EQUIDAD EN LA ATENCIÓN DE SALUD EN PERÚ

EQUIDAD EN LA ATENCIÓN DE SALUD

EN PERÚ

2005 - 2015

EQUIDAD EN LA ATENCIÓN DE SALUD

EN PERÚ

Lima, Perú 2017

Equidad en la atención en salud en Perú. 2005-2015Número de documento: OPS/PER/17-024

© Organización Panamericana de la Salud, 2017

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Forma de cita propuesta: Organización Panamericana de la Salud. Equidad en la atención en salud en Perú. 2005-2015. Lima: OPS; 2017.

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Editado por: Organización Panamericana de la SaludLos Pinos 251, Urb. Camacho, La Molina - Lima 12, PerúTeléfono: (511) 319-5700Hecho el Depósito Legal en la Biblioteca Nacional del Perú: N° 2017-14851

Primera edición, octubre 2017Tiraje: 200 ejemplares

Se terminó de imprimir en octubre de 2017 en:SINCO Diseño E.I.R.L.Jr. Huaraz 449 Breña. Lima 5 / Cel: 99803-7046 [email protected]/ [email protected]

Resumen 7

Introducción 11

Capítulo I: Inequidades en Salud 131.1 Equidad e Igualdad en Salud 13

1.1.1. Equidad y estrategia para la estrategia de salud universal 14 1.1.2 Teorías sobre desigualdad en salud 16

1.2 Marco metodológico 17 1.2.1 El modelo de la OMS para el monitoreo de desigualdades en salud 17 1.2.2 Estratificadores para el análisis de las desigualdades en salud 19 1.2.3 Variables de análisis 20 1.2.4 Tipos de indicadores 23 1.2.5 Fuentes 24

Capítulo II: Equidad en Salud en Perú 272.1 Análisis de insumos 272.2 Análisis de productos 292.3 Análisis de resultados 392.4 Análisis de impacto 48

Capítulo III: Equidad y Seguro de Salud 573.1 Seguro y equidad en salud 573.2 Seguro de salud y equidad en Perú 58

3.2.1 Desigualdades en productos 60 3.2.2 Desigualdades en resultados 63 3.2.3 Desigualdades de impacto 66

Capítulo IV: Equidad y Seguro Público de Salud 694.1 Seguros públicos: SIS y ESSALUD 694.2 Desigualdades en productos 734.3 Desigualdades en utilización 824.4 Desigualdades en impacto 106

Capítulo V. Conclusiones y Recomendaciones 119

Referencias Bibliográficas 123

Anexos 127

Resultados de las regresiones 129Contrastes de diferencias 132

índice

En la última década, el problema de la desigualdad ha vuelto a tomar protagonismo en la literatura científica y en las discusiones políticas. El mundo se globaliza y los ingresos per cápita de la mayoría

de los países se han incrementado. Los pobres están dejando de ser tan pobres a la vez que los ricos lo son cada vez más. Esto ha llevado a que cuando se analiza el planeta en su conjunto, como si fuera una sola unidad, este muestre hoy en día niveles de desigualdad más altos que cualquier país por separado.

Perú es un paradigma de esta tendencia. Como país ha mostrado un vigoroso crecimiento económico y rápidamente la modernidad se ha hecho presente en las grandes ciudades. Los niveles de vida han aumentado y casi la totalidad de indicadores de salud también lo han hecho. No obstante, al igual que lo que ocurre a nivel global, los avances no han llegado a todos de forma homogénea.

La discriminación de género, los problemas intergeneracionales en la distribución de recursos, los efectos retroalimentados entre ingreso y educación, las limitaciones del aseguramiento y las especificidades territoriales de cada lugar de residencia mantienen los niveles de desigualdad en cotas importantes.

En este contexto, la Representación en Perú de la Organización Panamericana de la Salud/ Organización Mundial de la Salud (OPS/OMS) ha impulsado el presente estudio, en concordancia con el 55.o Consejo Directivo de la Organización Mundial de la Salud (OMS) de 2014, relativo a la Estrategia para el Acceso Universal a la Salud y la Cobertura Universal de Salud. Este tuvo como objetivo analizar las desigualdades en salud para el país entre 2005 y 2015 en términos de características sociodemográficas, y en particular, con relación al aseguramiento en salud.

La primera parte del estudio realiza una revisión internacional de la evidencia científica sobre desigualdades en salud que configura el marco teórico y empírico del análisis presente.

En una segunda parte se abordan estas desigualdades según las principales variables sociodemográficas de la población, como sexo, edad, educación, ingreso y distribución geográfica.

En la tercera parte se amplía este análisis al aseguramiento. Con base en los principales parámetros estudiados, se valoran las desigualdades entre las personas con seguro de salud y las personas sin él.

Por último, en la cuarta parte basada en la sección anterior, más extensa y sobre la que ha recaído más énfasis, se señala cómo es la desigualdad entre los dos seguros públicos más importantes: el Seguro Integral de Salud (SIS) y el Seguro Social de Salud (EsSalud). En este análisis, la comparación relativa a servicios no se limita a los paquetes básicos de cada seguro, sino que se hacen sobre un total de atenciones, estén estos o no incluidos en dichos paquetes.

El estudio destaca que Perú ha alcanzado logros importantes en términos macroeconómicos y en términos sociales. Registra una de las tasas más altas de crecimiento de la región, fuerte reducción de la pobreza y avances en salud, principalmente en salud materna e infantil. Aun así, en muchos aspectos como la dotación de personal e infraestructuras y el nivel de gasto público en salud, el país se encuentra por debajo del promedio mundial.

Asimismo, aunque en la última década las brechas en salud han disminuido, aún se mantienen elevados niveles de desigualdad por características sociodemográficas y lugar de residencia. El nivel de ingreso y educación de las personas y el departamento en que habitan siguen siendo determinantes en el acceso, la atención y la protección financiera en salud.

Resumen

EQUIDAD EN LA ATENCIÓN DE SALUD EN PERÚ

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El nivel de ingresos sigue siendo determinante en las desigualdades en salud, particularmente en el acceso y utilización de servicios de las personas del cuartil más pobre con respecto al resto de la población. En educación, las principales desigualdades se producen en acceso y utilización entre las personas con niveles educativos menores a secundaria y el resto de la población.

En cuanto a la distribución territorial, los resultados de cada departamento están condicionados por los niveles de ingreso y composición etaria de sus poblaciones, como Piura y Cajamarca. No obstante, considerando estos factores por separado, las desigualdades se mantienen comparativamente peor para algunos departamentos como Puno, Pasco y Huancavelica, entre otros.

La expansión de la cobertura del SIS y EsSalud han favorecido la reducción de las desigualdades. La población que reconoce tener un seguro de salud público o privado aumentó de un tercio de la población en 2005 a casi dos tercios en 2015. Aunque las cifras oficiales muestran una cobertura mayor, la protección efectiva puede estar más cerca de la autorrespuesta.

Este aumento de la cobertura ha favorecido la reducción de las desigualdades en dos aspectos: el reconocimiento de necesidades de salud y el acceso a los servicios de salud. En 2005 más del 60% de las personas que tuvo un evento de salud y necesitaba atención no accedió a servicios formales, mientras que en 2015 este porcentaje descendió ligeramente, pero aun por encima del 50%.

Los resultados coinciden con el perfil de la cartera del SIS. Las brechas en las tasas de acceso y el reconocimiento de evento de salud se redujo por nivel de ingreso y educación gracias a las mejoras de los grupos más pobres y con educación primaria o menor. Asimismo, las brechas en las tasas de utilización mostraron mejoras particularmente en servicios de salud materna y salud infantil.

Resulta claro que la cobertura es relevante. De aquellos que tuvieron un evento de salud que requería atención médica, el 53,9% de las personas con seguro accedió a servicios formales, mientras que entre los no asegurados sólo lo hizo el 30,9%. Las tasas de utilización también son mayores para las personas aseguradas que para las no aseguradas: 31,8% y 22,6% en consulta médica, 5,6% y 2,4% en hospitalización , y 90,6% y 85,4% en control del embarazo, respectivamente. En cuanto a protección financiera, las personas aseguradas están más protegidas: el 19,1% debió pagar por consulta médica, frente al 43,5% entre los no asegurados.

Incluso dentro de los asegurados, las desigualdades persisten. La fragmentación del sistema de aseguramiento es una de las causas de que estas continúen. Más de 22 millones de individuos reconocen estar afiliados al SIS o a EsSalud, pero los niveles de acceso, utilización y protección financiera son distintos en cada uno de ellos. Esto ocurre, en parte, porque el perfil de ambos seguros es distinto. La población del seguro integral es más joven que la del seguro contributivo, pero a la vez más pobre y con menor nivel educativo. Como contrapartida, EsSalud no solo tiene una población más envejecida, sino una mayor tasa de crónicos en todas las edades.

En el presente trabajo se utilizó un conjunto de indicadores para analizar las desigualdades entre los afiliados a SIS y EsSalud, y en casi todos ellos los valores para los afiliados al seguro contributivo fueron mayores. Las excepciones se producen en los indicadores relacionados con la salud maternoinfantil, que cuenta con especial prioridad en la orientación del SIS.

El acceso continúa siendo uno de los principales puntos de desigualdad. Aunque en 2015 la proporción de población que reconoció un problema de salud fue mayor entre los afiliados al seguro integral, a la hora de acceder a servicios formales fueron los afiliados a EsSalud los que presentaron mejores resultados. Entre los afiliados al seguro contributivo, el 60,9% de los que sufrieron un evento de salud con necesidad de atención recibió servicios formales, mientras que este porcentaje fue de tan sólo el 49,7% entre los del seguro integral.

Entre las razones de no acceso, los motivos económicos han perdido peso en la última década como mención directa de motivos. La principal razón argumentada sigue siendo la automedicación. La


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diferencia entre los afiliados al SIS y los de EsSalud es que los primeros recurrieron en mayor proporción a medicinas caseras, mientras que los segundos argumentaron la falta de tiempo.

Es probable que estas diferencias de acceso expliquen que las tasas de mortalidad infantil y en la niñez resulten mayores entre los afiliados al SIS que entre los de EsSalud: 18,7 y 10,6 por cada mil nacidos vivos, respectivamente. Cabe aclarar que, en este caso, la fuente de información no permite asegurar que los valores sean estadísticamente significativos.

En utilización se evaluaron indicadores de consultas/controles, análisis/exámenes, hospitalizaciones/intervenciones, materiales/medicinas y vacunación infantil/niñez. Sólo en cuatro de ellos las brechas favorecieron al SIS. En el resto, los valores fueron mayores para los afiliados a EsSalud.

Las mayores desigualdades se dieron en atención dental, oftalmológica, análisis, exámenes y rayos, hospitalización e intervención quirúrgica, compra de lentes y otros materiales (ortopedia, etc.) y primeras vacunaciones (DPT1 y polio 1). Las brechas fueron menores en consultas, receta de medicamentos y en la vacunación completa de DPT y polio (más baja en ambos seguros). Las excepciones a favor de SIS se observaron durante el control de niños y niñas, control del embarazo y atención de parto.

La protección financiera tiene dos perspectivas: el pago por la atención (sí/no) y el impacto del pago (en soles). En el primer caso, las diferencias entre SIS y EsSalud varían por servicio. En consultas, atención de parto y materiales, fueron proporcionalmente menos los afiliados al SIS, con respecto a los de EsSalud, que debieron realizar gasto de bolsillo. Por el contrario, en la utilización de análisis, exámenes, hospitalización e intervenciones quirúrgicas, las desigualdades perjudican más a los afiliados al seguro integral. En relación a la cantidad pagada, cuando los afiliados debieron pagar por servicio, el monto fue mayor para los de EsSalud que los del SIS. Las mayores diferencias brutas se produjeron, como cabría de esperar, en las hospitalizaciones e intervenciones quirúrgicas, pero también de forma muy notoria en la utilización de rayos X y otros exámenes.

La variabilidad territorial entre ambos seguros públicos es otro punto clave. Pese a que existen variaciones y limitaciones de significatividad estadística en muchos resultados, se repiten algunos departamentos con altos niveles de desigualdad. Por ejemplo, Amazonas y La Libertad en utilización de servicios, Piura y Huancavelica por pago de servicios, y Cuzco y Junín en ambos. En este sentido, parece existir una combinación entre el territorio y el aseguramiento en el que persisten las desiguales en salud.

En resumen, en casi todos los indicadores se han producido mejoras absolutas y, en la mayoría, reducciones de las diferencias entre los distintos grupos poblacionales. No obstante queda camino por andar, principalmente en materia de acceso y utilización, y sobre todo, en disminuir las desigualdades derivadas de la capacidad de pago. En este sentido, se obtienen cuatro conclusiones.

1. En primer lugar, es conveniente dar un nuevo impulso al aseguramiento en salud. Todavía una tercera parte de la población reconoce no estar cubierta por ningún tipo de seguro, público o privado, lo que origina persistentes desigualdades en acceso, utilización y protección financiera.

2. En segundo lugar, es necesario plantearse cómo avanzar en este ámbito en relación a la actual situación de un sistema fragmentado de aseguramiento. Los compartimentos estancos del aseguramiento público produce distorsiones, ineficiencia y efectos sustitutos en la expansión de la cobertura. En términos de desigualdades, será muy difícil combatirlas si se mantienen dos redes de atención distintas para afiliados a SIS y EsSalud. El mantenimiento de dos redes públicas paralelas genera desigualdades e ineficiencia en el acceso, lo que dificulta alcanzar la meta de la cobertura real universal. Posiblemente sea necesario avanzar en la unificación de redes y, de esta forma, incorporar un componente de solidaridad y distribución de riesgos (risk-pooling) en el sistema.

3. En tercer lugar, se debe aumentar la protección financiera de las familias en general. La autoexclusión de acceso a servicios formales de salud continúa siendo alta, con diferencias significativas por nivel de ingreso e incluso entre los propios seguros públicos. Si se quiere avanzar en igualdad, no se puede


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permitir que el nivel de ingresos sea un determinante tan importante de acceso. En este punto conviene poner atención no sólo en la protección de los más pobres, sino también en la evolución del gasto de bolsillo de las familias de ingresos medios y medio-bajos.

4. En cuarto lugar, las desigualdades territoriales son insostenibles en un contexto de mayor igualdad. Para poder reducirlas es necesario establecer un mecanismo de monitoreo cercano de información que permita orientar los recursos en salud a las zonas más necesitadas y que esté primera línea de acceso para los tomadores de decisiones.

Por último, volver a destacar la necesidad de transversalidad de las políticas de salud, social y laboral. Cada sector por si sólo será incapaz de acabar con las inequidades que afectan a la población y sólo así se pueden consolidar las bases para el desarrollo social y humano del país.

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Hace poco más de un siglo las personas de los países más desarrollados no superaban en promedio los 46 años de edad. Hoy se acercan a los 84 años. Este es un logro enorme. No obstante, aún

persiste una decena de países que en 2015 no superaban los 55 años de vida promedio. Incluso dentro de las propias ciudades las diferencias son desconcertantes. En Barcelona, donde la esperanza de vida supera los 83 años, existen diferencias de más años entre barrios situados a menos de 20 minutos en automóvil.

Este es el paradigma de la globalización. Grandes avances junto con grandes desigualdades. Y Perú no es la excepción. En la última década ha mostrado un crecimiento sostenido de su economía que le ha permitido consolidarse en el grupo de países de ingreso medio-alto. Sus logros en salud tampoco han sido menores. Desde el año 2000 a la fecha, la esperanza de vida ha aumentado casi cinco años, situándose en 74,8 años.

No obstante, las desigualdades persisten. En Callao una persona vive en promedio de 13 años más que otra en Puno. El acceso a un servicio de atención formal es 1,46 veces mayor para las personas del cuartil más rico que para las del más pobre. La proporción de personas que han debido hacer un gasto de bolsillo para atenderse en consulta médica es 2,3 veces mayor entre los que no tienen seguro que entre quienes lo tienen, y el esfuerzo por comparar medicinas es 2,1 veces mayor entre aquellos sin estudios que aquellos con estudios universitarios.

El objetivo de este trabajo fue analizar la situación y evolución reciente de las inequidades en salud en Perú en términos de cobertura de la protección financiera, utilización y resultados en salud desagregados por cuartil de ingreso, sexo, nivel educacional, distribución territorial de la población y, en particular, por aseguramiento y desigualdades entre SIS y EsSalud.

El documento se divide en cuatro partes. En la primera parte se realizó un análisis profundo de la literatura internacional sobre desigualdades en salud así como una revisión de los informes comparativos internacionales, principalmente de la OMS. Con ello se configuró un marco teórico de análisis y se planteó una metodología que luego se implementó a lo largo del estudio.

En la segunda parte se analizaron las desigualdades en salud en Perú para el período 2005-2015 en términos de insumo, productos, resultados e impacto y a través de estratificadores de sexo, edad, educación, ingreso y departamento administrativo.

En la tercera parte se realizó un análisis de similares indicadores de acuerdo a la tenencia o no de seguro de salud, tomando en cuenta que, para 2015, una cuarta parte de la población aún no tenía seguro de saud.

En la cuarta parte se desarrolla el énfasis del estudio: las desigualdades en salud entre los afiliados al SIS y los de EsSalud. Se utiliza el mismo marco teórico que en la segunda parte, pero se amplía el número de indicadores.

Por último, el informe termina con las conclusiones finales en las que se destacan los avances del país en salud y en la mayoría de las brechas de desigualdad, y se resalta la gravedad de la persistencia de desigualdades por ingreso, seguro de salud y territoriales.

Introducción

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Inequidades en salud 1.1 Equidad e igualdad en saludEl término inequidad hace referencia a una desigualdad en la comparación de dos sujetos o sociedades. Esta tiene algunas características particulares. Intuitivamente, se entiende como algo injusto y negativo. Es una situación que la sociedad en su conjunto quiere modificar y que puede hacerlo ya que las causas que la originan no son naturales.

Son variados los intentos por definir qué se considera inequidad y, en particular, ¿qué son las inequidades en salud? Quizá la definición más extendida es la propuesta por la Organización Mundial de la Salud (OMS), que señala que son:

“desigualdades evitables entre grupos de personas dentro de un país o entre países […] que surgen de desigualdades en el seno de las sociedades y entre sociedades”.

(OMS 2016)1

A esta definición se agregan otras que comparten tres características comunes: es un tipo de desigualdad, es evitable y es injusta (Whitehead 1992, Departamento de Sistemas y Servicios de Salud - HSS 2010, OMS 2016) (Figura 1).

Figura 1. Características de las inequidades

DESIGUALDADES

INJUSTAS

INEQUIDADES

EVITABLES

1Inequidades en materia de salud son las desigualdades evitables en salud entre grupos de personas dentro de países y entre países. Estas inequidades surgen de las desigualdades entre y dentro de las sociedades. Las condiciones sociales y económicas y sus efectos sobre las vidas del pueblo determinan su riesgo de padecer enfermedad y medidas tomadas para prevenir a ellos enfermarse o tratar la enfermedad cuando ocurre (OMS 2016).

Capítulo I

De esta forma, toda inequidad es una desigualdad, pero no toda desigualdad es inequitativa. Pese a ello, la casi totalidad de la literatura científica en inglés se refiere a este concepto como inequality, mientras que inequidad (inequity) es utilizado con frecuencia en español y en los informes de organismos internacionales. La diferencia no sólo es metodológica (evaluación y diagnóstico), sino también política.


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2 Capacidad de vida: capacidad de vivir hasta el final de una vida humana de duración normal y a no tener su vida reducida a una vida sin valor. Capacidad de salud física: capacidad de tener una buena vida que incluye (pero no se limita a) salud reproductiva, nutrimento y albergue.

Esta cuestión política tiene que ver con el convencimiento que estas diferencias no son deseadas y que pueden ser reducidas o eliminadas. Es decir, las inequidades son desigualdades que no tienen un origen natural y que, por lo tanto, son arbitrarias y discrecionales (Smedley 2003; HSS 2010).

La cuestión más relativa y valórica es determinar cuáles diferencias son injustas, ya que el propio concepto de justicia es complejo. Al respecto, dos teorías son las que han marcado profundamente los hitos en este campo: la de John Rawls (1971) y la de las capacidades de Amartya Sen (1985, 2009). El primero plantea una idea abstracta en la que cada sociedad evalúa desde una posición neutra cuáles desigualdades no son justas. Esta posición neutra o velo de ignorancia representa una situación imaginaria en la que los individuos no conocen a priori qué lugar van a ocupar en la sociedad.

La orientación de Sen es algo más práctica, puesto que su objetivo es la eliminación de las inequidades. Para este autor, el hacer está sobre el deber ser. La aproximación teórica define las inequidades como aquellas desigualdades, situaciones o barreras que impiden a las personas alcanzar los mejores estados de bienestar posibles. Considera la utilización que el individuo hace de los recursos en base al conjunto de capacidades, que tiene para alcanzar la máxima realización posible. Entre estas capacidades, al menos dos tienen una relación directa con la salud: la capacidad de vida y la capacidad de salud física (Nussbaum 1985)2.

1.1.1. Equidad y estrategia para la estrategia de salud universalAmérica Latina es la región con mayor desigualdad del planeta. Solo la parte sur del continente africano es comparable (Figura 2). Estas inequidades se reflejan en el acceso y los resultados en salud, tal que casi una tercera parte de la población regional no tienen acceso a atención médica por razones financieras y uno de cada cinco individuos no lo hace debido a las barreras geográficas que debe enfrentar.

Las razones parecen ser variadas, pero la importancia del ingreso monetario y la fragmentación de la mayoría de los sistemas de salud desvelan factores estructurales en la organización, financiamiento y prestación de servicios médicos, que perpetúan estas desigualdades.

Figura 2. Las regiones más desiguales del planeta

Fuente: Foro Económico Mundial (2016).


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Por este motivo, lograr que todas las personas y comunidades tengan acceso a servicios integrales de salud es un reto fundamental para la Organización Panamericana de la Salud (OPS).

En la Estrategia para el Acceso Universal a la Salud y la Cobertura Universal de Salud de la 66.ª Sesión del Comité Regional de la OMS para las Américas, 53.o Consejo Directivo, firmado el 15 de septiembre de 2014, se explicitan los mecanismos para superar este desafío.

A través de esta estrategia, OPS establece prioritario avanzar progresivamente hacia el Acceso Universal a la Salud (AUS) y la Cobertura Universal en Salud (CUS), ambos, componentes del concepto de Salud Universal.

La OPS entiende como AUS la “capacidad de utilizar servicios integrales, adecuados, oportunos y de calidad en el momento en que se necesiten”, y por CUS “la capacidad del sistema de salud para responder a las necesidades de la población, lo cual incluye la disponibilidad de infraestructura, recursos humanos, tecnologías de la salud (incluyendo medicamentos) y financiamiento” (OPS/OMS 2014).

Reconociendo que cada país debe definir su propio plan de acción hacia la Salud Universal, la OPS plantea cuatro líneas estratégicas que debieran ser usadas por los Estados Miembros y otros socios en la consecución de este objetivo (Figura 3):

a. Línea estratégica 1: ampliar el acceso equitativo a servicios de salud, integrales, de calidad, centrados en las personas y las comunidades.

b. Línea estratégica 2: fortalecer la rectoría y la gobernanza.c. Línea estratégica 3: aumentar y mejorar el financiamiento, con equidad y eficiencia, y avanzar

hacia la eliminación del pago directo que se convierte en barrera para el acceso en el momento de la prestación de servicios.

d. Línea estratégica 4: fortalecer la coordinación intersectorial para abordar los determinantes sociales de la salud.

Aunque estas cuatro líneas estratégicas promueven mayores niveles de equidad en la población, la

ampliación del acceso y la mejora del financiamiento inciden de forma más directa en este problema.

Figura 3. Líneas estratégicas para el acceso y cobertura universal en salud

Fuente: Organización Panamericana de la Salud. Documento CD53/5, Rev. 2. Estrategia para el Acceso Universal a la Salud y la Cobertura Universal de Salud. 2014


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El presente estudio se enmarca en la línea 1, en la que reconoce como fundamental “identificar las inequidades en salud entre grupos poblacionales a través de una análisis pormenorizado de la situación de salud, encuestas e investigaciones específicas”. Asimismo, el especial énfasis que este estudio realiza sobre las desigualdades dentro del sistema público de aseguramiento engarza con la línea 3, que promueve “avanzar hacia un fondo de prepago mancomunado… que se base en el principio de solidaridad… (para) aumentar la equidad y la eficiencia del sistema de salud”.

1.1.2 Teorías sobre desigualdad en saludEl estudio de las desigualdades está respaldado por un amplio espectro de teorías y explicaciones. Una de las primeras clasificaciones explícitas fue la del Informe Black, que agrupó las causas en cuatro posibles (Black 1980:153): explicaciones artificiales, de selección natural y social, materialistas y explicaciones culturales y de comportamientos3. Un segundo hito fue el trabajo teórico de Whitehead (1992), que además de desagregar las anteriores, agregó el concepto de “ventaja transitoria” y la importancia de los estilos de vida. Y más recientemente, Mackenbach (2012) dio un nuevo énfasis al estudio al incluir análisis de capital social y cultural, y valores predominantes de cada sociedad.

Considerando los principales trabajos en desigualdades en salud, se pueden considerar al menos nueve teorías: Muy brevemente, estas son:

1. Artefacto matemático (Black et al. 1980, Scanlan 2000): argumenta que las relaciones que dan origen al diagnóstico de inequidad están basadas en un sesgo artificial. Son el reflejo de cambios en la estructura poblacional (sobre todo en el mercado de trabajo) o sesgos en la focalización del análisis y no propiamente en salud.

2. Teoría de selección natural y social (Black et al. 1980; Whitehead 1992; Lindeboom et al. 2013; Bambra et al. 2010; Batty et al. 2006; Mackeback 2012): explica las desigualdades por cuestiones intrínsecamente relacionadas con el individuo natural o a nivel social en tres ámbitos: durante su gestación y al nacer, durante su infancia, y por selección social a lo largo de la vida. De esta forma, las desigualdades son el resultado de la movilidad hacia estratos más altos y con mejor salud de quienes son más capaces.

3. Teoría neomaterialista (Black et al. 1980; Whitehead 1992; Lynch et al. 2000, 2004): explica las diferencias como resultado de la disponibilidad de recursos que rodean a un individuo durante su vida. La causa estaría en el ingreso monetario absoluto y en la capacidad de adquirir bienes y servicios que le proporcionen a cada individuo mejores condiciones de vida.

4. Factores psicosociales e ingreso relativo (Wilkinson 1992, 1997; Wilkinson & Picket 2009, Marmot 2005): esta teoría atribuye al ingreso relativo la causa de las inequidades en salud. Lo importante es la posición que el individuo cree que ocupa en la sociedad y no su situación per sé. El mecanismo lógico es que una posición social baja percibida como tal podría transformarse en un incremento del estrés y la aparición de comportamientos sociales poco saludables que determinen peores estados de salud finales.

5. Explicaciones sociales y culturales (Black et al. 1980, Whitehead 1992; Bordieu 1984; Mackeback 2014): en este caso, el énfasis está en las características y comportamientos sociales del individuo. En este grupo de ideas se pueden distinguir dos líneas de investigación. Relacionan características sociales como estilos de vida saludables y la conciencia sobre los factores de riesgo del entorno, o definen valores de cada sociedad (como tolerancia, igualitarismo o igualdad de género) y la relación de estos con los estados de salud.

6. Difusión de las innovaciones (Rogers 1962; Mackeback 2012): explica las desigualdades como resultado de un diferencial temporal en la absorción de una tecnología o conocimiento que mejora la salud. El ejemplo más común es la incorporación de tecnología médica que sólo pueden pagar

3 Considera cuatro categorías: explicaciones de artefactos, teorías de selección natural y social, explicaciones materialistas; y explicaciones culturales/comportamiento. En: Black D, Morris J, Smith, C, Townsend P. Inequalities in health: report of a Research Working Group. [Internet]. Great Britain Department of Health and Social Security. London: DHSS; 1980.


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los individuos de los niveles socioeconómicos más altos, pero que con el paso del tiempo se hace asequible al resto de la población.

7. Teoría de las causas fundamentales (Link BG & Phelan 1995; Barrosso et al. 2016; Zapata-Moya et al. 2015; Mackeback 2008): esta teoría busca un punto intermedio entre las explicaciones macro (nivel poblacional) y las micro (nivel individual) La idea básica es que la estratificación social produce una distribución inequitativa de los recursos flexibles (como el conocimiento, el dinero, prestigio, poder, etc.) y esta condiciona la capacidad de los individuos para mantenerse sanos. Empíricamente, busca relacionar estratos sociales y resultados en salud, sobre todo a través del análisis por nivel educativo, estatus y categoría profesional.

8. El capital social (Mellor y Milyo 2002, Nilsson y Bergh 2013; Karlsson et al. 2010; Uphoff 2013; Lynch 2004): en este caso, el factor determinante de las desigualdades son las diferencias sociales per sé, con independencia de la posición absoluta del individuo o de su posición con respecto al resto. El razonamiento es que una elevada desigualdad en una sociedad daña la confianza y el capital social, distorsiona el uso eficiente de los recursos comunes y en su aspecto más violento, aumenta el crimen y la delincuencia.

9. Determinantes sociales en salud (OMS 2016; Lorenc et al. 2013, Marmot 2015): es una explicación promovida sobre todo por Naciones Unidas y OMS, y toma conceptos de las teorías anteriores. En concreto, está pensada para luchar contra las desigualdades, más que para delimitar teóricamente su origen. Se argumenta sobre la base de que la salud de las personas está determinada por factores externos no naturales. Su definición oficial incluye:

“las circunstancias en que las personas nacen, crecen, viven, trabajan y envejecen, incluido el sistema de salud. Esas circunstancias son el resultado de la distribución del dinero, el poder y los recursos a nivel mundial, nacional y local, que depende a su vez de las políticas adoptadas”.

(OMS 2016)

Los trabajos en esta línea estudian por ejemplo, el impacto de la legislación de permisos de maternidad sobre el estado de salud de la madre y el niño (Borrel et al. 2014), la política tributaria sobre el consumo de tabaco (Hoffman y Tan 2015) o las intervenciones sobre las condiciones de trabajo de las personas ocupadas (Bamba et al 2009), en este último caso, particularmente las diferencias de género (Campos-Serra et al 2013).

1.2 Marco metodológicoLa mayoría de las investigaciones científicas utilizan metodologías muy acotadas a los objetivos y poblaciones determinadas; por ejemplo, el impacto del aumento de la tasa de desempleo en la tasa de obesidad de los menores para una población y año determinado. Por el contrario, los estudios comparativos de instituciones internacionales o los trabajos de consultoría suelen utilizar metodologías menos complejas pero con un panorama de análisis más amplio.

El presente trabajo se basa en la metodología propuesta por la OMS en Manual para el Monitoreo de Desigualdades en Salud (OMS 2013) y en Monitoring the state of inequality (OMS 2015), ampliando el análisis de acuerdo a los resultados identificados en la revisión bibliográfica nacional e internacional.

1.2.1 El modelo de la OMS para el monitoreo de desigualdades en saludEl análisis de las inequidades en salud tiene como objetivo identificar los ámbitos en los que estas desigualdades se producen para poder así medirlas y monitorearlas. En este sentido, la estructura más extendida es la que propone la OMS: insumos, productos, resultados e impacto (Figura 4).


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a. Insumos Los indicadores relacionados con insumos y procesos son aquellos que se refieren a la medición en la implementación de las actividades planificadas. Estos permiten monitorear o evaluar la implementación de una política o intervención, y en algunos casos su calidad, pero no entregan información sobre los resultados o su impacto. Las variables más utilizadas son las referidas al financiamiento de la salud, dotación de recursos humanos y disponibilidad de infraestructuras, entre otros. Su medición suele ser de tipo agregada, para poblaciones determinadas y sobre determinado número de individuos (per cápita, por miles, etc).

Figura 4. Componentes de la evaluación en salud

Fuente: Adapted from Monitoring, evaluation and review of national health strategies: a country-led platform for information and accountability. Geneva, World Health Organization, 2011. Citado por OMS (2013)

INSUMOS

• Financiamiento• Recursos humanos• Infraestructuras• Información• Gobernanza

• Rapidez y acceso al servicio

• Seguridad y calidad del servicio

• Cobertura de las intervenciones

• Factores de riesgo y comportamiento

• Estado de salud• Protección

financiera• Capacidad de

respuesta

PRODUCTOS RESULTADOS IMPACTOS

b. Productos Este ámbito tiene relación con el producto de la actividad. Normalmente son medidos para servicios específicos y sobre una población concreta. Aquí se encuentran los indicadores de acceso, rapidez en el acceso y calidad de los servicios. Miden cuántos de los destinatarios han accedido a un determinado servicio o intervención y en qué condiciones de calidad lo han hecho. Variables comúnmente usadas son el porcentaje de personas con enfermedad en las últimas cuatro semanas que han accedido a atención formal, tiempo entre la asistencia a un centro de salud y atención del profesional, y porcentaje de población con enfermedad crónica que ha recibido atención en el último mes, entre otros.

c. Resultados Se refiere a los resultados de cantidad y calidad de las actividades implementadas. Los indicadores tratan de medir cuánto y qué tan correctamente se han realizado las intervenciones. Los indicadores de cobertura son característicos de producción. Algunos ejemplos son la proporción de menores de cinco años con sospecha de neumonías que han recibido antibióticos, días de hospitalización para un mismo diagnóstico, o partos naturales exitosos atendidos en hospitales, entre otros.

d. ImpactosSe refiere al estado de salud de la población objetivo, resultado de una intervención o política. Son los más utilizados en los análisis de desigualdad en salud. Suele agrupar dos tipos de indicadores. Por una parte, el estado de salud se mide a través de indicadores de salud autopercibida (en gradientes de muy buena a muy mala), indicadores de morbilidad como condiciones crónicas, falta de autonomía de largo plazo para las actividades de la vida diaria (long-term care), etc., e indicadores de mortalidad


19

infantil, adulta o esperanza de vida. Un segundo grupo de indicadores de impacto tiene que ver con la protección financiera, medida como el gasto de bolsillo que las personas han debido desembolsar para acceder y/o tratar su problema de salud.

1.2.2 Estratificadores para el análisis de las desigualdades en salud1. La OMS propone una serie de variables de análisis (estratificadores) que agrupa por sus siglas

en PROGRESS4. Estos son: lugar de residencia, etnia, empleo, género, religión, educación, estatus socioeconómico, y capital social y recursos.

2. La mayoría de los estudios científicos se centran en el análisis de las desigualdades entre el ingreso personal y familiar o nivel socioeconómico, y los resultados en salud. La hipótesis que sustenta estos trabajos es que existe un gradiente social entre salud y espectro socioeconómico (Mackeback et al. 1997; OMS 2016) (Figura 5). Aunque los resultados son mixtos según cómo se analice y qué indicador se utilice, la revisión sistemática de resultados parece respaldar una relación positiva entre renta bruta y estados de salud (Nilsson y Berg 2013).

Figura 5. Gradiente social de inequidades en salud

4 Propuestos previamente por el Departamento de Salud de Estados Unidos (USDH 2010). En español: lugar, raza, ocupación, género, religión, educación, estado socioeconómico capital social y recursos.

El segundo estratificador más utilizado es el sexo del individuo. Los análisis de género incorporan las teorías sociales y culturales en sus hipótesis y destacan la importancia de las peores condiciones laborales de las mujeres, que redunda en diferencias significativas en salud entre hombre y mujeres (Sen et al 2009; Campos-Serna 2013; Almeida y Sartri 2014; Zapata-Moya et al 2015).

El resto de los estratificadores han tenido un desarrollo menor, con desarrollos locales y específicos. Por ejemplo, existe poca evidencia de desigualdades étnicas fuera de Estados Unidos, Francia o Inglaterra. En América Latina, Brasil es la excepción (Oliveira et al 2014; Chor D 2013).

En el presente trabajo se siguen las pautas de PROGRESS en términos de género, edad, educación, ingreso y lugar de residencia, y se agregan otros dos estratificadores específicos para los objetivos de este estudio: existencia de seguro de salud y tipo de seguro público (SIS/EsSalud) (Cuadro 1).


20

Las propias limitaciones de las fuentes de información no permiten demasiadas desagregaciones y limitan los resultados por significatividad estadística. Es por ello que los contrastes son frecuentes, particularmente en los dos últimos capítulos.

1.2.3 Variables de análisisLa elección y el diseño de las variables utilizadas se basó en la evidencia científica internacional, directrices de OMS (OMS 2013) y estudios anteriormente realizados para Perú (Almeida y Sartri 2014). Estas variables se pueden clasificar según estados de salud, acceso a servicios formales, utilización de prestaciones y protección financiera.

Su aplicación fue más o menos homogénea a cada capítulo, aunque se amplió en el análisis por tipo de seguro SIS/EsSalud a solicitud de OPS (Cuadro 2).

En la primera parte del estudio se utiliza el grupo de variables relacionadas con PROGRESS. En la segunda parte, se analizan las desigualdades de acuerdo a la existencia o no de seguro de salud, y en la tercera se agrega la distribución territorial al análisis SIS/EsSalud.

Cuadro 1. Descripción de la estratificadores

Edad

Sexo

Departamento administrativo

Ingresos y gastos

Aseguramiento

Aseguramientopúblico

Educación

Continuo: valores en añosRangos (en años): 0-17; 18-29; 30-44; 45-64; 65 y más.

MasculinoFemenino

Cuartiles de gasto per cápita equivalente

Sin seguro de salud Con seguro de salud

Seguro Integral de Salud (SIS)Seguro Social de Salud (EsSALUD)

Amazonas (AMA), Áncash (ANC), Apurímac (APU), Arequipa (ARE), Ayacucho (AYA), Cajamarca (CAJ), Callao (CALL), Cusco (CUS), Huánuco (HUC), Huancavelica (HUV), Ica (ICA), Junín (JUN), La Libertad (LAL), Lambayeque (LAM), Lima (LIM), Loreto (LOR), Madre de Dios (MDD), Moquegua (MOQ), Pasco (PAS), Piura (PIU), Puno (PUN), San Martín (SAM), Tacna (TAC), Tumbes (TUM), Ucayali (UCA)

Primaria incompleta o menorPrimaria o secundaria incompletaSecundaria completa y superior no universitariaSuperior universitaria

Fuente: Instituto Nacional de Estadística e Informática, 2016.

ESTRATIFICADORES DESCRIPCIÓN


21

Cuadro 2. Descripción de variables de estudio

VARIABLE

INSUMOS

PRODUCTOS

RESULTADOS/UTILIZACIÓN

Infraestructuras

Recursos humanos

Evento de salud

Acceso a atención formal

Acceso a atención formal por parto1

Satisfacción con la atención1

Mortalidad neonatal, infantil y en la niñez2

Cronicidad

Hospitalizaciones

Consulta médica

Consulta dental

Servicio oftalmológico2

Control de menores

Control del embarazo

DESCRIPCIÓN

Establecimientos desagregados por hospital y centro o puesto de saludTotal y por número de habitantes

Porcentaje de población que en las últimas cuatro semanas presentó algún síntoma o malestar (tos, dolor de cabeza, fiebre, náuseas), enfermedad (ej. gripe. colitis), recaída de enfermedad crónica o accidente.

Porcentaje de personas que accedieron a atención en puesto o centro de salud de MINSA, puesto o centro de CLAS, posta o policlínico de EsSalud, hospitales de seguro, MINSA o FFAA-PNP, consultorios particulares o clínicas privadas sobre el total de las que tuvo un evento de salud.

Porcentaje de mujeres que accedieron a atención de parto formal en centros públicos y privados como consultorios, hospitales, clínicas, etc. (se consideran como informales los atendidos por comadronas y parteras y los ocurridos en el domicilio) sobre el total de mujeres que tuvieron parto en los últimos tres años.

Distribución de las personas con atención según el grado de satisfacción con la atención, en escala de muy mala a muy buena.

Hijos muertos por cada mil nacidos vivos antes del primer mes de vida, antes del primer año de vida y antes de los cinco años de vida.

Médicos y personal de enfermeríaTotal y habitantes por profesional

Porcentaje de población que padece alguna enfermedad crónica o malestar como artritis, hipertensión, reumatismo, diabetes, tuberculosis, VIH, colesterol, etc.

Total de egresos por cada mil habitantes según registros oficiales.Porcentaje de personas que reconoció hospitalización en los últimos 12 meses.

Porcentaje de personas que recibió consulta médica en las últimas cuatro semanas

Personas que recibieron atención dental o conexa en los últimos tres meses

Personas que recibieron atención oftalmológica en los últimos tres meses

Menores que tuvieron control de salud en los últimos tres meses

Porcentaje de mujeres en edad fértil que han tenido control del embarazo en los últimos 12 meses


22

1 Solo disponible para 2005 y 2010.2 Solo para análisis SIS/EsSalud.

IMPACTO

Intervenciones clínicas2

Vacunación de menores2

Autoexclusión2

Autoexclusión por dinero

Pago por consulta médica y/o exámenes

Impacto pago por consulta

Pago por medicinas

Impacto pago por medicinas

Pago por consultas y servicios2

Pago real2

Materiales2

Exámenes2 Porcentaje de personas que recibieron exámenes en las últimas cuatro semanas. Desagregados por análisis generales, rayos X y tomografías, y otros exámenes (hemodiálisis, etc.).

Para menores de 12:- BCG- DPT 1, 2 y 3- Polio 1, 2 y 3

Se agrega antisarampionosa para menores de 36 meses

Distribución de las personas que no accedieron a servicio de atención formal según el motivo, sobre el total de los que sufrieron un evento de salud y exceptuando aquellos que no accedieron porque consideraron que no era grave o necesaria la atención.

Porcentaje de personas que no accedieron a servicio de atención formal por motivos económicos, sobre el total de los que sufrieron un evento de salud y exceptuando aquellos que no accedieron porque consideraron que no era grave o necesaria la atención.

Porcentaje de personas que han tenido consulta y/o exámenes (rayos X, tomografía, etc.) en las últimas cuatro semanas y que debieron pagar por alguna de ellas, con independencia del establecimiento formal en el que recibieron atención.

Porcentaje del ingreso per cápita equivalente que debió ser pagado por el hogar al recibir consulta médica en las últimas cuatro semanas, sobre los que debieron pagar.

Porcentaje de personas que han recibido medicinas en las últimas cuatro semanas y que debieron pagar por alguna de ellas con independencia del establecimiento formal en el que recibieron atención

Porcentaje del ingreso per cápita equivalente que debió ser pagado por el hogar al recibir medicina en las últimas cuatro semanas, sobre los que debieron pagar.

Porcentaje de personas que recibieron intervenciones clínicas. Desagregada en hospitalización, intervención quirúrgica y atención de parto.

Porcentaje de personas que recibieron materiales. Desagregados por medicinas, otros (ortopedia, termómetro, etc.), anticonceptivos y lentes.

Porcentaje de personas que recibieron alguna atención o prestación y que debieron pagar por ello, con independencia del establecimiento formal en el que recibieron atención. Desagregado por Consulta, Servicio dental, Servicio oftalmológico, Control del niño, Controles por embarazo, Análisis, Rayos X, Otro examen, Hospitalización, Intervención quirúrgica, Atenciones de parto, Medicinas, Anticonceptivos, Compra de lentes, y Otros materiales.

Monto en soles de 2015 pagado por consultas y servicios con independencia del establecimiento formal en el que recibieron atención. Desagregado por Consulta, Servicio dental, Servicio oftalmológico, Control del niño, Controles por embarazo, Análisis, Rayos X, Otro examen, Hospitalización, Intervención quirúrgica, Atenciones de parto, Medicinas, Anticonceptivos, Compra de lentes, y Otros materiales.

Descripción de variables de estudio (continuación)


23

1.2.4 Tipos de indicadores

Existe gran variedad metodológica para medir desigualdades en salud. Cada indicador tiene fortalezas y debilidades propias y puede ser más o menos adecuado a cada objetivo (Schneider et al. 2002).

Para la OMS, los indicadores de desigualdades en salud se pueden agrupar en dos categorías: simples y complejos (Figura 6). Los primeros están enfocados a medir las desigualdades entre dos grupos y utilizan dos tipos de instrumentos: diferencias absolutas y ratios (razones).

Por su parte, los indicadores complejos miden diferencias entre más de dos grupos y pueden subclasificarse en ordenados y no ordenados. Los métodos complejos ordenados se utilizan cuando la variable de medición puede ser estratificada en categorías ascendentes o descendentes de acuerdo a algún criterio de valor, como edad, ingreso, años de educación, etc. En este caso los indicadores más frecuentes son el índice de pendiente (slope index), los coeficientes de regresiones y los índices de concentración como Gini y la curva de Lorenz (Kakwani 1997).

Los métodos complejos no ordenados se utilizan para variables con categorías que no pueden ser dispuestas en un orden lógico de valor, como zona geográfica, tipo de seguro, etnia, etc. Los indicadores más frecuentes en este caso son las diferencias de medias y los coeficientes de regresiones multinomiales (Mackenbach 1997, Sen et al 2009).

Figura 6. Medición de desigualdades en salud

El análisis territorial para la comparación de desigualdades entre seguros está limitado por el tamaño de la muestra de cada departamento en las encuestas. Por este motivo, los resultados de la aplicación de métodos simples y complejos de diferencias absolutas y relativas fueron contrastados estadísticamente al 5% de significatividad. En caso de no ser significativas, el motivo puede deberse a la propia dimensión de la brecha o a la falta de observaciones e información que permitan demostrar la desigualdad.

Fuente: OMS (2013) y Schneider et al. (2002).

Medición de lasdesigualdades

en salud

Simple

Ordenadas

Diferencias absolutas

Ratios o razones

Índices de pendiente

Índices de concentración

Diferencias de medias

No ordenadas

Compleja

Indicadores de descomposición


24

1.2.5 Fuentes

Se utilizaron los microdatos de la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO) de Perú para los años 2005, 2010 y 2015, la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES) para 2015 y la Encuesta Nacional de Satisfacción de Usuarios en Salud (ENSUSALUD) para 2015.

Las dos primeras son encuestas con muestras poblacionales representativas de la población nacional (por conglomerados), mientras que la tercera es una encuesta estratificada por sexo y edad (como las otras), pero realizada sobre la población que asiste a establecimientos de salud. Su lugar de muestreo no es el territorio, sino una muestra de 181 establecimientos médicos. Las características de cada encuesta son las que se presentan a continuación:

Cuadro 3. Descripción de la Encuesta Nacional de Hogares-ENAHO

Cuadro 4. Descripción de la Encuesta Demográfica y de Salud Familiar (ENDES)

SEXO

Masculino

Femenino

Total

2015

73.968

77.299

151.267

EDAD (en años)

0-17

45-64

18-29

65 y más

30-44

ND

Total

2015

63.525

20.154

28.430

8.091

31.052

15

151.267

EDUCACIÓN

Sin educación

Educación superior

Educación primaria

ND

Educación secundaria

Total

2015

38.349

23.623

42.435

12

46.714

151.267

SEXO

Masculino

Femenino

Total

2005 2010 2015

43.103 43.477 58.766

43.206 44.578 60.749

86.309 88.055 119.515

EDAD (en años)

0-17

45-64

18-29

65 y más

30-44

Total

2005 2010 2015

34.544

13.223

32.577

15.482

40.804

23.555

17.072

5.806

16.300

7.067

20.766

11.739

15.664

86.309

16.629

88.055

22.651

119.515

2010 2015

7.594

20.753

9.218

29.707

23.496

7.108

30.929

12.284

EDUCACIÓN

Sin educación

Secundaria y superior no universitaria

Primaria incompleta o menor

Superior universitaria

Primaria o secundaria incompleta

Sin información

Total

2005

9.979

18.257

23.407

5.172

23.967

5.527

86.309

24.355

4.749

88.055

31.327

6.050

119.515

Fuente: ENAHO 2005, 2010, 2015.

ND: No disponibleFuente: ENDES 2015.


25

Cuadro 5. Descripción de la Encuesta Nacional de Satisfacción en Salud (ENSUSALUD)

SEXO

Masculino

Femenino

Total

2015

5.335

8.335

13.670

EDAD (en años)

15-17

45-64

18-29

65 y más

30-44

Total

2015

574

4.316

3.251

1.764

3.765

13.670

EDUCACIÓN

Sin educación

Superior no universitaria

Educación primaria

Universitaria

Educación secundaria

ND

Total

2015

381

2.792

2.371

2.827

5.295

4

13.670

ND: No disponibleFuente: ENSUSALUD 2015.

27

Equidad en Salud en Perú Los diagnósticos del sistema de salud de Perú coinciden en que el país se encuentra en un período de transición poblacional e epidemiológica (Cotlear 2011; Matus-López y Rodríguez 2014) que está siendo abordado con un sistema de salud caracterizado por su fragmentación y baja financiación (Matus y Prieto 2015; Francke 2013).

Pese a ello, se han logrado importantes avances en materia de indicadores, principalmente en salud infantil y materna (Cotlear y Vermeersch 2016). Entre 2003 y 2013 las tasas de mortalidad neonatal, infantil y en niños menores de 5 años se redujo del 13,7% al 8%, del 24,7% al 12,9% y del 31,9% al 16,7%, respectivamente. La tasa de mortalidad materna estimada se redujo de 140 a 69 mujeres por cada cien mil nacidos vivos en igual período5. Así, la esperanza de vida al nacer aumentó de 70,5 años a 74,5 años en los últimos quince años (BM 2016).

No obstante, la desigualdad continúa siendo un desafío de cara a alcanzar la meta de salud universal (OPS/OMS 2014). Las diferencias territoriales, la importancia del ingreso y los problemas de aseguramiento parecen ofrecer resistencias para que los avances en materia económica se traduzcan en menores desigualdades en salud (Centrángolo et al 2013; Petrera et al. 2013).

En el presente capítulo se abordan las desigualdades por los principales estratificadores PROGRESS, variables y metodología explicada en el capítulo anterior. En los dos capítulos siguientes se presentarán los análisis por aseguramiento.

2.1 Análisis de insumosDurante más de una década, el número de establecimientos médicos (hospitales, centros de salud y puestos de salud)6 creció en forma continua. Entre 2002 y 2012 los hospitales aumentaron en 146 establecimientos, un 30,3%, mientras que los centros y puestos de salud lo hicieron en 2.018, un 26,5%.

Lamentablemente, los datos de 2013, no permiten la comparación directa, aunque sí un análisis de su distribución. De los 526 hospitales registrados, 171 se encuentran en Lima y otros 45 en La Libertad. Aunque parece algo descompensado, la especialización y las economías de escala aconsejan distribuir los hospitales con criterios geográficos a la vez que sanitarios y económicos. En términos de población, los departamentos con menor dotación son los de Huánuco y Huancavelica, con 211 000 y 162 000 habitantes por hospital, y con mayor dotación, Madre de Dios con 26 mil habitantes por hospital.

La distribución de puestos y centros de salud es más desigual en términos absolutos, pero menor en términos relativos. El departamento con más centros es el de Lima con 1.096 y el que menos centros tiene es Tumbes con 55. En términos relativos, Amazonas presenta un centro o puesto por cada 881 habitantes y Lima y el Callao uno por cada 8 705 y 6 341 habitantes, respectivamente.

Posiblemente el análisis por centro o puesto de salud por departamento resulta más relevante para el análisis de equidad que el de hospitales. Este tipo de establecimiento representa la primera línea de acción frente a los problemas médicos y deberían estar caracterizados por su cobertura territorial. Esto

5 Tasa de mortalidad materna (estimado mediante modelo, por cada 100.000 nacidos vivos). En: Banco Mundial Indicadores de Desarrollo Mundial, 2000-20156 Los Centros de Salud son establecimientos encargados de desarrollar actividades de promoción, protección y recuperación de la salud. Prestan servicio de consulta médica (medicina general, cirugía menor, obstetricia y pediatría), consulta odontológica, inmunizaciones, saneamiento

Capítulo II


28

no ocurre con los hospitales, en los que la variable determinante sería el grado de accesibilidad para casos complejos desde los territorios más alejados.

Considerando ambos tipos de establecimientos se puede comprobar que la mayor parte de los departamentos se ubica en una nube de puntos similar de infraestructuras por habitantes (Figura 7). Se alejan de esta nube los ya citados: Huánuco y Huancavelica por un lado, y Lima por otro, a los que se agregan, en menor medida, Ayacucho y Puno.

Figura 7. Número de habitantes por hospital y por centro o puesto de salud según cada departamento, 2013

ambiental, visitas domiciliarias de enfermería, algunos centros pueden tener camas de internamiento. Incluye a los Centros de Salud o Centros Médicos y Centro Especializados, Institutos de los Gobiernos Regionales, y privados. Los Puestos de Salud son establecimientos encargados de desarrollar actividades de promoción, protección y recuperación de la salud, tales como atención médica elemental, primeros auxilios, inmunizaciones, promoción de saneamiento ambiental, son atendidos por técnicos en salud y auxiliares debidamente adiestrados. Reciben supervisión periódica del Centro de Salud. Incluye a Postas de Salud, Policlínicos de las Fuerzas Armadas, Fuerzas Policiales y privados

b. Recursos humanos: personal médico y de enfermería El número de médicos y enfermeras en el sistema de salud se ha ido incrementado de forma conjunta con la ampliación de las infraestructuras. En el año 2000, el número de médicos ascendía a 29.954, una década más tarde eran 48.942 y los últimos datos disponibles para 2013 indican que el país cuenta con 65.110 profesionales. Por su parte, el personal de enfermería ha tenido una tendencia más acelerada, pasando de 20.587 profesionales en el año 2000, a 69.264 en 2013.

En términos de población, la evolución también ha sido positiva. En 2004 había un médico por cada 665 habitantes y una enfermera por cada 1.528 habitantes. En menos de una década, estas proporciones se han reducido a 468 y 440 habitantes por cada profesional, respectivamente.

Debido a la localización geográfica de los establecimientos de salud, el personal médico y de enfermería presenta una distribución desigual. No obstante, su variabilidad relativa es menor y existen ciertas diferencias en el análisis territorial. Huánuco y Huancavelica están entre los departamentos con

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: MINSA 2014

250000

200000

150000

Hab

itan

tes

po

r h

osp

ital

Habitantes por centro o puesto

TacCus

CajM

Apu Amaz Jun

PasTumLib MdD

LambMoq

Ica

Aya

Puno

Lima

Call

Huan

Hua

PiuAreq Lor Ucy

Anc

Smar100000

1000080006000400020000

50000

0


29

peores indicadores de habitantes por médico (al igual que la distribución de infraestructuras), a los que se unen Cajamarca y San Martín con peores índices. En términos de personal de enfermería, San Martín vuelve a destacar negativamente en dotación.

En el otro extremo, Lima es uno de los departamentos con mayor número de profesionales del país. Solo Arequipa presenta mejores indicadores. En el Figura 8 se puede co nstatar la relación positiva entre habitantes por profesionales médicos y de enfermería y se aprecia las carencias en San Martín, Cajamarca, Loreto y Piura.

Figura 8. Número de habitantes por profesionales médicos y de enfermería departamento, 2013

2.2 Análisis de productosa. Enfermedad o malestar crónicoEn relación con la transición demográfica y epidemiológica, el peso de las enfermedades no transmisibles ha aumentado en los últimos años. Medido como porcentaje de muertes, este tipo de causas pasó de representar el 56,1% en 2000 al 66,3% en 2012. Aún se halla lejos del 86,8% de promedio de los países ricos, aunque se aproxima con rapidez a esta cifra.

En las encuestas, el porcentaje de personas que declararon padecer algún problema o malestar crónico (artritis, hipertensión, diabetes, etc.) aumentó desde el 20,5% al 25,9% entre 2005 y 2009, acelerando su incremento hasta el 34%-36% en 2011 y estabilizándose en estas cotas hasta la actualidad. (Figura 9).

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: MINSA 2014

Hab

itan

tes

po

r ca

da

pro

fesi

on

al m

édic

o

Habitantes por cada profesional de enfermería


30

Figura 9. Porcentaje de población con enfermedad crónica (2000-2015)

La presencia de enfermedades crónicas es mayor en mujeres que en hombres, significativamente alta a partir de los 65 años de edad (pero importante a partir de los 45 años) y mayor en el cuartil más rico (Cuadro 6).

En términos de nivel educativo, son las personas sin educación y aquellas con mayor educación las que tienen los porcentajes de enfermedad crónica más altos. Este resultado es controvertido, ya que muchos estudios internacionales proponen una relación negativa entre ambas variables.

La explicación de esta aparente contradicción es que las revisiones sistemáticas de la literatura suelen contrastar países pobres contra países ricos y, cuando abordan las diferencias nacionales, los estudios están contextualizados mayoritariamente en países de alto ingreso (Sommer et al. 2015). Por lo tanto, puede que ambas tendencias sean complementarias.

La otra explicación es que la autoevaluación en países pobres distorsiona los resultados. Estudios que han comparado la declaración de enfermedad crónica con el diagnóstico basado en síntomas o mediciones muestran que el primer criterio (autoevaluación) arroja una relación positiva con el estatus en algunos países de ingreso bajo y medio, pero que al utilizar el segundo criterio (mediciones) se confirma la relación negativa de las revisiones sistemáticas (Vellakkal et al. 2015).

Cuadro 6. Existencia de enfermedad crónica según descriptores (2005, 2010 y 2015)

2010 20102015 2015

31,8

7,3 20,7

34,8

8,7 36,9

28,0 34,0

34,9

30,4 36,2

29,7

Total Departamento

Diferencia Apurímac

Hombres Amazonas

Arequipa

Mujeres Ancash

2005 2005

20,5

5,3 27,8

17,7 20,4

22,3

23,0 20,135,3 30,439,1 41,2

Fuentes: INEI y ENAHO 2014 y 2015.

Pob

laci

ón

co

n e

nfe

rmed

ad c

rón

ica

(%)

Año


31

Por último, en el análisis territorial se puede observar que la variabilidad absoluta ha ido aumentando con el tiempo y que los valores pueden ir desde 15,6% en Madre de Dios a 43,2% en Pasco. La proporción de personas mayores de 65 años explica parte de esta variabilidad.

Como se puede ver en la nube de puntos de la figura 10, existe una relación positiva entre cronicidad y población mayor de 65 años. A más población mayor, más probabilidad que se reconozca un problema de salud crónico. La mayoría de los departamentos cumplen esta lógica, con las excepciones de Ayacucho y Huánuco, que tienen indicadores de cronicidad más bajos que los esperados por su composición poblacional.

Fuente: ENAHO 2005, 2010, 2015.

21,7

13,5

42,4

24,1

77,8

64,3

33,5

13,6

41,4

17,3

24,7

17,8

23,0

12,2

47,1

29,0

78,8

66,6

36,2

16,2

43,1

14,1

32,1

15,6

32,8

28,8

28,2

20,8

34,8

36,7

39,5

41,6

34,6

25,5

35,8

30,8

31,7

32,7

39,6

36,9

34,6

39,7

51,4

32,5

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil II

Nivel educativo

Cuartil de gasto per cápita Cuartil I

Callao

Lambayeque

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Diferencia máxima

Huánuco

Madre de Dios

30-44

0-17


Cuartil III

Cusco

Lima

Ica

Moquegua

45-64



Cuartil IV

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali

Desviación / Promedio

12,3

9,5

29,0

16,5

62,7

53,2

20,2

9,4

27,2

10,7

26,7

11,2

19,4

19,9

17,8

10,6

22,2

22,3

27,8

23,9

18,5

37,2

19,6

23,1

20,3

15,8

13,2

8,1

20,3

19,6

26,3

23,8

26,8

21,6

16,6

29,8

12,0

16,2

0,30

53,8

30,1

40,6

33,3

16,5

28,9

19,9

29,2

25,9

28,4

22,9

29,3

33,4

39,0

31,5

31,6

0,24

58,8

35,8

41,6

35,6

21,1

26,6

22,3

35,7

43,2

37,2

25,8

41,9

27,8

36,9

42,8

29,8

0,23


32

Figura 10. Porcentaje de crónicos y de personas mayores departamento, 2015

Un instrumento interesante para el análisis son las regresiones logísticas bivariada (RLB) y las multinomiales (RLM). Su uso permite separar el efecto de cada variable independiente sobre la dependiente y sus coeficientes muestran la probabilidad de que un evento se produzca en relación a una categoría base.

Para facilitar la lectura los resultados de las RLB, estos se han adjuntado al Anexo bajo el epígrafe Resultado de las regresiones.

En este caso, se confirma que las mujeres tienen una probabilidad mayor que los hombres de sufrir un malestar y que la variable edad ha adquirido más peso (RLB 1). Asimismo, se identifica una diferencia entre ingreso y educación: la probabilidad de cronicidad aumenta junto con el nivel de ingreso, pero disminuye con el nivel educativo. Es decir, en dos personas con el mismo nivel de ingresos, aquella con menor educación tiene más probabilidad de presentar un malestar crónico.

Por último, Ayacucho y Madre de Dios destacan con menores coeficientes. Esto es, una persona en estos departamentos tiene menos probabilidad de sufrir eventos de cronicidad que otra con similares características socioeconómicas que vive en el resto del país.

b. Evento de saludEntre 2005 y 2015 el porcentaje de población que reconoció haber tenido algún problema de salud aumentó del 51,3% al 56,9%7. Destaca que las mujeres declaran con mayor frecuencia un evento de salud que los hombres, los mayores en relación a los más jóvenes, y las personas menos educadas que las que tienen un nivel de formación más alto. Con respecto al ingreso, las diferencias son menores y los valores se han ido acercando entre los cuartiles más ricos y los más pobres (Cuadro 7).

7 Se entiende como problema de salud a la presencia de síntomas o malestar como tos, dolor de cabeza, fiebre, nauseas, etc., enfermedad como gripe, colitis, etc., recaída por enfermedad crónica o un accidente. El periodo de análisis se remite a cuatro semanas previas a la entrevista que realiza la Encuesta Nacional de Hogares (ENAHO).

Pob

laci

ón

co

n e

nfe

rmed

ad c

rón

ica

(%)

Personas de 65 años o más (%)

Lima

IcaAnc

Pas

Call

LambJun

Huan

TacTum

AmazSmar

Ucy

Lor

MdD

CusAreq

Piu

CajM

AyaHua

PunoLib

Apu

50

60

30

40

20

108 104 6 12 14

Moq

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: ENAHO 2015


33

Cuadro 7. Ocurrencia de evento de salud en las últimas cuatro semanas (%)

2010 20102015 2015

59,9

56,3

54,5

70,3

58,2

10,8

74,3

19,8

58,2

15,0

58,9

3,6

62,4

58,5

55,5

56,9

50,4

49,2

69,9

59,1

8,7

76,0

26,8

54,4

19,2

54,6

4,5

69,4

63,5

48,0

54,4

60,8

59,5

60,9

56,1

54,5

59,9

59,1

55,4

57,4

65,5

61,9

50,9

52,5

56,8

57,7

57,3

56,7

64,5

53,9

49,7

45,7

53,2

67,2

65,0

52,0

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo

Cuartil de gasto per cápita

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Hombres

30-44

0-17


Cuartil II

Mujeres

45-64



Cuartil III

Departamento

Callao

Lambayeque

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


2005 2005

51,3

42,1

45,3

58,9

48,6

8,4

67,5

25,4

45,0

15,7

53,7

2,6

53,1

60,5

33,6

44,4

47,9

50,2

51,1

57,2

58,1

37,9

37,9

62,9

61,7

61,4

49,5

52,8

56,7

48,2

43,3

51,9

44,6

52,6

35,5

53,2

55,6

49,8

58,0

47,5

55,4

57,5

52,0

48,1

68,8

37,5

0,18

65,2

66,3

60,2

55,3

61,8

65,5

61,4

60,5

62,2

64,5

69,1

60,5

60,8

60,2

55,1

55,8

71,8

62,9

0,08

61,2

65,8

58,5

50,7

56,8

77,9

56,8

51,4

62,7

69,6

72,6

52,3

60,8

61,8

43,3

51,4

78,7

63,8

0,16

Fuente: ENAHO 2005, 2010 Y 2015


34

En cuanto a la distribución territorial, la variabilidad relativa ha sido más o menos la misma en 2005 y 2010, con una reducción en el periodo intermedio. Se aprecia que Puno y Pasco están entre los departamentos con mayor tasa de declaración de evento de salud y, Madre de Dios, entre aquellos con menor índice.

En un cruce con el análisis de cronicidad se aprecia que existe una relación positiva entre ambas variables. En este orden, Piura y Madre de Dios se encuentran en la parte baja de la nube de puntos, y Puno y Ancash en la parte alta (Figura 11). Es decir, las diferencias departamentales son coherentes con la nube de puntos. Se alejan algo más de esta lógica, los departamentos de Ayacucho y La Libertad, con niveles similares de evento de salud pero significativamente diferentes en cronicidad, y Moquegua con niveles de cronicidad mayores a los esperados por evento de salud.

Figura 11. Ocurrencia de evento de salud y malestar crónico según departamento, 2015

Al igual como se hizo con el caso anterior, una RLB aporta luz sobre las cuestiones que se han señalado de forma independiente (RLB 2). Se confirma que las mujeres tienen más probabilidades que los hombres de sufrir un evento de salud y, como es lógico, también los mayores. Asimismo, a mayor nivel de ingreso, mayor es la probabilidad de evento y, a más educación, menos probabilidad. En el análisis regional, se aprecia que en 2005 Amazonas tenía uno de las mayores probabilidades de evento, contrariamente a Callao, Lima, Ucayali y Madre de Dios. Una década más tarde, las desigualdades se han reducido.

c. Acceso a la atención formalEste indicador muestra que el porcentaje de personas recibieron atención formal de salud frente a un evento que ellos mismos valoraron como necesario de atención aumentó desde el 38,6% al 50,1% entre 2005 y 2015. Por sexo casi no existen diferencias entre mujeres y hombres, pero sí por edad, nivel educativo y cuartil de gasto (Cuadro 8).

Pob

laci

ón

co

n e

nfe

rmed

ad c

rón

ica

(%)

Ocurrencia de evento de salud (%)

Piu

Lamb

Tum

Lima TacSmar

Areq

Lor

Hua

MdD

CajM

HuanCus

Lib

Ica

Pas

Moq

Puno

AncApu

Jun

Ucy

Aya

Call

Amaz

40 50 60 70 80

40

50

60

10

20

30



35

Cuadro 8. Acceso a atención con necesidad (%)

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015

2010 20102015 2015

43,2

35,1

52,0

38,7

34,1

1,1

43,6

16,9

40,9

11,7

56,6

22,5

44,8

43,4

44,1

50,1

40,8

57,8

46,2

41,0

4,1

53,0

17,0

47,0

5,1

59,9

18,9

46,8

44,5

47,0

42,5

38,4

43,7

38,1

48,2

40,1

51,8

50,0

51,7

46,3

47,8

46,6

41,5

48,7

44,0

48,9

44,5

52,3

43,5

61,8

59,3

51,6

49,9

49,5

42,8

48,6

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Cuartil II

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Cuartil III

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


2005 2005

38,6

30,8

47,3

33,3

23,4

0,5

40,7

16,5

40,6

14,0

56,6

33,2

33,8

25,7

47,9

38,3

32,2

33,8

34,5

36,2

33,6

49,8

52,7

43,6

41,5

39,6

34,7

38,8

34,4

34,0

47,3

43,8

40,1

26,0

36,9

29,9

33,0

31,4

33,0

37,1

44,9

36,0

30,1

43,8

17,9

45,0

0,22

43,7

40,8

38,1

49,8

45,0

46,0

44,1

41,7

40,1

30,8

36,5

35,9

39,4

42,0

33,9

52,7

23,0

40,0

0,16

52,8

44,5

44,9

50,1

50,8

43,7

51,2

56,2

49,2

35,8

43,1

40,6

49,2

43,7

46,0

53,7

24,0

47,5

0,16

El esfuerzo de la política en salud para menores parece reflejarse en este indicador y confirma los análisis positivos sobre ella (Cotlear y Vermeersch 2016). Los menores presentan tasas de acceso a atención formal superiores al resto de grupos, con diferencias notables. Por el contrario, preocupa la baja tasa de atención formal de los jóvenes de 18 a 29 años.


36

Las personas con mayor nivel educativo tienen más acceso a los servicios de atención formal. En los tres años estudiados la población con el nivel educativo más alto alcanzó tasas de atención formal superiores al resto, aunque con diferencias menores que las identificadas por edad.

En el análisis según nivel de ingresos se encuentran las mayores desigualdades: casi el 60% de las personas más ricas accedieron a servicios formales, mientras que en el cuartil más pobre apenas superó el 40%. En el aspecto positivo, esta diferencia ha ido reduciendo: la brecha cayó desde 33,2 puntos a 18,9 puntos en estos diez años.

Por departamento los resultados resultan estables en los tres años de estudio: Callao y Lima están entre aquellos con mayores tasas, y Puno registra la menor de ellas. También destacan negativamente Junín y Pasco con bajos niveles en 2010 y 2015.

En un análisis RLB se aprecia que tanto en 2005 como en 2015 las probabilidades de acceso son prácticamente las mismas para mujeres que para hombres, y que con la edad, esta probabilidad disminuye. Por educación, las personas con formación superior muestran más opciones de acceder a atención formal, y para el resto de niveles educativos las diferencias son pocas. En cambio sí resulta importante el ingreso de la persona con respecto a la atención formal: aquellos con mayor ingreso tienen más probabilidades de acceso (RLB 3). Finalmente, considerando la variable territorial de forma

independiente del resto de variables, se confirma que Puno registra peores valores que el resto del país.

d. Atención formal del partoEste indicador está disponible sólo para 2005 y 2010 e indica el porcentaje de mujeres que han recibido atención formal de parto en los últimos tres años8. Los resultados son positivos: la tasa de atención formal pasó del 77,3% en 2005 a 85,5% en 2010, confirmando los logros en salud materna. Sin embargo, persiste una alta variabilidad y desigualdad según el grupo que se analice (Cuadro 9).

Cuadro 9. Atención formal del parto (%)

8 Sobre el total de mujeres con parto. Se consideran como formales los centros públicos y privados como consultorios, hospitales, clínicas, etc. y se consideran como informales los partos atendidos por comadronas y parteras, y los ocurridos en el domicilio.

2010

99,1

64,5

90,6

Departamento

Apurímac

Amazonas

Arequipa

Ancash

2005

95,9

49,4

90,2

68,4 80,3

87,5

95,5

100,0

98,7

Callao

Huánuco

Cusco

Ica

Huancavelica

Ayacucho

Junín

Cajamarca

54,1

71,0

96,7

99,3

33,9

80,4

67,5

38,6

2010

85,5

N.A

N.A

Total

Diferencia

Hombres

Mujeres

2005

77,3

N.A

N.A

77,3 85,5

86,0

85,2

N.A

10,9

85,2

18-29

Edad (en años)

65 y más

Diferencia máxima

30-44

Menos de 18

45-64

77,9

73,3

N.A

11,9

77,3

66 75,1 84,8

95,5

78,1

58,5


37

Por edad, las desigualdades son menores. El grueso de la población en edad fértil tiene tasas similares, con la única excepción de las mayores de 45 años, con valores por debajo del resto. Las brechas se amplían cuando el análisis se realiza por nivel educativo y por nivel de ingreso: dos de cada tres mujeres sin educación tuvieron parto sin atención formal en 2005 y prácticamente la mitad lo continuó haciendo en 2010. Mientras, las personas con educación universitaria tuvieron casi en su totalidad atención formal en ambos años. Por ingresos, los valores son similares en los tres cuartiles más ricos y sólo el cuartil más pobre se aleja significativamente del promedio.

Por departamentos, los resultados tienen ciertas coincidencias con los de atención formal de evento de salud. Lima e Ica muestran los mejores resultados, a los que se suman Apurímac y Tumbes. Por el contrario Puno vuelve a destacar con niveles de acceso bajos, al que se le une en este caso Cajamarca, Amazonas y Loreto.

e. Satisfacción con la atenciónEste indicador se basa en la valoración que la persona atendida hace del trato profesional recibido y está disponible para 2005 y 2010, ya que se ha eliminado en 2015.

Los resultados muestran valoraciones muy positivas: en ambos años nueve de cada diez personas estaba satisfecha o muy satisfecha (92,6% y 90,2%, respectivamente) y menos de un 10% la valoró como mala o muy mala (Cuadro 10). Estas valoraciones son levemente más altas en los grupos más jóvenes, con menor nivel educativo y con menores ingresos. Por su parte, en el análisis geográfico las brechas son bajas: los departamentos que registran menores valores alcanzan el 88% de satisfacción alta o muy alta.

Fuente: ENAHO 2005 y 2010

53,3

63,8

95,3

45,3

98,1

34,2

95,9

62,3

90,5

97,8

82,5

95,9

82,1

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Lambayeque


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Madre de Dios


Cuartil II

Lima

Moquegua



Cuartil III

Loreto

Pasco

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


29,5

45,8

95,0

69,2

98,3

52,5

84,8

48,8

83,2

96,5

92,6

74,4

74,3

98,7

95,0

59,5

74,2

86,0

83,2

74,5

75,6

97,0

42,1

69,0

0,26

81,5

98,6

97,4

62,1

86,0

89,1

77,3

81,6

98,9

66,3

78,1

0,15


38

Cuadro 10. Grado de satisfacción “buena” y “muy buena” (%)

2010

90,2

89,0

91,7

91,7

0,0

90,3

3,6

89,9

3,6

90,2

88,1

89,0

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Nivel educativo

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Hombres

30-44

0-17


Mujeres

45-64



2005

92,6

90,9

94,6

93,0

1,7

92,9

4,5

88,1

6,6

91,6

90,1

94,7

93,3

90,3

94,0

88,1

90,2

89,9

88,1

90,3

Fuente: ENAHO 2005 y 2010.

91,2

88,9

2,4

90,2

Cuartil I


Cuartil IV

Diferencia máxima

Cuartil II

Cuartil III

93,5

90,4

3,1

93,4

93,3 90,4

2010

83,9

93,6

91,8

96,5

88,8

91,8

89,4

94,4

90,2

86,8

93,6

Departamento

Callao

Lambayeque

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

2005

87,4

95,4

88,9

96,1

88,1

90,3

90,9

93,4

95,5

94,1

92,5

93,9

97,3

94,8

95,6

90,9

97,1

94,8

90,9

95,3

85,6

89,3

96,8

87,7

87,3

92,5

96,2

86,5

90,9

92,0

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


94,3

88,6

92,6

89,3

94,8

0,03

88,1

90,7

87,1

96,8

0,04


39

2.3 Análisis de resultados a. Egresos hospitalarios y uso de hospitalizaciónLos egresos hospitalarios han pasado de 758.700 en 2005 a 891.600 en 2010 y 886.500 en 2005. En relación a la población, se produjeron 28 egresos por cada 1.000 habitantes en 2015. Cifra algo menor a la de 2010 y similar a 2005.

Por sexo, tres cuartas partes de los egresos (incluyendo partos) correspondieron a las mujeres (75,1%). Esta relación apenas se ha modificado en los años estudiados. Lima, con la mayor población y más infraestructuras es responsable de 273.000 egresos (36,1% del total nacional). Le sigue muy de lejos Arequipa con 45.300 egresos y La Libertad con 45.200 egresos (5,1% cada uno). El que menos egresos registra es Moquegua con 5.600 egresos (6,3% del total).

Las variaciones regionales son elevadas, con apenas 14,6 egresos por cada mil habitantes en Piura y 44,5 en Tumbes. Cabe destacar que ambos están condicionados por la distribución de hospitales y no por el lugar de origen del paciente.

Los resultados por lugar de origen muestran una tasa de hospitalización más o menos constante en torno al 5% de la población. Las mujeres tienen una tasa de hospitalización mayor que los hombres debido al parto. Por edad, este indicador es significativamente más alto en los mayores de 65 años, con valores que triplican los de los más jóvenes (Cuadro 11).

Las personas con menor nivel de educación registran tasas de hospitalización significativamente menores que quienes alcanzaron niveles más altos. El porcentaje de personas hospitalizadas con educación primaria incompleta o menor es casi un 50% menor que el de personas con estudios secundarios completos o superiores. Ya que es difícil suponer que los primeros gocen de mejor salud y necesiten menos de hospitalizaciones que los segundos, esta utilización está reflejando una carencia de acceso de los más vulnerables.

Lo mismo ocurre con los niveles de ingreso. El cuartil más rico muestra tasas de hospitalización que duplican las del cuartil más pobre, no existiendo indicios que puedan hacer suponer que los más pobres tengan menores necesidades de atención. Lo positivo de este diagnóstico es que las brechas en educación e ingreso se han reducido con los años.

Cuadro 11. Tasa de hospitalización (%)

2010 20102015 2015

6,0

3,0 4,7

4,7

2,5 4,5

4,5 4,9

7,3

3,5 5,2

5,5

Total Departamento


Hombres Amazonas

Arequipa

Mujeres Ancash

2005 2005

4,6

2,1 2,8

3,5 3,8

6,4

5,6 2,87,5 5,46,0 4,8


40

Fuente: ENAHO 2005, 2010, 2015.

7,3

3,5

4,8

3,0

9,8

6,3

7,5

3,2

9,2

6,1

4,0

5,5

5,9

2,2

4,0

2,9

7,8

5,6

5,9

2,5

6,6

3,7

3,4

6,8

7,3

4,3

5,5

5,8

7,0

7,2

4,5

6,7

7,6

7,2

6,5

3,4

4,6

4,9

5,7

5,0

4,3

4,6

6,5

5,7

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Callao

Lambayeque

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Huánuco

Madre de Dios

30-44

0-17


Cuartil II

Cusco

Lima

Ica

Moquegua

45-64



Cuartil III

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


5,7

2,7

2,6

1,8

8,2

5,4

6,4

3,8

7,2

5,4

2,3

4,1

5,6

2,9

3,8

3,6

6,2

6,1

5,3

7,3

4,4

4,6

4,3

5,9

5,6

1,2

4,4

2,9

2,7

2,1

3,9

2,5

3,6

5,2

5,2

6,9

2,1

6,1

0,41

6,4

5,8

7,5

6,5

3,2

5,0

5,4

5,0

5,9

5,7

4,4

7,3

5,6

7,6

3,3

6,1

0,23

4,6

4,4

5,8

4,9

3,5

4,8

4,7

3,6

4,8

4,9

3,8

5,0

5,1

7,0

3,0

5,9

0,21

Las variaciones también han disminuido en cada departamento administrativo. La desviación fue de 41% de la media en 2005, 23% en 2010 y 21% en 2015. No obstante, Tumbes y Moquegua, seguidos de Madre de Dios, Lima, Callao y Arequipa presentan tasas algo superiores al resto. Por el contrario, Puno, Huánuco y Huancavelica se encuentran entre aquellos con tasas más bajas.

Podría pensarse que aquellos que sufren más eventos de salud tienen también más tasas de hospitalización por habitante, pero esto no es así. Un cruce de ambas variables arroja una nube de puntos sin una tendencia clara (Figura 12).


41

Donde sí se aprecia una relación positiva es en el cruce de acceso a atención formal y tasa de hospitalización: los departamentos con mayor acceso también tienen hospitalizaciones (Figura 13). Destacan en el extremo positivo Tumbes, Moquegua y Madre de Dios y, en el negativo, Puno y Junín.

Figura 13. Tasa de hospitalización y tasa de atención formal de evento de salud

Figura 12. Tasa de hospitalización y existencia de evento de salud

3 4 5 6 7

Ocu

rren

cia

de

even

tos

en s

alu

d (

%)

Uso de hospitalización (%)

Hua

Huan

Jun

PunoAnc

Pas

Apu

Ica

AyaCus

Lib

Amaz

Tac

Lima

AreqCall

Smar

MdD

Tum

UcyMoq

Piu

Lor

Lamb

CajM

80

70

60

40

50

3 4 5 6 7

Ate

nci

ón

fo

rmal

de

even

to (

%)

Uso de hospitalización (%)

Piu

Tac

CusAya

Lor Lib

Anc

Ica

Lima

CallTum

Moq

MdD

Amaz

Areq

SmarUcy

Apu

Lamb

Hua

Huan

CajM

Jun

Puno

Pas

60

50

40

20

30




42

Una vez más, el análisis de RLB permite confirmar algunas de estas apreciaciones previas (RLB 5). La probabilidad de hospitalización es efectivamente mayor para las mujeres que para hombres y ligeramente mayor según se incrementa la edad. Y como se había apreciado, tiene particular importancia el nivel de ingreso del hogar como determinante positivo de la hospitalización. En sentido opuesto, a mayor nivel de educación menor es la probabilidad de ser hospitalizado, manteniendo constantes el resto de variables.

c. Consulta médicaEste indicador ha aumentado entre 2005 y 2010 hasta establecerse en torno al 30% de la población a partir de entonces. Como se puede ver en el cuadro 12, las mujeres tienen una tasa de consultas médicas mayores que los hombres, y por edad, como es lógico, aumenta significativamente entre los mayores de 45 años.

Cuadro 12. Consulta médica (%)

2010 20102015 2015

30,2

27,3

28,7

30,8

5,3

37,6

10,3

31,0

2,6

27,2

25,7

31,6

29,3

24,4

26,3

26,3

5,7

42,1

17,6

32,7

17,6

33,6

29,0

27,0

27,5

30,0

28,7

31,4

21,2

37,4

35,6

31,7

29,9

34,0

27,1

26,4

28,7

24,4

33,4

30,1

31,8

28,0

29,2

28,1

29,9

29,9

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Nivel educativo

Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

2005 2005

18,6

13,7

19,0

20,0

3,5

28,9

15,2

17,8

3,7

15,7

16,4

14,4

16,8

16,7

17,1

19,2

20,4

16,1

17,9

28,0

23,9

24,9

20,3

21,2

16,3

19,7

17,2

10,7

12,6

16,1

21,6

15,5

18,7

24,3

21,9

19,0

32,8

32,7

28,4

29,2

31,2

22,6

26,1

34,8

31,2

31,2

20,2

27,1

25,0

32,1

32,7

28,7

42,1

31,7

27,1

24,2

35,4

37,8

38,5

30,2

33,2

20,4


43

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

20,8

35,8

15,0

24,6

32,7

8,1

29,7

23,0

29,0

26,1Cuartil I


Cuartil IV

Diferencia máxima

Cuartil II

Cuartil III

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


11,7

24,2

12,5

17,6

15,0

21,1

20,8

17,8

14,1

13,8

4,12

34,6

25,1

35,4

24,0

37,3

3,69

30,9

26,9

29,1

29,4

33,6

3,66

Por nivel educativo las tasas no variaron entre 2005 y 2010 como lo hicieron en hospitalizaciones: las diferencias entre categorías apenas fueron de 3,7 puntos en 2005 y 2,6 puntos en 2010. Sin embargo, esta brecha se eleva hasta los 17,6 puntos en 2015 por el aumento de las consultas entre aquellos con educación universitaria. El motivo en concreto no se puede deducir de esta fuente. Contrariamente, por ingresos las diferencias han disminuido con los años debido a un aumento del uso en el cuartil más pobre.

El análisis vuelve a ser complejo cuando se realiza por departamento. Las variaciones son altas y la muestra corre el riesgo de ser poco representativa, como en Pasco en 2015. Además, en la parte alta del cuadro los valores suelen estar muy concentrados, haciendo que las brechas sean menores.

d. Consulta dentalLa consulta dental es una de las variables más interesante porque la mayoría de las atenciones no están cubiertas por los seguros y generalmente dependen del gasto de bolsillo de las familias. De forma general, se aprecia que esta utilización no ha aumentado demasiado en los últimos años. En 2005 el 8,5% de la población había recibido atención dental, en 2010 el 10,6% y en 2015 prácticamente la misma proporción, el 10,9%

En el análisis de desigualdades se observa que las diferencias por sexo son casi despreciables. En ningún año supera el 1%. Algo mayor son en el análisis por edad, que se amplían hasta el 7% de diferencia máxima (Cuadro 13). Es así como nuevamente es por nivel educativo e ingreso donde se producen las mayores diferencias.

La tasa de utilización de las personas con educación universitaria es un 70% mayor que el resto y más del triple de aquellos sin educación. La parte positiva, al igual como ocurre con otros análisis previos, es que la brecha máxima entre categorías educativas muestra una tendencia decreciente: de 16,3 puntos en 2005 a 12,2 puntos en 2015.

Las desigualdades son mayores aún según el nivel de ingreso. El cuartil más pobre presenta tasas muy por debajo de la media, los dos cuartiles intermedios presentan valores similares y el cuartil más rico, claramente mayores. Si se mide la diferencia entre el cuartil IV y cuartil III la brecha alcanza a 7,9 puntos en 2005, 5,9 puntos en 2010 y 6,3 puntos en 2015.


44

Cuadro 13. Consulta dental (%)

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

2010 20102015 2015

10,6

11,8

10,2

4,9

4,9

0,6

5,9

6,0

12,3

14,7

17,6

12,7

9,8

6,8

9,3

10,9

11,7

11,1

5,5

6,1

0,7

7,8

3,9

11,9

12,2

17,4

11,3

8,2

10,8

12,1

10,0

12,0

9,9

8,2

6,9

12,9

13,3

13,1

6,8

13,4

9,6

14,5

10,3

10,2

11,5

10,3

8,9

8,2

12,3

12,3

13,1

8,6

14,0

11,6

15,4

8,1

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Cuartil II

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Cuartil III

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


2005 2005

8,5

10,3

7,3

3,3

3,1

0,4

5,8

4,5

11,4

16,3

16,6

13,4

8,9

5,4

4,5

8,3

10,1

7,0

6,0

9,6

8,9

9,3

11,1

15,0

11,3

11,9

6,3

8,7

8,7

7,8

19,6

8,7

5,4

2,7

4,9

6,3

9,0

8,6

10,4

4,6

6,7

9,3

4,3

6,5

7,2

4,7

4,63

11,2

10,8

9,0

19,6

11,7

9,4

6,0

9,3

10,9

10,3

11,2

14,6

7,6

10,5

5,4

10,1

8,4

8,5

4,51

11,5

10,7

9,7

17,7

11,1

10,4

5,9

8,3

14,5

11,7

10,4

11,5

7,3

9,0

4,5

7,9

11,1

10,0

4,50

Los perfiles se repiten por departamento. Moquegua, Arequipa y Lima presentan las mayores tasas de uso en los tres años estudiados, mientras que Piura y Huancavelica, las menores. Como se puede ver en la figura 14, los tres primeros coinciden precisamente con los departamentos de mayor ingreso


45

per cápita, mientras que Huancavelica se encuentra entre los de menos ingreso. Destaca de manera positiva Ayacucho, con un ingreso per cápita bajo, pero comparativamente altas tasas de atención dental. Por el contrario, Piura presenta un ingreso per cápita similar al promedio, pero tasas de atención dental por debajo de lo esperado.

Figura 14. Ingreso per cápita por departamento y atención dental

El análisis de RLB permite analizar el efecto de estas variables de forma separada (RLB 4). Para empezar, confirma que las mujeres tienen más probabilidad de usar servicios de atención dental que los hombres y que a medida que se incrementa la edad, esta probabilidad disminuye. Por último, las diferencias en probabilidades entre territorios han disminuido notablemente, lo que ha llevado a que no repitan cada año los mismos departamentos con más o con menos probabilidades de atención que el resto.

e. Control de salud de menoresUno de los problemas de este indicador es que la cobertura en años varía de manera notable de un año a otro. En 2005, un total de 1,35 millones de menores recibieron control de salud. Un 60,7% menor de 2 años de edad y otro 39,3% mayor de esa edad. En 2010, el total de beneficiarios fueron 2,06 millones, pero esta vez un 61,4% tenía más de 2 años. Y en 2015 el total ascendió a 1,16 millones, pero otra vez concentrado en un 71,2% en niños de 2 años o menos. Por lo tanto, el análisis carece de sentido en sentido temporal y se debe limitar al análisis vertical de las diferencias por años.

Por este motivo, la información que se desprende del análisis es reducida. Entre las cuestiones que se pueden concluir de los resultados es que por sexo no parecen existir diferencias significativas y debido a las características de los beneficiarios, el análisis por edad o nivel educativo no es pertinente (Cuadro 14). Algo más se puede interpretar de las desigualdades por nivel de ingreso: cuando en 2010 aumenta el número de respuestas, surgen algunas diferencias que parecen reflejar una mayor utilización del control infantil por parte de los hogares más pobres, fenómeno que podría estar ligado a la expansión del SIS.

400,00 600,00 800,00 1000,00

Ate

nci

ón

den

tal (

%)

Ingreso per cápita (en Nuevos Soles constantes 2011)

Hua

Apu Amaz Lor

CajM

Ucy

Pas AncHuan

Puno

Cus Call

Tac

AyaAreq

Moq

Lima

MdDJun Ica

LambSmar

Lib

Tum

Piu

15,00

12,50

7,50

5,00

10,00

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: INEI y ENAHO 2015.


46

Cuadro 14. Control de salud de menores (%)

* N.A: No Aplica Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

2010 20102015 2015

35,3

N.A.

35,3

N.A.

44,8

1,3

N.A.

N.A.

N.A.

N.A.

28,8

16,0

62,2

57,7

24,7

19,6

N.A.

19,6

N.A.

20,1

0,5

N.A.

N.A.

N.A.

N.A.

18,4

1,7

18,2

21,3

12,6

34,7

N.A.

N.A.

33,6

42,6

37,4

25,4

27,5

25,6

27,0

25,5

30,7

29,0

19,3

N.A.

N.A.

19,9

18,7

22,4

17,3

20,8

18,2

18,6

19,4

21,1

20,2

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Cuartil II

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Cuartil III

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali

2005 2005

20,8

N.A.

20,8

N.A.

21,4

0,3

N.A.

N.A.

N.A.

N.A.

19,5

2,5

23,4

23,8

15,7

21,0

N.A.

N.A.

20,0

30,0

24,2

21,5

18,9

23,7

18,6

27,9

17,6

20,7

N.A.

N.A.

N.A.

22,0

22,5

25,4

14,5

20,0

21,5

15,5

24,8

27,7

15,9

17,3

20,2

28,2

23,0

21,8

3,97

36,0

N.A.

N.A.

N.A.

28,7

48,1

60,3

28,6

37,9

41,8

44,8

32,0

51,4

38,2

38,0

31,4

36,4

25,5

3,42

19,8

N.A.

N.A.

N.A.

19,2

19,3

19,4

17,1

19,2

22,7

21,1

18,4

17,8

17,9

21,3

17,4

16,6

16,6

4,09

En el análisis geográfico, los resultados pierden robustez. Por ejemplo, en 2015 las observaciones positivas de control de menores fueron 4.653, que al desagregarlas por departamento deja la mitad de las casillas con menos de 150 observaciones, de allí que los porcentajes entre años varíen tan abruptamente en algunos casos. La única tendencia apreciable es que Madre de Dios figura en los tres años entre los departamentos con menores tasas de control y Cajamarca destaca entre las de mayor indicador. Aunque puede deberse a una focalización por nivel de ingreso o región, las características de los datos obligan a ser precavido en su interpretación.



47

f. Control de salud de mujeres Los resultados positivos en salud materna se aprecian nuevamente en este indicador. El 89,6% de las mujeres con parto tuvieron control del embarazo en 2015, una cifra similar a 2010 y diez puntos mayor que en 2005 (Cuadro 15).

Cuadro 15. Control de salud de mujeres (%)

* N.A: No Aplica Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

2010 20102015 2015

91,8

90,7

92,9

82,7

89,8

N.A.

N.A.

2,5

94,4

12,8

94,6

4,8

92,9

87,7

96,1

89,6

89,0

88,4

84,6

89,1

N.A.

N.A.

2,0

91,4

7,4

91,6

7,8

92,9

87,7

96,1

N.A.

93,3

88,4

91,9

88,4

94,8

88,3

84,7

97,2

97,3

89,1

96,1

87,3

N.A.

90,4

83,8

92,7

88,4

94,8

88,3

84,7

97,2

97,3

89,1

96,1

87,3

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Cuartil II

Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Cuartil III

Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


2005 2005

79,9

80,3

75,3

59,3

80,8

N.A.

N.A.

5,0

79,8

24,7

87,5

10,5

100

95,1

97,4

N.A.

79,6

82,4

78,2

97,2

95,1

88,4

92,8

100

94,4

100

92,7

79,9

N.A.

83,9

64,1

77,0

92,2

97,9

83,2

86,4

76,9

81,2

100

93,5

90,1

77,3

95,9

100

96,8

75,3

2,27

91,8

N.A.

90,6

95,4

93,0

92,1

93,9

90,9

93,7

93,0

93,4

79,4

94,9

86,8

94,2

87,9

85,9

93,4

2,28

89,6

N.A.

88,6

91,2

84,9

92,1

93,9

90,9

93,7

93,0

93,4

79,4

94,9

86,8

94,2

87,9

85,9

93,4

2,28


48

En este caso, todas la brechas se han reducido, tanto por la edad, como por la educación y el nivel de ingresos. La reducción se debe a que los perfiles con menor acceso han aumentado significativamente sus valores en los últimos diez años. En 2015, la brecha más alta es la de ingresos y se sitúa por debajo de 8 puntos porcentuales.

Asimismo, la variación con respecto a la media por departamentos se ubica por debajo de 2,3 puntos, mientras que en otras variables supera los 4,5 puntos. Entre los perfiles que se pueden identificar, La Libertad y Callao se encuentran entre los de menor utilización, aunque las diferencias son poco significativas con respecto a la media.

2.4 Análisis de impactoa. Autoexclusión por dineroEl indicador de autoexclusión por dinero se define como el porcentaje de personas que teniendo un evento de salud no recurrieron a atención médica formal por falta de dinero. Puede interpretarse como una decisión razonada o como falta de información de derechos de atención.

Los resultados muestran que este porcentaje ha ido disminuyendo año tras año: desde un 24,3% en 2005 a sólo un 6,9% en 2015. Además, casi todas las brechas por estratificador se han reducido.

Por sexo, la brecha entre mujeres y hombres ha caído a una tercera parte, y por edad, la reducción ha sido de más de dos tercios, pese a que las mujeres y las personas mayores presentan más desigualdades (Cuadro 16).

Las brechas más amplias se mantienen por nivel educativo, debido a que el 13,1% de los casos de personas sin educación continúa sin acceso por problemas económicos. Algo menos, pero también con brechas importantes, es la distribución por nivel de ingresos. En este caso, debido a que el 10% de las personas del primer cuartil siguen autoexcluyéndose de atención por esta razón.

En relación a las desigualdades territoriales, destacan con mayores problemas económicos de acceso los departamentos de Lambayeque y Piura, con valores muy por encima de la media y de forma constante a lo largo de los años. Por el contrario, Ica y Moquegua se encuentran entre aquellos con menores tasas, a los que se unen Apurímac, Huánuco y Cusco en 2015.

Cuadro 16. No tuvo dinero para la atención (%)

2010 20102015 2015

13,6

2,9 7,9

6,9

1,3 2,0

12,1 16,0

8,3

6,2 9,6

6,3

Total Departamento


Hombres Amazonas

Arequipa

Mujeres Ancash

2005 2005

24,3

3,7 31,7

22,3 31,9

23,1

26,0 34,614,9 18,97,5 6,8

9,6

9,9

19,2

9,9

10,2

5,1

4,8

9,7

4,8

6,1

14,4 7,2

13,7

7,6

6,9 1,7

6,0

2,6

18-29

Edad (en años)

Callao

65 y más

Diferencia máxima

Huánuco

30-44

0-17

Cusco

Ica

45-64 Huancavelica

Ayacucho

Junín

Cajamarca

18,5

18,5

33,8

15,3

32,6

26,8 31,2

19,0

9,8

32,9 24,1

21,5

19,0

22,2

19,5 4,5

5,7

14,6

10,6

9,2 2,7

4,1

5,9

6,8


49

b. Pago por consulta médica y exámenesEn el año 2005, el 38,6% de la población que había recibido atención de salud, exámenes médicos o ambos había tenido que pagar por ellos. Cinco años, después este porcentaje había caído hasta el 28,5% y el año pasado se había vuelto a reducir nuevamente al 24,2%.

El análisis por estratificador muestra que por sexo y edad, las reducciones se han producido en todas la categorías. No obstante, tanto por educación como por ingreso, la disminución de la tasa de pago ha ocurrido de forma más acusada entre los menos educados y los más pobres y prácticamente no se ha reducido entre los más ricos y los más instruidos. Así es como más del 30% de la población con educación universitaria y casi el 40% de las personas del cuartil más rico continuaba pagando en 2015 (Cuadro 17).

Cuadro 17. Pago por atención médica (%)

Fuente: ENAHO 2005,2010 y 2015.

23,2

18,9

10,7

17,8

5,3

13,6

9,6

13,1

10,4

5,6

11,1

2,8

7,6

7,2

16,8

17,7

14,0

23,3

6,5

14,7

8,4

7,7

5,3

16,9

3,4

7,4

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Lambayeque


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Madre de Dios


Cuartil II

Lima

Moquegua



Cuartil III

Loreto

Pasco

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


38,2

37,8

16,1

30,4

8,5

29,4

17,3

31,0

26,8

19,1

10,5

25,8

23,7

7,8

17,8

7,4

22,7

22,4

25,0

28,4

33,6

18,6

32,5

10,1

3,92

14,0

5,4

10,8

15,4

17,8

9,0

15,9

20,9

13,2

14,4

8,3

4,39

7,2

2,0

5,5

8,5

9,1

11,1

9,4

15,2

4,0

8,3

7,7

4,68

2010 20102015 2015

28,5

1,5 13,7

24,2

1,4 9,5

27,6 12,4

31,3

23,4 7,5

33,0

Total Departamento


Hombres Amazonas

Arequipa

Mujeres Ancash

2005 2005

38,6

3,8 43,0

36,5 27,2

33,9

40,3 42,129,1 27,924,8 23,1


50

En el análisis territorial, el pago es más frecuente en Ica, Lima y Arequipa, y algo menos en Callao y Tacna, todos, departamentos situados entre los de más alto ingreso per cápita del país. En el otro extremo, Huancavelica, Amazonas y Apurímac muestran las menores tasas de pago, a la vez que se encuentran por debajo de la media nacional de ingresos.

En la RGB para esta variable se confirma que las diferencias por sexo no son estadísticamente significativas y que edad esta es casi nula. Incluso por nivel educativo las diferencias no son significativas cuando se aíslan las otras variables (RLB 6). De esta forma, el único factor relevante en el pago es el nivel de ingresos, y se incluye la existencia de seguro. Por último, vuelven a aparecer Lima y Callao como aquellos con más probabilidades de pagar por servicio de consulta, manteniendo constantes el resto de variables.

Fuente: ENAHO 2005,2010 y 2015.

28,9

28,0

25,0

14,4

24,2

7,3

30,2

7,5

37,2

22,8

14,8

27,3

25,6

23,3

17,3

9,8

22,9

2,7

25,9

16,3

37,4

27,6

14,7

24,2

28,2

25,1

24,9

24,6

27,4

37,3

23,3

34,5

26,5

28,7

24,2

20,9

18,6

18,4

28,0

35,2

21,8

37,4

18,5

16,5

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Callao

Lambayeque

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Huánuco

Madre de Dios

30-44

0-17


Cuartil II

Cusco

Lima

Ica

Moquegua

45-64



Cuartil III

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


45,7

30,2

34,9

27,8

32,9

18,6

42,7

7,8

40,7

13,6

26,1

48,1

48,8

35,4

39,6

35,1

50,7

49,9

36,8

31,9

45,6

42,5

41,3

36,4

41,4

19,8

37,8

26,7

31,8

29,5

31,7

22,5

25,1

38,4

33,2

47,6

29,3

37,3

3,48

31,5

26,5

32,5

30,6

7,6

14,9

16,4

22,3

17,2

30,3

20,9

27,4

26,0

26,4

19,9

18,7

3,92

25,0

21,3

33,6

26,5

6,8

17,4

13,1

14,8

12,7

27,4

12,6

21,1

25,5

22,7

12,3

17,0

4,06


51

c. Pago de medicinasEl pago por medicinas tiene características similares a la atención dental, ya que muchos de los medicamentos no suelen estar cubiertos por el seguro. Así, en 2005 y 2010 más de dos tercios de la población tuvo que pagar por ellas. En 2015, este porcentaje se había reducido, pero aún todavía superaba el 70% (Cuadro 18).

Cuadro 18. Pago de medicinas (%)

2010 20102015 2015

76,2

85,7

72,1

64,8

2,7

59,4

26,4

82,7

17,8

40,7

54,7

80,7

72,1

82,0

67,1

57,9

3,6

59,7

22,3

79,0

22,0

50,1

59,2

75,7

77,7

81,4

69,7

59,1

63,2

76,0

82,0

75,2

74,4

84,0

62,1

74,0

77,4

65,0

53,6

67,1

70,5

75,9

74,3

73,9

90,8

56,5

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Nivel educativo

Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

2005 2005

76,2

89,4

66,2

66,2

1,9

61,8

27,6

80,1

27,6

54,5

64,8

79,3

77,2

86,3

89,4

72,1

69,6

80,6

80,8

75,7

76,5

67,4

75,3

80,1

86,3

61,8

70,6

50,3

75,6

56,5

81,9

74,7

62,2

73,3

82,3

79,9

75,0

78,2

78,9

80,0

73,1

46,1

70,2

67,4

84,8

70,3

68,7

77,9

82,3

70,5

74,4

73,3

79,9

69,9

40,3

63,3

58,6

78,7

63,9

59,4

76,8

73,4

Fuente: ENAH0 2005, 2010, 2015.

61,6

79,2

19,4

56,3

77,2

21,8

78,7

72,8

73,1

67,7Cuartil I


Cuartil IV

Diferencia máxima

Cuartil II

Cuartil III

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


64,5

76,5

16,6

78,7

78,3

81,1

77,8

78,4

76,7

79,4

2,58

81,0

76,6

76,3

79,1

78,4

2,61

78,1

73,9

73,2

76,7

78,9

2,67


52

Las diferencias entre hombres y mujeres se han ampliado en perjuicio de estos últimos, aunque la brecha es de solo 3,6 puntos en 2015. En cuanto a la edad, los jóvenes y los mayores se encuentran algo más protegidos que el resto. El grueso de la población de 18 a 64 años presenta tasas de pago cercanas o superiores al 80%.

Tampoco se ha producido demasiada reducción según el nivel de estudios: aquellos con estudios secundarios o superiores mantienen niveles del 80% en 2015. Sólo las personas con estudios por debajo de la educación primaria muestran algo más de protección. Con respecto al cuartil de ingresos, el 75% mantiene más o menos los mismos niveles de pago en 2005 y 2010 (cerca del 80% para los cuartiles II al IV). Los únicos que parecen mejorar son los del cuartil más pobre.

Territorialmente, Ica y Junín, y algo más atrás Lima, presentan tasas de pago mayores al resto. Se unen a este grupo Ucayali y Madre de Dios en 2015. En sentido opuesto, Huancavelica y Apurímac registran menores tasas de pago, acompañados de Amazonas en 2015.

Cuando se comparan estos resultados con la tasa de pobreza se aprecia que existe una relación negativa entre ambas variables: las mayores tasas de pago de medicinas son los departamentos que tienen las menores tasas de pobreza (todos ellos por debajo del 20%) (Figura 15).

Figura 15. Tasa de pobreza y pago de medicinas

Solo Moquegua parece alejarse algo más de esta relación, ya que pese a tener una tasa de pobreza baja, el porcentaje de personas que pagó por medicinas es relativamente bajo.

d. Impacto de la consulta médica sobre el ingresoEste indicador se calculó como la relación entre el gasto en soles por consulta médica sobre el ingreso per cápita equivalente del individuo, multiplicado por cien.

Los resultados muestran que el impacto se ha reducido muy poco entre 2005 y 2015 y que prácticamente afecta de igual manera a hombres y mujeres. Por edad, las diferencias son mayores debido a que las personas con más de 65 años de edad presentan un impacto mayor que el resto (Cuadro 19).

Pob

laci

ón

qu

e p

aga

med

icin

a (%

)

Tasa de pobreza (%)

Hua

Apu

Amaz

AyaHuan

Lor

SmarAnc

Lamb

JunLib

Piu

Puno

TacLima

Ucy

Ica

MdD

Areq Tum

Call

Moq

Cus

Pas

CajM

0 10 20 30 40 50 60

100

70

90

80

60

40

50

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: INEI y ENAHO 2015.


53

Cuadro 19. Impacto del pago de atención médica (%)

2010 20102015 2015

2,4

2,2

2,1

2,2

0,0

3,0

0,9

2,1

0,4

3,3

3,5

1,4

2,3

2,1

2,2

2,1

0,1

2,8

0,7

2,0

0,5

3,0

2,6

2,0

2,4

2,3

2,5

3,0

2,6

1,6

1,6

3,2

2,0

2,3

2,1

2,4

2,1

2,4

4,6

2,1

1,6

1,6

3,6

2,4

2,6

2,0

Total

18-29

Edad (en años)

Sin educación

Nivel educativo

Departamento

Callao

Lambayeque

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima


Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Madre de Dios

Hombres

30-44

0-17


Amazonas

Cusco

Lima

Arequipa

Ica

Moquegua

Mujeres

45-64



Ancash

Huancavelica

Loreto

Ayacucho

Junín

Pasco

Cajamarca

La Libertad

Piura

2005 2005

2,4

2,5

2,2

2,3

0,1

2,7

0,5

2,2

0,4

1,5

2,2

2,0

2,4

2,3

2,5

3,5

1,9

2,1

1,9

2,4

2,0

2,7

2,3

2,5

2,4

2,2

2,1

3,0

1,9

1,3

2,8

2,8

3,6

4,3

3,1

3,6

2,3

2,6

2,3

2,3

2,3

3,8

2,2

2,7

3,0

2,3

5,3

3,3

3,5

2,2

2,3

2,3

1,9

2,7

3,3

1,8

3,6

2,7

2,0

4,1

2,7

4,6

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

3,8

1,9

1,9

3,9

1,8

2,1

2,6

2,8

2,8

3,6Cuartil I


Cuartil IV

Diferencia máxima

Cuartil II

Cuartil III

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


3,4

2,0

1,3

2,7

2,9

2,2

2,6

2,1

3,5

1,9

4,94

2,1

2,3

1,9

3,5

1,6

4,93

2,3

2,5

3,0

3,5

1,8

4,92


54

De acuerdo al nivel educativo, las diferencias se producen principalmente entre las personas sin educación, algo que no ocurre con el análisis de ingreso. En este caso, las personas del cuartil de menos ingresos se ve claramente más afectada por los pagos. Esto quiere decir que no existe una progresividad en el pago por la atención de consulta: los más pobres, cuando deben pagar, pagan proporcionalmente más de su ingreso que el resto de personas.

Por departamentos, se identifican cinco más afectados: Cajamarca, Huancavelica, Lambayeque, Piura y Puno, a los que se les suman Amazonas, Ayacucho y San Martín en 2015. En el análisis por pobreza, se identifica una relación positiva entre ambas variables: el impacto es mayor en los departamentos más pobres y menor en los más ricos. Los dos casos menos representativos de este patrón son San Martin y Lambayeque, cuyos indicadores de pobreza siguen siendo elevados, pero sus impactos son mayores que otros territorios similares.

e. Impacto por el pago de medicinasAl igual que el indicador anterior, este mide el peso del pago por medicamentos sobre el ingreso per cápita equivalente del hogar del individuo. Los resultados, al igual que en el análisis de pago por consulta muestran una reducción del impacto en los tres años estudiados.

Aunque el impacto parece ser mayor entre las mujeres que entre los hombres, las diferencias son pocas. Donde sí se producen desigualdades importantes es en el análisis por edad, donde el impacto en las personas de 65 y más años es claramente mayor que en el resto de la población, con valores que duplican la media nacional (Cuadro 20).

Por educación, las diferencias son algo menores, pero mayores que por ingreso. El motivo es que la categoría menor, la de personas sin educación, registra un impacto significativamente mayor que el resto.

Por departamentos, los territorios con mayor impacto se repiten los tres años: Amazonas, Cajamarca y San Martín. A estos se suma Piura en 2015. Por el contrario, en el otro lado extremo del cuadro, Ucayali, Loreto, Moquegua y Puno presentan menores indicadores de impacto.


55

Junín

2010 20102015 2015

4,1

2,9

3,1

0,1

7,6

4,5

6,0

3,6

3,7

2,5

2,8

0,5

6,4

3,2

3,5

2,9

4,0

4,2

6,6

4,2

3,3

3,5

4,4

3,4

3,3

4,5

3,2

3,5

3,8

3,5

Total

18-29

Edad (en años)

Departamento

Callao

Diferencia

65 y más

Diferencia máxima

Apurímac

Huánuco

Hombres

30-44

0-17

Amazonas

Cusco

Arequipa

Ica

Mujeres

45-64

Ancash

Huancavelica

Ayacucho

Cajamarca

2005 2005

4,7

3,5

3,6

0,0

8,3

4,6

6,9

3,5

4,7

4,9

7,3

4,1

3,7

3,6

4,5

4,7

5,9

6,1

5,8

4,3

4,7

8,4

4,2

5,4

3,9

3,6

5,0

3,9

7,3

3,9

4,4

4,2

4,7

3,9

3,1

6,5

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

5,6

4,8

3,5

2,4

3,7

1,1

3,4

5,7

4,2

3,1

3,0

3,4

0,8

2,8

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4,2

3,9

5,2

3,0

5,9

4,2

3,7

3,4

4,6

2,2

4,6

Sin educación

Cuartil I

Nivel educativo


Lambayeque


Diferencia máxima

Cuartil IV

Diferencia máxima

Madre de Dios


Cuartil II

Lima

Moquegua



Cuartil III

Loreto

Pasco

La Libertad

Piura

Puno

San Martín

Tacna

Tumbes

Ucayali


6,0

5,9

4,1

2,3

4,5

1,4

4,6

5,1

4,8

4,2

4,3

7,7

4,7

3,7

4,2

3,4

4,9

4,4

5,0

5,6

4,7

4,3

3,5

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4,79

4,1

3,3

3,9

2,5

3,6

3,0

4,4

4,9

3,4

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2,7

4,84

3,7

2,7

3,6

2,1

3,0

3,7

3,9

5,8

3,5

2,4

2,0

4,87

Cuadro 20. Impacto por el pago de medicinas (%)


56

Imp

acto

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)

Impacto del pago por medicinas (%)

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Lima

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2 63 4 5 7

5

4

3

1

2

Nota: AMA: Amazonas, ANC: Áncash, APU: Apurímac, ARE: Arequipa, AYA: Ayacucho, CAJ: Cajamarca, CALL: Callao, CUS: Cusco, HUC: Huánuco, HUV: Huancavelica, ICA: Ica, JUN: Junín, LAL: La Libertad, LAM: Lambayeque, LIM: Lima, LOR: Loreto, MDD: Madre de Dios, MOQ: Moquegua, PAS: Pasco, PIU: Piura, PUN: Puno, SAM: San Martín, TAC: Tacna, TUM: Tumbes, UCA: UcayaliFuente: ENAHO 2015.

Al igual que el análisis anterior (impacto por consulta), existe una relación positiva entre impacto y nivel de pobreza, de manera que también el pago de medicinas es proporcionalmente mayor en los hogares más pobres. Se puede apreciar que Piura y Cajamarca son los dos departamentos en el que las personas que han debido pagar por consulta o medicamentos han asumido un mayor costo proporcional a sus ingresos.

Es decir, los esfuerzos económicos para acceder a estos bienes y servicios han sido mayores en estos departamentos que en el resto. Por el contrario, Ucayali, Moquegua y Loreto son los que menos esfuerzo económico han debido desplegar para comprar medicamentos (Figura 16).

Figura 16. Impacto del pago por medicamentos e impacto del pago por consulta

57

Equidad y Seguro de Salud3.1 Seguro y equidad en saludCasi todos los países muestran dos importantes tendencias en el financiamiento de la salud: un aumento fuerte y sostenido de los costos per cápita en salud y la disminución de la proporción pagada con gasto de bolsillo. Esto se conoce como transición financiera en salud (Fan y Savendoff 2014).

De acuerdo a estudios recientes, el gasto total por persona en salud en el mundo se ha incrementado cerca de un 70% en términos reales entre 1995 y 2010. Esto ha sido sostenido básicamente por mayor gasto público (Figura 18). Pese a ello, todavía cerca de 400 millones de personas no tienen acceso a los servicios esenciales de salud (OMS 2015b).

Figura 17. Gasto global en salud (126 países)

De acuerdo a la OMS sólo se puede acabar con estas desigualdades a través del aseguramiento de la cobertura universal (CUS, UHC por sus siglas en ingles). Para la OMS representa el concepto más potente que la salud pública puede ofrecer, ya que unifica servicios y los provee de una forma integral y equitativa.

La CUS se define como la situación en que todas las personas reciben los servicios de salud que necesitan a la vez que asegura que el uso de estos servicios no daña sus economías familiares9 (OMS 2015b). Para esto, la OMS propone avanzar en tres pilares: cobertura de gastos, cobertura de servicios y cobertura poblacional (Figura 18).

Nota: Purchasing power parities (PPP)Fuente: Fan y Savendoff 2015.

Capítulo III

9 “La cobertura universal de salud significa que todas las personas reciben los servicios de salud que necesitan, incluidas las iniciativas de salud diseñadas para promover mejor salud (como políticas contra el tabaquismo), prevenir enfermedad (como vacunaciones) y a proporcionar tratamiento, rehabilitación y cuidados paliativos (como atención al final de la vida) de calidad suficiente para ser eficaz mientras al mismo tiempo se está asegurando que el uso de estos servicios no expone al usuario a la dificultad financiera” OMS (2015b).


58

En términos de equidad, que es lo que atañe al presente informe, la evidencia científica es apabullante. La implementación de la cobertura universal reduce las desigualdades de acceso y resultado. Revisiones sistemáticas de estudios a nivel mundial muestran que los sistemas solidarios, como los seguros sociales (social health insurance en inglés) y los seguros mancomunados (community-based health insurance en inglés) mejoran la protección financiera de las familias a la vez que incrementan el acceso y utilización de servicios (Spaan et al. 2012). En términos de acceso a salud primaria, la cobertura universal produce fuertes reducciones de las desigualdades, desde la atención primaria (Asaria 2013), la materna (Comfort et al. 2013) o incluso la clínica (Slatore et al. 2013).

Sin embargo, el acceso universal no es la solución final. Aún bajo su implementación las desigualdades persisten, aunque menores. Así, los estudios muestran que en la calidad del tratamiento no se aprecian diferencias significativas con y sin CUS, como tampoco en los resultados (Forrest et al. 2013; Comfort et al. 2013). Tampoco se producen por supuesto en aquellos servicios que la CUS normalmente no contempla, como la atención dental (Font-Rivera et al. 2014).

3.2 Seguro de salud y equidad en PerúExisten dos fuentes de estimación del aseguramiento en salud en Perú. La primera es el registro que la propia Superintendencia de Salud (SuSalud 2016), que para 2015 registra un total de 25 194 391 personas aseguradas en enero de 2016. Esto es el 80,01% de la población nacional. Algo más que en diciembre pasado. La segunda fuente es la misma ENAHO, que para 2015 presenta una cobertura de 73,2% (Figura 19).

Figura 18. Pilares de la Cobertura Universal en Salud

Fuente: OMS (2015b).

Gastosdirectos:¿qué proporciónesta cubierta?

Servicios: ¿cuálesestán cubiertos?

Población: ¿quién está cubierto?

Se amplía a losque no están cubiertos

Reduce laparticipaciónde los gastosy las cuotas

Incluyeotros

servicios

Fondos mancomunadosactuales


59

Aunque los valores son distintos en ambas fuentes, la tendencia es la misma y las variaciones son similares. En el primer caso la cobertura aumentó 11,4 puntos entre 2013 y 2015 y en el segundo caso este aumento fue de 11,7 puntos. La diferencia puede darse por personas que están afiliadas a algún sistema, pero que en la entrevista de ENAHO no reconocen estarlo o ignoran estarlo.

El lado negativo de esta estadística es que aún en 2015 entre uno de cada cinco y uno de cuatro peruanos (según la fuente) sigue sin tener un seguro de salud y por lo tanto está más desprotegida que el resto.

En cuanto a los tipos de seguros, como muestra la propia SuSalud, se ha realizado un avance importante en número de afiliados al SIS de cerca de 900 000 personas en un año y se mantiene como el seguro más extenso del país. De igual forma, EsSalud ha incrementado su afiliación en casi 680 000 personas, con cerca de una tercera parte del mercado (Cuadro 21). En este sentido, existe bastante coincidencia con los resultados de ENAHO, que estima que el 58% está afiliado al SIS y el 35,1% a EsSalud. Las diferencias se producen en las EPS y los seguros privados, siendo mayores los primeros en los registros de SuSalud y menores en Enaho, posiblemente porque en las entrevistas las personas no distinguen la clasificación de una y otra.

Cuadro 21. Distribución de la población afiliada según seguro de salud

Figura 19. Porcentaje de personas con seguro de salud

Nota: FFAA, Fuerzas Armadas; PNP, Policía Nacional del Perú.

SuSalud 2014 SuSalud 2015 ENAHO 2015N N N% % %

SIS

Autoseguros

EPS

Empresas de seguros

EsSalud

Prepagas

FFAA y PNP

Total

62,5

3,0

0,4

1,9

100

31,3

15 177 588

728 161

91 417

475 013

24 273 884

7 594 055

187 122

20 528

0,8

0,1

59,8

2,8

2,3

2,3

100,0

30,9

16 078 993

745 719

628 189

616 578

26 901 155

8 303 345

470 987

57 344

1,8

0,2

58,0

1,5

2,8

99,8

35,1

13 833 920

363 326

675 584

23 831 181

8 372 299

534 459

51 594

2,2

0,2

Fuente: ENAHO (2015), SuSalud (2016).

Porc

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ud (%

)


60

Los estudios disponibles muestran que aún queda camino por recorrer para alcanzar la CUS y que este logro pasa ineludiblemente por reducir el gasto de bolsillo e incrementar los recursos públicos para salud a través de modelos solidarios que integren las diversas fuentes de financiamiento (Titelman et al. 2015).

Para Perú, el análisis de desigualdades más reciente muestra que la desigualdad en salud ha disminuido entre 2004 y 2008 y que en este avance el aseguramiento ha tenido un rol fundamental (Petrera et al. 2013). De acuerdo a dicho trabajo, tener o no tener seguro de salud ha favorecido el acceso a servicio de atención y ha pasado a perder peso explicativo en las desigualdades.

En el siguiente apartado se analizan las variables de productos, resultados e impactos en Perú en términos de aseguramiento. Se excluye el análisis de insumos, ya que el país está sujeto al mismo sistema de financiación, a diferencia de lo que ocurre en la comparación entre países.

3.2.1 Desigualdades en productosEn este apartado se han analizado tres variables de las estudiadas en los capítulos anteriores: la existencia de malestar crónico, la ocurrencia de un evento de salud en las últimas cuatros semanas y la atención formal frente a la necesidad de atención de salud, todas ellas comparando entre personas con seguro y personas sin seguro, con contraste estadístico de significatividad de las diferencias.

Se esta usando este último parámetro estadístico, ya que el análisis se realiza sobre una muestra menor que la del capítulo anterior, lo que puede dejar sin significatividad estadística las diferencias por categorías. De forma de facilitar la lectura, los resultados de los contrastes se han adjuntado en los anexos bajo el título Contrastes de diferencias.

a. Enfermedad crónicaComo se puede ver en la figura 20, la tasa de reconocimiento de cronicidad ha aumentado tanto entre las personas con seguro como entre las que no tienen seguro, con una brecha que se redujo en 2010 pero que ha vuelto a ampliarse en 2015.

Figura 20. Existencia de malestar crónico según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Porc

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)


61

70

49,160

50

40

30

20

10

La diferencia, aunque es menor, es estadísticamente significativa tanto para 2005 como para 2015 (Contraste 1). Es decir, las personas con seguro de salud tienden a reconocer en mayor proporción la existencia de un malestar crónico.

No obstante, cabe recordar que, por tratarse de una encuesta, no es posible determinar si estos ocurre porque las personas crónicas tienen más incentivos a contratar un seguro de salud o si el hecho de tener seguro les permite acceder a servicios de salud que les hacen tomar conciencia del problema crónico.

b. Evento de saludEl porcentaje de personas que ha reconocido un evento de salud aumentó entre 2005 y 2010 tanto entre las personas con seguro como las que no tienen seguro, aunque luego volvió a descender en 2015 (Figura 21). En todos los años, al igual como ocurre con cronicidad, las personas con seguro fueron más proclives a reconocer haber tenido un evento de salud.

Figura 21. Evento de salud según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Porc

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(%)

Las diferencia son estadísticamente significativas tanto para 2005 como para 2015 (Contraste 2). Es decir, las personas con seguro de salud tienden a reconocer en mayor proporción la existencia un evento de salud en las cuatro semanas previas a la encuesta.

c. Atención formal con necesidadEsta es una de las variables que arroja más diferencia entre aquellas personas que tienen seguro de salud y quienes no lo tienen. La brecha llega incluso a ser el doble de las personas sin seguro. Es decir, si las personas que tuvieron necesidad de atención médica tenían seguro, recibieron atención formal en una proporción de casi el doble que aquellos que no lo tenían (Figura 22). Esto confirma la evidencia previa sobre la reducción de las barreras de acceso que significan tener un seguro de salud.


62

Sin seguro Con seguro

25,6

59,9

20102005 2015

30,7

49,7

30,9

53,9

0

10

20

30

40

50

60

70

Figura 22. Atención formal en casos de necesidad

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Porc

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caso

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ad (%

)

Los resultados para 2015 arrojan algo de luz. Primero que nada, se mantiene la diferencia media entre personas con seguro y personas sin seguro. Es decir, el tiempo de espera de las personas sin seguro fue menor (8 minutos) que las afiliadas a un seguro (21 minutos) y esta diferencia es significativa estadísticamente (Contraste 4).

No obstante, los datos esconden una realidad menos contradictoria. Tanto la moda como la mediana tienen un valor de cero para ambos grupos. Es decir, el tiempo más común y más del 50% de los individuos de cada grupo no tuvieron que esperar para recibir la atención. La diferencia se produce porque el 17,3% de los no asegurados respondió haber esperado al menos un minuto, mientras que entre los asegurados este porcentaje fue de 46,4% (Figura 24).

Figura 23. Satisfacción con el tiempo de espera

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.


65,460,4

20102005 2015

56,3 61,0

82,7

53,6

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

Porc

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tie

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ra (%

)


63


14,0

26,8

20102005 2015

27,1

32,0

22,6

31,8

0

5

10

15

20

25

30

35

Fuente: ENAHO, 2015.

Figura 24. Distribución de tiempo de espera de asegurados

En resumen, esta distribución puede estar afectada por el mayor número de respuestas para los asegurados, que permite captar pocos casos, pero con tiempos muy superiores al resto. Otra interpretación posible es que, las personas sin seguro están accediendo más rápidamente a la atención de salud.

3.2.2 Desigualdades en resultadosPara el análisis de resultados según seguro de salud se han estudiado tres indicadores: el uso de

consulta médica, el uso de hospitalización, el uso de atención dental y el control de mujeres embarazadas.

a. Consulta médicaComo se puede ver en figura 25, el porcentaje de consulta médica es constantemente mayor entre las personas con seguro que las que no tienen seguro. Aunque las diferencias se redujeron algo en 2010, en el año 2015 se han vuelto a ampliar y alcanza a casi un 50% más entre las personas aseguradas.

Figura 25. Consulta médica según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Porc

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cced

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la

cons

ulta

méd

ica (%

)


64


3,8

5,9

20102005 2015

4,1

7,2

2,4

5,6

0

2

1

3

4

5

6

7

8

Al igual como ocurre con la variable de acceso a atención formal, este indicador puede estar reflejando una mayor facilidad de acceso a atención médica de parte de las personas con seguro. La dimensión de las diferencias medias y su distribución en ambos grupos confirma además que estas son

estadísticamente significativas (Contraste 5).

b. HospitalizaciónAl igual como ocurre con la utilización de consulta médica, la tasa de hospitalización es claramente superior entre las personas con seguro de salud en los tres años estudiados (Figura 26). Aunque en ambos, por razones obvias, el porcentaje de personas con hospitalización es bajo, para los asegurados es casi el doble. Una vez más, esto puede indicar un mejor acceso.

Figura 26. Hospitalización según se cuente o no con seguro

Siendo pocos los casos, resulta más determinante analizar si las diferencias son significativas estadísticamente, y los resultados del Contraste 6 confirman que la brecha lo es. Vale decir, las personas con seguro de salud acceden proporcionalmente más a servicios de hospitalización.

c. Atención dentalMuchos servicios de la atención dental no están cubiertos por los seguros de salud. No obstante, ya sea por esos pocos servicios cubiertos o por otras variables ocultas correlacionadas, lo cierto es que las personas con seguro de salud tienen una tasa de atención dental superior a las no aseguradas en los tres años de estudio (Figura 27) y esta diferencia es estadísticamente significativa (Contraste 7).

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Porc

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(%)


65


78,9

83,2

20102005 2015

93,091,6

85,4

90,0

70

75

80

85

90

95

Figura 27. Atención dental según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

d. Control de mujeres embarazadasComo se vio en el capítulo anterior, la tasa de utilización de control del embarazo ha ido aumentando con los años. Tanto es así, que en 2015 cerca de nueve de cada diez mujeres que habían parido habían tenido control del embarazo.

Las diferencias por lo tanto, son menores entre los distintos grupos, aunque persisten. Salvo 2010, en el que tanto las mujeres con seguro como las que no tenían seguro tuvieron proporciones similares de control del embarazo, en los otros años, las mujeres aseguradas parecen estar más proclives a la utilización de este servicio (Figura 28).

Figura 28. Control del embarazo según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

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(%)


6,8

11,5

20102005 2015

9,4

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6

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10

12

14Po

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al (%

)


66

En términos estadísticos y contrariamente al resto de indicadores antes analizados, la diferencia en la atención del embarazo no es significativa por grupos estudiados en 2005 y lo es muy poco en 2015. Vale decir, aunque en 2005 las mujeres sin seguro accedieron en promedio en mayor medida a este tipo de controles, la diferencia no es estadísticamente relevante con las mujeres aseguradas. En 2015 la significatividad sí se produce, pero por márgenes muy ajustados, por lo que cabe cuestionarse si en este caso la existencia de seguro es relevante (Contraste 8).

3.2.3 Desigualdades de impactoEn este apartado se analizaron tres indicadores. El primero de ellos es la tasa de autoexclusión de personas por motivos económicos, vale decir el porcentaje de personas con evento de salud que no demandaron servicios formales por motivos económicos. El segundo indicador es la tasa de pago, que refleja el porcentaje de personas atendidas en consulta médica y exámenes que tuvo que pagar por ello. Por último, el tercer indicador es el de impacto del pago por consulta. Es decir, si el pago por consulta médica fue distinto en proporción a su ingreso en los hogares que pagaron por ella.

a. AutoexclusiónEn concordancia con la literatura, las personas con seguro muestran una menor tasa de autoexclusión de atención por motivos económicos. En el caso de Perú, lo primero que destaca es la rápida disminución de estos casos, principalmente entre aquellos sin seguro de salud. Por su parte, las personas con seguro de salud mantuvieron tasas similares en 2005 y 2010, pero se redujeron en 2015 (Figura 29).

Figura 29. Autoexclusión económica según se cuente o no con seguro

En términos estadísticos, las diferencias son significativas en 2005 y 2015, lo que confirma que las personas con seguro de salud son menos proclives a no solicitar atención formal por motivos económicos (Contraste 9).

b. Pago de consulta médica y exámenesEl pago o no pago por consulta médica muestra claramente la protección de los seguros de salud. Aunque en los tres años de estudio el porcentaje que se ha pagado por este servicio médico ha disminuido, lo ha hecho principalmente entre los no asegurados. Las personas con seguro de salud mantienen una tasa de pago cercana al 20% de los que han requerido el servicio, que es menor de la mitad de los no asegurados incluso en 2015 (Figura 30).

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.


30,1

9,5

20102005 2015

17,7

10,79,5

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0

5

10

15

20

25

30

35

Porc

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icos

(%)


67

Figura 30. Pago de consulta según se cuente o no con seguro

La dimensión de la diferencia y su distribución confirman que las diferencias son estadísticamente significativas entre ambos grupos y que por lo tanto las personas con seguro de salud están menos sujetas a pago que las personas sin seguro (Contraste 10).

c. Impacto del pago en atención de consultaUn último resultado interesante se deriva de calcular el impacto del pago por consulta entre personas con seguro y personas sin seguro. En la figura 31 se puede apreciar que, pese a que las personas aseguradas son menos proclives a tener que pagar por la atención, cuando deben hacer, el impacto sobre sus ingresos es ligeramente mayor que aquellos sin seguro de salud. Más aún, la diferencia se mantiene e incluso se amplía en los años estudiados.

Figura 31. Impacto del pago según se cuente o no con seguro

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.

Fuente: ENAHO 2005, 2010 y 2015.


57,9

19,8

20102005 2015

44,2

21,0

43,5

19,1

0

10

20

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40

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60

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(%)

3

2

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68

La contrastación estadística comprueba que las diferencias entre ambos grupos son significativas (Contraste 11). Este comportamiento puede indicar que las personas con seguro de salud, a igual nivel de ingreso que otros sin seguro, optan por acceder a servicios más caros en los que deben realizar un desembolso mientras que los que no tienen seguro se limitan a utilizar servicios de menor coste.

69

Equidad y Seguro Público de Salud4.1 Seguros públicos: SIS y EsSaludEl SIS se define como un:

Organismo Público Ejecutor del Ministerio de Salud que tiene como finalidad proteger la salud de los peruanos que no cuentan con un seguro de salud, priorizando en aquellas poblacionales vulnerables que se encuentran en situación de pobreza y pobreza extrema (...) también busca mejorar la eficiencia en la asignación de los recursos públicos e implementando instrumentos de identificación del usuario, priorizando el componente materno infantil.

Por su parte, EsSalud se define como:

Un organismo público descentralizado, con personería jurídica de derecho público interno, adscrito al Sector Trabajo y Promoción Social que tiene por finalidad dar cobertura a los asegurados y sus derechohabientes a través del otorgamiento de prestaciones de prevención, promoción, recuperación, rehabilitación, prestaciones económicas, y prestaciones sociales que corresponden al régimen contributivo de la Seguridad Social en Salud, así como otros seguros de riesgos humanos.

Los requisitos para estar afiliado al SIS en su modalidad de gratuidad son pertenecer a la población vulnerable, para lo cual deben estar registrados en el Sistema de Focalización del Ministerio de Desarrollo e Inclusión Social (SISFOH) o presentar la documentación que le permita acreditarse como tal, y no tener otro seguro de salud.

Por su parte, para estar afiliado en EsSalud, se debe contar con tres meses de aportación consecutivos o cuatro no consecutivos durante los seis meses anteriores al mes de solicitar la atención médica, y tener vínculo laboral vigente.

De acuerdo a la Superintendencia de Salud (SuSalud), al 31 de diciembre de 2015 el SIS contaba con 16 078 993 afiliados, un 51,6% de la población nacional y EsSalud con 8 303 345; 26,7% del total (Figura 32).

Otras 470 987 personas (15,12%) están aseguradas en las Fuerzas Armadas y Policía Nacional del Perú (FFAA y PNP) y 745 719 personas (23,9%) en Entidades Prestadoras de Salud (EPS).

Todos los afiliados a estos seguros se consideran cubiertas por el Aseguramiento Universal en Salud (AUS). De esta manera, el total de personas sin seguro de salud asciende a 5 552 599 individuos; el 17,8% de la población nacional (SuSalud 2016).

Capítulo IV

Para profundizar en el perfil de las personas aseguradas a SIS y EsSalud se debe recurrir a dos tipos de fuentes de información.

La primera es la que entregan los propios seguros en base a los registros individuales de sus afiliados. Las ventajas de estos registros es que se basan en el universo poblacional de cada uno, y la desventaja es que la mayoría de las veces no permiten obtener información remitida a otras características individuales o familiares más allá de las necesarias para el funcionamiento administrativo del seguro.

La segunda fuente está basada en las encuestas a la población como la ENDES y la ENAHO. Estas se basan en entrevistas realizadas a muestras de la población y aborda múltiples aspectos de la vida y condiciones de las familias e individuos. La desventaja es que, por ser una muestra, el nivel de desagregación va disminuyendo la capacidad explicativa y la significatividad de los resultados. Esto es particularmente importante para este capítulo, por cuanto es muy frecuente cuando se quieren analizar desigualdades entre seguros con desagregación departamental.


70

Fuente: SIS (2016). Fuente: EsSalud (2016).

60

30-59

18-29

5-17

0-4 años

Mujeres Hombres

25 25

11,4

28,8

20,2

29,8

9,9

15 155 5

Mujeres Hombres

8,6

21,3

16,8

40,3

13,0

25 2515 155 5

a. Según registros institucionalesLas estadísticas de cada seguro difieren de las utilizadas en el apartado anterior debido a que SuSalud depura la información que éstos le brindan por errores o no coincidencias con registros oficiales. De esta forma, el SIS reconoce una población beneficiaria mayor en un 4,3% a la oficial de la Superintendencia y EsSalud, una población un 29,5% mayor.

De acuerdo a estas fuentes, el perfil etario de cada seguro es distinto. En primer lugar, SIS tiene una mayor presencia de mujeres (52,7%) que EsSalud (49,7%). En segundo lugar, el SIS tiene una mayor concentración entre los menores de edad. En el grupo de 0 a 17 años concentra el 40,2% de afiliados, frente a 29,9% de EsSalud. Por el contrario, EsSalud tiene mayor presencia de personas en edad adulta. Los afiliados de 30 a 59 años representan el 40,3% de los afiliados a EsSALUD, mientras que en el SIS sólo el 29,8% (Figura 33).

Figura 33. Distribución de población afiliada a SIS y EsSalud por sexo y edad a diciembre de 2015

Figura 32. Cobertura del Aseguramiento Universal de Salud a diciembre de 2015

EsSalud 26,7%

Sin cobertura

17,8%

SIS 51,6%

EPS 2,4%

FFAA-PNP 1,5%

Nota: SIS, Seguro Integral de Salud; EPS, Entidad Prestadora de Salud; FFAA-PNP, Fuerzas Armadas y Policia Nacional; EsSALUD, Seguro Social de SaludFuente: SuSalud (2016)

Edad (en años) % Afiliados % Afiliados


71

En otro aspecto, ambos seguros proporcionan la distribución de sus poblaciones por departamento (EsSalud por Red asistencial10). En estas estadísticas, el SIS se concentra en territorios más pobres mientras que EsSalud tiene presencia en aquellos con mayor mercado laboral formal (aparte de Lima, que por tamaño de la población es el departamento con más afiliados en ambos).

Un indicador que permite resaltar las diferencias es el número de afiliados de SIS en cada departamento sobre el número de afiliados de EsSalud en el mismo departamento. En términos generales, y siguiendo las fuentes de cada seguro, existen 1,5 afiliados de SIS por cada afiliado de EsSalud.

Así, los departamentos pueden agruparse en tres tipos: G1 para aquellos en los que el SIS concentra relativamente más proporción de su población afiliada (valores mayores a 2), G3 para aquellos donde EsSalud concentra relativamente más proporción (valores menores a 1) y G2 para regiones en que las proporciones son similares al promedio nacional (valores entre 1 y 2).

Los resultados muestran que el SIS tiene una presencia relativa mayor en Cajamarca, Amazonas, Ayacucho, San Martín, Apurímac y Huancavelica, mientras que EsSalud es más importante en Arequipa, Moquegua, Ica y Callao (Cuadro 22).

Cuadro 22. Afiliados a SIS y a EsSalud por departamento y por grupo a diciembre de 2015

10Imputada por Departamento según ubicación de la Dirección General

Fuente: SIS (2016) y EsSalud (2016).

Cajamarca Arequipa

Ica

Moquegua

Callao

Piura

Pasco

La libertad

Tacna

Lambayeque

Lima

Apurímac

Puno

Ancash

Amazonas

Huancavelica

Ucayali

Tumbes

Ayacucho

Huánuco

M. de Dios

Junín

San Martín

Loreto

Cusco

6,9

0,7

0,8

0,2

1,8

1,7

1,2

1,2

1,1

4,1

3,5

2,4

5,3

4,0

3,0

2,2

4,7

3,9

2,8

2,1

4,5

3,6

2,8

G1 SIS G2 Media G3 EsSalud

1,9 0,8

b. Según encuestas nacionalesPara obtener mayor información es necesario recurrir a las encuestas. Resulta evidente que las cifras no coinciden pero mantienen dimensiones y proporciones en línea con las de SuSalud y las de cada seguro por separado. De acuerdo a la ENAHO 2015, el SIS tenía un total de 13 828 075 afiliados y EsSalud un total de 8 372 299. Es decir, por cada afiliado a EsSalud hay 1,7 afiliados a SIS (una media de 2 según EsSalud y una media de 1,5 según los seguros por separado).


72

1/ Elaborado sobre media 1,7 (G1: Más de 2,6; G2: 0,8-2,6; G3: Menos de 0,8) ***Diferencia significativa al 95%. Fuente: ENAHO 2015

Edad(en años)

45-64 17,4

Sexo

0-17 39,9

65 y más 9,7

Masculino 45,6

18-29 15,9

Femenino 54,4

30-44 17,1

Media*** 30 años

22,7

28,6

13,9

48,5

12,1

51,5

22,6

36,5 años

SIS

Distribución

EsSalud

Huancavelica Callao

Tacna

Lima

Arequipa

Moquegua

Ica

Piura

Ancash

M. de Dios

Junín

Pasco

La Libertad

Lambayeque

Amazonas

Loreto

Ayacucho

Huánuco

San Martín

Apurímac

Puno

Tumbes

Cajamarca

Cusco

Ucayali

7,0

0,7

0,7

0,5

2,5

2,5

2,3

2,3

1,6

1,2

1,5

0,9

5,5

4,2

6,9

5,2

4,2

5,9

4,4

2,7

5,6

4,4

2,7

G1 SIS G2 Media

Departamento por grupos1/

G3 EsSalud

2,6 0,7

La subestimación del SIS puede responder al no reconocimiento explícito de pertenencia o a la desinformación de pertenencia. El resultado en cualquier caso es una menor estimación de la cobertura, que baja del 82,2% según EsSalud y al 72,8% según ENAHO (Cuadro 23).

Cuadro 23. Distribución de la población según su afiliación a seguro de salud, 2015

Si bien se observa que las cifras no coinciden, sí muestran las mismas tendencias y perfiles: mayor presencia del SIS en los menores de edad y de EsSalud en los adultos, y concentración relativa del SIS en departamento más pobres que los de EsSalud (Cuadro 24).

La ventaja de las encuestas es que permiten indagar en otras características de la población afiliada que no se recogen en los registros. En este sentido, la ENAHO permite conocer otras características de la población como son el nivel educacional, la tasa de pobreza o la distribución por cuartil de ingresos.

Cuadro 24. Distribución de población afiliada por sexo, edad y seguro SIS/EsSalud y departamento por número de afiliados SIS/EsSalud. 2015


3 895 671SIS 13 828 075

8 372 299

22 200 374

965 287

8 659 490

31 825 151

17 645 416Sin seguro

5 011 592EsSalud

28 181 834Total

8 907 264Subtotal

1 629 154Otros

43,7

37,7

3,0

27,262,6

56,3

100,0

100,0

100,0

100,0

5,8

Personas Personas2005 2015

% %

62,3


73

1 Cuartil de ingreso per cápita equivalente sobre consumo familiar2 Consumo equivalente per cápita en soles anuales ***Significancia estadística al 95%. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

En esta desagregación se puede apreciar que el SIS concentra población con menor nivel de estudios. La personas con secundaria incompleta o menos estudios representan el 75,4% de la población afiliada a este seguro. Mientras que en EsSalud el porcentaje es del 40,9% (Cuadro 25).

Cuadro 25. Afiliados a SIS y a EsSalud según nivel educativo, ingreso y tasa de pobreza en 2005 y en 2015

43,8

7,7

29,5

28,1

10,5

31,4

33,5

21,3

3,3

2,6


Pobre no extremo

32,2

50,5

Cuartil I

20,7

Nivel educativo

0,1


No pobre

15,6

3.132,9 8.298,5 7.116,9 14.741,9

18,3

Cuartil II

18,4

64,2

50,6

Sin educación


Total

6,1

Cuartil III

8,3

26,1

Primaria incompleta menor

Pobre extremo

46,1

31,2

Cuartil de ingreso1/

Ingreso per cápita2/ ***

Cuartil IV

Ingreso per cápita2/

Pobreza

3,5

18,0

36,8

19,4

22,3

4,7

0,2

17,4

6,0

35,2

14,6

21,2

6,7

16,5

31,1

77,6

30,3

93,8

18,3

52,2 47,6

23,4

2,2

1,2

SIS SIS

2005 2015

EsSaludEsSalud

Dada la propia misión del SIS, el 78,3% de su población pertenece a los cuartiles I y II, frente al 22,1% en EsSalud. Asimismo, la tasa de pobreza entre los del SIS alcanza al 35,8% mientras que en EsSalud es del 6,2%. Aunque la diferencia es notable, en 2005 esta era aún más acentuada: 81,7% y 22,4% respectivamente.

En relación a las desigualdades en salud, se aplica el mismo marco conceptual utilizado hasta ahora con algunas modificaciones (OMS 2014). La primera modificación es que se amplían las variables de cada apartado. La segunda modificación es que se introducen otras variables de distinta naturaleza como son la vacunación de menores y mortalidad infantil y en la niñez. Por último, una tercera modificación es que se profundiza en el análisis por departamento administrativo de las brechas según seguro. Todas estas variaciones del marco conceptual inicial se han realizado por solicitud directa de OPS Perú.

4.2 Desigualdades en productosSe analizan dos variables de desigualdad en productos: la cronicidad y la existencia de un evento de salud, según el tipo de seguro. A estas se agrega un tercer análisis de mortalidad infantil y en la niñez.

a. Cronicidad y evento de salud según el tipo de seguroLa cronicidad es mayor entre los afiliados a EsSalud que los afiliados al SIS, aunque la diferencia entre ambos se ha reducido desde 23,3 puntos en 2005 a 10,5 puntos en 2015 (Cuadro 26). No obstante, se debe considerar que la cronicidad está asociada a la edad de las poblaciones, por lo que EsSalud lógicamente tiene una mayor carga de este tipo.

100,0 100,0 100,0 100,0


74

0-17

23,5

12,1

38,0

61,5

36,1

81,065 y más

21,9

9,4

18-29

32,1

79,7

Total

37,730-44

61,445-64

26,8

18,4

42,6

82,3

38,3

61,6

SISEdad(en años) EsSalud Total

Fuente: ENAHO 2015

Como se puede ver en el cuadro 27, la declaración de molestia crónica está fuertemente marcada por la edad, siendo de un 81% entre los mayores de 65 años y tan sólo 12,1% entre los menores de 18 años. Ahora bien, cuando se realiza el análisis por seguro y edad se aprecia que en todos los tramos la respuesta de cronicidad es mayor en EsSalud, siendo más amplia en los rangos de edad menores y mayores.

Cuadro 27. Cronicidad por tramo de edad y seguro, 2015 (%)

Cronicidad*

32,1

67,9

61,338,7

Evento de salud*

8,8Crónico

49,550,5

Con eventoSin eventoTotal

91,2No crónico

Total

42,6

57,4

55,045,0

31,2

53,047,0

68,8

SIS SIS2005 2015

EsSalud EsSalud

*Relación significativa al 95% ambos en años (chi-cuadrado de Pearson). Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

En el análisis por departamento se puede apreciar que, en los casos con significatividad estadística, la tasa de cronicidad es mayor en EsSalud que en el SIS en los dos años de análisis.

En este análisis temporal también se puede ver que las brechas se redujeron en casi todos los territorios, con la única excepción de Amazonas. Así, las mayores diferencias identificada en 2005 en Lambayeque y la Libertad disminuyeron en comparación con las más altas en 2015 producidas en Amazonas y nuevamente en La Libertad (Cuadro 28).

Cuadro 26. Cronicidad y evento de salud según el tipo de seguro en 2005 y en 2015 (%)

100,0 100,0

100,0100,0

100,0

100,0

100,0

100,0


75

Cuadro 28. Tasa de cronicidad y evento de salud según el departamento y el tipo de seguro en 2005 y en 2015 (%)

2015 20152005Cronicidad

DepartamentoEvento de salud

2005

4,9

12,5

7,8

1,8

11,4

9,0

3,4

3,7

11,5

17,0

7,4

9,9

14,7

13,5

6,7

1,6

38,6

36,3

28,2

22,0

24,9

42,5

29,9

20,6

29,8

39,6

32,9

38,0

31,5

35,6

23,8

15,1

42,4

45,9

64,2

49,6

50,1

37,5

55,0

50,5

57,8

66,7

54,8

50,2

55,0

38,0

39,4

34,9

78,7

70,7

56,3

63,4

61,0

62,6

65,2

56,9

63,8

74,2

70,4

63,4

51,5

55,7

52,5

47,5

Amazonas 8,5 32,1 53,6 58,1

Madre de Dios

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Apurímac

Ica

Callao

Lima

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Lambayeque

Arequipa

Junín

Cusco

Loreto

SIS SIS SIS SISEsSalud EsSalud EsSalud

11,0

6,3

5,6

1,6

10,0

20,3

19,5

10,8

51,1

39,9

26,5

42,3

31,9

37,6

35,9

27,5

61,2

46,5

51,1

66,6

50,7

63,2

54,7

33,1

69,7

72,6

47,6

80,6

53,6

59,7

52,8

64,7

30,5

27,3

32,9

10,5

31,5

29,1

20,3

17,3

34,7

37,1

23,3

37,1

41,6

33,2

18,9

18,0

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

26,6 ***

26,3

20,2

27,9

24,6

23,0

38,3

39,6

22,7

***

***

***

***

***

***

***

***

52,0

42,5

35,3

27,3

31,9

42,1

42,4

24,8

43,7

43,3

46,3

56,6

44,1

42,2

37,3

20,8

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

57,0 ***

55,5

51,4

34,6

50,9

35,9

43,7

44,8

37,7

***

***

***

***

***

***

***

***

48,4

56,6

64,3

61,4

53,3

36,6

61,8

60,6

61,8

63,3

56,8

61,6

61,5

46,7

40,6

34,1

62,3 ***

***

***

***

***

***

***

61,0

60,9

58,5

75,4

53,1

58,3

46,3

47,8

***

***

***

***

79,6

70,3

52,1

63,5

62,3

52,7

65,1

59,9

62,9

67,5

70,3

62,6

45,6

50,1

54,8

51,5

58,4

65,2

75,0

40,3

78,5

48,1

48,4

51,9

64,4

***

***

***

***

***

***

***

***

***

Ucayali

Puno

Pasco

Tacna

Moquegua

San Martín

Piura

Tumbes

***Significancia estadística al 5%. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

EsSalud


76

Un cruce con esta variable muestra que con independencia del tramo de edad, la atención formal es mayor entre los afiliados a EsSalud y más aún, que esta diferencia es precisamente mayor entre las personas que por edad están más sujetas a sufrir eventos de salud.

Con atención formal 49,7

50,3

59,6

Sin atención formal 40,4

100,0 100,0100,0 100,0Total

60,9

39,1

59,8

40,2

SIS SIS2005

Atención formal2015

EsSalud EsSalud


En el análisis de evento de salud los comportamientos son distintos (Cuadro 28). Entre 2005 y 2015 las proporciones de personas que reconocieron tener un evento de salud pasaron de ser mayores en EsSalud que en SIS a la relación inversa, aun considerando sólo las diferencias significativas.

Estos resultados muestran un incremento proporcional de los casos de evento de salud declarados por los afiliados del SIS y puede deberse a los efectos de mayor acceso de sus beneficiarios o bien a que la ampliación de la cobertura del SIS se haya realizado hacia personas más proclives a declarar un evento de salud.

Dadas las características de la población afiliada al seguro integral, es posible esperar que los eventos de salud y la salud en general partan de una situación de mayor precariedad que la media nacional.

Así, el proceso que se ha producido estos diez años parece más bien ser respuesta a la toma de conciencia de acceso a estos servicios de parte de la población. Es decir, la situación de 2015 reflejaría de mejor manera lo esperado en términos de necesidades, y a lo que habría que buscar explicación es a la situación de diez años antes (existiría una posible demanda contenida).

En los departamentos comparables con datos significativos la brecha se redujo en Huancavelica, Puno, Lambayeque y Lima. En todos ellos se confirma el cambio de sentido por el aumento en SIS, pero también una reducción en EsSalud en los dos últimos. En definitiva, aunque sólo son cuatro territorios, parecen corroborar la tendencia descrita en términos generales.

b. Acceso a la atención formal según el tipo de seguroEl acceso a la atención formal se ha definido como el porcentaje de personas que accedieron a atención formal por un evento de salud que ellos mismo reconocieron como suficientemente grave para necesitar atención. Es decir, se han excluido los casos de evento de salud en que la persona afectada dijo no haber recurrido a un centro porque no lo consideró grave o no fue necesario.

En concreto, se entiende como atención formal aquella recibida en un puesto o centro de salud e Minsa, puesto o centro de Comités Locales de Administración de Salud (CLAS), posta o policlínico de EsSalud, hospitales de seguro, Minsa o FFAA-PNP, consultorios particulares o clínicas privadas.

Los resultados muestran que, aún con ambos seguros, más del 40% de la población no tuvo acceso a atención formal en 2005. Más preocupante aún es que, si bien este porcentaje se mantuvo constante entre los afiliados a EsSalud, en el SIS aumentó hasta el 50,3% en 2015 (Cuadro 29).

Una vez más, puede estar influyendo la distribución por edad en el sentido de que las personas mayores sean más propensas a acudir a un centro de atención, explicando así las diferencias entre ambos seguros.

Cuadro 29. Atención formal frente a un evento de salud con necesidades de atención según el tipo de seguro de salud, en 2005 y en 2015 (%)


77

Según centro de salud, el más recurrido es el Puesto del Minsa y los hospitales de EsSalud tanto en 2005 como en 2015.

En el caso del SIS, los puestos y centros del Minsa son los más utilizados, con el 69,5% del total en 2015 y en EsSalud son los hospitales, postas y policlínicos del seguro con el 63,5% ese año (Cuadro 31).

Cuadro 31. Lugar de atención formal al que acudió por evento de salud según el tipo de seguro de salud, 2015 (%)

Cuadro 30. Atención formal ante la necesidad de atención por edad y según el tipo de seguro de salud, 2015

Fuente: ENAHO 2015.

0-17

46,5

60,9

48,6

50,6

53,7

56,165 y más

44,0

58,4

18-29

49,7

48,3

Total

45,530-44

45,045-64

52,5

67,0

60,9

67,2

53,7

59,1

SIS EsSalud Total

Puesto de salud (Minsa) 47,1

22,4

4,5

1,1

0,1

11,6

7,3

0,4

5,5

55,9

Centro de salud (Minsa)

Centro o puesto de salud CLAS

Posta, policlínico (EsSalud)

Hospital de las FF.AA. - PNP

Hospital (Minsa)

Consultorio médico particular

Hospital del Seguro (EsSALUD)

Clínica particular

23,8

7,7

0,1

0,0

8,1

3,5

0,5

0,5

Total

4,6 29,8

3,0

0,4

17,0

0,2

2,6

12,0

45,5

14,6

14,5

2,8

7,6

0,1

7,9

9,2

18,8

9,2

100,0100,0100,0100,0100,0 100,0

4,9 27,0

3,2

1,0

21,0

0,0

3,5

10,9

50,3

5,2

12,2

3,9

11,9

0,0

5,5

7,7

28,7

3,1

SIS SIS2005 2015

EsSalud Total TotalEsSalud

FF.AA. - PNP: Fuerzas Armadas y Policía Nacional de PerúCLAS: Comités Locales de Administración en SaludFuente: ENAHO 2005 y 2015.

Una tendencia que se aprecia en la comparación de los diez años, es el aumento de la utilización de consultorios y clínicas privadas que pasaron del 4% al 12,8% de las menciones en SIS y del 16,1% al 26,6% en las de EsSalud. Esto muestra un incremento de la parte de mercado y posiblemente un incremento del gasto de bolsillo.

Una segunda fuente de información sobre lugar de atención es la que proporciona la encuesta ENSALUD. Cabe recordar que esta se realiza en 181 establecimientos de salud. Los resultados de dicha encuesta acentúan esta diferencia.

Como se puede ver en la Cuadro 31, casi la totalidad de los que reconocen estar en el SIS asiste a establecimientos del Minsa y gobiernos regionales, mientras que en el caso de EsSalud, la concentración es algo menor: uno de cada diez asiste a un centro que no es de su seguro, casi en iguales proporciones entre clínicas privadas y establecimientos del Minsa y gobiernos regionales.

Edad(en años)


78

Departamento 20152005Acceso atención formal

63,4

49,2

65,9

48,7

65,4

70,7

58,7

45,5

55,8

67,6

72,3

56,5

73,6

43,9

49,3

52,7

51,9

51,4

59,6

45,7

53,9

47,6

58,6

41,0

42,8

53,6

Amazonas 61,0 55,5

67,5

53,0

60,7

50,2

63,7

61,6

54,9

49,8

60,3

52,7

46,0

59,4

65,9

***

***

53,6

56,7

48,4

60,8

56,1

61,8

71,8

55,3

46,7

62,5

53,6

50,0

56,6

62,6

***

***

***

***

***

***

***

***

64,1

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Apurímac

Ica

Callao

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Lambayeque

Arequipa

Junín

Cusco

SIS SISEsSalud EsSalud

Cuadro 32. Porcentaje de personas en establecimientos de salud según el tipo de seguro de salud, 2015

Ministerio de Salud y Gobiernos Regionales

Establecimiento

98,80%

ESSALUD

Fuerzas Armadas y Policiales

Clínicas del Subsector Privado

0,00%

0,70%

0,50%

Total 100,0% 100,0%

3,60%

91,40%

1,30%

3,70%

SISSeguro de salud

EsSalud

Fuente: ENSALUD 2015.

Volviendo a los datos más generales de la ENAHO, en el análisis territorial de acceso a atención formal y seguro de salud se aprecia que las brechas son escasamente significativas en 2005 y aquellas que lo son no permiten obtener una conclusión clara acerca de cuál seguro muestra mayor acceso en cada territorio.

Sin embargo, para 2015 la significatividad de la muestra aumenta y, con ello, la de las brechas. En todos los casos en los que se pueden obtener conclusiones, las tasas de acceso a servicios de salud son mayores para los afiliados de EsSalud que los de SIS en cerca diez puntos porcentuales. Esto se puede afirmar para Amazonas, Arequipa, Callao, Cusco, Huánuco, Junín, La Libertad, Lambayeque, Lima, Piura, Puno, Tacna, Tumbes y Ucayali.

Cuadro 33. Tasa de acceso a atención formal por departamento y tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)


79

***Significativo al 5%. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

69,1

55,1

73,1

61,2

59,8

54,0

Lima

Loreto

68,0

50,2

53,2

48,1

55,4

59,6

56,3

66,1

43,8

47,2

47,8

28,6

51,9

46,9

51,2

52,5

67,1

52,8

61,3

53,6

50,6

51,2

53,1

23,0

55,0

60,1

65,9

***

62,5

64,6

65,3 ***

50,2

50,7

62,3

39,5

54,3

62,2

66,8

62,5

***

***

***

***

***Ucayali

Puno

Pasco

Tacna

Moquegua

San Martín

Piura

Tumbes

Los casos comparables para ambos años, Junín y La Libertad, confirman esta impresión sobre un aumento o mantenimiento de la tasa de acceso de los afiliados a EsSalud mientras se deteriora la tasa de acceso de los afiliados al SIS.

c. Satisfacción con la atenciónLa encuesta ENSUSALUD, realizada in situ en los establecimientos de atención de salud, entrega información sobre el grado de satisfacción de los usuarios. Esta información es particularmente útil, por cuanto se realiza pocos minutos después de haber recibido atención. En concreto se pregunta “Respecto al servicio recibido el día de hoy en este establecimiento, ¿cómo calificaría su nivel de satisfacción?” y se ofrece una escala de cinco opciones que va desde “muy satisfecho/a” a “muy insatisfecho/a”.

Los resultados muestran que los niveles de satisfacción son elevados en ambos seguros. Cerca de dos tercios partes de las poblaciones que accedieron expresaron estar satisfechas con el servicio recibido (Cuadro 34). La diferencia en esta categoría es levemente mejor para los usuarios del SIS, con cinco puntos por encima de EsSalud en esta misma categoría (63,7% y 68,9%, respectivamente).

Cuadro 34. Distribución en porcentaje de la población según el grado de satisfacción con el servicio recibido para ambos tipos de seguro de salud, 2015 (%)

Muy insatisfecho/a

Grado de satisfacción

0,3

Insatisfecho/a

Ni satisfecho/a / ni insatisfecho/a

Satisfecho/a

7,7

20,8

68,9

Muy satisfecho/a

Total

3,52,3

100,0 100,0

1,1

9,4

22,3

63,7

SISSeguro de salud

EsSalud

Fuente: ENSALUD 2015.

Madre de Dios


80

Asimismo, el porcentaje de personas que responden estar muy insatisfechas o insatisfechas también es mayor en EsSalud, aunque cabe señalar que también es ligeramente superior las que están muy satisfechas.

Estos resultados se orientan en la misma línea que las respuestas disponibles para 2005 y 2010 en la encuesta ENAHO (recordar que en 2015 no se realizó esta pregunta). Es decir, hay mayor satisfacción en

los grupos más representativos del SIS: personas más pobres, de menor nivel educativo y las más jóvenes.

d. Mortalidad neonatal, infantil y en la niñezLas mortalidades en general se calculan sobre los registros de defunciones. Esto permite tener la edad de la persona al morir y otra información relevante. A ello se agregan los registros de nacimientos, que son necesarios para calcular la proporción de unos sobre otros.

Sin embargo, en carencia de ello, las encuestas pueden utilizarse para estimar estos valores a través de las respuestas de las personas encuestadas acerca del nacimiento de menores, la ocurrencia de una muerte, la edad y el año.

No obstante, esta aproximación es compleja y tiene debilidades debido al escaso número de observaciones. Como señala el propio INE en la explotación de esta fuente: “las probabilidades de morir a las diferentes edades consideradas son especialmente susceptibles de errores y variaciones aleatorias propias de las encuestas por muestreo, dada la baja frecuencia de estos eventos en la población total” (INE 2016b).

Parte de estas restricciones pueden subsanarse modificando la propia definición de mortalidad en función de la cobertura temporal de las muertes.

La mortalidad neonatal es el número de niños/as fallecidos antes del primer mes de vida por cada mil nacidos vivos en un año o periodo determinado. La mortalidad infantil es el mismo indicador pero para fallecidos antes de cumplir un año de vida y la mortalidad en la niñez se calcula sobre fallecimientos antes de los cinco años de vida.

El INE, para aumentar el número de observaciones utiliza bases de dos años seguidos y considera las respuestas de muertos y nacidos vivos sobre el acumulado de los cuatro años anteriores a la encuesta, que compara con los años quintos al noveno previo. Todo, sobre los nacidos vivos según las personas encuestadas.

De acuerdo a este criterio los datos oficiales estiman una tasa de mortalidad neonatal de 10 por mil nacidos vivos, una tasa de mortalidad infantil de 15 por mil nacidos vivos y una tasa de mortalidad en la niñez de 18 por cada mil nacidos vivos (Cuadro 35).

Cuadro 35. Tasas de mortalidad neonatal, mortalidad infantil y mortalidad en la niñez según características personales y territoriales1/ por cada 1 000 nacidos vivos, 2015

Masculino

Sexo

13

Femenino

Educación de la madre

Sin educación

9

(17)

Primaria

Superior

Secundaria

23 30

(9) 11

17 20

(12)

(7)

12

19 24

15 19

(30) (43)

Neonatal Infantil Niñez


81

Quintil de riqueza

Región

I

Lima Metropolitana2

13

(8)

II

Resto Costa

IV

Selva

V

Total

III

Sierra

23

13

27

17

(11)

22

(8)

15

12

30

(11)

18

15

25

16

30

(12)

(8)

(8)

12

(6)

10

(11)

14

25

(10)

34

(11)

1/La tasa entre paréntesis es solo referencial2/ Prov. de Lima y Prov. Const. del Callao.Fuente: INEI (2016).

El indicador es más robusto en el tercer indicador que en el segundo y que en el primero. Pese a ello y con todas estas restricciones, está disponible una aproximación para las tres según características personales y territoriales. La mayoría de las desagregaciones son sólo referenciales debido a la alta variabilidad, mismo motivo por el cual el análisis por departamentos no está disponible.

Entre las características sobre las que se pueden obtener algunas conclusiones, se aprecia una mayor tasa de mortalidad para hombres que para mujeres, una relación inversamente proporcional con el nivel educacional de la madre y con el nivel de ingreso del hogar. El cruce por departamentos fue reemplazado por uno de regiones en el que se observa que las regiones de la sierra y la selva presentan tasas de mortalidad mayores.

Para realizar el análisis según el tipo de seguro y con el objeto de contar con una muestra más numerosa, de manera análoga a como lo hace el INE, se ha ampliado el alcance de las respuestas por año de vida. Así, en lugar de usar los cuatro años anteriores a la encuesta, se han utilizado los siete años anteriores. El resultado es muy similar a los oficiales, entregando una tasa de mortalidad neonatal de 8,9 por cada mil nacidos vivos, infantil de 14,5 por mil nacidos vivos y de la niñez de 16,6 por mil nacidos vivos.

La tasa de mortalidad en la niñez, que cuenta con la muestra más amplia, arroja un valor de 18,7 para el SIS y de 10,6 para EsSalud, sobre mil nacidos vivos, y en mortalidad infantil, valores de 16 y 9,9, respectivamente y sobre mil nacidos vivos. Sin embargo, en ambos casos los valores no son estadísticamente significativos. Por este mismo motivo, un análisis por departamento no tiene representatividad con estas fuentes.

Cuadro 36. Tasas de mortalidad infantil y mortalidad en la niñez según el tipo de seguro de salud, por cada 1000 nacidos vivos, 2015

***Estadísticamente significativa al 0,05. Fuente: ENDES 2015.

SIS 16,0

EsSalud

Oficial

Total estimado

10,6

18,0

16,6

9,9

15,0

14,5

18,7

Tasa de mortalidadInfantil En la niñez


82

Consulta general 31,0

9,2

2,2

86,2

4,9

25,0

Servicio dental

Servicio oftalmológico

Control de salud de los niños1/

Control del embarazo2/

6,2

0,8

91,4

38,8

33,4 31,9

15,1

6,3

74,8

3,1

11,4

3,8

82,8

4,3

29,1 27,3

13,5

6,3

87,5

6,7

10,3

3,9

90,6

14,8

SIS SIS2005 2015


1/ Sobre niños y niñas de 2 o menos años de edad.2/ Sobre mujeres de 15 a 44 años de edad. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

4.3 Desigualdades en utilización

Las estadísticas oficiales de cada seguro presentan información sobre atenciones, aunque en diferentes formatos y clasificaciones. La diferencia es que el SIS sólo registra las atenciones tarifadas, mientras que EsSalud, toda la producción asistencial. La primera entrega un total de 65,9 millones de atenciones en 2015 (una media de 3,9 por afiliado) y EsSalud un total de 290,3 millones de productos en 2015 (una media de 27 por afiliado). Ambas no son comparables, salvo mayor desagregación de los registros originales de cada seguro, cuyo análisis escapa a este estudio.

A través de las encuestas se tiene acceso a una estimación de la utilización de servicios de afiliados a cada seguro, hayan sido tarifadas o no, con lo que las atenciones del SIS tienen menor subestimación que los registros. Al ser encuestas, tienen como sesgo la capacidad de recordar del entrevistado y las distintas referencias temporales de uso: en las últimas cuatro semanas (t4), los últimos tres meses (t3) o los últimos 12 meses (t12). A continuación se presenta la tasa de utilización de:

a. Consultas. Desagregadas por consulta general (t4), servicio dental (t3), servicio oftalmológico (t3), control de salud de los niños (t3) y controles del embarazo (t12).

b. Exámenes (t4). Desagregadas por análisis generales, rayos X y tomografías, y otros exámenes como hemodiálisis.

c. Intervenciones clínicas (t12). Desagregadas por hospitalización, intervención quirúrgica y atención de parto.

d. Materiales (t3). Desagregados por medicinas, otros gastos como ortopedia, termómetro, etc., anticonceptivos y compra de lentes.

e. Vacunación de menores de 12 meses y de 36 meses. Desagregadas por tipo de vacuna: BCG, tres dosis de Polio y tres dosis de DPT, más la antisarampionosa para mayores de un año y un indicador resumen con todas las vacunas correspondientes.

a. Uso de consultas y controlesLa frecuencia de consulta general, dental y oftalmológica es mayor entre los afiliados a EsSalud que entre los de SIS, tanto en 2005 como en 2015. Las diferencias son algo menores en la consulta general, pero se amplían proporcionalmente en servicios dentales y oftalmología (Cuadro 37).

Cuadro 37. Utilización de consultas y servicios según el tipo de seguro de salud (%)


83

Departamento

Para realizar este análisis en control de salud de niños se calcula esta proporción sobre menores de 2 o menos años y para control del embarazo, sobre mujeres en edad fértil. Esto se debe a que las distribuciones poblacionales de cada seguro son distintas.

Este análisis muestra que, proporcionalmente a la población específica, la cobertura del control de menores es más alta en el SIS que en EsSalud tanto en 2005 como en 2015 y lo mismo ocurre con el control del embarazo, aunque en este último caso, las observaciones para SIS en 2005 entregan un valor anormal. En cualquier caso, las tendencias apuntan a confirmar lo que se ha comentado en otros capítulos sobre los favorables resultados en salud materna e infantil de este seguro.

El porcentaje de personas que reconoce haber utilizado consulta médica es mayor en casi todos los departamentos con significancia estadística para los afiliados de EsSalud que los del SIS en 2005 y en 2015 (Cuadro 38). La única diferencia a favor de los afiliados del SIS es significativa en Callao en 2005 y en ICA en 2015, pero la brecha promedio entre ambos seguros se sitúa en cerca de 6,5 puntos porcentuales ambos años.

Los seis departamentos en que las diferencias son significativas para los dos años estudiados y favorecen a los afiliados a EsSalud son Ancash, Huancavelica, La Libertad, Pasco, Puno y Ucayali, por lo que se puede asegurar con más o menos certeza que en promedio estos afiliados tienen una tasa de utilización mayor en este servicio.

Las tasas de uso se reducen claramente en el análisis de atención dental. Dado que es un servicio escasamente cubierto por los seguros y que implican desembolso económico, en la mayoría de los departamentos no supera niveles del 15% en 2005 y del 20% en 2005 (Cuadro 38).

Cuadro 38. Tasa de utilización de consulta y atención dental por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

2015 20152005Consulta y atención dental

2005

23,0

19,2

36,0

18,8

26,9

25,6

27,0

15,5

26,9

39,3

33,6

32,0

33,5

29,9

36,5

29,9

35,6

29,3

27,0

29,6

37,5

37,3

3,4

11,4

12,4

5,1

3,3

6,8

6,1

0,7

5,2

7,6

6,3

9,8

6,9

14,4

13,8

6,9

10,2

9,2

5,8

10,9

10,6

11,0

Amazonas 28,2 34,2 14,0 6,8

30,7

23,4

37,0

29,6

27,5

18,2

31,4

23,9

31,8

30,7

28,4

***

***

***

***

25,4

41,3

40,9

32,1

36,0

36,7

34,8

38,6

30,6

37,0

31,6

46,3

***

***

***

***

***

***

***

***

***

41,0

9,6

19,6

20,1

19,1

11,9

8,9

19,4

12,4

10,5

17,4

13,0

***

17,8 ***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

13,8

16,2

17,3

21,1

12,5

15,6

20,6

7,6

15,8

14,5

15,1

17,7

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Ica

Callao

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Arequipa

Junín

Cusco

SIS SIS SIS SISEsSalud EsSalud EsSalud EsSalud


84

Los datos muestran que existe una clara diferencia en el uso de atención dental a favor de los afiliados a EsSalud y que estas diferencias son significativas en casi todos los departamentos en los dos años estudiados. Sólo Madre de Dios, Moquegua y Piura no son comparables en ambos períodos. En todo el resto del territorio, las diferencias son significativas y muestran una tasa de uso mayor.

Como aspecto positivo, la brecha parece reducirse desde 8,5 puntos de media en 2005 a 5,8 puntos en 2015. En 2005, los departamentos con mayores diferencias fueron Ayacucho, Cusco y Puno, con tasas de uso de los afiliados a SIS menores en más de 13 puntos de los de EsSalud. Diez años después, los dos últimos se mantienen entre los tres con mayores brechas, aunque con valores menores, mientras que Ayacucho redujo notablemente este valor hasta situarse cerca de la media nacional.

El caso contrario ha ocurrido en Amazonas, donde las diferencias entre seguros han aumentado notablemente. En 2015 las diferencias entre ambos seguros eran significativamente mayores.

Las diferencias entre ambos seguros son también significativas en la mayoría de los departamentos cuando se analiza la consulta oftalmológica (Cuadro 39).


25,6

25,3

33,7

25,0

18,5

29,4

27,7

31,1

28,7

34,9

3,4

4,2

12,5

6,5

1,7

10,0

6,9

14,0

6,6

8,6Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

24,3

33,1

32,2

34,1

8,0

2,5

7,7

8,0

La Libertad

Lambayeque

21,6

20,1

22,0

38,0

32,8

26,1

26,9

29,9

9,3

3,2

5,6

16,0

11,9

7,5

11,7

12,9

Madre de Dios

Moquegua

Lima

Loreto

21,3

25,8

37,6

21,8

6,2

6,1

9,5

3,8

33,2

24,7

32,5

25,6

25,6

***

***

34,1

35,6

***

27,5

20,3

17,3

32,0

***

28,6

34,1

***

***

40,3

26,4

32,7

36,5

39,9

***

***

***

39,4

30,9

***

31,3

30,3

32,7

36,0

***

***

46,5

24,8

***

16,4

14,9

19,3

11,7

10,1

***

***

***

***

***

12,4

10,7

***

***

13,2

11,8

5,7

16,9

***

***

16,4

8,0

***

19,5

14,2

16,9

12,3

16,0

***

***

***

***

***

12,9

10,9

***

***

15,7

16,9

18,9

19,1

***

***

***

***

16,2

7,7 ***

Pasco

Piura


85

Cuadro 39. Tasa de utilización del servicio oftalmológico y control de menores por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

2015 20152005Servicio oftalmológico Control de menores1/

2005

0,2

0,3

2,6

1,0

0,1

1,6

0,1

0,2

1,8

1,9

3,0

1,8

1,2

4,0

1,8

1,5

75,3

83,2

67,2

69,7

76,0

68,2

84,1

73,5

86,9

94,9

78,8

88,8

87,2

76,3

93,7

92,8

Amazonas 0,1 1,2 76,7 93,1

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

SIS SISEsSalud EsSalud SIS SISEsSalud EsSalud

0,0

0,2

2,1

0,1

0,1

1,7

1,4

3,2

3,1

1,4

85,5

68,7

79,6

78,0

59,3

93,2

86,7

82,1

72,5

74,4Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

0,5

0,9

0,3

1,4

0,9

2,3

0,1

0,3

0,0

1,9

1,8

2,4

2,6

1,9

3,6

1,6

2,6

3,6

74,2

72,7

76,7

54,8

64,8

63,4

47,1

65,9

64,2

96,3

77,9

94,4

85,4

78,6

84,2

76,8

66,6

84,4

Madre de Dios

Moquegua

La Libertad

Ica

Lima

Huánuco

Lambayeque

Junín

Loreto

0,2

0,4

1,2

2,2

58,5

64,9

87,3

90,6

84,6

60,0

67,5

52,6

80,0

78,6

81,8

52,6

84,7

75,0

56,0

85,7

78,9

78,6

50,0

48,8

68,8

60,0

68,0

58,4

58,6

56,3

58,1

***

58,3

75,9

4,7

5,3

8,3

3,9

4,3

3,7

4,7

3,7

***

***

***

***

***

***

***

***3,8

8,1

1,3

8,9

6,0

1,9

***

***

***

***

5,7

5,0

5,0

5,9

5,3

7,3

6,1

5,7

7,1

***

***

***

***

***

***

***

3,6

7,5

***

***

***

6,7

6,6

5,8

7,6

6,0

6,8

9,8

1,0

***

***

***

***

***

***

***

***

5,7

8,0

5,5

4,5

8,1

5,3

***

***

***

***

6,2

3,5

5,0

7,3

6,1

6,5

7,2

7,7

12,6

***

***

***

***

***

***

***

***

***

2,9

3,9

***

***

75,8

87,0

69,2

77,7

63,8

62,6

70,2

60,1

80,0

***

***

***

***

***

79,4

96,5

74,0

81,3

68,0

***

***

86,4

62,8

82,5

78,3

73,8

76,6

70,5

52,9

80,1

***

***

***70,4

79,3 ***

Pasco

Piura

1/ Sobre niños y niñas de 2 o menos años de edad


Departamento


86

En todos los casos comparables entre 2005 y 2015, las estadísticas favorecen a los afiliados de EsSalud. En 2005, la tasa de uso de estos servicios entres los afiliados al SIS no superaba al 1% en la mayoría de los departamentos mientras que en EsSalud la mayoría se ubicaba por encima del 5%. De ahí que sólo en Cajamarca, Madre de Dios y San Martin, las brechas no sean estadísticamente significativas.

Diez años después las diferencias entre seguros se han reducido moderadamente desde cerca de 5 puntos porcentuales a 4,4 puntos. El principal motivo se debe al aumento de la utilización de servicios oftalmológicos por parte del SIS en la mayoría de los departamentos. Destacan en este sentido Piura, seguido de más atrás por Arequipa, Ica y Junín. Por el contrario, en algunos departamentos la brecha se ha ampliado. Este es el caso de Cuzco, Ayacucho y Ucayali. Pese a ello, en ninguno de los casos los aumentos de las diferencias han sobrepasado los 3,5 puntos.

Los niveles de significatividad caen de manera notable cuando se analiza el control de salud de menores, debido al tamaño más reducido de la población objeto de análisis. Como se puede ver en el cuadro 39, solo las diferencias por seguro en Ica son significativas en ambos años, lo que se traduce en que las conclusiones que se puedan obtener de una comparación temporal son arriesgadas si se realiza a nivel departamental.

Pese a ello y tomando en consideración los resultados de ese único dato para 2005 y los otros once para 2015, se aprecia que en todos los casos la tasa de atención de menores es mayor entre los afiliados al SIS.

En este sentido, cabe recordar que esta tasa está calculada sobre la población de hasta dos años de edad, por lo que la composición etaria de los seguros no interfiere directamente en el resultado. Otra cuestión es que la población vincule más al SIS con el control de menores que a EsSalud, vale decir, que los afiliados del primer seguro están más predispuestos a realizar estos controles. Las brechas favorables al SIS son particularmente altas en Huancavelica y Cajamarca, precisamente porque en estos dos departamentos los afiliados a EsSalud registran algunos de los valores más bajos en el uso de estos servicios. Vale decir, en ambos departamentos, los menores bajo la cobertura de EsSalud reciben proporcionalmente menos controles que los menores de la misma edad en el SIS.

Algo similar ocurre en el control de salud de las embarazadas, aunque esta vez, con mayor representatividad territorial. Las mujeres en edad fértil del SIS son más propensas a utilizar estos servicios que las mismas mujeres de EsSalud (Cuadro 40).

El análisis resulta significativo en casi todos los departamentos con la excepción de Ancash, Callao y Pasco en 2005 y Huánuco en 2015. No obstante, en general se aprecian tendencias comunes a la mayoría de los territorios.

Ciertamente los controles del embarazo son mayores en el SIS que en EsSalud en ambos años, pero la brecha se ha reducido significativamente en estos diez años debido a la caída de las tasas entre las afiliadas al SIS, mientras que las de EsSalud se han mantenido más o menos constantes o se han reducido, pero en menor proporción.


87

Departamento

Cuadro 40. Tasa de utilización del control de embarazo por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

47,8

36,7

45,2

50,0

27,1

10,6

15,7

11,6

11,4

16,3

La Libertad

Ica

Huánuco

Lambayeque

Junín

20152005Control del embarazo1/

51,4

29,1

40,5

33,3

36,9

33,3

45,8

42,6

6,9

8,7

14,9

8,9

8,1

9,0

10,0

8,6

Amazonas 36,6 12,4

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


50,0

38,8

27,3

30,8

35,0

9,7

13,8

9,7

12,1

13,4Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

25,0

40,0

68,4

33,3

13,6

15,3

15,4

15,0

Madre de Dios

Moquegua

Lima

Loreto

22,6

24,6

14,0

12,7

3,6

8,7

8,6

5,7

7,2

***

***

***

***

***

10,9

12,0

12,3

9,5

10,5

0,0

6,2

4,8

***

***

***

***

***

***

***9,2

8,9

8,4

3,4

13,1

8,8

***

***

***

***

***

5,0

6,1

5,7

7,9

***

***

9,3

11,2

***

***

***

10,8

10,4

4,1

8,3

12,2

***

***

***

***

8,1

6,4

8,6

6,8

7,0

6,5

9,3

6,4

***

***

***

***

***

***

***

***

***

10,7

5,3

9,3

7,4

11,0

9,7

***

***

***

***

***

7,0

13,1

19,8

9,1

***

***

***

***

7,8

5,6

***

***

Pasco

Piura

1/ Sobre mujeres de 15 a 44 años de edad. ***Significativo al 5%. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.


88

En línea con la mayor proporción de consultas, los afiliados a EsSalud utilizan relativamente más del doble de análisis que los afiliados al SIS y casi el triple de exámenes. No obstante, esta diferencia se ha reducido entre 2005 y 2015 debido al aumento de análisis y exámenes que han utilizado los afiliados al SIS: la tasa de análisis aumentó un 80% y la de rayos X y tomografías y otros exámenes se sextuplicó.

Por departamento y seguro de salud se aprecia que en todos los casos significativos, para los dos años estudiados y para los tres ítems analizados (análisis, rayos y tomografías y otro tipo de exámenes), los afiliados a EsSalud registran mayores tasas de utilización de que los afiliados a SIS (Cuadros 42 y 43).

En el caso de los análisis, la representatividad de las diferencias por seguro es significativa en la mayoría de los departamentos. Estos muestran que la utilización en EsSalud de estos servicios era en algunos casos más del doble que en el SIS en 2005, y que en 2015 estas diferencias se habían reducido moderadamente.

De los departamentos que se pueden comparar, las mayores brechas se producían en la Libertad, Ucayali, Lambayeque y Arequipa y diez años después los últimos dos habían reducido significativamente esta diferencia, algo menos lo había hecho Ucayali y solo La Libertad se mantenía entre los más desiguales.

La representatividad territorial se resiente para los rayos X y tomografías (Cuadro 42). En este caso menos de la mitad de los departamentos presenta valores significativos de las diferencias por seguro.

Así, en 2005 la brecha entre seguros sobrepasaba los 40 puntos en departamentos como Ancash, Huánuco, La Libertad y Puno e incluso llegaba a los 66 puntos en Madre de Dios. Una década más tarde, las diferencias se han reducido ostensiblemente y las más altas no sobrepasan los ocho puntos porcentuales y no se producen en ninguno de los departamentos citados, sino en Piura y Junín.

Las explicaciones de estos comportamientos son complejas y con la información disponible es arriesgado aventurarse a hacer diagnósticos. No obstante, es muy probable que hayan influenciado dos factores complementarios: la caída de la fecundidad en los niveles de educación más bajos y de menos ingresos y el aumento del uso de esta atención por parte de las afiliadas a EsSalud.

b. Uso de análisis y exámenes

La tasa de utilización de análisis y exámenes se ha incrementado en ambos seguros de salud. Los análisis han pasado del 4,8% de la población al 5,6% entre 2005 y 2015, mientras que el mayor aumento proporcional se ha producido en los exámenes de rayos X y otros, donde casi se ha duplicado y triplicado (Cuadro 41).

Cuadro 41. Utilización de exámenes y análisis según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

Análisis 4,5

1,8

0,6

2,4

Rayos X y tomografías

Otros exámenes

0,3

0,1

7,6 5,6

4,2

1,1

2,7

0,8

6,7 4,8

3,1

0,5

1,8

0,3

SIS SIS2005

Exámenes y análisis2015




89

Departamento

Cuadro 42. Tasa de utilización de análisis y exámenes por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

2015 20152005Análisis Exámenes

2005

1,2

2,0

3,8

1,5

1,6

0,9

2,5

0,0

5,0

3,6

6,0

5,0

2,3

9,0

3,0

1,9

0,4

0,0

1,6

0,2

0,1

0,0

0,0

0,0

2,3

1,0

3,6

1,4

0,8

4,8

1,2

0.9

Amazonas 4,0 3,9 0,0 0,9

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


1,6

4,7

1,4

2,3

2,5

4,5

2,4

4,2

0,3

0,0

0,2

1,2

0,7

3,3

1,5

1,8La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

0,8

2,1

1,4

9,0

1,8

1,1

4,1

6,3

6,1

3,7

1,0

1,2

3,0

1,7

2,0Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

1,4

3,2

3,4

1,2

2,4

5,3

6,9

6,1

5,8

3,8

0,2 1,3

3,6

0,7

1,7

1,6Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

0,9

4,4

4,7

4,8

1,5

1,2

9,1

9,3

8,3

7,5

6,9

7,1

6,3

2,6

***

***

***

***

***

***

***

***

7,4

9,5

4,3

5,2

8,7

***

***

***

4,2

6,5

7,7

7,4

5,1

***

***

***

8,2

8,1

8,1

7,8

6,7

***

***

***

***

5,8

6,6

5,5

6,9

9,0

3,5

3,5

4,2

7,4

0,6

***

***

***

***

***

***

***

***6,6

5,5

4,5

3,0

8,6 ***

***

4,7

5,3

5,8

9,0

7,3

***

***

***

6,6

7,7

4,9

4,8

4,7

***

***

***

3,7

7,5

***

***

***

5,7

5,0

5,0

4,7

3,4

4,7

3,9

1,0

3,0

***

***

***

***

***

***

5,7

2,1

3,0

4,5

***

***

***

2,9

1,7

3,1

4,7

3,0

***

***

***

3,8

4,6

1,6

5,0

3,6

***

***

***

***

***

***

3,4

2,5 ***

Pasco

Piura


0,2

0,0

0,1

0,0

0,1

0,4

0,5

0,0

0,5

0,6

0,0

2,4

3,5

5,7

0,9

0,3

1,5

4,0

1,0

***

***

4,1

5,7

2,1

1,1

3,2

***

***

***

***

***

***

***

***

3,4

3,0

2,1

2,5

3,4

3,2

3,4

0,6

2,1

2,5

3,3

3,0

Madre de Dios


90

Departamento

De todas formas se mantiene el patrón de mayor uso de EsSalud, que es relativamente mayor en Huánuco tanto en 2005 como en 2015, y aunque registra un descenso de medio punto entre ambas fechas, se sigue situando como el más desigual.

Por último, en el uso de otros exámenes, la representatividad es casi nula en 2005, lo que sólo permite comparar temporalmente la evolución del departamento de Amazonas y su resultado es un aumento de las diferencias entre seguros (Cuadro 43). No obstante, al ser sólo un departamento, no se pueden obtener conclusiones generales.

Por lo demás, las cifras para 2015 confirman la mayor tasa de utilización de EsSalud en todos los territorios con representatividad.

Cuadro 43. Tasa de utilización de otros exámenes por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

0,0

0,0

0,0

0,0

0,2

0,3

0,8

0,5

0,7

0,9

La Libertad

Ica

Huánuco

Lambayeque

Junín

0,0

0,0

0,0

0,0

0,3

1,8

0,5

0,1Huancavelica

Callao

Cajamarca

Cusco

0,2

0,0

0,0

0,2

1,0

0,3

0,1

0,9Moquegua

Lima

Loreto

0,0

0,1

0,4

0,4

Pasco

Piura

20152005Otros exámenes

0,0

0,1

0,0

0,0

0,5

0,4

0,1

0,2

Amazonas 0,3 0,3

1,0

0,4

0,0

1,7

1,4 ***

0,3

0,0

0,0

0,0

0,3

0,0

0,3

0,7

1,3

0,5

1,0

0,7

0,6

0,2

***0,9

1,5

0,6

0,4

1,2

1,8

***

***

1,6

1,2

1,8

0,1

***

***

1,2

1,4

0,9

2,9

***

***

2,0

0,7

***

1,8

0,0

0,7

0,0

***

***

***

1,5

Ayacucho

Apurímac

Ancash

Arequipa


Madre de Dios


91


0,0

0,0

0,0

0,3

0,0

0,3

0,4

0,9

0,7

0,2

0,3

0,4

0,2

0,7

0,0

0,7

0,2

0,6

0,8

0,2Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

c. Uso de intervenciones

En la encuesta de 2005, los ítems de hospitalización e intervenciones son parte de un mismo servicio o ítem, mientras que para 2015 se encuentran desagregados. Esto impide hacer una comparación directa. No obstante, parece existir un ligero incremento de su uso. Esto es lo contrario de lo que ocurre en la atención de parto, que como consecuencia de la reducción de la tasa de natalidad, también ha disminuido su utilización (Cuadro 44).

En la comparación entre ambos seguros se distingue una tasa de uso mayor entre los afiliados a EsSalud que entre los del SIS, aunque esta brecha se reduce en el periodo estudiado. La reducción es más pronunciada en la atención de parto de los primeros. Este fenómeno puede explicarse en parte por el incremento del nivel de ingresos de las familias y el relativo mayor nivel socioeconómico de estos afiliados.

Cuadro 44. Utilización de intervenciones según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

Hospitalización 4,7

2,4

6,8

Intervención quirúrgica

Atención de parto1/

3,8

7,9

5,1 4,9

3,6

2,1

2,9

4,4

7,6

4,2

5,9

5,1

SIS SIS2005 2015


1/ Sobre mujeres de 15 a 44 años de edad. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

Resulta difícil la comparación por departamentos, ya que la desagregación en dos categorías separadas (hospitalización e intervención quirúrgica) disminuye los valores representativos en 2015 (Cuadro 45).

Sin embargo, en un análisis vertical se aprecia que en todos los departamentos se confirma el mayor uso de EsSalud. En 2005 destacaban Tumbes y Amazonas con las mayores diferencias (más de seis puntos porcentuales) y en 2015 Amazonas repetía en brecha de hospitalizaciones a la vez que en Intervenciones quirúrgicas, entre afiliados al SIS y a EsSalud.

Intervenciones

EsSalud


92

Departamento

Cuadro 45. Tasa de utilización de hospitalización e intervenciones quirúrgicas por departamentos y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)


3,2

2,7

5,6

3,9

5,7

3,3

4,4

5,7

7,8

6,0

1,5

2,0

3,2

2,7

1,6Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

2,8

7,0

8,6

6,1

2,5

3,8Moquegua

2,0

7,1

4,9

5,0

2,3

2,3

Pasco

Piura

20152005

Hospitalizaciones y/o intrevenciones quirúgicas

Intervenciones quirúrgicasHospitalización

3,3

2,9

7,0

1,9

1,2

11,1

1,4

0,6

4,6

4,6

6,6

4,8

3,4

5,4

4,8

3,5

2,1

1,3

4,2

1,8

1,5

3,7

1,9

1,4

Amazonas 2,6 4,6 1,7

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

SIS SIS SISEsSalud EsSalud EsSalud

2,1

6,2

2,4

4,9

3,4

6,0

3,2

3,8

1,7

2,8

2,4

2,2La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

2015

1,6

5,6

5,0

4,2

5,9

4,7

2,2

3,9

2,0

7,7

8,6

8,3

10,9

10,9

***

***

***

***

8,0

10,5

4,3

10,1

***

***

***

***

7,0

5,2

8,8

4,4

6,3

5,7

6,2

1,8

***

***

***

***

***

***

***9,2

5,7

8,4

5,2

10,6 ***

***

6,9

7,5

5,8 ***

***

3,3

4,1

4,2

2,0

2,7

***

***

2,5

5,0

***

3,0

3,2

***

***

3,6

2,6

4,2

3,1

3,5

3,6

2,9

1,8

***

***

***

***

4,2

3,6

2,6

2,9

4,2

***

***

***

***

***

3,1

3,8

3,5 ***

3,2

7,7

5,9

7,4

7,1

***

***

9,8

5,9

3,9

5,7

6,6

4,6

5,2

5,6

5,3

4,7

7,4

3,0

***

8,7

3,7

4,8

4,6

7,5

***

***

5,7

4,5

6,9

***

***

***

Lima

Lambayeque

Loreto

Madre de Dios


93

Departamento

En cuanto a partos, los datos para 2015 apenas si son significativos en Ancash, con una diferencia notable a favor de más atenciones de parto en SIS que en EsSalud sobre el total de mujeres en edad fértil, lo que muestra mayor propensión a maternidad del seguro integral (Cuadro 46).

Lamentablemente, la brecha para este departamento no es significativa en 2015, por lo que no es posible determinar su evolución. Una posibilidad sería que las proporciones por SIS y EsSalud hayan convergido, pero dadas las diferencias iniciales resulta difícil asumir. Además, cuando se realiza el análisis para los cinco departamentos cuyas brechas por seguro son significativas en 2015 (Ayacucho, Junín, Lima, Pasco y Piura) se aprecia que en todos ellos la tasa de partos es mayor en el SIS con diferencias de entre 3,7 y 6 puntos porcentuales.

Cuadro 46. Tasa de utilización de atención del parto según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

20152005

Atención de parto1/

22,8

5,1

6,2

9,9

5,4

5,5

7,7

7,1

Amazonas 6,2 6,8

Ayacucho

Apurímac

Ancash

Arequipa


12,9

0,0

11,8

6,3

4,9

5,5

7,0

6,6Huancavelica

Callao

Cajamarca

Cusco

9,9

0,0

3,2

16,4

8,1

7,5

8,7

7,5

5,1

7,0

La Libertad

Ica

Huánuco

Lambayeque

Junín

12,1 4,7Puno

5,1

2,8

15,7

5,0

7,7

10,1

7,4

8,0Moquegua

Lima

Loreto

7,7

6,6

6,5

5,2

9,7

8,3

7,9

3,9

***

2,3

4,0

1,0

4,3

3,1

2,8

6,1

8,0

3,4

6,7 ***

6,4

1,7

7,0

3,2

1,5

5,6

11,1

4,5

5,1

4,5

1,1 ***

3,8

4,6

2,8

7,4

3,7

4,9

6,8

2,7

2,4

4,2

***

2,1

4,0

8,5

10,1

4,9

***

***

1,6

1,2

***Pasco

Piura

Madre de Dios


94

Materiales

d. Uso de materiales

De manera similar a los indicadores anteriores, se aprecia un aumento en el uso de todos los materiales evaluados en salud: medicinas, anticonceptivos entre mujeres en edad fértil, compra de lentes y otros. Este último ítem es el que más ha crecido lo que determina una ampliación de la gama de materiales utilizados en uno y otro año (Cuadro 47).

Cuadro 47. Utilización de materiales según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

En este análisis se aprecia aún más claramente otro fenómeno identificado en la evolución de los indicadores previos: una reducción de la brecha de utilización entre SIS y EsSalud debido a un mayor incremento de uso de los afiliados al primero que el incremento de uso de los afiliados al segundo. Las tasas de utilización de los afiliados al SIS se cuadruplicaron en anticonceptivos, compra de lentes y otros materiales como ortopedias, etc.

No obstante, en casi la totalidad de departamentos con diferencias significativas, tanto en 2005 como en 2015 el uso de los cuatro ítems analizados (medicinas, anticonceptivos, lentes y otros insumos como ortopedia, termómetros etc.) fue mayor entre los afiliados a EsSalud que los afiliados al SIS (Cuadros 48 y 49).

El uso de medicinas es el que más ha crecido en los usuarios del SIS, con un aumento de cerca de diez puntos de un año a otro (Cuadro 48). Esto se ha traducido en que las brechas entre ambos seguros se han reducido de algo más de 11 puntos a casi 8 puntos porcentuales.

De los nueve departamentos que presentan brechas significativas en los dos años de estudio, sólo en Ancash aumentó en estos diez años, y en menos de un punto. En el resto las diferencias han superado en muchos casos los cinco puntos porcentuales.

Medicinas 42,2

25,5

1,2

29,8

Anticonceptivos

Compra de lentes

Otros (ortopedia, etc.)

5,7

34,2

0,3

6,6

45,1 43,3

11,6

4,6

29,3

18,4

2,5

29,6

18,1

42,8

4,1

12,3

14,9

39,0

2,4

9,8

SIS SIS2005 2015


1/ Sobre mujeres de 15 a 44 años de edad. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

12,1 4,7Puno


2,0

5,4

0,0

5,4

7,7

5,0

4,0

8,6

6,4

6,6

0,0

4,7

6,7

2,1

6,1

4,9

5,4

5,1Ucayali

Tacna

San Martín

Tumbes


95

Cuadro 48. Tasa de utilización de medicinas y anticonceptivos por departamento y según el tipo de seguro de sal en 2005 y en 2015 (%)

Departamento 2015 20152005Medicinas Anticonceptivos1/

2005

29,5

20,4

48,5

24,5

36,9

33,7

32,7

17,7

42,1

37,3

36,6

45,8

34,1

49,7

35,4

30,6

8,9

6,9

2,7

7,2

3,8

0,0

2,2

0,0

2,9

0,8

5,3

2,7

2,9

9,8

2,6

1,0

Amazonas 37,8 42,3 3,0 5,2

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


39,3

48,2

39,4

37,7

45,6

64,2

49,3

42,3

2,5

3,0

0,0

8,7

4,2

4,2

3,9

5,7La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

40,3

29,8

34,6

27,8

40,9

41,3

45,1

43,4

34,2

39,5

10,2

9,1

4,2

0,0

7,6

6,4

11,0

7,8

10,5

7,7Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

34,5

38,5

41,4

44,8

31,1

44,5

41,8

35,8

42,7

60,2

0,0

0,9

0,0

6,3

6,1

1,7

3,4

3,3

6,3

7,8Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

32,6

39,0

48,3

35,7

2,1

9,4

6,2

1,9

53,3

47,5

38,8

45,0

40,8

44,9

47,8

34,2

***

***

***

***

***

***

***

47,8

50,9

61,3

58,1

48,2

***

***

***

40,8

42,9

44,4

41,4

47,1 ***

56,3

40,9

38,0

46,0

59,0

***

***59,0

37,8

20,8

10,9

6,9

9,8

14,5

16,5

12,9

9,8

***

***

***

***

***

22,7

8,6

15,4

4,3

13,0

***

14,8

13,2

14,0

33,5

16,8

7,5

23,8

11,9

24,6

24,8

***

***

***

20,8

16,1

***

39,9

31,3

48,6

33,9

41,9

30,5

47,8

30,6

***

***

***

***

***

***49,0

48,3

47,6

44,9

51,1 ***

***

46,4

40,1

31,2

29,8

42,8

***

***

48,3

43,1

42,1

50,3

47,5

***

***

***

51,2

51,9

***

***

6,0

3,2

2,5

8,2

6,4

13,2

8,3

3,8

12,9

***

***

***

5,7

3,0

6,4

7,4

3,2

10,3

11,0

6,4

15,9

***

***

6,4

7,9

3,3

7,1

5,3

***

***

12,8

3,6 ***

Pasco

Piura


Madre de Dios


96

Departamento

0,0

0,0

1,1

1,1

0,8

7,3

28,8

19,9

Pasco

Piura

0,2

0,0

0,8

1,7

0,3

11,5

42,8

30,5La Libertad

Junín

0,7

0,6

0,2

0,0

1,0

0,8

2,3

1,1

1,6

2,0

10,1

4,9

25,3

3,1

7,8

31,4

22,6

34,3

16,0

24,5Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

La misma brecha en favor de EsSalud se aprecia en el uso de anticonceptivos por parte de mujeres en edad fértil tanto en 2005 como en 2015 (Cuadro 48). Solo en Madre de Dios y para este último año, la tasa de utilización fue mayor entre las mujeres del SIS. De forma general, las brechas han caído por un aumento del uso en las afiliadas al SIS y una caída del uso en las mujeres de EsSalud. Esta afirmación sólo es contrastable para cuatro departamentos con brechas significativas ambos años: Ayacucho, Cajamarca, Cuzco y San Martín.

En la compra de lentes y la compra de otros insumos se repiten los comportamientos identificados en el análisis del consumo de medicinas (Cuadro 49). La adquisición de lentes en el SIS, tanto en 2005 como en 2015, es ostensiblemente más baja que en EsSalud.

Cuadro 49. Tasa de utilización de compra de lentes y otros materiales por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 2015 (%)

2015 20152005Lentes Otros

2005

0,0

0,3

1,5

0,3

0,0

1,6

0,1

0,2

0,8

0,4

2,5

0,6

0.4

3,0

0,6

0,1

2,3

0,5

10,7

0,0

3,8

1,1

7,9

0,8

36,0

31,0

11,5

32,7

34,8

26,7

34,1

25,5

Amazonas 0,0 0,7 13,9 40,2

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


0,1

0,4

0,8

1,5

10,4

3,0

38,8

13,0

2,5

6,3

3,4

4,8

***

1,7

4,4

4,2

4,4

5,3

***

***

***

***

3,1

5,0

6,0

4,0

2,9

1,5

2,4

0,7

***

***

***

***

***

***

***

2,2

5,1

2,9

35,7

18,9

***

47,0

30,6

***

33,7

29,4

44,6

21,9

32,3

***

***

***

***

31,8

29,1

15,5

34,1

31,4

26,4

37,8

17,5

41,7

***

***

***

***

***

35,0

12,1

***

***4,7

3,4

3,9

6,4

***

***

***

***

***

2,9

4,6

4,8

5,1

5,8 ***

***

4,6

3,3

4,5

4,4

3,6

5,0

7,0

0,9

***

***

***

***

***

***

***

***

***

4,9

5,6

2,0

***

13,7

10,7

***

***

1,9

21,9

***

***

***

***

***

***

17,4

12,8

28,0

0,5

5,6

8,9

2,0

9,9

0,3

16,7

7,1

22,8

0,0

***

***

***

***

***

***

***

19,9

18,1

4,6 ***

***

Ica

Huánuco

Madre de Dios


97


En el análisis temporal, doce departamentos presentan brechas significativas en ambos años. De estos, casi todos muestran una reducción de la brechas, aunque por debajo de dos puntos y medios, lo puede entenderse como una tendencia más o menos general. No obstante, en promedio la brecha se ha mantenido más o menos estable porque estas reducciones son compensadas con el aumento en un solo departamento: Cusco.

El grupo de otros insumos engloba todo lo que el entrevistado pueda entender en este ámbito. Motivo por el cual el número de respuestas es elevado y la significatividad alta, pero también su variabilidad. Por una parte, se aprecia un incremento del consumo en ambos grupos y ligeramente mayor en el SIS, con una reducción fuerte de la brecha en Ancash, Cusco, Pasco y Tumbes. Por otra parte, la alta variabilidad territorial se concreta en que paralelamente en otros tres departamentos las brechas aumentaron de manera significativa: Loreto, Moquegua y Tacna.

e. Cobertura de vacunaciónEl INEI presenta una descripción sobre las tasa de cobertura de vacunación para menores 12 y 36 meses. Con base en el calendario de vacunación se evalúan las vacunas BCG, las tres dosis de DPT y las tres dosis de Polio, agregando para los mayores de 12 meses la antisarampionosa (Figura 34).

Los resultados nacionales para 2015 muestran altas tasas vacunación en ambos grupos en BCG, DPT1 y Polio1 que se van reduciendo en las siguientes dosis, alcanzando una tasa de vacunación completa de algo menos del 27% de los menores.

0,0

0,0

0,0

0,4

0,0

0,4

1,1

1,6

1,7

1,2

6,4

3,3

7,9

5,2

3,0

35,5

21,4

15,9

25,1

52,8

7,1

4,9

6,0

6,6

1,3

***

7,3

6,6

5,0

5,1

4,3

***

***

***

***

***Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

32,9

28,8

24,7

32,0

59,8

***

***

***

***

11,3

2,4

5,1

20,0

5,7

***

***

***

***

***


98

Porcentaje de niños vacunados

Figura 34. Tasas nacionales de vacunación por tipo y grupo de edad, 2015

0 20 40 60 80 100

94,2

90,9

82,4

69,5

93,2

81,5

67,3

69,4

94,7

93,6

87,7

80,2

95,6

88,1

79,0

83,4

69,4

BCG

BCG

DPT 1

DPT 1

DPT 2

DPT 2

DPT 3

Niñ

os m

enor

es d

e 12

mes

es

Niñ

os m

enor

es d

e 36

mes

es

DPT 3

Polio 1

Polio 1

Polio 2

Polio 2

Polio 3

Polio 3

Todas

Todas

As

Variables

AS: AntisarampionosaFuente: INEI (2016).

En las estadísticas desagregadas que se presentan en los cuadros 50 y 51 se obtienen resultados similares en comportamientos para las tasas de vacunación de menores de 12 meses y menores de 36 meses.

Estos resultados muestran el mismo comportamiento de los estudiados en el Capítulo III. Las diferencias por sexo son bajas o poco significativas, por educación, mientras que por ingreso se aprecia un gradiente favorable a las categorías superiores (cuadros 50 y 51).

Cuadro 50. Características de vacunación en menores de 12 meses, 2015 (%)

Niños

Niñas

Sin educación

Primaria

Superior

Secundaria

DPT Polio

BCG 21 3 1 2 3 Todas

94,7 90,7 83,3 71,2 93,2 81,4 67,8 70,1

93,2 92,8 83,6 59,7 93,1 76,9 70,2 61,3

91,7 85,0 78,6 69,7 86,8 78,0 66,4 64,8

93,8 90,8 81,6 68,1 93,8 80,4 65,7 69,7

96,7 95,3 86,5 72,3 96,7 86,3 70,7 72,8

93,7 91,1 81,7 68,0 93,1 81,6 66,9 68,7

Nivel de educación de la madre


99

Fuente: INEI (2016).

Cuartil de riqueza

Departamento

I

II

IV

V

III

98,0 96,3 91,9 81,8 98,0 92,1 87,2 84,6

98,9 96,6 92,5 84,2 98,3 96,2 89,0 87,8

99,5 95,4 85,8 72,3 95,4 83,1 72,3 75,1

96,5 94,1 86,6 70,5 96,3 90,7 72,8 76,0

97,3 96,1 88,8 80,4 91,5 85,4 78,2 74,3

90,1 86,5 78,6 63,2 87,6 78,4 65,7 64,5

98,2 96,3 90,0 82,2 95,3 85,2 76,7 78,3

96,3 95,8 94,3 74,1 96,9 91,7 78,4 79,5

Amazonas 91,4 90,0 85,6 78,2 95,1 91,7 82,0 77,0

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

96,2 92,0 86,4 79,4 94,6 86,7 78,1 80,5

98,5 94,2 81,4 73,8 98,6 84,4 70,2 72,1

93,8

94,6

93,9

94,0

87,9

86,5

74,7

71,9

90,8

96,4

77,5

91,0

57,9

73,9

62,0

77,8

96,8

95,0

73,4

94,7

67,2

86,8

56,3

80,6

91,3

94,4

75,0

83,7

55,9

58,9

56,1

67,2

La Libertad

Piura

Ica

Huánuco

Junín

Pasco

95,0

87,5

89,1

81,5

77,8

76,6

57,1

61,7

89,2

84,4

74,3

71,4

64,4

54,5

65,0

50,8

95,3

93,1

92,5

92,5

81,1

88,4

64,2

76,0

95,3

92,2

82,1

79,3

66,5

68,3

72,0

63,7

79,0

98,1

83,4

90,8

75,1

83,3

67,0

74,0

87,8

96,6

76,7

83,8

67,2

74,0

60,4

76,7

99,3

97,0

89,6

96,6

80,7

86,0

67,3

86,0

89,1

97,2

79,8

86,7

68,7

82,2

72,7

82,0

98,6

80,6

96,2

84,3

84,4

71,4

74,6

47,7

98,9

80,5

87,0

56,6

71,1

37,0

80,8

50,1

Tumbes

Moquegua

Ucayali

Lima

San Martín

Lambayeque

Puno

Loreto

Tacna

88,8 87,9 80,3 67,7 90,2 77,8 65,7 65,1

95,0 89,1 80,0 72,5 89,7 78,6 67,4 68,2

95,6 90,8 84,1 69,9 94,9 85,6 67,3 71,2

97,5 95,1 84,7 67,2 97,3 82,6 65,9 70,5

95,8 93,4 84,5 70,0 95,6 85,0 71,8 74,4

Madre de Dios


100

Variables

Cuadro 51. Características de vacunación en menores de 36 meses, 2015 (%)

Niños

Niñas

Sin educación

Primaria

Superior

Secundaria

DPT Polio

BCG 2 11 3 2 3 AS Todas

94,9 93,5 87,8 80,3 95,3 88,2 79,2 82,8 69,8

88,6 89,0 81,2 71,7 94,0 83,5 72,7 80,0 61,3

91,6 90,7 84,8 78,7 92,2 83,8 74,9 81,9 64,7

95,0 93,8 87,7 79,5 96,2 88,2 78,6 83,0 69,4

96,7 95,5 90,1 82,9 97,4 91,3 82,8 85,3 73,2

94,5 93,6 87,5 80,2 95,9 88,0 78,7 83,9 69,0

Nivel de educación de la madre

Cuartil de riqueza

Departamento

I

II

IV

V

III

98,1 98,3 94,1 89,0 99,0 94,9 90,3 90,2 81,9

98,7 98,1 95,1 90,7 99,4 96,8 90,8 93,2 85,1

98,0 94,8 87,9 78,7 96,6 88,7 77,5 79,5 70,7

95,1 94,9 89,9 82,3 96,9 91,4 81,8 85,0 73,0

95,4 95,2 90,6 85,9 94,3 89,0 81,4 86,4 72,5

92,4 91,4 81,3 74,0 93,7 84,3 74,5 79,5 63,4

98,1 95,3 88,6 83,8 96,8 89,6 81,6 86,0 73,7

96,6 96,6 93,3 84,4 97,3 92,5 80,9 87,9 72,9

Amazonas 90,5 91,0 86,5 78,9 94,5 88,7 81,0 84,9 71,8

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

95,8 96,4 94,0 91,2 97,6 95,1 91,1 94,3 84,0

98,1 94,4 84,4 74,9 97,8 86,6 73,2 80,7 66,0

95,6 95,9 93,2 86,2 94,6 89,6 81,2 87,5 72,5

96,9 81,8 75,4 71,3 93,5 84,5 75,5 83,4 62,1La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

96,4 92,1 82,9 75,1 94,1 82,4 72,0 74,9 62,7Lambayeque

89,6 92,3 86,6 78,9 93,8 85,1 74,7 65,0 65,0

95,0 92,6 85,7 79,4 94,1 85,8 77,3 68,8 68,8

97,2 93,8 88,7 81,8 97,1 91,0 81,7 72,6 72,6

96,7 95,8 89,1 80,9 96,8 89,3 80,5 70,6 70,6

96,2 94,1 89,1 80,7 97,2 90,6 82,4 71,2 71,2


101

Vacuna

79,4 91,8 84,3 73,0 94,3 84,7 72,0 79,3 58,5

95,2 90,9 81,6 70,9 94,1 84,5 71,6 73,1 61,4

96,8 95,6 87,9 79,0 97,9 90,3 81,1 82,3 71,6

93,4 94,3 84,2 75,2 97,5 90,3 77,0 85,1 69,0

95,9 96,8 93,0 87,1 97,0 89,8 78,9 87,8 70,7

90,6 88,5 83,7 74,4 91,2 83,3 71,9 78,9 58,4

92,1 94,3 89,3 82,8 92,8 83,8 75,1 81,5 66,6

96,8 93,7 88,9 83,3 96,4 89,5 83,7 80,2 73,2

96,2 94,8 89,0 80,5 96,9 89,6 81,5 83,8 71,9

97,2 97,3 91,0 87,0 98,7 92,6 86,3 82,5 76,4

84,3

94,7

89,1

93,6

80,9

87,7

69,3

80,2

86,6

95,6

73,9

88,1

61,2

79,0

66,8

83,4

51,2

69,4

Piura

Pasco

Tumbes

Moquegua

Ucayali

Total

Lima

San Martín

Puno

Loreto

Tacna

Fuente: INEI (2016).AS: Antisarampionosa

Los departamentos con peores indicadores son Ucayali, Puno, La Libertad, Lambayeque, Loreto y algo menos negativos pero por debajo de la media San Martín, Madre de Dios y Callao. De todos ellos, las situaciones más críticas son Ucayali y Puno.

En el análisis por tipo de seguro se obtienen mejores indicadores para el seguro contributivo en casi todas las dosis de vacunas, para los menores de 36 meses como para los menores de 12 meses (Cuadro 52).

Cuadro 52. Menores de 12 meses y de 36 meses según vacuna recibida y tipo de seguro de salud de la madre, 2015 (%)

BCG 94,6

88,6

93,6

81,3

96,0

89,0

80,0

85,0

69,8

DPT 1

DPT 2

DPT 3

Polio 1

Polio 2

Polio 3

Antisarampionosa

Todas

94,4

85,0

89,3

73,6

93,9

83,7

72,2

NC

65,9

97,3

90,6

94,7

87,7

99,3

83,3

97,5

92,2

82,7

85,5

73,0

93,6

80,2

95,6

88,1

79,0

83,4

69,4

97,1

87,3

99,7

73,9

95,1

86,8

72,0

NC

66,5

90,9

69,5

93,2

81,5

67,3

NC

69,4

94,2

82,4

SIS SISMenores de 12 meses Menores de 36 meses

EsSalud Perú PerúEsSalud

NC: no corresponde.Fuente: ENDES 2015.

Madre de Dios


102

Sin embargo, la brecha entre ambos seguros y para ambos grupos de edad disminuye a medida que aumenta el periodo de vacunación. Así, por ejemplo, la diferencia alcanza a 10,5 puntos porcentuales en menores de 12 meses en DPT1 y a 5,7 puntos en menores de 36 meses. Mientras que en DPT3 la diferencia se ha reducido a 0,3 y 2 puntos, respectivamente (Figura 35).

Uno de los problemas de trabajar con información de encuestas es que para este tipo de análisis se cuenta con respuestas que pueden estar sesgadas por el entrevistado y que el número de observaciones no permita demasiadas desagregaciones.

Esto se hace evidente para el análisis por departamento y seguro, en el que diferencias en las proporciones de respuestas positivas en muchos casos no son significativas estadísticamente. Como una forma de utilizar una muestra más amplia, se ha utilizado la cobertura de vacunación para el grupo de hasta 36 meses de edad (Cuadros 53 y 54).

AS: AntisarampionosaFuente: ENDES 2015.

Figura 35. Diferencia en vacunación de menores de 12 meses y 36 meses por tipo de vacuna y según el tipo de seguro de salud, 2015 (%)

0 2-2 4 6 8 10

2,7

10,5

2,3

0,3

1,2

3,0

-0,3

0,6

2,7

5,7

2,0

2,0

1,5

3,2

2,7

0,5

3,2

12

BCG

BCG

DPT 1

DPT 1

DPT 2

DPT 2

DPT 3

Niñ

os m

enor

es d

e 12

mes

esN

iños

men

ores

de

36 m

eses

DPT 3

Polio 1

Polio 1

Polio 2

Polio 2

Polio 3

Polio 3

Todas

Todas

As


103

Departamento

Cuadro 53. Menores de 36 meses según la vacuna recibida y el tipo de seguro de salud de la madre por departamento, 2015 (I) (%)

DPT1 DPT2 DPT3BCG

98,1

97,7

95,5

93,8

95,2

89,4

97,1

94,5

99,0

96,0

91,9

94,6

94,2

89,2

94,2

94,7

95,4

93,0

84,4

89,1

90,4

77,8

87,5

91,4

90,0

89,8

76,2

81,3

85,3

69,1

82,6

83,5

Amazonas 93,0 93,5 89,5 81,8

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


95,1

98,1

95,2

93,6

96,4

92,5

95,7

77,1

94,4

85,1

91,5

71,1

90,7

77,3

85,7

67,4La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

94,9

94,7

81,9

94,8

94,2

92,3

93,4

91,5

91,9

95,4

81,6

86,3

86,1

84,0

85,2

73,6

79,7

76,5

73,8

77,3Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

93,0

90,3

97,5

96,8

82,4

92,1

93,1

92,2

97,4

88,9

87,6

88,4

88,3

89,9

80,9

80,7

80,6

82,9

84,1

68,2Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

93,1

96,5

93,7

96,6

86,5

92,7

77,8

84,9

97,7

98,1

98,9

94,7

94,7

93,0

100,0

94,7

***

96,9

98,7

98,1

92,7

97,6

96,6

96,5

98,7

97,8

97,8

91,7

95,5

97,3

97,5

96,7 ***

95,2

96,3

95,1

100,0

97,7

89,3

97,3

89,9

97,1

91,4

***

***

96,8

95,7

94,4

93,3

91,6 ***

91,4

95,2

98,7

95,3

96,1

***

94,3

97,5

99,1

96,4

96,3

***

***

94,0

95,1

88,3

95,5

93,3

86,3

88,6

82,6

93,8

85,7

***

***

91,9

90,8

83,7

91,7

86,8 ***

87,6

92,2

94,4

86,1

89,5

***

***

91,4

95,9

94,2

94,3

94,8 ***

***

83,6

92,9

84,9

86,8

81,6

75,5

90,9

76,4

84,1

71,9

86,4

91,5

71,4

84,2

79,3

82,5

85,6

82,4

77,6

80,6

***

***

***

75,0

92,9

88,7

91,1

90,7 ***

***

73,3

89,5

Pasco

Piura


Madre de Dios


104

En el cuadro anterior se puede apreciar que, en efecto, en la mayoría de los casos las diferencias de cada tipo de cobertura de vacunas por seguro y departamento no son significativas.

Entre las diferencias estadísticamente significativas se encuentran con mayor frecuencia los departamentos de Ucayali y San Martín, seguidos de La Libertad. En estos cuatro casos se puede afirmar que los menores de EsSalud tienen una cobertura de cinco o más vacunas mayor que los afiliados a SIS, aunque ambos grupos se ubican por encima de la media nacional.

Departamento

Cuadro 54. Menores de 36 meses según la vacuna recibida y el tipo de seguro de salud de la madre por departamento, 2015 (I) (%)

Polio3Polio2Polio1 Antisarampionosa

99,3

97,8

94,1

96,0

94,2

91,7

96,3

95,2

95,0

95,5

86,1

91,2

89,2

79,4

88,4

91,4

90,4

90,1

76,8

82,4

80,3

69,7

79,9

81,5

93,5

95,0

80,3

87,0

87,2

75,5

88,3

86,9

Amazonas 97,3 92,1 84,8 89,9

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

SIS SIS SISEsSalud EsSalud EsSalud SIS EsSalud

96,6

98,0

94,6

90,6

94,6

86,2

88,4

80,6

91,0

77,3

81,6

72,1

94,7

79,9

92,0

81,3La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

93,2

96,0

93,9

93,6

97,4

79,4

88,0

87,6

86,9

89,0

69,8

80,7

75,4

73,8

83,0

70,6

84,7

81,3

76,0

82,5Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

95,2

90,6

87,6

81,6

77,6

71,7

84,4

79,6

Puno

San Martín

96,2

97,4

90,8

90,0

79,9

77,5

86,0

87,1

98,8

100,0

99,4

96,4

94,6

92,1

100,0

91,4

***

***

***

***

96,8

97,1

96,4

91,0

96,6

96,4

97,2

98,7

98,8

97,8

97,1

97,5 ***

95,7

96,7

93,5

97,7

92,7

92,2

91,4

85,0

92,2

80,0

***

96,8

92,3

86,8

85,7

92,1 ***

***

90,5

92,9

94,4

88,6

91,9

***

***

91,4

93,2 ***

91,8

92,0

90,4

89,5

79,7

77,6

93,9

76,4

77,8

65,6

89,8

91,5

68,1

80,3

80,2

***

***

***80,2

85,2

83,8

80,3

81,9

***

75,0

91,4 ***

75,2

84,8

88,1

87,9

80,9

73,2

84,0

82,1

77,6

82,6

95,6

95,8

83,0

79,7

85,1

83,0

86,8

93,0

78,1

84,5

***

***

***

***

***

77,8

94,1

***

87,2

90,4

Pasco

Piura

Madre de Dios


105

Otros departamentos con diferencias significativas son los de Loreto, Lima y Arequipa en cuatro vacunas, Tumbes y Lambayeque con tres vacunas, Ancash y Huancavelica en dos vacunas, y Tacna, Madre de Dios, Ica, Cusco, Callao, Junín y Ayacucho con 1 vacunación.

Por último, cuando se realiza un análisis de vacunas completas, se tiene que en promedio, el 69,4% de los menores han recibido las ocho vacunas analizadas en los cuadros anteriores. Por seguro de salud se tiene que la tasa es de 69,8% para el SIS y 73,0% para EsSalud. Por departamento las diferencias por seguro son significativas en siete de ellos: Ayacucho, Callao, Lambayeque, Loreto, San Martín, Tumbes y Ucayali (Figura 36).


96,4

95,0

98,5

85,9

90,0

87,9

91,3

73,2

86,6

79,1

82,4

60,3

84,1

84,1

81,0

66,4

87,6

82,1

94,1

85,3

***

***

***

93,3

91,5

97,1

96,1

***

***

***

99,1

96,8

100,0

95,1

***

***

81,7

84,9

90,7

77,8

***

Ucayali

Tacna

Total

Tumbes

Figura 36. Porcentaje de menores de 36 meses con todas las vacunas recibidas por departamento y según el tipo de seguro de salud, y significatividad de las diferentes proporciones. 2015

0 5050 100100

Porcentaje de niños vacunados

83,3 76,3

84,6 78,8

68,9 71,8

71,4 56,1

70,5 80,0

55,4 68,6

69,5 65,5

69,1 65,2

Amazonas 71,3 80,0

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac ***

***

***

***

***

***

***

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco

85,6 89,6

67,4 59,9

79,4 72,9

61,2 70,2La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

58,4 73,0

71,4 74,5

61,2 77,2

60,2 60,9

66,4 72,1

Madre de Dios

Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

65,9 66,7

64,2 86,3

77,0 72,0

71,2 83,7

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

69,4 67,4

71,5 79,5

Pasco

Piura

48,3 76,2Ucayali

SIS EsSalud


106

Los resultados muestran una reducción del peso de todas las razones por las que no se acudió a servicios formales, con excepción de “otras razones” que aumentó del 1,4% al 1,6%. Es decir, cada vez más personas con necesidad de atención recurrieron a un centro formal de salud.

La razón más importante para no solicitar atención formal fue la misma en 2005 y en 2015: la automedicación, seguida de los remedios caseros y de la falta de tiempo. En la cuarta posición se han producido cambios. En 2005 ocupaba este lugar no tener dinero y en 2015 lo fue la tardanza en recibir la atención.

Se aprecian algunas diferencias según el tipo de seguro. En primer lugar, los remedios caseros son mucho menos importantes en EsSalud que en SIS, pero en cambio es relativamente más importante la falta de tiempo. Asimismo, la falta de dinero prácticamente desapareció como causa en EsSalud. Estos patrones parecen ser lógicos ante el perfil de personas ocupadas y en edad adulta de los que pagan contribuciones.

Se autorecetó o repitió receta

Prefiere remedios caseros

Falta de tiempo

Demoran mucho en atender

No tuvo dinero

Se encuentra lejos

No confía en los médicos

Otro

Maltrato del personal de salud

Total

13,6

5,9

15,6

1,2

9,7

5,9

2,3

1,9

0,3

100,0

8,1

7,3

9,5

5,0

3,5

3,1

2,7

2,0

1,0

100,0 100,0

9,5

5,8

3,3

4,1

0,8

0,7

1,1

1,0

0,5

100,0

8,6

6,7

7,2

4,7

2,5

2,2

2,1

1,6

0,8

100,0

20,0

10,3

6,3

4,0

4,6

1,0

2,9

1,1

0,5

100,0

10,3

2,8

6,8

3,1

2,6

1,4

0,4

17,3

8,5

SIS SIS2005 2015



Al igual que en los análisis anteriores, en la mayoría de los departamentos las diferencias son positivas en favor de los afiliados a EsSalud, aunque en solo algunos departamentos estas sean significativas estadísticamente. En seis de ellos, las diferencias son amplias a favor de EsSalud. La excepción la constituye Ayacucho con una diferencia significativa a favor de SIS.

4.4 Desigualdades en impactoEn el análisis de impacto se analizaron tres variables: las causas de autoexclusión en la búsqueda de atención formal, el porcentaje de personas que pagaron por el servicio o bien recibido y el valor del pago que debieron realizar.

a. Autoexclusión por distintos motivosEl cuadro 55 muestra la distribución de las razones por las que las personas que tuvieron un evento de salud no acudieron a un centro o establecimiento cuando era necesario. Es decir, sobre el total que no acudió se sustrajeron aquellas respuestas cuya razón era “no era grave/no fue necesario”.

Cuadro 55. Razones de no asistencia centro de salud teniendo necesidad según el tipo de seguro de salud (%)


107

b. Pago por consultas y servicios Pese a que la lógica lleva a razonar que una mayor población cubierta permite que la proporción de los que realizan gasto de bolsillo sea menor, en la comparación 2005 – 2015 para 15 ítems este porcentaje aumenta en la mayoría de los casos. Las excepciones se producen en las consultas, atención dental, oftalmológica y atenciones de parto (Cuadro 56).

Cuadro 56. Porcentaje de personas que pagaron servicios y materiales según el tipo de seguro de salud1/

En la relación de seguros, la proporción de afiliados a EsSalud que deben pagar por servicios es mayor a la del SIS en prácticamente todos los ítems evaluados, tanto en 2005 y 2015, lo que tiene sentido en relación a la población objetivo del SIS. Sin embargo, si bien la brecha es importante en casi todos ellos, lo es mucho menos en el pago de materiales.

El porcentaje de afiliados que deben pagar por medicinas es de aproximadamente el 65% y las diferencias en compra de lentes y otros gastos es proporcionalmente baja. La excepción son los anticonceptivos, para los que sólo el 19% de los afiliados al SIS han pagado, frente al 59,5% de EsSalud.

En el análisis departamental de los 15 ítems anteriores se descartan cinco de ellos por insuficiente significatividad de los cruces: pago por control de menores, pago por análisis, rayos y tomografías, y por otros exámenes, y pago por parto. El tamaño de la muestra de personas que han accedido a estos servicios y que han pagado desagregadas por tipo de seguro es muy pequeño y las brechas no tienen significatividad en casi ninguno de los departamentos en 2005 y muy poco en 2015.

1/ Pagado por algún miembro del hogar. Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

39,0

11,4

38,5

1,9

7,7

38,7

88,4

58,7

43,9

19,0

25,1

62,8

29,7

12,8

27,7

Consulta

Servicio dental

Medicinas


Anticonceptivos

Control del niño

Compra de lentes

Controles por embarazo

Otros gastos

Análisis

Hospitalización

Atenciones de parto


Rayos X

Otros exámenes

28,1

10,3

45,3

0,7

4,6

81,1

63,2

42,8

49,8

3,4

28,7

43,1

40,6

28,9

63,3 51,1

25,4

48,3

13,2

21,0

22,6

96,3

74,3

31,7

59,5

28,6

66,9

20,1

26,7

23,8

16,9

44,7

5,0

11,3

29,9

93,9

64,5

36,9

32,1

26,9

64,4

25,9

16,2

25,8

61,7

22,4

52,0

12,2

18,2

10,8

93,0

81,5

22,6

29,7

25,7

60,6

20,5

23,4

17,5

51,4

3,1

9,2

17,3

91,6

70,2

24,3

27,2

26,3

53,9

26,1

25,5

52,8

SIS SIS2005 2015


Consultas y controles

Análisis y exámenes

Hospitalizaciones y otros

Materiales


108

Departamento

El resto de ítems en consulta y controles: consulta, atención dental, oftalmología y control del embarazo se presentan en los cuadros 57 y 58. El pago por hospitalización y atención quirúrgica en el cuadro 59 y finalmente, el pago de materiales: medicinas, anticonceptivos, lentes y otros, en los cuadros 60 y 61.

Cuadro 57. Porcentaje de personas que han pagado por consulta y atención dental según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 20151/

2015 20152005Análisis Rayos X

2005

11,1

3,3

9,8

3,4

2,8

23,1

6,8

1,0

14,3

4,1

15,4

7,7

6,3

16,4

7,6

3,5

34,1

35,2

28,2

35,9

44,1

45,7

53,7

8,1

Amazonas 3,2 4,8 28,0

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


5,0

20,6

5,3

15,6

7,1

23,1

7,4

9,0

28,5

45,8

34,3

36,2La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

4,1

10,0

20,5

6,1

9,5

7,8

8,2

9,9

36,7

19,4

21,5

37,1

43,1

20,0

34,9

65,9Ucayali

Tacna

San Martín

Tumbes

5,0 7,2 18,1 51,4Puno

4,7

14,6

5,2

15,1

16,4

37,3

23,4

28,7

Pasco

Piura

5,4

26,6

11,8

7,6

6,5

11,1

20,8

8,4

12,3

7,8

20,6

37,1

41,7

59,4

14,3

45,2

42,6

28,0

27,4

24,1

49,5

38,4

57,2

66,9

41,2

26,3

45,4

44,0

***

***

26,2

50,8

57,4

64,9

69,7

***

***

***

***

68,5

52,5

21,9

53,1

***

***

48,1

49,8

48,0

***

***

***

***

***

56,3

74,3

64,2

39,0

51,8

20,2

11,3

21,2

15,9

12,8

30,2

18,2

16,5

***

***

***

***

***

***

***

***33,3

20,5

22,0

18,6

18,6

***

***

14,6

16,8

13,5

15,2 ***

***

***

13,2

10,4

18,4

11,2

28,9

24,6

31,0

18,8

***

***

***

***

***

15,8

16,8

27,5

25,0

17,9

25,8

16,0

15,9

***

***

***

***

***

***

***

***

***

13,1

18,7

33,9

13,2

22,4

***

***

***

***

18,2

26,7

20,6

13,3

***

***

***

***

10,2

***

***13,2

24,6

***

***

***

23.9

31,3

20,8

18,9

12,9

***

56,6

50,7

68,4

59,0

47,9

63,8

62,9

27,9

46,4

***

***

***

***

***

54,9

68,5

67,3

49,4

***

***

***

***

***

46,0

56,6

37,7

67,9

***

62,5

40,8

58,9

***

***

***60,2

69,4

32,2

42,8

41,0

***

***

***

Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

36,4

0,0

29,9

20,5

45,1

11,3

29,6

38,7

16,2

12,7

20,3

34,4

36,2

1Pagado por algún miembro del hogar. ***Significativo al 5% Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

Madre de Dios


109

Departamento

Cuadro 58. Porcentaje de personas que han pagado por oftalmología y control del embarazo por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 20151/

2015 20152005Oftalmología Control del embarazo

2005

50,8

49,1

85,1

100

100

100

40,8

41,5

24,4

36,1

48,6

50,7

45,7

1,6

15,4

1,6

11,1

2,8

2,8

25,3

3,4

Amazonas 23,5 11,9

Huancavelica

Ayacucho

Apurímac

Callao

Ancash

Cajamarca

Arequipa

Cusco


4,5

81,9

100

22,0

35,4

31,7

41,2

19,6

14,1

14,0La Libertad

Ica

Huánuco

Junín

61,7

37,4

37,1

49,0

24,5

32,0

9,3

0,0

3,9

16,5

1,5

7,2

3,0

6,9

Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

19,9

5,0

9,9

0,0

14,5

Madre de Dios

49,6

15,5

100

51,0

27,0

50,9

59,4

2,0

20,1

5,8

3,3

12,2

32,6

11,7Ucayali

Tacna

San Martín

Tumbes

30,9 6,7Puno

100

69,8

21,2

12,7 18,2 12,2

38,6

84,9

50,9

50,6

56,9

39,7

65,4

44,7

***

***

***

***

***

64,2

56,6

48,3

37,1

63,0

***

***

***

45,7

46,4

32,9

40,2

37,1

59,9

45,3

44,0

63,3

***

57,2

***

22,2

35,7

10,2

31,0

20,0

15,2

8,3

11,1

9,4

***

25,1

19,3

12,1

***36,5

24,8

4,6

21,8

14,6

***

***

***

6,2

14,9

26,4

27,2 ***

0,0

0,0

35,1 ***

Pasco

Piura

14,9

33,3

25,3

14,2

25,5

24,4

49,9

46,1

9,5

16,7

21,7

36,8

11,1

12,4

18,8

0,0

27,7

51,4

67,6

49,6

91,4

41,6

66,9

49,6

63,7

***

***

***

***

***

***

***

***54,8

56,3

60,9

56,4

45,0

***

***

30,3

55,0

34,5

87,5

43,5

***

***

***

***

80,3

39,5

75,5

75,1 ***

***

***

53,7

55,4

37,8

***

1/ Pagado por algún miembro del hogar.

***Significativo al 5% Fuente: ENAHO 2005 y 2015.


110

Lo primero que se puede apreciar en el análisis de consultas y controles es que la significatividad de los resultados es baja en oftalmología y en control del embarazo. Algo más se puede obtener del pago por consulta médica y por atención dental.

En cuanto a la consulta, se aprecia que las tasas de pago son significativamente mayores entre los afiliados a EsSalud que entre los afiliados al SIS en todos los departamentos analizados y en los dos años abordados.

En la comparación temporal, 17 departamentos presentan información comparable y en diez de ellos se produce una reducción de la brecha, que se explica en parte importante por el aumento de la tasa de pago de los del SIS. En los otros siete departamentos la brecha aumenta, aunque de forma amplia sólo en Tacna y Lambayeque, donde el aumento de la tasa de pago de EsSalud ha crecido significativamente más que la del SIS.

Las tasas de pago son mucho mayores en atención dental en ambos seguros, ya que la mayoría de los servicios de este tipo no son cubiertos por ninguno de ellos. Así, en 2005 las tasas de pago de SIS rondaban el 30% en la mayoría de los departamentos y las de EsSalud más del 50%. Diez años más tarde, los primeros se habían elevado al umbral del 40%, mientras que los segundos al 60%. Esto ha permitido que los departamentos con brechas significativas estadísticamente sean mayores en 2015.

Considerando esto, se aprecia una importante reducción de las brechas. En siete de los diez departamentos con datos comparables se aprecia una fuerte caída de las diferencias entre seguros debido fundamentalmente al aumento de la proporción de afiliados al SIS que han debido pagar por este servicio. Sólo en Arequipa, Junín y Tacna se ha producido el fenómeno contrario.

En oftalmología y control del embarazo las brechas son escasamente significativas en 2015 y nulas en 2005, por lo que sólo se puede realizar un análisis vertical para ese año.

De ese análisis se derivan fuertes diferencias en la cobertura de los afiliados de uno y otro sistema, que llegan a sobrepasar los 40 puntos porcentuales en el pago de oftalmología en Amazonas, Apurímac y Huancavelica y más de 20 puntos en control del embarazo en Arequipa, Lambayeque y Piura, todos en favor de los afiliados al SIS.

La mayoría de las brechas de hospitalización e intervención quirúrgica no son significativas en 2005, lo que se agrega a la dificultad de comparar los datos agregados ese año con las respuestas en categorías separadas para 2015.

En el primer año, las diferencias tienen significatividad estadística en seis departamentos: Ancash, Lambayeque, Tacna, Tumbes, Lima y Junín y en los cuatro primeros las brechas van desde 48 puntos a 72 puntos más altas entre los afiliados del SIS. Esto resulta particularmente llamativo debido a que en los departamentos donde no existe significatividad estadística las diferencias son peores para EsSalud.

Para 2015, ya con ambas categorías separadas, se repite el fenómeno: sólo seis departamentos tienen diferencias con significatividad estadística en hospitalización y tres en intervenciones quirúrgicas y en todos ellos las tasas de pago de EsSalud son menores que en SIS.

Dicho de otro modo, si bien en promedio los porcentajes de población de cada seguro que pagan por estos servicios son levemente superiores en SIS que en EsSalud en 2015, cuando se analizan sólo los que tienen diferencias significativas, las diferencias se amplían notoriamente en desmedro del SIS.


111

De esta forma, parece ser que los usuarios de EsSalud están más protegidos frente a la necesidad de hacer un desembolso del ingreso familiar para costear estas atenciones, mientras que por algún motivo, los afiliados a SIS recurren a centros en los que deben pagar por los servicios.

Cuadro 59. Porcentaje de personas que han pagado por hospitalización e interveniones quirúrgicas por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 20151/

Departamento



49,3

25,5

18,8

47,9

35,2

70,0

27,8

25,6

26,8

26,4Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

20152005Hospitalización HospitalizaciónPago hospitalización y/o internamiento

2015

48,6

20,4

27,7

29,7

36,6

23,8

24,0

20,7

33,2

65,1

56,6

34,2

27,6

17,8

27,7

38,6

21,8

34,1

26,3

31,6

15,7

27,4

27,2

36,5

17,8

15,5

13,2

25,2

50,3

41,3

19,3

20,6

20,1

23,3

Amazonas 4,6 17,8

Moquegua

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Apurímac

Ica

Callao

Lima

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Lambayeque

Arequipa

Junín

Cusco

Loreto


35,3

36,6

EsSalud

7,9

31,3

8,2

6,0

33,1

16,9

22,5

18,3

23,9

9,6

30,4

9,4

7,0

21,2

21,2

16,8

20,3

23,0

20,3

40,5

10,9

22,7

***

***

***

***

***

***

21,0

22,6

24,2

54,7

32,4

48,1

80,9

37,5

30,6

31,0

18,6

24,0

60,0

87,8

48,4

67,0

42,8

22,8

28,6

47,1

42,7

33,4

20,3

38,0

10,1

SIS

100

37,4

50,6

42,1

20,4

4,1

12,4

29,6

***

22,5

22,7

11,4

12,5

15,0

18,2

28,0

29,1

27,9

25,8

37,6

14,6

19,5

20,9

22,5

23,8

11,3

***

***

***

***

***

6,2

18,0 29,2

10,2

27,8

6,1

16,9

13,2

27,1

18,3

6,8

11,3

19,0

17,2

21,9

33,3

41,2

29,2

18,5

23,5

35,4

25,3

22,3

1.7

20,5

***

***

***

57,1

12,0

23,3

Pasco

Piura

Madre de Dios


112

Departamento

Como se vio antes, los pagos son más frecuentes en medicinas. Más de un 50% en 2005 y más de un 60% en 2015 debieron realizar un desembolso económico del hogar para adquirirlas. En ambos casos, las proporciones fueron menores para los afiliados al SIS.

Por departamentos, se tienen diferencias significativas en casi una veintena en 2005 y algo menos en 2015, pudiendo hacerse la comparación en cerca de doce territorios.

Lo primero que se aprecia de estos resultados es que en todos los departamentos y ambos años, los afiliados a EsSalud tienen una tasa de pago mayor que los del SIS, con la única excepción de Callao en 2015. Lamentablemente, no es posible conocer hasta qué punto los afiliados al SIS tienen menores tasas de pago que los de EsSalud debido a una mayor protección o debido a que no accedieron a los medicamentos.

En cuanto a la evolución temporal, Huancavelica y Apurímac son dos de los departamentos con mayores brechas tanto en 2005 como en 2015, superados sólo por Cajamarca, Huánuco y Junín en 2005. La diferencia es que estos tres redujeron estos valores significativamente en los diez años de estudio.

Precisamente son estas fuertes reducciones las que producen una disminución de la brecha. De los doce departamentos con datos significativos, estos dos presentan disminuciones por encima de los 30 puntos, seguidos de Moquegua con 23. Así, en 2015 los porcentajes de poblaciones que debieron pagar por medicinas fueron más similares entre SIS y EsSalud, aunque seguían siendo superiores en estos últimos.

2015 20152005AnticonceptivosMedicinas

2005

9,7

42,9

27,4

57,5

14,2

50,0

61,9

41,2

62,3

51,4

51,0

71,0

55,1

32,9

50,8

85,2

68,0

71,0

7,3

1,8

4,8

6,2

0,8

14,3

5,5

3,0

6,1

9,3

14,5

6,8

46,1

32,2

29,3

30,2

30,6

59,3

Amazonas 46,6

52,1

41,3

56,2

45,4

67,1

64,7

53,7

47,4

67,1

60,5

69,4

61,4

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***67,1 8,935,0

60,3

64,6

61,7

68,5

60,4

61,7

65,9

66,1

55,9

88,6

76,0

67,5

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

60,5

26,5

32,4

36,7

21,9

28,1

0,0

11,6

5,0

44,2

19,2

2,9

25,3

7,1

19,4

37,7

32,4

48,4

54,3

15,9

44,0

38,6

55,1

41,6

9,1

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Apurímac

Ica

Callao

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Arequipa

Junín

Cusco


Cuadro 60. Porcentaje de personas que han pagado por medicinas y anticonceptivos1 / por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 20152/


113

1/Sobre mujeres de 15 a 44 años de edad.

2/Pagado por algún miembro del hogar. ***Significativo al 5% Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

60,8

67,1

62,5

54,6

71,5

74,6

5,8

9,5

11,0

17,7

18,4

37,8

48,4

45,2

52,5Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

41,5

61,9

68,2

71,3

57,9

66,4

43,4

13,1

15,3

7,1

17,6

2,4

50,0

34,6

23,5Moquegua

Lima

Lambayeque

Loreto

51,3

68,8

56,7

61,7

59,7

54,9

63,8 ***

56,1

61,8

61,3

63,4

53,2

***

***

***

***

***

***

***

***

64,4

63,1

2,5

11,3

37,7

55,5

70,2

66,4

65,6

62,9

70,8

***

68,4

66,3

64,2

60,3

50,8

***

***

***

65,5

63,9

26,8

16,1

13,6

18,3

13,6

24,8

33,8

26,3

28,4

18,7

7,9

70,1

31,0

11,8

21,9

43,9

***

***

***

***

30,0

46,5

27,3

52,6

25,9

***

***

15,8

55,2 ***

***

***

***

Pasco

Piura

Los datos por pago de anticonceptivos son interesantes por cuanto los resultados para 2005 son casi nulos para SIS en todos los departamentos, a excepción de Piura. La escasa muestra a la que queda reducida este análisis, separado por seguro hace imposible inferir relaciones.

Para 2015 la muestra mejora y en la mayoría de los departamentos las brechas son significativas. En todos estos casos, el porcentaje de mujeres que tuvo que pagar por anticonceptivos fue susceptiblemente mayor en EsSalud que en SIS, con brechas que superan los cuarenta puntos en Piura, Puno, Junín y Cusco y que sólo en Apurímac caen por debajo de los diez puntos porcentuales.En este sentido sí parece existir una mayor protección financiara en la adquisición de anticonceptivos para las mujeres del SIS.

En otro ítem, las brechas en la compra de lentes entre seguros y departamentos apenas si son representativas en Lima y Tumbes en 2005 y en Cusco, La Libertad, Lambayeque Loreto y Tacna en 2015.

Cuadro 61. Porcentaje de personas que han pagado por lentes y otros materiales por departamento y según el tipo de seguro de salud en 2005 y en 20151/

2015 20152005Otros materialesLentes

2005

54,0

96,2

92,5

42,6 62,1

55,4

88,2

72,6

87,7

82,7

Amazonas 82,9 12,8 30,580,4 100

88,0

71,7

73,8 ***

*** 85,9

80,2

59,2 ***

***

***Apurímac

Ancash


Madre de Dios

Departamento


114



17,6

91,1

74,0

81,4

92,2

94,2

65,2

60,7

57,1

59,7

62,7

13,4

21,7

17,2

38,8

Ucayali

Puno

Tacna

San Martín

Tumbes

80,7

19,7

100

18,8

100

76,7

69,1

100

76,3

100

100

52,4

100

82,3

93,4

95,8

76,9

82,6

92,8

79,0

85,3

81,9

31,8

22,5

25,7

7,3

10,0

65,5

68,7

51,1

75,6

75,3

24,9

33,9

46,4

66,0

56,7

72,1

72,5

37,3

62,4

53,9

86,1

73,3

81,5

34,6

4,0

6,4Moquegua

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Ica

Callao

Lima

Huánuco

Cajamarca

Lambayeque

Arequipa

Junín

Cusco

Loreto

94,7

83,6

58,7

50,4

100

100

95,9

96,9

100

***

94,9

100

73,9

79,2

100

100

95,2

78,1

96,6

100

100

92,7

86,7

91,6

83,4

***

100

92,4

80,6

93,5

97,9

98,8

90,0

100

***

100

100

91,4

98,2

91,3

100

100

92,1

98,0

96,4

97,1

96,5

97,7

100

95,5

***

***

***

***

96,1

100 75,0

85,5

61,7

82,3

11,5

49,2

***

***

***

***

72,7

100

93,9

60,7

84,9

72,8

64,7

71,1

88,8

94,2

81,6

90,9

61,5

29,9

***

***

***

***

***

***

***

***

97,8

74,1

***

85,8

73,2

68,3

68,9

79,4

***

***

***

***

***

76,3

84,2

75,4

68,8

89,7

61,0

68,0

74,6

78,4

76,3

83,9

72,0

64,3

64,8

59,2

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

76,5

68,9 ***

***Pasco

Piura

De esta forma, no se puede realizar una comparación robusta entre los diez años estudiados. Sólo se puede asegurar que en los que se dispone de información, la tasa de pago de lentes es mayor entre los afiliados a EsSalud que entre los del SIS. Tomando como precaución que los casos para 2005 son muy limitados en número.

Por último, en los otros pagos las personas encuestadas tienen una tasa de respuesta mayor. En parte importante porque lo que consideren que no se les ha preguntado pueden incluirlo allí. Así, el lado positivo es que la significatividad de las brechas son más abundantes en 2005 y en 2015, pero como contrapartida se tiene que no está especificado qué se incluyó en esta categoría y qué no.

Madre de Dios


115

Tomando en consideración estas dos cuestiones, se aprecia que en los dos años y para casi todos los departamentos con brechas significativas la tasa de pago fue mayor entre los afiliados a EsSalud. Las excepciones son Tumbes en 2005 y Callao en 2015.

Estas diferencias son las que más se han reducido: desde más de cuarenta puntos el primer año hasta poco menos de veinte en el último año. El motivo es que en muchos departamentos la disminución del pago de los afiliados a EsSalud se redujo moderadamente, mientras que la tasa de pago de los afiliados al SIS aumentó en forma abrupta, como en Cajamarca, Cusco, Puno y Tacna.

c. Pago por serviciosOtra cuestión es el impacto del pago anterior. En este sentido, se han actualizado los valores de gasto de 2005 de acuerdo a la variación del índice general de precios a 2015. Los resultados muestran que casi todos los ítems evaluados han aumentado su precio, en consonancia con la tendencia global de los precios de salud (Cuadro 62).

Cuadro 62. Pago promedio por utilización de consultas y servicios en soles reales según el tipo de seguro de salud, 2015


953

342

290

134

242

1.688

776

203

1.335

129

762

506

1.028

1.066

Consulta

Servicio dental

Medicinas


Anticonceptivos

Control del niño

Compra de lentes

Controles por embarazo

Otros gastos

Análisis

Hospitalización

Atenciones de parto


Rayos X

Otros exámenes

113

167

88

30

26

421

414

65

829

164

233

247

385

48

306,0 21,1

49,9

63,3

131,9

200,2

181,2

31,1

27,8

49,7

-41,5

118,2

31,8

19,2

278,8

9,1

91,3

1,0

135,8

9,7

22,1

-0,4

-1,6

-50,4

10,8

-2,7

41,8

225,1

787

313

152

133

103

1.539

636

204

1.356

260

688

520

725

328

250

143

69

79

1.185

1.205 1.758

543

84

1.241

96

509

326

459

183

460

SIS SIS2005 2015 Variación (%)

SIS EsSalud EsSalud EsSalud

Consultas y controles

Análisis y exámenes

Hospitalizaciones y otros

Materiales

Por último, en el análisis por departamentos y seguros se ha optado por sumar los pagos realizados en los 15 ítems analizados en 2005 y 2015 y actualizarlos a moneda constante. De esta forma, se obtiene una mayor significatividad estadística por territorio que por cada ítem por separado.


116

Departamento

Los resultados muestran que en los dos años estudiados y en todos los departamentos con brechas significativas, la cantidad pagada por los afiliados a EsSalud es mayor que la pagada por los afiliados al SIS. Esta diferencia es particularmente amplia en Cuzco y Madre de Dios en ambos años.

Cuadro 63. Pago promedio por utilización de consultas y servicios en soles reales según el tipo de seguro de salud, en soles reales del 2015


20152005Promedio del total de pagos

267

263

307

162

274

309

147

63

130

427

226

363

225

335

140

242

370

276

779

330

397

461

324

344

266

427

315

359

396

534

210

488

Amazonas 151 334

Huancavelica

Ayacucho

La Libertad

Apurímac

Ica

Callao

Lima

Ancash

Huánuco

Cajamarca

Lambayeque

Arequipa

Junín

Cusco

Loreto


219

192

358

104

385

375

279

349

440

276

533

297

478

454

352

279

708

769

635

574

710

618

769

297

507

726

489

1009

707

927

483

844

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

685

668

500

536

459

978

748

994

524

***

***

***

***

***

***

586

633

891

623

779

793

933

445

719

582

719

927

772

931

580

1112

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

787

604

305

851

547

1013

956

685

545

***

***

***

***

***

***Ucayali

Puno

Pasco

Tacna

Moquegua

San Martín

Piura

Tumbes

Madre de Dios


117

Sin embargo, en el análisis de las brechas significativas se aprecia que en la mayoría de los departamentos las diferencias por seguro se han reducido. El motivo es que el pago medio que realizaban los afiliados al SIS en 2005 creció más que el promedio del pago medio de los afiliados a EsSalud.

Es decir, la población gasta más en salud en 2015, pero las diferencias entre lo que gastan los afiliados de cada seguro se redujeron.

119

Pocas cosas dañan más el capital social de un país que las desigualdades injustas, innecesarias y abusivas entre su población. En salud, estas inequidades resultan en vidas más precarias e incluso en la muerte.

Por este motivo, la OPS ha querido dar prioridad a la lucha en contra de las desigualdades, para lograr el reto de acceso y cobertura universal en salud en la región y particularmente en Perú.

El presente estudio se enmarca en dicho esfuerzo y tuvo como objetivo realizar un análisis de equidad en salud en Perú según las características sociodemográficas de sus habitantes, con especial énfasis en el aseguramiento en salud y las diferencias entre SIS y EsSalud.

En términos generales, el país ha mejorado claramente el acceso a servicios formales de salud, cobertura y protección financiera, insumos e infraestructuras, etc. Sin duda, hoy en día los peruanos y las peruanas gozan de mejores condiciones que hace diez años.

Estos avances han favorecido principalmente a los grupos más vulnerables como son los niños y niñas, las personas del cuartil más pobre y aquellos con menores niveles de educación.

No obstante, siguen existiendo importantes desigualdades sin resolver. Diferencias injustas que no parecen tener una explicación médica y que ponen en desventaja vital a parte de la población por motivos de sexo, edad, educación, ingreso o lugar de residencia.

Los resultados en este sentido confirman la evidencia previa y se encuentran en línea con la bibliografía nacional e internacional. Perú mantiene grandes desigualdades por nivel de ingreso y educación, así como una alta variabilidad territorial.

Un primer síntoma de estas inequidades se encuentra en el reconocimiento de evento de salud y acceso a servicios formales. Las diferencias por sexo se han reducido y las de edad responden en gran parte al deterioro natural de la salud de los mayores. Sin embargo, los niveles educativos y el ingreso del hogar siguen siendo determinantes en el reconocimiento de necesidad de atención y en el acceso a servicios de salud.

En este sentido se enlazan dos cuestiones: la falta de información sobre derechos y sobre pertinencia de intervenciones médicas, y la autoexclusión por motivos económicos. En ambos casos, el resultado es que personas que debería recibir atención no la reciben, con el consecuente daño al capital social y humano del país y a su fuerza de trabajo.

En casi la totalidad de los análisis realizados, la variabilidad territorial es alta. Al menos tres factores parecen condicionar estas diferencias: el nivel de ingreso de cada región, la estructura poblacional, y la dotación de infraestructuras. Los departamentos con menor tasa de pobreza como Ica, Arequipa y Madre de Dios registran mejores indicadores y apenas se sitúan por debajo del promedio nacional. Por el contrario, Amazonas, Cajamarca, Huancavelica, Pasco, Puno y Loreto, suelen presentar las mayores desigualdades con respecto al resto del país. La mayor proporción de personas mayores también

Conclusiones y Recomendaciones

Capítulo V


120

suele influir en los resultados, situando en algunos casos a Moquegua, uno de los departamentos con menor tasa de pobreza, entre aquellos con mayores desigualdades respecto al resto. Algo que ocurre en menor medida, pero que en algunos indicadores afecta a La Libertad. La separación de variables es determinante para identificar las desigualdades territoriales que puedan deberse a cuestiones puramente geográficas o de ubicación/dotación de servicios. Las regresiones llevadas a cabo parecen señalar que más allá de las composiciones poblacionales y de ingreso, algunos departamentos como Puno, Pasco, Moquegua, Loreto y Huancavelica presentan mayores desigualdades con respecto al resto del país.

La mayor novedad de los resultados tiene que ver con los análisis sobre aseguramiento y diferencias entre los afiliados al SIS y a EsSalud. En este sentido, las respuestas corresponden a las percepciones de los entrevistados y no a su estatus legal. Las diferencias entre la población que dice estar afiliada y la que oficialmente consta como tal, es positiva. Vale decir, existen aproximadamente unos tres millones de habitantes que teóricamente tienen un seguro de salud, pero que responden no tenerlo. Esto ya ha sido comentado anteriormente y según algunos autores refleja el aumento acelerado de la afiliación y de procedimientos automáticos de incorporación, que se producen sin que el individuo tenga información de sus derechos. El caso es que si una persona está asegurada pero ignora estarlo, su comportamiento y barreras previas al acceso seguirán manteniéndose.

Pese al aumento importante de la cobertura en los últimos diez años, más de una cuarta parte de la población continuaba respondiendo no tener seguro el año pasado. Esto explica parte importante de las desigualdades ya que las personas que cuentan con algún tipo de aseguramiento en salud reconocen con más frecuencia haber tenido un evento de salud y sus tasas de acceso a la atención formal son casi el doble de las no aseguradas. El porcentaje de personas que se autoexcluye de la atención por motivos económicos es casi el doble entre aquellos que no tienen seguro de salud.

Un mayor acceso se traduce de inmediato en una mayor utilización de servicios médicos como consulta médica, que son un 40% más frecuente en las personas con seguro, hospitalización, en más del doble, y control del embarazo en casi medio punto.

Lo mismo ocurre con la protección financiera. El porcentaje de personas sin seguro de salud que debe pagar por consulta médica es más del doble que entre las personas con seguro. No obstante, estas últimas, cuando deben hacerlo, desembolsan un monto mayor de su ingreso.

Una de las claves que motivan este estudio es la situación de desigualdad existente en el propio sistema público, concretamente entre los dos más importantes: el Sistema Integrado de Salud (SIS) y el Seguro Contributivo de la Seguridad Social (EsSalud).

Ambos seguros son diferentes en perfil y financiamiento. El primero se nutre de impuestos generales, mientras que el segundo de las contribuciones que paga el empleador en proporción al salario bruto de los trabajadores. La población del SIS es más joven y más pobre que la de EsSalud, ya que nació con una vocación centrada en la salud materna e infantil, y dirigido a las personas más vulnerables. Como contrapartida, EsSalud tiene una población más envejecida y con mayor tasa de crónicos.

Estas diferencias condicionan muchos de los resultados en salud de ambos tipos de afiliados, pero algunas veces estas características producen efectos antagónicos. Por ejemplo, las tasas de utilización deberían ser más altas en EsSalud por el mayor porcentaje de personas mayores, pero a la vez, el mayor ingreso y educación de la población trabajadora les permite mejores condiciones de alimentación y habitabilidad que redunda en mejores estados de salud.


121

Los resultados obtenidos en este estudio muestran que las personas del SIS, pese a ser más jóvenes, presentan más eventos de salud que las de EsSalud. Aunque en este caso es una realidad reciente ya que hace sólo diez años, la relación era la contraria.

Por eso es tan relevante que aun considerando la edad, el acceso de las personas a atención formal sea mayor en EsSalud que en el SIS. Es decir, los afiliados al seguro integral de salud tienen menos acceso a los servicios médicos formales que los del seguro contributivo, sea cual sea el tramo de edad considerado.

Por lo tanto, no es de extrañar que también la utilización sea proporcionalmente mayor entre los afiliados de EsSalud. En la mayoría de los servicios analizados, estos fueron significativamente mayores: consulta médica, atención dental, servicio oftalmológico, análisis, rayos X y tomografías, otros exámenes, hospitalización, intervención quirúrgica, medicina, anticonceptivos, otros insumos como ortopedia, lentes, y vacunas en menores de uno y de tres años (BCG, DPT, Polio y antisarampionosa).

Sólo en algunas prestaciones, relacionadas con la salud materna e infantil, la utilización fue proporcionalmente mayor entre los afiliados al SIS. Estas fueron: atención de parto, control de menores y control de embarazadas.

Pese a ello, la protección financiera es mayor en el SIS para la mayoría de los servicios utilizados. Vale decir, cuando los afiliados a este seguro accedieron a servicios médicos, fueron proporcionalmente menos los casos en que debieron pagar por ellos. En general, los afiliados a EsSalud pagaron en más ocasiones. Pero esto no es válido en todos los servicios. En hospitalizaciones e intervenciones quirúrgicas, la relación es la contraria. Esto quiere decir que, en casos graves, los afiliados al SIS parecen estar menos protegidos financieramente que los de EsSalud.

En cuanto a los montos pagados por los servicios médicos, la cantidad fue mayor entre los afiliados a EsSalud que entre los del SIS, lo que refleja cierta progresividad en el gasto de bolsillo. No obstante, en ambos casos los efectos pueden ser perjudiciales para el acceso.

El análisis territorial de las desigualdades en salud entre ambos seguros confirmó, en términos generales, las tendencias antes señaladas. En casi todos los análisis y departamentos las brechas favorecieron a los afiliados de EsSalud, y por la lado positivo, en casi todos ellos las brechas mostraron una reducción entre 2005 y 2015.

Algunos departamentos se repiten entre los más desiguales entre seguros, como son Amazonas y La Libertad en utilización de servicios, Piura y Huancavelica por pago de servicios, y Cuzco y Junín en ambos.

Este diagnóstico señala que aún queda mucho camino por andar en la reducción de las desigualdades en salud, principalmente en materia de acceso y utilización, y sobre todo en la protección financiera de las familias.

De este análisis se obtienen cuatro conclusiones que pueden servir de orientación para mejorar la equidad del sistema de salud peruano:

1. En primer lugar, es conveniente dar un nuevo impulso al aseguramiento en salud. Todavía una tercera parte de la población no reconoce estar cubierta por ningún tipo de seguro, público o privado, lo que origina persistentes desigualdades en acceso, utilización y protección financiera.

2. En segundo lugar, es necesario plantearse cómo avanzar en este ámbito en relación a la actual situación de un sistema fragmentado. Será muy difícil combatir las desigualdades si se


122

mantienen dos redes de atención distintas para afiliados a seguros públicos. El mantenimiento de dos redes públicas paralelas genera desigualdades e ineficiencia en el acceso, lo que dificulta el logro de la cobertura real universal. Posiblemente sea necesario avanzar en la unificación de redes e incorporar de esta forma un componente de solidaridad y distribución de riesgos en el sistema.

3. En tercer lugar, se debe aumentar la protección financiera de las familias en general. La autoexclusión de acceso a servicios formales de salud continúa siendo alta, con diferencias significativas por nivel de ingreso e incluso entre los propios seguros públicos. Si se quiere avanzar en igualdad, no se puede permitir que el nivel de ingresos sea un determinante tan importante de acceso. En este punto, conviene poner atención no sólo en la protección de los más pobres, sino también en la evolución del gasto de bolsillo de las familias de ingresos medios y medio-bajos.

4. En cuarto lugar, las desigualdades territoriales son insostenibles en un contexto de mayor igualdad. Para poder reducirlas es necesario establecer un mecanismo de monitoreo cercano de información que permita orientar los recursos en salud a las zonas más necesitadas y que esté primera línea de acceso para los tomadores de decisiones.

Por último, volver a destacar la necesidad de transversalidad de las políticas de salud, sociales y laborales. Cada sector por si sólo será incapaz de acabar con las inequidades que afectan a la población y sólo así se pueden consolidar las bases para el desarrollo social y humano del país.

123

1. Almeida G, Sarti FM. Measuring evolution of income-related inequalities in health and health care utilization in selected Latin American and Caribbean countries. Revista Panamericana de Salud Pública [Internet]. 2013 Feb [cited 2017 Jun 30];33(2):83–9. Available from: http://www.scielosp.org/scielo.php?script=sci_abstract&pid=S1020-49892013000200002&lng=en&nrm=iso&tlng=en

2. Asaria M, Ali S, Doran T, Ferguson B, Fleetcroft R, Goddard M, et al. How a universal health system reduces inequalities: lessons from England. J Epidemiol Community Health [Internet]. 2016 [cited 2017 Oct 7];70(7):637–643. Available from: http://jech.bmj.com/content/70/7/637.short

3. Bambra C, Netuveli G, Eikemo TA. Welfare state regime life courses: the development of western European welfare state regimes and age-related patterns of educational inequalities in self-reported health. Int J Health Serv. 2010;40(3):399–420.

4. Barroso C, Abásolo I, Cáceres JJ. Health inequalities by socioeconomic characteristics in Spain: the economic crisis effect. Int J Equity Health [Internet]. 2016 Apr 11;15. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4827195/

5. Batty GD, Der G, Macintyre S, Deary IJ. Does IQ explain socioeconomic inequalities in health? Evidence from a population based cohort study in the west of Scotland. BMJ [Internet]. 2006 Mar 9 [cited 2017 Jun 30];332(7541):580–4. Available from: http://www.bmj.com/content/332/7541/580

6. Black D, Morris J, Smith, C, Townsend P. Inequalities in health: report of a Research Working Group. [Internet]. Great Britain Department of Health and Social Security. London: DHSS; 1980 [cited 2017 Jun 30]. Available from: https://espace.library.uq.edu.au/view/UQ:546810

7. Borrell C, Palència L, Muntaner C, Urquía M, Malmusi D, O’Campo P. Influence of macrosocial policies on women’s health and gender inequalities in health. Epidemiol Rev. 2014;36:31–48.

8. Bourdieu P. Distinction: A social critique of the judgement of taste [Internet]. Cambridge: Harvard University Press; 1984 [cited 2017 Jun 30]. 632 p. Available from: https://monoskop.org/images/e/e0/Pierre_Bourdieu_Distinction_A_Social_Critique_of_the_Judgement_of_Taste_1984.pdf

9. Campos-Serna J, Ronda-Pérez E, Artazcoz L, Moen BE, Benavides FG. Gender inequalities in occupational health related to the unequal distribution of working and employment conditions: a systematic review. Int J Equity Health [Internet]. 2013 Aug 5;12:57. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3765149/

10. Cetrángolo O, Bertranou F, Casanova L, Casalí P. El sistema de salud del Perú: situación actual y estrategias para orientar la extensión de la cobertura contributiva [Internet]. OIT; 2013 [cited 2017 Jun 30]. Available from: http://www.academia.edu/download/40061293/El_sistema_de_salud_del_Per_situacin_act20151116-24306-bcfc48.pdf

Referencias Bibliográficas


124

11. Chor D. Health inequalities in Brazil: race matters. Cad Saúde Pública [Internet]. 2013 [cited 2017 Jun 30];29(7):1272–1275. Available from: https://pdfs.semanticscholar.org/71bc/8ba719a4cd1564e6dcf63ba1f858b161e2f3.pdf

12. Comfort AB, Peterson LA, Hatt LE. Effect of health insurance on the use and provision of maternal health services and maternal and neonatal health outcomes: a systematic review. J Health Popul Nutr. 2013 Dec;31(4 Suppl 2):81–105.

13. Cotlear D, Vermeersch C. Peruvian lessons for the transition from MDGs to SDGs. Lancet Glob Health. 2016 Jun;4(6):e353-354.

14. Cotlear D. Population aging : is Latin America ready? [Internet]. The World Bank; 2010 Dec [cited 2017 Jul 1] p. 1–324. Report No.: 58842. Available from: http://documents.worldbank.org/curated/en/117291468299147625/Population-aging-is-Latin-America-ready

15. Fan VY, Savedoff WD. The health financing transition: A conceptual framework and empirical evidence. Social Science & Medicine [Internet]. 2014 Mar 1;105:112–21. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953614000392

16. Font-Ribera L, García-Continente X, Davó-Blanes MC, Ariza C, Díez E, García Calvente M del M, et al. El estudio de las desigualdades sociales en la salud infantil y adolescente en España. Gaceta Sanitaria [Internet]. 2014 Jul [cited 2017 Jul 1];28(4):316–25. Available from: http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0213911114000053

17. Forrest LF, Adams J, Wareham H, Rubin G, White M. Socioeconomic Inequalities in Lung Cancer Treatment: Systematic Review and Meta-Analysis. PLOS Medicine [Internet]. 2013 Feb 5 [cited 2017 Jul 1];10(2):e1001376. Available from: http://journals.plos.org/plosmedicine/article?id=10.1371/journal.pmed.1001376

18. Francke P. Perú: El Sistema Integral de Salud y los nuevos retos para la cobertura universal [Internet]. Washington DC: Banco Mundial; 2013 [cited 2017 Jul 1]. 44 p. Available from: http://documents.worldbank.org/curated/en/413901468086060903/pdf/750090REVISED00LIC00UNICO0PERU02014.pdf

19. Hoffman SJ, Tan C. Overview of systematic reviews on the health-related effects of government tobacco control policies. BMC Public Health [Internet]. 2015 Aug 5;15. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4526291/

20. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Microdatos. Encuesta Nacional de Hogares [Internet]. 2005 [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://iinei.inei.gob.pe/microdatos/

21. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Perú: Situación de Salud de la Población Adulta Mayor, 2012 [Internet]. Lima: Instituto Nacional de Estadística e Informática; 2013 [cited 2017 Jul 1]. 128 p. Available from: https://www.inei.gob.pe/media/MenuRecursivo/publicaciones_digitales/Est/Lib1146/libro.pdf

22. Kakwani N, Wagstaff A, van Doorslaer E. Socioeconomic inequalities in health: Measurement, computation, and statistical inference. Journal of Econometrics [Internet]. 1997 Mar 1;77(1):87–103. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304407696018076

23. Karlsson M, Nilsson T, Lyttkens CH, Leeson G. Income inequality and health: Importance of a cross-country perspective. Social Science & Medicine [Internet]. 2010 Mar 1;70(6):875–85. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953609007655


125

24. Lindeboom M, Ewijk RV. Early life conditions and later life inequality in health. Health and Inequality [Internet]. 2013 [cited 2017 Jul 1];21:399–419. Available from: https://research.vu.nl/en/publications/early-life-conditions-and-later-life-inequality-in-health

25. Link BG, Phelan J. Social conditions as fundamental causes of disease. J Health Soc Behav [Internet]. 1995;Spec No:80–94. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/7560851

26. Lorenc T, Petticrew M, Welch V, Tugwell P. What types of interventions generate inequalities? Evidence from systematic reviews. J Epidemiol Community Health [Internet]. 2013 Feb;67(2):190–3. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/22875078

27. Lynch J, Smith GD, Harper S, Hillemeier M. Is Income Inequality a Determinant of Population Health? Part 2. U.S. National and Regional Trends in Income Inequality and Age- and Cause-Specific Mortality. Milbank Q [Internet]. 2004 Jun;82(2):355–400. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2690174/

28. Lynch JW, Smith GD, Kaplan GA, House JS. Income inequality and mortality: importance to health of individual income, psychosocial environment, or material conditions. BMJ [Internet]. 2000 Apr 29 [cited 2017 Jul 1];320(7243):1200–4. Available from: http://www.bmj.com/content/320/7243/1200

29. Mackenbach JP, Stirbu I, Roskam A-JR, Schaap MM, Menvielle G, Leinsalu M, et al. Socioeconomic inequalities in health in 22 European countries. New England Journal of Medicine [Internet]. 2008 [cited 2017 Jul 1];358(23):2468–2481. Available from: http://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMsa0707519

30. Mackenbach JP. The persistence of health inequalities in modern welfare states: the explanation of a paradox. Soc Sci Med. 2012 Aug;75(4):761–9.

31. Mackenbach JP. Cultural values and population health: a quantitative analysis of variations in cultural values, health behaviours and health outcomes among 42 European countries. Health Place. 2014 Jul;28:116–32.

32. Mackenbach JP, Kunst AE, Cavelaars AE, Groenhof F, Geurts JJ. Socioeconomic inequalities in morbidity and mortality in western Europe. The EU Working Group on Socioeconomic Inequalities in Health. Lancet. 1997 Jun 7;349(9066):1655–9.

33. Marmot M. Social determinants of health inequalities. The Lancet [Internet]. 2005 [cited 2017 Jul 1];365(9464):1099–1104. Available from: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0140673605711466

34. Matus-López M, Prieto Toledo L, Cid Pedraza C. Evaluación del espacio fiscal para la salud en Perú. Rev Panam Salud Publica [Internet]. 2016 [cited 2017 Jul 1];40(1):64–9. Available from: http://iris.paho.org/xmlui/handle/123456789/28581

35. Matus López M, Rodríguez-Modroño P. Presiones de oferta y demanda sobre políticas formales de cuidados en Latinoamérica. Revista del CLAD Reforma y Democracia [Internet]. 2014 [cited 2017 Jul 1];(60). Available from: http://www.redalyc.org/html/3575/357533692004/

36. Mellor JM, Milyo J. Income Inequality and Health Status in the United States: Evidence from the Current Population Survey. Journal of Human Resources [Internet]. 2002 [cited 2017 Jul 1];37(3):510–39. Available from: https://ideas.repec.org/a/uwp/jhriss/v37y2002i3p510-539.html


126

37. Ministerio de Salud, editor. Compendio Estadístico: Información de Recursos Humanos del Sector Salud, Perú - 2013 [Internet]. Lima: Ministerio de Salud; 2014 [cited 2017 Jul 1]. 406 p. (Dirección General de Gestión del Desarrollo de Recursos Humanos, editor. Serie Bibliográfica Recursos Humanos en Salud). Available from: http://www.minsa.gob.pe/dggdrh/libros/pdf/s1/compendio2013.pdf

38. Miqdad A, Shehzad A, Doran T, Ferguson B, Fleetcroft R, Goddard M, et al. How a universal health system reduces inequalities: lessons from England. Journal of Epidemiology & Community Health [Internet]. 2016 [cited 2017 Jun 30];70(10.1136/jech-2015-206742):637–43. Available from: http://openaccess.city.ac.uk/13038/

39. Nilsson T, Bergh A. Income Inequality, Health and Development ? in Search of a Pattern. In: O’Donnell O, Dias P, editors. Health and Inequality [Internet]. Emerald Group Publishing Limited; 2013 [cited 2017 Jul 1]. p. 441–68. (Research on Economic Inequality; vol. 21). Available from: https://doi.org/10.1108/S1049-2585(2013)0000021021

40. Nussbaum MC. Human Capabilities, Female Human Beings - Oxford Scholarship. In: Nussbaum M, Glover J, editors. Women, Culture, and Development: A Study of Human Capabilities [Internet]. Oxford: Clarendon Press; 1995 [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://www.oxfordscholarship.com/view/10.1093/0198289642.001.0001/acprof-9780198289647-chapter-3

41. Oliveira BLCA de, Thomaz EBAF, Silva RA da. The association between skin color/race and health indicators in elderly Brazilians: a study based on the Brazilian National Household Sample Survey (2008). Cad Saúde Pública [Internet]. 2014 Jul [cited 2017 Jul 1];30(7):1438–52. Available from: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2014000701438&lng=en&tlng=en

42. Organización Mundial de Salud. Handbook on health inequality monitoring with a special focus on low- and middle-income countries [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2013 [cited 2017 Jul 1]. 105 p. Available from: http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/85345/1/9789241548632_eng.pdf

43. Organización Mundial de Salud. State of inequality: Reproductive, maternal, newborn and child health [Internet]. Geneva: World Health Organization; 2015 [cited 2017 Jul 1]. 103 p. Available from: http://www.who.int/entity/gender-equity-rights/knowledge/state-of-inequality/en/index.html

44. Organización Mundial de Salud. Universal health coverage (UHC). Fact sheet 2015 [Internet]. 2015b [cited 2016 May 20]. Available from: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs395/en/

45. Organización Mundial de Salud. Social determinants of health [Internet]. 2016 [cited 2016 May 5]. Available from: http://www.who.int/social_determinants/final_report/key_concepts_en.pdf?ua=1

46. Organización Panamericana de la Salud. Documento CD53/5, Rev. 2. Estrategia para el Acceso Universal a la Salud y la Cobertura Universal de Salud [Internet]. Organización Panamericana de la Salud; 2014 [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://www.paho.org/hq/index.php?option=com_docman&task=doc_view&gid=27273&Itemid=270&lang=es


127

47. Organización Panamericana de la Salud. Estrategia para el Acceso Universal a la Salud y la Cobertura Universal de Salud [Internet]. Resolucion CD53.R14 Oct 29, 2014. Available from: http://iris.paho.org/xmlui/bitstream/handle/123456789/7652/CD53-R14-s.pdf

48. Petrera M, Valdivia M, Jimenez E, Almeida G. Equity in health and health care in Peru, 2004-2008. Rev Panam Salud Publica. 2013 Feb;33(2):131–6.

49. Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. Informe sobre desarrollo humano 2015. Trabajo al servicio del desarrollo humano [Internet]. Nueva York: Naciones Unidas; 2016. 290 p. Available from: http://hdr.undp.org/sites/default/files/hdr_2015_report_sp.pdf

50. Rawls J. A Theory of Justice [Internet]. Cambridge: Harvard University Press; 1971 [cited 2017 Jul 1]. 561 p. Available from: http://www.univpgri-palembang.ac.id/perpus-fkip/Perpustakaan/American%20Phylosophy/John%20Rawls%20-%20A%20Theory%20of%20Justice~%20Revised%20Edition.pdf

51. Scanlan JP. Race and Mortality Revisited. Soc [Internet]. 2014 Aug 1 [cited 2017 Jul 1];51(4):328–46. Available from: https://link.springer.com/article/10.1007/s12115-014-9790-1

52. Schneider MC, Castillo-Salgado C, Bacallao J, Loyola E, Mujica OJ, Vidaurre M, et al. Métodos de medición de las desigualdades de salud. Rev Panam Salud Publica [Internet]. 2002 [cited 2017 Jul 1];12(6):398–414. Available from: http://iris.paho.org/xmlui/handle/123456789/9953

53. Seguro Integral de Salud. Estadísticas SIS 2016 [Internet]. 2016 [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://www.sis.gob.pe/Portal/estadisticas/index.html

54. Sen A. Commodities and Capabilities [Internet]. Amsterdam: North-Holland; 1985. Available from: http://www.amazon.com/Commodities-Capabilities-Amartya-Sen/dp/0195650387/ref=sr_1_1?s=books&ie=UTF8&qid=1310679705&sr=1-1

55. Sen A. The idea of justice. Cambridge, Mass: Belknap Press of Harvard University Press; 2009. 467 p.

56. Sen G, Iyer A, Mukherjee C. A Methodology to Analyse the Intersections of Social Inequalities in Health. Journal of Human Development and Capabilities [Internet]. 2009 Nov 1;10(3):397–415. Available from: http://dx.doi.org/10.1080/19452820903048894

57. Slatore CG, Au DH, Gould MK. An Official American Thoracic Society Systematic Review: Insurance Status and Disparities in Lung Cancer Practices and Outcomes. Am J Respir Crit Care Med [Internet]. 2010 Nov 1;182(9):1195–205. Available from: http://www.atsjournals.org/doi/full/10.1164/rccm.2009-038ST

58. Smedley BD, Stith AY, Nelson AR, editors. Unequal treatment : confronting racial and ethnic disparities in health care [Internet]. Washington, D.C.: National Academies Press; 2003 [cited 2017 Jul 1]. 764 p. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK220358/

59. Sommer I, Griebler U, Mahlknecht P, Thaler K, Bouskill K, Gartlehner G, et al. Socioeconomic inequalities in non-communicable diseases and their risk factors: an overview of systematic reviews. BMC Public Health [Internet]. 2015 Sep 18;15. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4575459/


128

60. Spaan E, Mathijssen J, Tromp N, McBain F, ten Have A, Baltussen R. The impact of health insurance in Africa and Asia: a systematic review. Bulletin of the World Health Organization [Internet]. 2012 Sep 1 [cited 2017 Jul 1];90(9):685–92. Available from: http://www.who.int/bulletin/volumes/90/9/12-102301.pdf

61. Superintendencia Nacional de Salud. Registro de Afiliados Nacionales 2015-2016 [Internet]. 2016 [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://portales.susalud.gob.pe/web/portal/afiliados_nacionales

62. Superintendencia Nacional de Salud. Encuestas de Satisfacción a nivel Nacional (ENSUSALUD 2015) [Internet]. [cited 2017 Jul 1]. Available from: http://portales.susalud.gob.pe/web/portal/239

63. Uphoff EP, Pickett KE, Cabieses B, Small N, Wright J. A systematic review of the relationships between social capital and socioeconomic inequalities in health: a contribution to understanding the psychosocial pathway of health inequalities. International Journal for Equity in Health [Internet]. 2013 [cited 2017 Jul 1];12(1):54. Available from: https://equityhealthj.biomedcentral.com/articles/10.1186/1475-9276-12-54

64. U.S. Department of Health and Human Services. Healthy People 2010: Understanding and Improving Health [Internet]. 2nd ed. Washington, DC: U.S. Government Printing Office; 2000 [cited 2017 Jul 1]. 76 p. Available from: http://www.healthypeople.gov/2010/document/pdf/uih/2010uih.pdf

65. Vellakkal S, Millett C, Basu S, Khan Z, Aitsi-Selmi A, Stuckler D, et al. Are estimates of socioeconomic inequalities in chronic disease artefactually narrowed by self-reported measures of prevalence in low-income and middle-income countries? Findings from the WHO-SAGE survey. J Epidemiol Community Health [Internet]. 2014 Dec 30 [cited 2017 Jul 1];jech-2014-204621. Available from: http://jech.bmj.com/content/early/2014/12/30/jech-2014-204621

66. Whitehead M. The concepts and principles of equity and health. Int J Health Serv. 1992;22(3):429–45.

67. Wilkinson RG. Socioeconomic determinants of health. Health inequalities: relative or absolute material standards? BMJ [Internet]. 1997;314:591–5. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC2126067/

68. Wilkinson RG, Pickett K. The Spirit Level: Why More Equal Societies Almost Always Do Better [Internet]. Vol. 11. London: Allen Lane; 2012. Available from: http://dx.doi.org/10.1080/15700763.2011.577928

69. Wilkinson RG. Income distribution and life expectancy. British Medical Journal [Internet]. 1992 [cited 2017 Jul 1];304:165–8. Available from: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC1881178/

70. World Bank. World Development Indicators | DataBank [Internet]. [cited 2016 May 25]. Available from: http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=world-development-indicators

71. Zapata Moya AR, Buffel V, Navarro Yañez CJ, Bracke P. Social inequality in morbidity, framed within the current economic crisis in Spain. International Journal for Equity in Health [Internet]. 2015 [cited 2017 Jul 1];14(1). Available from: http://www.equityhealthj.com/content/14/1/131

Anexos

131

Resultados de las Regresiones

RLB 1. Resultados de RLB para existencia de malestar crónico

Sexo Sexo

Departamentos Departamentos

Educación (1) Educación (1)

Madre de Dios Huancavelica

Ingreso Ingreso

Tumbes Moquegua


Cusco

Edad Edad

Huánuco Pasco


Puno Madre de Dios

Seguro Seguro

Apurímac Ayacucho


Ayacucho

sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.397

-.074

-1.217

.441

.301

-.276

.056

.377

-.153

-1.432

.200

-1.129

-.253

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.312

-.266

-.849

.343

.325

-.684

-1.090

.047

.401

-.466

-.904

.183

.046

-.750

-1.405

RLB: REGRESIÓN LOGÍSTICA BINARIA: Variables de base. Sexo: Masculino/femenino; Edad: escala en años; Ingreso: log consumo per cápita equivalente; Educación: sin estudios, primaria incompleta o menor; primaria completa o secundaria incompleta; secundaria completa y técnica; educación superior. Departamentos con mayores y menores ratios respecto a Amazonas. Fuente: ENAHO 2005, 2015.

RLB 2. Resultados de RLB para existencia de evento de salud

Sexo Sexo



Lima Lima

Ingreso Ingreso

Loreto Ancash


Madre de Dios Piura

Edad Edad

Arequipa Puno


Ucayali Lambayeque

Seguro Seguro

Callao Pasco


sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.365

-.255

-.976

.241

-.925

-.593

-1.164

.018

.089

-.423

-1.117

.093

-.974

-.787

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.337

-.277

-.424

.163

.918

-.558

-.652

.022

1.074

-.377

-.551

.169

.807

-.795



132

RLB 3. Resultados de RLB para acceso a atención formal

Sexo Sexo



Piura Junín

Ingreso Ingreso

Ucayali Ancash


Puno

Edad Edad

Madre de Dios Callao


Huánuco Puno

Seguro Seguro

Lima Moquegua


sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.008

-.115

-.421

.495

.246

-.199

-.865

-.001

.296

-.124

-.443

1.274

.233

-.356

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.127

.005

-.623

.454

-.414

-.254

-.003

.219

-.179

-1.047

1.075

-.467

-.360


RLB 4. Resultados de RLB para acceso a atención dental


Sexo Sexo



Piura Pasco

Ingreso Ingreso

Ucayali Puno


Loreto

Edad Edad

Madre de Dios Ayacucho


Lambayeque Tumbes

Seguro Seguro

Tumbes Moquegua


Lambayeque

sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.065

.837

-1.089

.843

-1.254

1.045

-.009

-1.475

.835

-1.037

.360

-1.151

1.221

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.115

.519

.318

.782

.428

.621

-.244

-.012

.684

.464

-.291

.488

.337

.747

-.188


133

RLB 5. Resultados de RLB para hospitalización


RLB 6. Resultados de RLB para pago por atención médica


Sexo Sexo



Lima Piura

Ingreso Ingreso

San Martín Lima


Cajamarca

Edad Edad

Apurímac Ica


Callao Callao

Seguro Seguro

Madre de Dios Arequipa


sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

.075

.080

1.094

.361

1.135

-.055

-.305

.004

1.254

.066

1.087

-2.062

1.122

-.159

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.146

.082

1.175

.805

1.276

-.094

.000

1.500

-.054

1.104

-1.238

1.273

.036

Sexo Sexo



Pasco Puno

Ingreso Ingreso

Ucayali San Martín


Puno Ica

Edad Edad

Tumbes Tumbes


Ancash Junín

Seguro Seguro

Huancavelica Lima


HuánucoHuancavelica

sigB2005

sigB2015

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.483

.164

-.692

.497

.186

.531

-.616

.016

.243

.397

-.629

.315

-.763

.238

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

***

.633

.085

-.497

.519

.126

.538

-.385

.012

.128

.302

-.389

.809

-.498

.293

-.372-.372

134

Contrastes de diferencias

Contraste 1. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de cronicidad

Chi-cuadrado de Pearson

Corrección porcontinuidadb

Razón de verosimilitudes

Estadístico exacto de Fisher

Asociación lineal porlinealN de casos válidos

Valor gl Sig. asintótica(bilateral)

Sig. exacta(bilateral)

Sig. exacta(unilateral)

31,741a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

,0001

,000 ,000

31,640

31,937

31,741

85585

,000









102,515a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

102,372

103,349

102,514

119338

2005 2015

gl: grados de libertad Fuente: ENAHO 2005 y 2015.

Contraste 2. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de evento de salud









14,475a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

,0001

,000 ,000

14,421

14,477

14,475

85585

,000









243,100a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

242,888

241,884

243,098

119338

2005 2015


Contraste 3. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de acceso a atención formal









27,308a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

,0001

,000 ,000

27,083

27,505

27,305

10354

,000









1990,390a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

1989,402

2048,806

1990,350

49379

2005 2015



135

Contraste 5. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para los valores de consulta médica

,000









892,794a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

892,356

925,124

892,787

119358

2005 2015


Contraste 6. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de hospitalización









402,830a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

402,201

455,034

402,827

119358









169,421a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

168,952

163,955

169,419

85581

2005 2015


Contraste 4. Pruebas de diferencias para 2005 y 2015 para valores de satisfacción con el tiempo de espera

2005Chi-cuadrado de Pearson








27,308a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

,0001

,000 ,000

27,083

27,505

2015


Tiempo en minutos

Se han asumido varianzas iguales

No se han asumido varianzas iguales

95% Intervalo de confianza para la diferencia

Prueba de Levene para la igualdad de varianzas Prueba T para la igualdad de medias

18415,160

1251,102 ,000 -20,993 47788 -11,49205

-11,29033

Inferior Superior

-9,52941

-9,73112

t. glF Sig.Error típ. de la diferencia

Diferencia de medias

Sig.(bilateral)

-10,51073

-10,51073

,000

,000

,50067

,39774-26,426

27,305

10354

,000









2282,876a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

2281,990

2202,898

2282,850

85583

,000,000


136

Contraste 7. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de atención dental









249,048a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

248,699

262,466

249,046

119358









415,654a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

415,102

401,539

415,649

855,83

2005 2015


Contraste 8. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de hospitalización

,002









9,258a 1 ,002

1 ,004

1 ,005

1

,004 ,004

8,271

7,774

9,251

1289

,135









2,232a 1 ,135

1 ,162

1 ,128

1

,150 ,079

1,955

2,32

2,230

1106

2005 2015


Contraste 9. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015, para valores de autoexclusión económica









265,265a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

264,607

249,080

265,289

45261

2005 2015










1376,059a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

1374,968

1569,155

1379,015

31576

,000 ,000

,000 ,000


137

Contraste 10. Pruebas de chi-cuadrado para 2005 y 2015. Pago por consulta

2005 2015










3118,981a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

3117,229

3250,878

3118,805

17770









2076,917a 1 ,000

1 ,000

1 ,000

1

,000 ,000

2075,446

1847,782

2076,861

37146

Contraste 11. Pruebas de diferencia de medias para 2005 y 2015. Impacto de pago por consulta

2005

2015


Tiempo Minutos Se han asumido varianzas iguales




6104,367

31,313 ,000 -6,123 6719 -,58498

-,57944

Inferior Superior

-,30123

-,30677



Sig.(bilateral)

-,44310

-,44310

,000

,000

,07237

,06955-6,371

Tiempo Minutos Se han asumido varianzas iguales




2042,819

9,785 ,002 -2,760 5201 -,52466

-,52384

Inferior Superior

-,08886

-,08969



Sig.(bilateral)

-,30676

-,30676

,006

,0006

,11115

,11069-2,771

,000 ,000

EQUIDAD EN LA ATENCIÓN DE SALUD EN PERÚ

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