Concentración del gasto sanitario en una aseguradora colombiana del régimen subsidiado, 2014
Objetivo: Estimar la concentración del gasto sanitario según grupos de patologías y tipos de servicios en una aseguradora subsidiada que afilia personas pobres (estratos socioeconómicos 1 y 2) al Sistema de Salud de Colombia en 2014. Metodología: Se analizó el gasto sanitario en 1 666 477 afiliados,...
- Autores:
-
Marrugo-Arnedo, Carlos Alberto
Gómez-De la Rosa, Fernando
Moreno-Ruiz, Deicy
Flórez-Tanus, Álvaro
Dueñas Castell, Carmelo
Alvis-Guzmán, Nelson
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2018
- Institución:
- Corporación Universidad de la Costa
- Repositorio:
- REDICUC - Repositorio CUC
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.cuc.edu.co:11323/4694
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/11323/4694
https://repositorio.cuc.edu.co/
- Palabra clave:
- Gasto sanitario
Aseguradora
Empresa promotora de salud
Sistema de salud
Economía de la salud
Health spending
Insurance company
Healthcare promoter
Subsidized scheme
Health system
Economy in healthcare
Régimen subsidiado
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- openAccess
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Objetivo: Estimar la concentración del gasto sanitario según grupos de patologías y tipos de servicios en una aseguradora subsidiada que afilia personas pobres (estratos socioeconómicos 1 y 2) al Sistema de Salud de Colombia en 2014. Metodología: Se analizó el gasto sanitario en 1 666 477 afiliados, por grupos de patología y tipos de servicios, en el año 2014. Para la descripción de la concentración del gasto se utilizó el coeficiente de Gini y la curva de Lorenz. Resultados: El gasto sanitario de la aseguradora fue de usd 418 millones. De este, el 81 % se aplicó a servicios contenidos en el Plan Obligatorio de Salud (pos). Los grupos de patologías que concentraron el 43,4 % del gasto sanitario fueron cardiovascular (14,3 %), cáncer (7,8 %), enfermedades respiratorias (7,3 %), enfermedades urinarias (7 %) y traumatismos (6,9 %). Los servicios diagnósticos, curativos y de rehabilitación representaron el 77,8 % del gasto sanitario. La hospitalización fue el grupo de servicio que más impactó el costo (47 %), y las consultas, el más utilizado. Las curvas de Lorenz demostraron que el 70 % del gasto en salud se concentra en aproximadamente el 20 % de los afiliados, generando un coeficiente de Gini de 0,58. Conclusión: El diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas no transmisibles concentran una alta proporción del gasto sanitario, lo cual genera una competencia de recursos para servicios preventivos y de promoción de la salud. |
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Informe técnico. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2014. 7. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Aspectos relacionados con la frecuencia de uso de los servicios de salud, mortalidad y discapacidad en Colombia. 2011. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2015. 8. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Carga de enfermedad por enfermedades crónicas no transmisibles y discapacidad en Colombia. 2015. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2015. 9. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Segundo informe Observatorio Nacional de Salud (ons). Mortalidad 1998-2011 y situación de salud en los municipios de frontera terrestre en Colombia Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2013. 10. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Informe 3. Mortalidad evitable en Colombia para 1998-2011. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2014. 11. Pashchenko S, Porapakkarm P. Medical spending in the US: Facts from the Medical Expenditure Panel Survey data set. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):689-716. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12100. 12. Gastaldi-Ménager C, Geoffard PY, Lagasnerie G. de. Medical spending in France: Concentration, persistence and evolution before death. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):499-526. doi: https://doi. org/10.1111/j.1475-5890.2016.12107. 13. Karlsson M, Klein TJ, Ziebarth NR. Skewed, persistent and high before death: Medical spending in Germany. Fisc Stud. 2016;37(3-4):527-59. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12108. 14. Bakx P, O’Donnell O, Doorslaer E. van. Spending on health care in the Netherlands: Not going so Dutch. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):593-625. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12114. 15. Figueroa JF, Joynt Maddox KE, Beaulieu N, et al. Concentration of potentially preventable spending among high-cost medicare subpopulations: An observational study. Ann. Intern. Med. 2017;167(10):706-13. 16. Carbonell Sánchez M, Carbonlle J. Capítulo quinto. El gasto público en salud, incidencia distributiva y equidad. En: El derecho a la salud: una propuesta para México. México: Biblioteca Jurídica Virtual del Instituto de Investigaciones Jurídicas de la Universidad Nacional Autónoma de México (unam); 2013. pp. 57-59. 17. Ministerio de Salud y Protección Social. La Equidad en Salud para Colombia: Brechas internacionales y territoriales. 2015. 18. Schneider MC, Castillo-Saldagado C, Bacallao J, et al. Métodos de medición de las desigualdades de salud. Rev. Pan. Salud Pública. 2002;12(6):398-415. 19. Medina F. Consideraciones sobre el índice de Gini para medir la concentración del ingreso. Estudios Estadísticos y Prospectivos. Santiago de Chile: cepal; 2001. pp. 1-43. 20. Borrell C, Ru M, Pasar MI, et al. La medición de las desigualdades en salud. Gac Sanit. 2000;14(53):20-33. 21. Vadulli RB. Estimación del coeficiente de concentración de Gini a partir de la curva estimada de Lorenz. Rev. Chil. Econ. y Soc. 2012;5(1-2):27-31. 22. Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas. Inequidades en el Estado de salud, acceso y uso de dos servicios de salud. Gobierno de Bolivia, Editor; 1998. 23. Organización Mundial de la Salud. Clasificación Internacional de Enfermedades (10.a revisión). Modificación Clínica. 2018. 24. Banco Mundial. Tasa de cambio oficial (umn por US$, promedio para un período) [internet]. [consulta 2014 may. 20]. Disponible en: https://datos.bancomundial.org/indicador/PA.NUS. FCRF?locations=CO 25. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. La transición demográfica en América Latina; 2000. 26. Berk ML, Monheit AC. The concentration of health expenditures: An update. Health Aff (Millwood). 1992;11(4):145-9. doi: https://doi.org/10.1377/hlthaff.11.4.145. 27. Riley GF. Long-term trends in the concentration of Medicare spending. Health Aff (Millwood). 26(3):808-16. doi: https://doi. org/10.1377/hlthaff.26.3.808. |
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Resultados: El gasto sanitario de la aseguradora fue de usd 418 millones. De este, el 81 % se aplicó a servicios contenidos en el Plan Obligatorio de Salud (pos). Los grupos de patologías que concentraron el 43,4 % del gasto sanitario fueron cardiovascular (14,3 %), cáncer (7,8 %), enfermedades respiratorias (7,3 %), enfermedades urinarias (7 %) y traumatismos (6,9 %). Los servicios diagnósticos, curativos y de rehabilitación representaron el 77,8 % del gasto sanitario. La hospitalización fue el grupo de servicio que más impactó el costo (47 %), y las consultas, el más utilizado. Las curvas de Lorenz demostraron que el 70 % del gasto en salud se concentra en aproximadamente el 20 % de los afiliados, generando un coeficiente de Gini de 0,58. Conclusión: El diagnóstico y el tratamiento de las enfermedades crónicas no transmisibles concentran una alta proporción del gasto sanitario, lo cual genera una competencia de recursos para servicios preventivos y de promoción de la salud.Objective: to estimate the concentration of health spending depending on pathology groups and types of services in a subsidized insurance company which enrolled low-income people (social economic strata 1 and 2) in the Colombian Healthcare System in 2014. Methodology: Health spending was analyzed in 1 666 477 members, set up by pathologies and types of services during 2014. To describe the concentration of health spending, researchers used the Gini coefficient and the Lorenz curve. Results: the health spending of the insurance company was US$418 million. Out of this, 81 % was used in service contained in the mandatory Health Plan (in Spanish, Plan Obligatorio de Salud -POS). The pathology groups that concentrated 43.4% of health spending were cardiovascular (14.3%), cancer (7.8%), respiratory diseases (7.3%), urinary diseases (7%) and trauma (6.9%). Diagnostic, healing and rehabilitation services represented 77.8% of health spending. Hospitalization was the service group with the highest impact on costs (47%), and consultations, the most used. The Lorenz curves showed that 70% of the health spending is concentrated in approximately 20% the Affiliated people, resulting in a 0.58 Gini coefficient. Conclusion: Diagnostic and treatment of chronic non-transmittable diseases concentrate a vast part of health spending, which produces a competition of resources for preventive services and healthcare promotion.spaRevista Facultad Nacional de Salud Públicadoi:10.17533/udea.rfnsp.v37n1a091. Rosselli D, Tarazona N, Aroca A. La salud en Colombia 1953- 2013: un análisis de estadísticas vitales 1953-2013. Heal Colomb. 2013;36(2):120-35. 2. Frenk J, Frejka T, Bobadilla JL, et al. La transición epidemiológica en América Latina. Boletín la Oficina Sanitaria Panamericana (OSP). 1991;111(6):485-96. 3. Guerrero R, Gallego AI, Becerril-Montekio V., et al. Sistema de salud de Colombia. Salud Publica Mex. 2011;53(122):144-55. 4. Banguero Lozano H. Estructura y dinámica de la población del departamento del Cauca y de Colombia 1938-2025 . Un análisis comparativo. El Hombre y la Máquina. 2005;(24):72-91. 5. Castillo-Rodríguez L, Díaz-Jiménez D, Castañeda-Orjuela C, et al. Years of Life Lost (yll) in Colombia 1998-2011: Overall and avoidable causes of death analysis. PLoS one. 2015;10(5):1-11. doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0125456. 6. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Violencia homicida en Colombia. Informe técnico. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2014. 7. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Aspectos relacionados con la frecuencia de uso de los servicios de salud, mortalidad y discapacidad en Colombia. 2011. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2015. 8. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Carga de enfermedad por enfermedades crónicas no transmisibles y discapacidad en Colombia. 2015. IV Edición. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2015. 9. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Segundo informe Observatorio Nacional de Salud (ons). Mortalidad 1998-2011 y situación de salud en los municipios de frontera terrestre en Colombia Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2013. 10. Ministerio de Salud y Protección Social, Instituto Nacional de Salud y Observatorio Nacional de Salud. Informe 3. Mortalidad evitable en Colombia para 1998-2011. Bogotá: Imprenta Nacional de Colombia; 2014. 11. Pashchenko S, Porapakkarm P. Medical spending in the US: Facts from the Medical Expenditure Panel Survey data set. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):689-716. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12100. 12. Gastaldi-Ménager C, Geoffard PY, Lagasnerie G. de. Medical spending in France: Concentration, persistence and evolution before death. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):499-526. doi: https://doi. org/10.1111/j.1475-5890.2016.12107. 13. Karlsson M, Klein TJ, Ziebarth NR. Skewed, persistent and high before death: Medical spending in Germany. Fisc Stud. 2016;37(3-4):527-59. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12108. 14. Bakx P, O’Donnell O, Doorslaer E. van. Spending on health care in the Netherlands: Not going so Dutch. Fisc. Stud. 2016;37(3-4):593-625. doi: https://doi.org/10.1111 /j.1475-5890.2016.12114. 15. Figueroa JF, Joynt Maddox KE, Beaulieu N, et al. Concentration of potentially preventable spending among high-cost medicare subpopulations: An observational study. Ann. Intern. Med. 2017;167(10):706-13. 16. Carbonell Sánchez M, Carbonlle J. Capítulo quinto. El gasto público en salud, incidencia distributiva y equidad. En: El derecho a la salud: una propuesta para México. México: Biblioteca Jurídica Virtual del Instituto de Investigaciones Jurídicas de la Universidad Nacional Autónoma de México (unam); 2013. pp. 57-59. 17. Ministerio de Salud y Protección Social. La Equidad en Salud para Colombia: Brechas internacionales y territoriales. 2015. 18. Schneider MC, Castillo-Saldagado C, Bacallao J, et al. Métodos de medición de las desigualdades de salud. Rev. Pan. Salud Pública. 2002;12(6):398-415. 19. Medina F. Consideraciones sobre el índice de Gini para medir la concentración del ingreso. Estudios Estadísticos y Prospectivos. Santiago de Chile: cepal; 2001. pp. 1-43. 20. Borrell C, Ru M, Pasar MI, et al. La medición de las desigualdades en salud. Gac Sanit. 2000;14(53):20-33. 21. Vadulli RB. Estimación del coeficiente de concentración de Gini a partir de la curva estimada de Lorenz. Rev. Chil. Econ. y Soc. 2012;5(1-2):27-31. 22. Unidad de Análisis de Políticas Sociales y Económicas. Inequidades en el Estado de salud, acceso y uso de dos servicios de salud. Gobierno de Bolivia, Editor; 1998. 23. Organización Mundial de la Salud. Clasificación Internacional de Enfermedades (10.a revisión). Modificación Clínica. 2018. 24. Banco Mundial. Tasa de cambio oficial (umn por US$, promedio para un período) [internet]. [consulta 2014 may. 20]. Disponible en: https://datos.bancomundial.org/indicador/PA.NUS. FCRF?locations=CO 25. Comisión Económica para América Latina y el Caribe. La transición demográfica en América Latina; 2000. 26. Berk ML, Monheit AC. The concentration of health expenditures: An update. Health Aff (Millwood). 1992;11(4):145-9. doi: https://doi.org/10.1377/hlthaff.11.4.145. 27. Riley GF. Long-term trends in the concentration of Medicare spending. 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