Resumo em Espanhol:
OBJETIVOS: Analizar el tiempo de estadía en ingreso en el hogar (IH) y su costo diario y por paciente en Cuba, según el diagnóstico al ingreso y la zona donde se brinda el servicio. MÉTODOS: Se analizó la información de los 837 pacientes en IH entre julio de 2001 y junio de 2002 en un área del municipio Playa, en Ciudad de La Habana (zona urbana metropolitana), una del municipio Cruces, en Cienfuegos (zona urbana no metropolitana), otra del Municipio Unión de Reyes, en Matanzas (zona rural) y una de Fomento, en Sancti Spiritus (zona rural montañosa). Se analizó la mediana del tiempo del IH mediante curvas de supervivencia Kaplan Meier y se evaluó el efecto del diagnóstico al ingreso (afecciones respiratorias, gastrointestinales, ginecobstétricas, egreso hospitalario precoz y otras causas), la zona del IH, el sexo y la edad, sobre la posibilidad de egresar del IH. Para cada municipio se calculó el costo directo del servicio, el costo por paciente y el costo por día de estadía. Se ajustaron modelos de regresión lineal múltiple para identificar el efecto que sobre el costo por paciente tienen el tiempo de estadía, el diagnóstico al ingreso y el área donde se presta el servicio de IH. RESULTADOS: La causa más frecuente de IH en los municipios estudiados fueron las afecciones respiratorias (31,4%), seguidas del egreso hospitalario precoz (15,5%), las afecciones ginecobstétricas (10,8%) y los trastornos gastrointestinales (8,1%). La mediana del tiempo de estadía fue de 6 días (IC95%: 5,75 a 6,25). En Fomento los pacientes tuvieron 66% menos probabilidad de egresar que en Cruces y 30% menos que en Playa y Unión de Reyes. El costo directo del IH en los municipios estudiados medido en pesos cubanos ($) varió entre $3 983,54 y $9 624,87. El costo por día de estadía fue de $2,57 a $6,88, mientras el costo por paciente fue de $23,04 a $42,78. El tiempo de estadía tuvo un efecto intrínseco sobre el costo por paciente (P < 0,0001). CONCLUSIONES: El tiempo de estadía resultó mayor en el área rural montañosa, sin embargo, esta fue el área que generó los menores costos por paciente y los menores costos por día de estadía. El tiempo de estadía puede utilizarse como un indicador de la calidad del servicio del ingreso en el hogar. Desde el punto de vista económico, el tiempo en IH debe analizarse según el diagnóstico al ingreso y el área geográfica.Resumo em Inglês:
OBJECTIVE: To analyze home care services in Cuba and determine how length of stay, per-day cost, and per-patient cost vary by diagnosis and by the area of the country in which the services are rendered. METHODS: Patient information was analyzed for 837 individuals who were enrolled in home care services between July 2001 and June 2002 in the following four municipalities: (1) Playa municipality (a metropolitan urban area) in the province of the City of Havana; Cruces municipality (an urban, but not metropolitan, area) in the province of Cienfuegos; Unión de Reyes municipality (a rural area) in the province of Matanzas; and Fomento municipality (a mountainous rural area) in the province of Sancti Spiritus Analysis of the mean length of stay for home care services was conducted using the Kaplan-Meier survival curve method. The impact of the following criteria on the probability and timing of discharge was also assessed: diagnosis at time of enrollment (respiratory, gastrointestinal, obstetrical/gynecological, hospital discharge follow-up, and other causes), area in which services were rendered, and patient gender and age. The total service, per-patient, and per-day costs were determined for each municipality. Adjusted multilinear regression models were used to determine how length of stay, diagnosis upon enrollment, and service area affected cost. RESULTS: The diagnoses most frequently requiring home care were respiratory illness (31.4%), hospital follow-up of acute condition (15.5%), obstetrical/ gynecological illness (10.8%), and gastrointestinal disorder (8.1%). The mean length of stay was 6 days (95% confidence interval: 5.75 to 6.25). In Fomento, the probability of patients enrolling in home care was 66% lower than in Cruces and 30% lower than in Playa and Unión de Reyes. The total direct cost of home care in the municipalities studied ranged, in Cuban pesos, from $3 983.54 to $9 624.87. The per-day cost ranged from $2.57 to $6.88, and the per-patient cost from $23.04 to $42.78. The length of stay had a direct impact on per-patient cost (P < 0.0001). CONCLUSIONS: A longer length of stay was observed in the mountainous rural area; however, this was where the lowest per-patient and per-day costs were incurred. Length of stay can be used as an indicator for measuring the quality of home care services. From a cost perspective, length of stay must be evaluated based on diagnosis and geographic area.Resumo em Espanhol:
OBJETIVOS: Estudiar las desigualdades de indicadores de mortalidad departamentales con respecto a los valores nacionales colombianos e identificar asociaciones con indicadores socioeconómicos. MÉTODOS: Los datos del registro de defunciones se ajustaron según la cobertura estimada y se calcularon las tasas y los coeficientes de Gini de mortalidad. Se seleccionaron cinco indicadores socioeconómicos departamentales -el coeficiente de Gini de la distribución de ingresos, el índice de desarrollo humano, el índice del producto interno bruto per cápita, la inversión social per cápita y el porcentaje de la población con cobertura sanitaria pública- y se examinaron las diferencias entre los departamentos y el ámbito nacional. Se calcularon los coeficientes de correlación de Spearman entre los indicadores de mortalidad y los indicadores socioeconómicos seleccionados. RESULTADOS: La cobertura del registro de defunciones se estimó en un 76%; el departamento del Chocó presentó el menor valor (35%) y el de Caldas, el mayor (88%). El coeficiente de Gini de mortalidad se asoció significativamente con cuatro indicadores socioeconómicos estudiados y la tasa global de mortalidad, con un indicador. La mortalidad por diabetes mellitus se asoció positivamente con todos los indicadores socioeconómicos, las mortalidades por desnutrición y por diarrea, con cuatro indicadores, y la mortalidad por accidentes del tránsito, con dos indicadores. La mortalidad por agresiones no se asoció con ninguno de los indicadores estudiados. CONCLUSIONES: El ajuste de los datos de defunciones permitió obtener indicadores de mortalidad más válidos en la asociación con los indicadores socioeconómicos. El coeficiente de Gini de mortalidad y las mortalidades por desnutrición y diarreas resultaron más idóneos para evaluar las desigualdades interdepartamentales por la mejor asociación presentada con los indicadores socioeconómicos. La asociación encontrada entre la mortalidad por diabetes mellitus y los indicadores socioeconómicos puede deberse a un error sistemático al clasificar dicha enfermedad como causa básica de muerte en departamentos de bajo nivel de desarrollo. El departamento resulta una unidad de análisis muy grande, lo que puede dificultar la identificación de la asociación entre las mortalidades por agresiones y accidentes del tránsito, y los indicadores socioeconómicos.Resumo em Inglês:
OBJECTIVES: To study the inequalities in various mortality indicators for the departments of Colombia with respect to national figures, and to identify associations between the departmental mortality indicators and departmental socioeconomic indicators. METHODS: To determine mortality rates and the Gini coefficient for mortality for the departments, data from the death registry were adjusted by the estimated registry coverage for each of the departments. Five socioeconomic indicators were selected: Gini coefficient for income distribution, Human Development Index, per capita gross domestic product, per capita social investment (in health care, etc.), and percentage of the population with health care services from the country's social security system. The differences among the departments were then studied and compared to the national averages. The Spearman's rank correlation coefficient was calculated to find associations between the mortality indicators and each of the five socioeconomic indicators. RESULTS: For Colombia overall, death registry coverage was estimated at 76%, with Chocó department having the lowest coverage (35%), and Caldas department the highest (88%). The associations between the Gini coefficient for mortality and four of the socioeconomic indicators studied were significant. The national mortality rate was significantly associated with one socioeconomic indicator. Death caused by diabetes mellitus was associated with all the socioeconomic indicators; death caused by undernutrition or by diarrhea, with four socioeconomic indicators; and death from traffic accidents, with two socioeconomic indicators. Homicide was not associated with any of the socioeconomic indicators studied. CONCLUSIONS: Adjusting the death registry data produced mortality indicators that were more valid for drawing associations with socioeconomic indicators. The Gini coefficient of mortality, mortality from undernutrition, and mortality from diarrheal diseases were more suitable indicators for evaluating the inequalities among the departments because of their higher levels of association with the socioeconomic indicators. Regarding diabetes-related mortality, the associations with all the socioeconomic indicators could be due to systematic errors that lesser-developed departments made when the cause of death was being assigned. A department is a large unit for analysis, which can make it difficult to identify associations between socioeconomic indicators and deaths due to homicide or traffic accidents.