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Revisitando las listas de espera sanitarias (1): el retorno de un problema crónico

Por Enrique Bernal, Beatriz G. López-Valcárcel, Salvador Peiró y Jaime Pinilla

Nunca hubo tantos pacientes esperando

Junio 2022. Nunca tantas personas en España han estado esperando para una cirugía (742.518 personas, 81.365 más que un año antes) o para consultar un especialista (2,9 millones de personas), aunque para consulta el tiempo medio de espera (¡79 días!) y el porcentaje de personas que espera más de 60 días se ha reducido algo respecto a diciembre de 2021.

Hace algo más de un año publicamos dos posts sobre listas de espera en España. Analizaban tendencias y la situación tras la COVID-19 para intervenciones quirúrgicas y consultas externas a especialidades específicas con los datos oficiales del Sistema de Información de Listas de Espera del Sistema Nacional de Salud y de los Indicadores Clave del Sistema Nacional de Salud. Conclusiones: tendencias preocupantes, gran heterogeneidad entre CCAA y que la COVID-19 había agravado el problema.

En esta nueva serie, con nuevos “fichajes” y que continuará con varios posts, se actualizan datos hasta junio 2022 y, también y sobre todo, se adopta una perspectiva más amplia, analizando fuentes complementarias de información y aportando una reflexión de mayor calado sobre causas, consecuencias y soluciones.

Las listas de espera son un mecanismo de racionamiento en ausencia de mercado. En los sistemas públicos suelen ser interpretadas -casi siempre inadecuadamente- como un indicador de necesidades no cubiertas (de escasez de recursos) o un marcador de gestión deficiente o baja productividad. En un contexto de competencia y capacidad de elección por los pacientes, típico de los sistemas privados, incluso puede interpretarse como una señal de calidad o prestigio (al igual que pasa con los precios elevados).

Sistema de información excesivamente agregado, precario y poco útil para el paciente

Hace 20 años, el Defensor del pueblo recibía muchas quejas sobre esperas en sanidad. Sus esfuerzos por obtener información objetiva sobre la magnitud del problema tropezaron con los datos variopintos, obtenidos con criterios y definiciones variadas ocasionalmente imaginativas, que le remitieron las CCAA. Así que buscó información primaria por su cuenta, poniendo a su personal a pedir cita para consulta externa en distintos hospitales y servicios de varias CCAA. Fue muy criticado (¡ese no era un método válido!) pero de esa peripecia derivan el interesantísimo informe del Defensor del Pueblo de 2003 y los actuales sistemas de información oficiales.

En ese informe, a modo de corolario, el Defensor del Pueblo proponía que se elaboraran y publicaran estadísticas de listas de espera con definiciones y criterios homogéneos. El RD 605/2003 fue el resultado del primer intento de normalización. Los indicadores de listas de espera del SNS se publican dos veces al año (junio y diciembre), solo para consultas externas de algunas especialidades y para algunas intervenciones quirúrgicas electivas (ver entradas previas en NeG aquí y aquí) y solo incluyen el número total de personas en lista de espera, el tiempo medio de espera y el porcentaje de personas que esperan más de 6 meses para cirugía y 60 días para consultas.

Todavía hoy la comparación temporal y espacial está limitada por cambios de criterios, depuraciones administrativas (“limpiezas”) y derivaciones al sector privado (que salen de la lista en el momento de la derivación, no cuando se presta el servicio, o que reinician el contador si el paciente rechaza la derivación). También por el fraccionamiento de las listas (por ejemplo, el mismo proceso suma esperas para consulta, para sucesivas pruebas y para la cirugía, pero en listas separadas) y las “excepciones” (la letra pequeña de las notas al pie de las tabla de las estadísticas oficiales) que ocasionalmente afectan a la mayoría de las CCAA.

Incluso aunque fueran creíbles, las comparaciones entre CCAA solo tendrían una utilidad limitada. Lo que interesa al paciente es saber en tiempo real cuántos días o semanas deberá esperar todavía. El número de pacientes que tiene delante en la cola, su posición, tiene menos interés para él. Por ejemplo, en España se realizan más de 250.000 resonancias magnéticas mensuales. Tener por delante en la cola la aparentemente enorme cifra de 75.000 personas implicaría una discreta espera media de una semana. Para cirugía de obesidad, una cola muchísimo más corta podría implicar muchos meses de espera ya que solo realizan alrededor de 5.000 intervenciones anuales.

Lamentablemente, los pacientes no tienen, en general, acceso a esa información individualizada en tiempo real. Otros países ofrecen información de grano más fino que incluye distintos percentiles de tiempo de espera (Lee y otros, 2021). En un contexto de libre elección de proveedor por el paciente, conocer el tiempo de espera por tipo de intervención y hospital podría orientar al paciente y a su médico de familia para decidir a qué centro ir.

Stock, flujos y ley de Little

El número de pacientes en una lista (stock) resulta de dos flujos: el de entradas y el de salidas. Las listas de espera son colas. Si la velocidad a la que se incorporan nuevos pacientes (flujo de entradas) supera la velocidad a la que son atendidos (flujo de salidas), la cola crece indefinidamente. La gestión adecuada de los stocks y flujos es fundamental para minimizar las colas y mejorar la eficiencia del sistema. La clave está en lograr el denominado “equilibrio objetivo”, que permita estabilizar la cola manteniendo los tiempos de espera en límites “aceptables”.

La teoría de colas proporciona un conjunto sólido de modelos y métricas muy útiles para comprender las listas de espera. La ley de Little es uno de sus teoremas fundamentales. Esta ley establece una relación matemática simple entre el stock, los flujos y tiempos de espera que se formula como: L = λW, donde L es el tamaño medio del stock, λ es la tasa media de llegada y W es el tiempo medio en la lista de espera. De acuerdo con esta Ley, el número medio de pacientes en lista de espera es igual a la tasa media de llegada de dichos pacientes multiplicada por el tiempo medio de espera.

El Sistema de información sobre listas de espera del SNS proporciona L y W. A partir de estos indicadores, despejando en la Ley de Little, obtenemos λ, tasa de llegada a la lista de espera. La figura 1 muestra la evolución de la tasa de llegada (total nacional) a la lista de espera quirúrgica, datos de junio y diciembre desde 2006 a 2022.

Figura 1. Tasa de llegada (pacientes por día) a la lista de espera quirúrgica en España 2006-2022

En rojo y en líneas discontinuas, los límites que marcan la variación ± 3 desviaciones típicas. Se puede observar que durante el primer año de pandemia, la tasa de llegadas de pacientes a la lista de espera quirúrgica cayó notablemente, unos 1.600 pacientes por día menos que la media de los años anteriores (5.500). En 2021 la tasa de llegada vuelve a encontrarse entre los límites de variación pero en junio de 2022 los abandona por arriba, con unos 800 pacientes sobre la media. La interpretación es muy intuitiva: la paralización de la atención sanitaria no COVID durante la pandemia bloqueó el acceso de los pacientes a la lista de espera, generando un stock no visible. Conforme se ha restablecido la asistencia sanitaria, el caudal del flujo habitual de entrada de pacientes en la lista se ha visto incrementado notablemente, mostrando una tendencia creciente en las últimas tres estimaciones.

Variabilidad en la práctica médica, listas de espera y valor

En España, la probabilidad de que a lo largo de tu vida te operen de, por ejemplo, hombro, codo o muñeca varía de 1 a 10. El Atlas de Variaciones en la Práctica Médica contiene información detallada para comparar la utilización sanitaria por territorios. Sus resultados muestran una gran variabilidad territorial en la utilización de procedimientos en los que hay incertidumbre sobre la indicación (resultado esperado). Los incentivos a pacientes, pero sobre todo a clínicos, también juegan un papel. Por el contrario, apenas hay variabilidad en las tasas poblacionales de apendectomía donde la indicación quirúrgica no muestra incertidumbre. Chandra y Skinner, en un excelente artículo de 2012, clasificaban los servicios sanitarios en tres grupos según riesgo de sobreutilización, ligado a incertidumbre y a la variabilidad entre pacientes de los resultados esperados.

En las listas de espera de pruebas diagnósticas y de cirugía electiva habitan pacientes con distintos grados de “necesidad” (que definimos como beneficio terapéutico neto esperado de la intervención). Desde hace décadas hay evidencias de listas en las que muchos pacientes no deberían haber entrado. Por ejemplo, en estudios en Reino Unido más de la mitad de los pacientes que esperaban por cirugía de varices y de los que esperaban por una intervención de próstata, y el 61% de los que esperaban por una artroscopia de rodilla, no necesitaban la intervención.

En España también ocurre. Un ensayo clínico publicado en 2013 mostraba que la meniscectomía artroscópica no era superior en resultados clínicos a la rehabilitación física y se sumaba a la notable evidencia sobre el limitado valor de esta intervención. Muchos países (Reino Unido, Dinamarca, Noruega, Francia, Australia, Finlandia, Estados Unidos, etc.) mostraron descensos importantes en respuesta a las nuevas evidencias. No es el caso de España, donde la meniscectomía no ha dejado de crecer, hasta las más de 30.000 intervenciones/año en 2018, con una gran variabilidad entre CCAA (figura 2). Este procedimiento no se registra específicamente en las listas de espera del SNS en España.

Figura 2. Tasas estandarizadas de meniscectomía por 10.000 habitantes en España por CCAA 2003-2018

¿Al menos está garantizada la equidad?

Las listas de espera son el mecanismo de racionamiento de todos los sistemas de seguros universales de salud gratuitos (o casi), como alternativa al racionamiento vía precios que haría el mercado en los países con seguros voluntarios. Prima el criterio de equidad, se atiende a los pacientes según necesidad (aunque en España las listas suelen seguir el criterio FIFO, sin priorizar por necesidad) y no según capacidad de pago. Esta enorme ventaja no deja de tener puntos débiles. Con datos administrativos (registros poblacionales) de Cataluña 2015-2019, Laia Bosque-Mercader y sus coautores demuestran que las personas con nivel socioeconómico medio-alto esperan menos tiempo por cirugía de cadera, cataratas e histerectomía que las de nivel más bajo. No son grandes diferencias en tiempo de espera, pero son significativas.

En resumen