How Do Health System Features Influence Health System Performance?
Resum de l'informe "How Do Health System Features Influence Health System Performance?" amb IA.
L'informe, publicat per OECD i The Health Foundation el 2025, amb la coordinació de Luca Lorenzoni, té com a objectiu principal examinar com diferents grups de països que comparteixen característiques similars en els seus sistemes de salut es comporten en termes de rendiment. El treball es basa en anàlisis prèvies de l'OCDE i es nodreix de diverses rondes de l'enquesta sobre Característiques dels Sistemes de Salut (HSC Survey) de l'OCDE, concretament utilitzant dades del 2016 i 2023 per a actualitzar les agrupacions de sistemes.
L'informe aborda específicament tres àrees polítiques clau:
- La influència del disseny general dels sistemes de salut en el seu rendiment.
- El paper dels incentius financers als proveïdors.
- El paper d'un sistema d'atenció primària fort.
Per dur a terme l'anàlisi, s'utilitzen diverses metodologies estadístiques:
- Anàlisi de clústers (agrupació): Per agrupar els països de l'OCDE basant-se en indicadors de les característiques dels seus sistemes de salut. Aquesta agrupació es realitza tant mitjançant un enfocament purament estadístic basat en les dades com amb judici d'experts per assegurar que les agrupacions siguin significatives per a la discussió política.
- Anàlisi d'Envolvent de Dades (DEA - Data Envelopment Analysis): Una tècnica no paramètrica utilitzada per estimar l'eficiència relativa amb la qual els inputs es transformen en outputs. En aquest informe, la despesa sanitària com a percentatge del PIB és la variable principal d'input, mentre que l'output pot ser la taxa de mortalitat estandarditzada per edat (ASMR) o l'esperança de vida en néixer. La DEA ajuda a determinar la distància d'una unitat (país) respecte a la frontera d'eficiència, però per si sola no indica com millorar l'eficiència.
- Anàlisi de regressió de panel: Per avaluar si els clústers i altres característiques dels sistemes de salut ajuden a explicar les variacions observades en el rendiment. Els models de regressió controlen per factors socioeconòmics (PIB per càpita, educació, desigualtat), factors de risc (obesitat, tabaquisme), condicions ambientals (contaminació) i la capacitat del sistema de salut (llits hospitalaris, personal sanitari). També s'inclouen característiques no modificables del sistema (tipus de cobertura, descentralització) i l'impacte de la COVID-19.
Principals conclusions de l'informe:
-
Disseny general del sistema de salut i eficiència:
- L'anàlisi d'eficiència va agrupar els països segons cinc indicadors clau: elecció de l'usuari per a la cobertura bàsica, provisió privada d'atenció primària i serveis especialitzats ambulatoris, elecció de proveïdors pel pacient, paper de l'assegurança secundària ("over the basic") i paper de l'atenció primària (gatekeeping). Es van identificar fins a set clústers basats en les dades, que es van refinar amb judici d'experts.
- La conclusió principal és que no existeix un disseny institucional òptim universal per als sistemes de salut que garanteixi automàticament un major rendiment. Els sistemes de salut amb diferents conjunts d'arranjaments institucionals poden assolir nivells d'eficiència similars. Els sistemes amb bon o mal rendiment es troben presents en tots els grups institucionals.
- S'observa una tendència on a mesura que augmenten els inputs (despesa sanitària) en economies desenvolupades, els outputs (resultats de salut) tendeixen a augmentar, però a un ritme més lent, la qual cosa pot explicar una menor eficiència en països amb majors inversions.
-
Incentius financers als proveïdors i qualitat:
- Aquesta part de l'anàlisi va examinar la relació entre els incentius financers i la mortalitat tractable, és a dir, les morts que es podrien evitar amb atenció mèdica oportuna i de qualitat.
- Els països es van agrupar principalment segons els incentius financers per a la qualitat i els mètodes de pagament als metges (basats en volum). Es van identificar tres clústers. El Clúster 1 es caracteritza per utilitzar grans incentius financers als proveïdors per millorar la qualitat. Els Clústers 2 i 3 tenen incentius febles/limitats per a la qualitat, sent el Clúster 3 predominantment de pagament per acte per als metges.
- El resultat clau és que un major ús d'incentius financers als proveïdors per millorar la qualitat s'associa amb una reducció en les morts que es consideren tractables. En comparació amb el Clúster 1 (incentius forts), els Clústers 2 i 3 (incentius febles/limitats) van reportar taxes de mortalitat tractable més altes. La diferència va ser estadísticament significativa per al Clúster 3 (incentius febles + pagament per acte predominant) en comparació amb el Clúster 1.
- Altres factors associats amb menor mortalitat tractable inclouen un PIB per càpita més alt, major nivell educatiu i menor taxa d'obesitat. Els sistemes amb múltiples asseguradores i alta descentralització també van mostrar taxes de mortalitat tractable més baixes que els de cobertura basada en residència/pagador únic amb alta descentralització.
- La relació observada no s'ha d'interpretar necessàriament com a causal.
-
Força de l'atenció primària i admissions hospitalàries evitables:
- Aquest capítol va investigar el vincle entre les característiques de l'atenció primària i les taxes d'admissions hospitalàries evitables per condicions com l'asma, la MPOC i la insuficiència cardíaca congestiva. Aquestes admissions es consideren un indicador de la qualitat i l'accés a l'atenció primària.
- Els països es van agrupar en cinc clústers basats en tres característiques de l'atenció primària: el paper de gatekeeping (filtratge), la continuïtat de l'atenció (població registrada amb un metge de capçalera/metge habitual) i els incentius financers per a la qualitat dirigits als metges d'atenció primària. El Clúster 1 es va identificar per tenir un gatekeeping fort, alta continuïtat i forts incentius financers per a la qualitat.
- La troballa principal és que els sistemes de salut amb un gatekeeping fort, alta continuïtat de l'atenció i incentius financers substancials per a la qualitat van demostrar taxes més baixes d'admissions hospitalàries evitables en comparació amb els altres sistemes.
- Altres factors que influeixen en les admissions evitables inclouen la riquesa, la desigualtat, l'educació, la demografia (població gran), factors de risc i la capacitat del sistema de salut.
- Els resultats suggereixen que els sistemes orientats a l'atenció primària poden ajudar a reduir la descompensació aguda en pacients crònics, però els amplis intervals de confiança en els resultats requereixen una interpretació prudent. La relació tampoc s'ha d'interpretar com a causal.
Limitacions esmentades a l'informe:
- La relació entre els clústers i els resultats no és necessàriament causal.
- Els sistemes de salut són més complexos del que es pot capturar amb un conjunt d'indicadors.
- Les troballes estan limitades per les variables de resultat disponibles.
- Els algoritmes d'anàlisi de clústers sempre produeixen un resultat, independentment de si hi ha patrons reals a les dades.
- Els efectes observats podrien ser deguts a factors no totalment capturats o controlats, com l'estil de vida o factors socioeconòmics.
- La disponibilitat de dades varia entre països i rondes de l'enquesta. Les dades dels EUA no es van utilitzar en l'anàlisi quantitativa a causa de la complexitat del seu sistema.
- La DEA per si sola no proporciona informació sobre com millorar l'eficiència.
En conjunt, l'informe conclou que, si bé no hi ha un únic model de sistema de salut "el millor" en termes globals, enfocar-se en canvis de polítiques més específics i dirigits (com els incentius per a la qualitat o l'enfortiment de l'atenció primària) podria ser una via més efectiva per millorar el rendiment que les reformes estructurals a gran escala. Els sistemes amb arranjaments similars poden aprendre els uns dels altres. La comparació internacional és una eina important per avaluar i comparar el rendiment dels sistemes de salut.
