SciELO - Scientific Electronic Library Online

 
vol.21 número3 índice de autoresíndice de materiabúsqueda de artículos
Home Pagelista alfabética de revistas  

Servicios Personalizados

Articulo

Indicadores

Links relacionados

  • En proceso de indezaciónCitado por Google
  • No hay articulos similaresSimilares en SciELO
  • En proceso de indezaciónSimilares en Google

Compartir


Gaceta Sanitaria

versión impresa ISSN 0213-9111

Gac Sanit v.21 n.3 Barcelona mayo-jun. 2007

 

ORIGINALES

 

Factores socioeconómicos y frecuentación en las consultas de medicina de familia de la red sanitaria pública madrileña

Socioeconomic factors and utilization of public family practice facilities in Madrid

 

 

Miguel Ángel García Péreza; Vicente Martín Morenoa,b; Dulce Ramírez Puertac; Yolanda González Martínezb,d;
Inés Hidalgo Vicarioe,f; Eva Escribano Ceruelog; Agustín Gómez de la Cámarah

aMédicos de Madrid CESM-Madrid, Madrid, España;
bCentro de Salud Dos de Mayo, Móstoles, Servicio Madrileño de Salud, Área 8 de Atención Primaria, Madrid, España;
cSociedad Madrileña de Médicos de Atención Primaria SEMERGEN, Madrid, España;
dSociedad Madrileña de Medicina de Familia y Comunitaria (SoMaMFYC), Madrid, España;
eCentro de Salud Barrio del Pilar, Servicio Madrileño de Salud, Área 5 de Atención Primaria, Madrid, España;
fSociedad Española de Pediatría Extrahospitalaria y de Atención Primaria SEPEAP, Madrid, España;
gCentro de Salud Barcelona, Móstoles, Servicio Madrileño de Salud, Área 8 de Atención Primaria, Madrid, España;
hServicio Madrileño de Salud, Unidad de Investigación y Epidemiología Clínica, Hospital Universitario Doce de Octubre, Madrid, España.

Dirección para correspondencia

 

 


RESUMEN

Objetivos: Se describe la posible asociación entre las características demográficas y socioeconómicas de las áreas sanitarias de la Comunidad de Madrid y la frecuentación de las consultas de medicina de familia de atención primaria.
Métodos: Estudio ecológico que utiliza el área sanitaria como unidad de análisis. Las fuentes de información fueron los datos oficiales sobre estadísticas de población y las memorias del Instituto Nacional de Salud de los años 1996 y 2001. Como indicadores se obtuvieron el nivel de renta, el tamaño medio del hogar, el paro, la población dedicada a las labores del hogar y la población con estudios superiores, analizándose la asociación con la frecuentación mediante el coeficiente de correlación de Spearman. Se ajustó un modelo multivariante de regresión lineal.
Resultados: La frecuentación a la consulta de medicina de familia se asoció al porcentaje de personas dedicadas a las labores del hogar (r = 0,44) a la renta (r = -0,69) y a los estudios superiores (r = -0,72). El modelo multivariante mostró que la variabilidad de la frecuentación se explica en un 77,5% por la inclusión conjunta de la renta (un 48% de la variabilidad), el porcentaje de personas dedicadas a las labores del hogar (19%) y el tamaño del hogar (9%).
Conclusiones: Estos resultados muestran la existencia de factores socioeconómicos que explican la utilización de las consultas de medicina de familia. Los resultados obtenidos aconsejan que la planificación de los servicios de atención primaria incorpore parámetros demográficos y socioeconómicos.

Palabras clave: Utilización. Atención Primaria. Factores socioeconómicos. Planificación sanitaria.


ABSTRACT

Objectives: To describe the possible association between demographic, social and economic characteristics of health areas in the autonomous community of Madrid and utilization of public family practice facilities.
Methods: An ecological study was carried out using health areas as the unit of analysis. The information sources were official data on population statistics and the reports of the National Institute of Health for 1996 and 2001. Indicators were income, mean household size, unemployment rate, the percentage of housewives, and the percentage of individuals with university education. The association between these indicators and utilization of public family practice facilities was analyzed using the Spearman correlation coefficient. A multivariate linear regression model was also fitted.
Results: The consultation rate in public family practice facilities in Madrid was directly associated with the percentage of housewives (r = 0.44), income (r = -0,697), and the percentage of individuals with university education (r = -0.72). In the multivariate linear regression model, 77% of the varian-ce in utilization was explained by income (48%), the percentage of housewives (19%), and average household size (9%).
Conclusions: The results show the relationship between social and economic factors and utilization of public family practice facilities and suggest the advisability of including demographic and socioeconomic factors in primary care planning.

Key words: Utilization. Primary care. Socioeconomic factors. Health planning.


 

 

Introducción

La reducción de las desigualdades en salud es uno de los objetivos fundamentales del programa Salud 21 de la Organización Mundial de la Salud (OMS)1. El concepto de desigualdad en salud2 alude a las diferencias en el estado de salud de los individuos, en el acceso y la utilización de los recursos y en las oportunidades en relación a dicho estado. El término equidad en salud introduce una valoración de la justicia de esas desigualdades, sobre la base de que muchas de ellas podrían ser evitadas3.

La utilización de los servicios sanitarios no depende exclusivamente de las necesidades en salud, sino de cómo los individuos perciben éstas y el funcionamiento del sistema sanitario4,5. Por otro lado, el modelo de sociedad y el momento del ciclo económico en el que se encuentre el país actuaría como factor modulador, de forma que la salud parece haberse convertido en un bien de consumo6 (fig. 1).

 

 

Diversos estudios han observado la relación entre factores demográficos y socioeconómicos, como el bajo nivel de renta, un bajo nivel educativo o una mayor tasa de desempleo, y el nivel de salud, expresado como una mayor mortalidad, morbilidad e incapacidad laboral4,5,7-9. Estos factores influyen, además, en la utilización de los recursos sanitarios públicos, ya que se asocian a una mayor tasa de consultas10-12, de forma que la carga de trabajo del médico de familia podría predecirse en función de escalas de privación social13-15.

Sin embargo, en nuestro medio son escasos los estudios que analizan la relación entre estos factores y la utilización de los servicios de atención primaria16. Esta situación justifica la realización del presente estudio, cuyo objetivo fue valorar el grado de asociación entre las características demográficas y socioeconómicas de las áreas sanitarias de la Comunidad de Madrid y la utilización de los servicios de atención primaria, expresada como frecuentación de las consultas de medicina de familia. El segundo objetivo, por su posible influencia en la frecuentación, fue analizar los cambios en los indicadores demográficos y socioeconómicos entre 1996 y 2001.

 

Material y métodos

Estudio descriptivo transversal de tipo ecológico, de la frecuentación a las consultas de medicina de familia de la población de las once áreas sanitarias que conforman la red asistencial pública de la Comunidad de Madrid, y su posible relación con las características demográficas y socioeconómicas de la población residente en ellas. Como unidad de análisis se utilizó el área sanitaria, ya que permite la correspondencia entre la división territorial sanitaria y la forma de presentación de los datos estadísticos de la ciudad de Madrid y de los municipios de la corona metropolitana, alguno de ellos con más de una zona básica de salud (ZBS), y por la existencia de ZBS complejas (las que incluyen un municipio entero y un barrio de otro municipio), motivos que nos hicieron descartar la ZBS como ámbito de análisis. Aunque la Ley General de Sanidad17 define que el área sanitaria debe dar cobertura a una población de 250.000 habitantes, en la Comunidad de Madrid y en el año 2001 la población cubierta se sitúa entre los 281.166 habitantes del área 10 y los 709.373 del área 11, que supera lo establecido en dicha Ley. La población de la ciudad de Madrid se reparte entre 7 áreas (4 y 7 en exclusiva y 1, 2, 5, 6 y 11), junto a población de otros municipios de la Comunidad (fig. 2).

 

Como fuentes de información demográfica se utilizaron los datos procedentes de la explotación continua del Padrón Municipal para el año 1996 y del Censo de Población y Vivienda para el año 2001. Como indicadores demográficos se analizaron la población total y su distribución por edad y sexo. Se construyeron los indicadores de población adulta (población de 15-64 años respecto al total de la población mayor de 14 años), población mayor (población de 65 o mas años respecto al total de la población mayor de 14 años) y feminidad (porcentaje de mujeres mayores de 14 años respecto al total de la población mayor de 14 años).

Como indicadores socioeconómicos se incluyeron el nivel de renta (ver definición más adelante), el porcentaje de población adulta con estudios superiores (de nivel universitario), el porcentaje de paro (relación porcentual entre el número de parados que buscan empleo y el de población activa), el porcentaje de población activa que refiere como principal ocupación la dedicación a las labores del hogar no remuneradas y el tamaño medio del hogar (número de miembros que componen la unidad familiar). Todos ellos se obtuvieron del Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid18, salvo los datos de renta de la ciudad de Madrid, que se obtuvieron de la Dirección General de Estadística de este ayuntamiento19.

En el caso de la ciudad de Madrid se utilizó el indicador de Renta Familiar Disponible per cápita para el año 1996; para 2001, año del que carecemos de datos, se utilizó la proyección de los datos relativos a 1998, 1999 y 2000. Para el resto de municipios de la Comunidad de Madrid, los datos de renta se obtuvieron a partir del indicador Renta Disponible Bruta Municipal, considerado por el Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid como similar al anterior. La transformación entre renta bruta disponible y renta disponible per cápita, donde fue necesaria, se hizo en función de los datos de población existentes en la fuente correspondiente para ese mismo año, sumando la renta bruta de los distintos municipios y de la parte de la ciudad de Madrid correspondientes a cada área sanitaria y dividiendo entre la población total de la misma (el indicador es, así, de base poblacional, per cápita).

El incremento de renta entre 1996 y 2001 fue ajustado además en función del índice de precios al consumo (IPC); la «renta libre», obtenida deduciendo a la renta básica per cápita el gasto medio anual por persona (facilitado por el Instituto Nacional de Estadística20), mide la renta disponible después de cubrir las necesidades básicas (alimento, ropa, vivienda, etc.) y sirve para valorar la capacidad de inversión de la población de cada área.

La utilización de los recursos sanitarios se evaluó mediante el indicador de frecuentación (variable dependiente), que expresa el número medio de consultas al médico de familia por habitante y año, obtenido de las Memorias de la Dirección Provincial del Instituto Nacional de la Salud de los años 1996 y 2001, donde figuran como medias y sin las medidas de dispersión.

Los indicadores demográficos, socioeconómicos y de frecuentación de cada área sanitaria se compararon respecto a la media de la Comunidad de Madrid. La renta básica per cápita se ajustó mediante transformación logarítmica, puesto que vivir cómodamente no exige una renta ilimitada21. La importante variación entre 1996 y 2001 de los porcentajes de estudios superiores, de paro y de personas dedicadas a las labores del hogar aconsejó que para su tratamiento también se realizara este ajuste.

Dado el bajo tamaño muestral, condicionado por el número de áreas sanitarias de la Comunidad de Madrid, para analizar la asociación entre la frecuentación y las variables demográficas y socioeconómicas se optó por agrupar los resultados de 1996 y 2001. Siguiendo esta metodología, se obtuvo la media, la desviación típica y el rango de cada variable, y se determinó su distribución normal mediante la prueba de Shapiro-Wilks. Para comparar las medias se utilizó la prueba de la t de Student y el análisis de la varianza (ANOVA).

El grado de asociación entre la frecuentación y cada una de las variables sociodemográficas se analizó mediante el coeficiente de correlación de Spearman. Se realizó también un análisis multivariante para identificar las variables asociadas de forma conjunta, mediante regresión lineal; en el ajuste se incluyeron todas las variables relevantes, y se consideró significativo un valor de p < 0,05.

Para el procesamiento y el análisis de los datos se utilizó el paquete estadístico SAS versión 12.1.

 

Resultados

Las principales características demográficas de las áreas sanitarias y de la Comunidad de Madrid se presentan en la tabla 1. Entre 1996 y 2001 se produjo un incremento de población del 8% (401.095 habitantes). Crecieron todas las áreas sanitarias, excepto la 7, que perdió el 1,5% de su población.

En la tabla 2 se muestran los indicadores socioeconómicos y en la tabla 3 se muestra la evolución en el período estudiado. Globalmente, destacó el aumento de renta per cápita y del porcentaje de personas con estudios superiores, y la disminución tanto del paro y las personas dedicadas a las labores del hogar como del tamaño medio del hogar. Sin embargo, al realizar el análisis por áreas sanitarias se observó que las áreas 1, 3, 8, 9, 10 y 11 presentaban valores de renta y de estudios superiores inferiores a la media de la Comunidad de Madrid, mientras que las cifras de paro y de personas dedicadas a las labores del hogar eran superiores; estas mismas áreas mostraron un mayor crecimiento del porcentaje de personas con estudios superiores, aunque sin llegar, en ningún caso, a alcanzar la media del conjunto de la Comunidad. En las áreas 3, 8, 9 y 10 menos del 10% de la población tiene estudios superiores. El tamaño medio del hogar no sigue exactamente el mismo patrón, aunque es clara la tendencia de las áreas citadas a estar entre las que tienen un tamaño medio más elevado; también son esas mismas áreas, junto a la 4, las que experimentaron un mayor aumento porcentual de personas mayores de 65 años.

El incremento de renta fue mayor en las áreas con mayor renta base en 1996. Todas las áreas incrementaron su renta por encima del IPC, aunque en algunas este incremento dobló al del IPC, mejorando claramente su poder adquisitivo (áreas 2, 4 y 5), mientras que en otras el incremento de renta sobre el IPC fue tan escaso que sólo permitió asegurar el mantenimiento del poder adquisitivo (áreas 3, 8, 9 y 10), sin generar cifras relevantes de renta libre.

Respecto a la frecuentación (tabla 4), aunque entre 1996 y 2001 aumentó en las áreas 2, 3 y 7 y descendió en el resto, las diferencias no fueron significativas. Tampoco lo fueron las diferencias globales entre 1996 (5,68 [0,58] visitas personas-año) y 2001 (5,66 [0,53]) en la Comunidad de Madrid.

 

La frecuentación a la consulta de medicina de familia en atención primaria se asociaba con el porcentaje de personas que tenían como actividad principal la dedicación a las labores del hogar, y, de forma inversa, al porcentaje de personas con estudios superiores, a la renta básica per cápita y al porcentaje de feminización. Algunas de las variables socioeconómicas y demográficas mostraron correlaciones significativas entre sí (tabla 5). El modelo multivariante que explicaba un mayor porcentaje de la varianza de la frecuentación se consiguió cuando se incluyeron la renta básica per cápita (48,63%), el porcentaje de personas dedicadas a las labores del hogar (19,35%) y el tamaño medio del hogar (9,49%), que en conjunto era de un 77,5%.

 

Discusión

Este estudio muestra que tener un menor nivel de renta, un menor tamaño medio del hogar y estar dedicado a las labores del hogar se asoció a una mayor frecuentación a las consultas de medicina de familia en atención primaria. Estos factores aparecen con frecuencia interrelacionados e implicados en las desigualdades en salud22, y los datos del presente estudio apoyan la relación entre realidad socioeconómica y utilización de las consultas de medicina de familia, con el factor renta como componente principal.

Paralelamente, los factores habitualmente relacionados con la frecuentación, como el porcentaje de paro o de personas con estudios superiores, no ejercen influencia cuando se ajustan en función del factor renta. Entre los factores que pueden estar mediando en este resultado, la cifra declarada de paro probablemente no sea real (economía sumergida), mientras que la tradicional asociación entre posesión de estudios superiores y mayor renta puede no corresponderse con la realidad social actual (paro universitario, realización de actividades no acordes a su titulación), lo que justifica que el espectacular incremento del número de titulados superiores en las áreas más desfavorecidas no se haya visto reflejado de forma paralela en el incremento de renta o de renta libre en estas áreas.

Tampoco puede descartarse que determinados factores influyan en este resultado, como la universalidad de la cobertura del Sistema Nacional de Salud o los cambios en la perspectiva que los ciudadanos tienen en relación a su salud23. En este sentido, la percepción de la utilidad de los servicios sanitarios podría estar modulada por el factor renta, de forma que la posibilidad de costearse o no algún sistema privado de cobertura sanitaria podría actuar como factor modulador de la utilización de los servicios sanitarios públicos23.

La relación inversa entre menor tamaño del hogar y frecuentación tal vez representa a la población anciana, pero no queda suficientemente explicada la influencia de las personas solteras, las familias monoparentales y otros modelos de convivencia, por lo que se requieren nuevos estudios en esta línea.

En el ámbito socioeconómico, el estudio realizado sugiere la presencia de notables desigualdades en la Comunidad de Madrid, al agruparse en unas áreas sanitarias concretas los valores menos favorables de los indicadores analizados24. Estas desigualdades se mantienen en el período de estudio, lo que refleja quizás la existencia de una dinámica natural de agrupación de la población en función de las características socioeconómicas7, probablemente mediada por el precio de la vivienda en cada zona24. Por otro lado, el incremento de renta en algunas áreas de la Comunidad de Madrid (3, 8, 9 y 10) en estos 5 años sólo permite a su población mantener el poder adquisitivo, sin generar renta libre. Estas áreas presentan porcentajes de población mayor muy por debajo de la media de la Comunidad, con una composición de población mayor de 14 años similar en mujeres y varones, hechos que sugieren la presencia de una población joven. Sin embargo, el tamaño medio del hogar, el porcentaje de personas dedicadas a las labores del hogar y el porcentaje de desempleados supera la media de la Comunidad, mientras que el porcentaje de personas con estudios superiores y los niveles de renta y renta libre son inferiores. En el área 9, la renta libre disponible para 2001 por persona, para realizar inversiones después de cubrir las necesidades básicas, fue de 387 euros, 10 veces menos que la media de la Comunidad.

Por último, en la valoración de estos resultados deben tenerse en cuenta diversas consideraciones. Así, los datos demográficos y socioeconómicos utilizados proceden de 2 conjuntos diferentes de datos, aunque al haber sido obtenidos con una metodología similar probablemente su influencia en el resultado final sea poco relevante. Respecto a los indicadores de renta, las limitaciones inherentes a los de la ciudad de Madrid ya se comentaron, y no creemos que hayan influido significativamente en los resultados del estudio, ya que la elaboración de los indicadores anuales incluye una ponderación en relación con el valor del mismo indicador en los años adyacentes.

Por otro lado, la selección del área como unidad de estudio condiciona un tamaño muestral pequeño, que a pesar de la agrupación realizada supone una limitación de nuestro estudio. Dada la ausencia de cambios en dichas áreas entre 1996 y 2001, esta agrupación probablemente no influye de forma notoria en los resultados finales.

Las agrupaciones geográficas, como las áreas, son útiles para analizar la relación entre indicadores25,26; su estudio nos habla del entorno sociocultural en el que se desenvuelven los individuos, que condiciona parcialmente sus comportamientos3,7. Estas agrupaciones minimizan la influencia de los factores individuales en los resultados, al amortiguar las diferencias entre sujetos, complementando la visión de la realidad ofrecida por los estudios basados en características individuales, que también tienen importantes limitaciones27, como la dificultad para documentar el nivel socioeconómico de los individuos16, o el posible sesgo de selección de los pacientes frecuentadores5,28. Asimismo, las características individuales de los profesionales, que no han podido tenerse en cuenta en este estudio debido a la ausencia de datos oficiales que nos permitan su análisis por áreas sanitarias, quedan, no obstante, diluidas en estas agrupaciones.

En este estudio, la edad y el género se asocian con el tamaño medio del hogar, factor implicado en la frecuentación, pero la ausencia de desagregación de los datos en grupos etarios diferentes de los evaluados, limitación con la que se enfrentan este tipo de estudios29, no permitió analizar de forma más detallada esta relación con la frecuentación, ni su interrelación con el nivel de renta o de estudios superiores22.

Como conclusión, los resultados obtenidos aconsejan que la planificación de los servicios de atención primaria incorpore parámetros demográficos y socioeconómicos30, como la renta, el nivel de ocupación y el tamaño del hogar. Para delimitar la interrelación de estos factores con la frecuentación son necesarios nuevos estudios, que incluyan otros niveles de agrupación, como la zona básica de salud (ZBS), y valoren la influencia que el tamaño de la agrupación pueda tener en los resultados8,25.

Todo ello nos lleva a una doble reflexión sobre la idea de justicia como equidad31. Equidad entre profesionales, ya que aun existiendo una mayor carga de trabajo en unas áreas sanitarias que en otras, ello no se ve reflejado en su reconocimiento salarial o laboral, y equidad entre ciudadanos, de forma que se garantice la igualdad de acceso ante una misma necesidad, facilitando, por otra parte, el acceso a los colectivos más desfavorecidos2. La salud es un elemento esencial del bienestar y básico para el desarrollo de las libertades personales, por lo que dotar a los individuos de las oportunidades de salud correspondientes responde a un criterio de justicia social32,33.

 

Bibliografía

1. World Health Organization Regional Office for Europe. Health 21. The health for all policy framework for the WHO European region. Copenhagen: World Health Organization Regional Office for Europe; 1999. European Health for all series: 6.        [ Links ]

2. Díez E, Peiró R. Intervenciones para disminuir las desigualdades en salud. Gac Sanit. 2004;18 Suppl 1:158-67.        [ Links ]

3. Starfield B. Equity in health. J Epidemiol Community Health. 2002;56:483-4.        [ Links ]

4. Navarro V, Benach J, por la Comisión científica de estudios de las desigualdades sociales en salud en España. Desigualdades sociales en salud en España. Madrid: Ministerio de Sanidad y Consumo y The School of Hygiene and Public Health. The Johns Hopkins University; 1996.        [ Links ]

5. Sáez M. Condicionantes en la utilización de los servicios de atención primaria. Evidencias empíricas e inconsistencias metodológicas. Gac Sanit. 2003;17:412-9.        [ Links ]

6. Grossman M. On the concept of health capital and the demand of health. J Political Economy. 1972;80:223-55.        [ Links ]

7. Borrell C, Pasarín MI. Desigualdad en salud y territorio urbano. Gac Sanit. 2004;18:1-4.        [ Links ]

8. López-Casasnovas G, Rivera B. Las políticas de equidad en salud y las relaciones entre renta y salud. Hacienda Pública Española. Revista de Economía Pública. 2002;161:99-126.        [ Links ]

9. Deaton A, Paxson C. Mortality, education, income and inequality among American Cohorts. Cambridge: National Bureau of Economic Research; 2001. NBER Working Paper: 7140.        [ Links ]

10. Carr-Hill RA, Rice N, Roland M. Socioeconomic determinants of rates of consultation in general practice based on fourth national morbidity survey of general practices. BMJ. 1996;312: 1008-12.        [ Links ]

11. Scaife B, Gill PS, Heywood PL, Neal RD. Socioeconomic characteristics of adult frequent attenders in general practice secondary analysis of data. Fam Pract. 2000;17:298-304.        [ Links ]

12. Lostao L, Regidor E, Calle ME, Navarro P, Domínguez V. Evolución de las diferencias socioeconómicas en la utilización y accesibilidad de los servicios sanitarios en España entre 1987 y 1995-97. Rev Esp Salud Pública. 2001;75:115-28.        [ Links ]

13. Ben-Shlomo Y. Predicition of general practice workload from census based social deprivation scores. J Epidemiol Comm Health. 1992;46:532-6.        [ Links ]

14. Reijneveld SA. Predicting the workload in urban general practice in the Netherlands from Jarman's indicators of deprivation at patient level. J Epidemiol Community Health. 1996;50: 541-4.        [ Links ]

15. Sundquist K, Malmstrom M, Johanson SE, Sundquist J. Care need index, a useful tool for the distribution of primary health care resources. J Epidemiol Community Health. 2003;57: 347-52.        [ Links ]

16. Rodríguez B, Martín MJ. Variabilidad en la utilización de recursos en atención primaria. Aten Primaria. 1999;23:110-5.        [ Links ]

17. Ley 14/1986, de 25 de abril, General de Sanidad. Boletín Oficial del Estado n.o 102, de 29 de abril de 1986.        [ Links ]

18. Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid [internet]. Estadística de Población de la Comunidad de Madrid de 1996 y Censo de Población y Vivienda de la Comunidad de Madrid de 2001. Madrid: Instituto de Estadística, Consejería de Economía e Innovación Tecnológica, Comunidad de Madrid [citado 18 Oct 2006]. Disponible en: http://www.madrid.org/iestadis        [ Links ]

19. Dirección General de Estadística [internet]. Madrid: Dirección General de Estadística, Ayuntamiento de Madrid [consultado 15/6/2005]. Disponible en: http://www.munimadrid.es/estadistica        [ Links ]

20. Instituto Nacional de Estadística. Indicadores sociales de España 2004 [monografía en internet]. Madrid: Instituto Nacional de Estadística; 2004 [consultado 14/6/2005]. Disponible en: http://www.ine.es/prodyser/pubweb/indisoc04/indisoc04.htm        [ Links ]

21. Fukuda-Parr R, director. Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo. Informe sobre Desarrollo Humano 2003. Los Objetivos de Desarrollo del Milenio: un pacto entre las naciones para eliminar la pobreza. Madrid: Mundi-Prensa Libros; 2003.        [ Links ]

22. Clavero Barranquero A, González Álvarez ML. La demanda de asistencia sanitaria en España desde la perspectiva de la decisión del paciente. Estadística Española. 2005;47:55-87.        [ Links ]

23. Rodríguez M, Stoyanova A. La influencia del tipo de seguro y la educación en los patrones de utilización de los servicios sanitarios. Gac Sanit. 2001;15:150-3.        [ Links ]

24. Moreno Jiménez A. Características sociodemográficas y niveles de renta en la Comunidad de Madrid: un análisis estadístico-espacial. En: Moreno Jiménez A, director. La distribución espacial de la renta en la Comunidad de Madrid. Análisis y aplicaciones. Madrid: Instituto de Estadística de la Comunidad de Madrid; 2003.        [ Links ]

25. Domínguez MF, Borrell C, Pastor V. Indicadores socioeconómicos de área pequeña en el estudio de las desigualdades en salud. Gac Sanit. 2004;18:92-100.        [ Links ]

26. Benach J, Amable M. Las clases sociales y la pobreza. Gac Sanit. 2004;18 Supl 1:16-23.        [ Links ]

27. Ortega MA, Roca G, Iglesias M, Jurado JM. Pacientes hiperfrecuentadores en un centro de atención primaria: características sociodemográficas, clínicas y de utilización de los servicios sanitarios. Aten Primaria. 2004;33:78-85.        [ Links ]

28. Martín Moreno V, Domingo Rodríguez C. Factores asociados a la demanda de atención urgente en atención primaria. Medicina General. En prensa 2006.        [ Links ]

29. Cano JG, Medina E, Custardoy J, Orozco D, Quince F. Identificación de las variables de influencia en los tiempos de espera en atención especializada. Gac Sanit. 2003;17:368-74.        [ Links ]

30. Alberdi-Ordiozola JC, Sáenz-Bajo N. Factores determinantes de la derivación de atención primaria a las consultas externas de atención especializada en al Comunidad de Madrid. Aten Primaria. 2006;37:253-9.        [ Links ]

31. Rawls J. Teoría de la justicia. 2.a reimp. Madrid: Fondo de Cultura Económica; 1995.        [ Links ]

32. Sen A. Why health equity? Health Econ. 2002;11:659-66.        [ Links ]

33. Subirats i Humet J, Gomá Carmona R, Brugué Torruella J. Análisis de los factores de exclusión social. Bilbao-Barcelona: Fundación BBVA-Generalitat de Catalunya; 2005. Documentos de Trabajo nº 4.        [ Links ]

 

 

Dirección para correspondencia:
Miguel Ángel García Pérez.
Médicos de Madrid-CESM.
Galileo, 69, 4.º.
28015 Madrid. España.
Correo electrónico: mangel@cesm.org

Recibido: 3 de enero de 2006.
Aceptado: 3 de enero de 2007.