vez la importancia de las características sociodemográficas y de las políticas de gasto público regional para explicar la eficiencia del hospital, ampliando la perspectiva política de análisis desde la que abordar la mejora de los hospitales. Futuras líneas de investigación son el análisis de las diferencias de eficiencia por tipo jurídico y organizativo, así como una profundización en las variables explicativas de ámbito hospitalario y de comunidad autónoma.