Un índice de privación para reformar el modelo de financiación de la atención primaria en Cataluña
Colls, Cristina (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya)
Mias, Montse (Agència de Qualitat i Avaluació Sanitàries de Catalunya)
García-Altés, Anna (Institut d'Investigació Biomèdica Sant Pau)
Universitat Autònoma de Barcelona

Data:	2020
Resum:	Construir un índice de privación para la asignación del presupuesto de los equipos de atención primaria de Cataluna, ˜ válido tanto para entornos urbanos como rurales y actualizable con más frecuencia que los índices construidos con las variables censales. A partir de la revisión de los índices de privación más comunes se seleccionaron las variables existentes de fuentes que permiten una actualización frecuente y que son representativas del ámbito territorial de las áreas básicas de salud. Se calcularon las correlaciones entre las variables escogidas y las variables de utilización de atención sanitaria y morbilidad. Se aplicó el análisis de componentes principales. Finalmente, se calcularon las correlaciones entre el índice construido y el índice MEDEA, y con variables de utilización de recursos y morbilidad para diferentes tramos de dispersión poblacional. Las variables de renta, ocupación y nivel de estudios son las que tienen más correlación con la utilización de atención sanitaria y la morbilidad. El índice socioeconómico compuesto (ISC) tiene un rango de −0,01 a 5,68, una media de 2,60 y una desviación estándar de 0,91. La correlación entre el ISC y el MEDEA es de 0,89. El ISC se correlaciona con la utilización de atención sanitaria tanto en los entornos urbanos como en los rurales, aunque en estos últimos la asociación es menor. ElISCseha construido condatos quepermitenuna actualizaciónfrecuente, y seha integrado en el modelo de asignación de recursos de la atención primaria a partir de 2017.
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Llengua:	Castellà
Document:	Article ; recerca ; Versió publicada
Matèria:	Administrative data ; Deprivation index ; Health inequalities ; Primary care financing ; Principal components analysis
Publicat a:	Gaceta sanitaria, Vol. 34 Núm. 1 (enero 2020) , p. 44-50, ISSN 1578-1283

DOI: 10.1016/j.gaceta.2018.07.015
PMID: 30595339

7 p, 381.7 KB

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