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La racionalidad económica en salud pública implica asignación eficiente de recursos. Así, la priorización como herramienta de planificación puede garantizar dicha racionalidad cuando es explícita y transparente, dado que minimiza la influencia de factores como el interés personal y las agendas políticas. Esto es más relevante en países en desarrollo en por la gran brecha entre la investigación en salud y el gasto sanitario. La priorización para la investigación y la información en salud pública, es necesaria para asignar fondos; promover la ciencia, la tecnología y la innovación en salud; fomentar el desarrollo de recurso humano para la investigación; negociar con organizaciones asociadas para obtener financiación y llevar a cabo iniciativas a largo plazo. El establecimiento de prioridades va de la mano del desarrollo 1-3. En ausencia de procesos de priorización, existe alto riesgo que la investigación en países de bajo y medio ingreso este determinada por donantes para sus propios propósitos o fallen en responder y explicar las necesidades de salud del país; por tanto, alinear las prioridades nacionales en investigación en salud con las políticas de los donantes puede distorsionar el rol de la investigación nacional en dichos países 4.
En Colombia, el Observatorio Nacional de Salud (ONS), de acuerdo con las funciones descritas en los Artículos 8 y 9° de la Ley 1438 de 2011, debe generar evidencia para informar la toma de decisiones y guiar la formulación de políticas públicas en salud del país, con base en modelos de análisis que integren la información e identifiquen brechas de conocimiento requeridas para la formulación de proyectos de investigación.
El objetivo de este estudio fue conocer cuáles deben ser los eventos, la población a estudiar, los criterios más relevantes y los métodos analíticos prioritarios para el análisis de información en salud pública en Colombia.
MÉTODOS
El presente estudio aplicó el método de Conjoint Analysis5 para priorizar eventos, población y métodos para el análisis de información en salud pública, entre febrero y junio de 2015 en Colombia.
Atributos y niveles de la información
Los participantes debieron elegir entre los 22 grupos de enfermedades que comprenden las ocho dimensiones del Plan Decenal en Salud Pública (PDSP) 6 y que dan cuenta del perfil epidemiológico potencial en el territorio nacional. Estos 22 grupos están descritos en el 2º y 3er Informe de Mortalidad Evitable del ONS. Los grupos de enfermedades escogidos parten de la clasificación de grupos de causas del Estudio de Carga Global de Enfermedad 2010.
Los tres niveles usados en este estudio fueron:
Criterios de priorización de enfermedades
Grupos de población prioritarios
Métodos de análisis prioritarios a realizar
Estos tres niveles se indagaron mediante tres preguntas:
Pregunta 1: ¿Cuál es el criterio principal por el cual priorizó ese grupo de enfermedad?
El primer nivel son los criterios para priorizar eventos en salud descritos por Krause y Balabanova en 2011 7 (Cuadro 1.).
Cuadro 1 Criterios de priorización utilizados en la definición de atributos
* En este estudio, la carga de enfermedad fue descrita como los años de vida ajustados por discapacidad -AVISA- que estiman la carga de la enfermedad, de acuerdo a las distintas causas o problemas de salud consideradas, en años vividos con discapacidad más los perdidos por muerte prematura.
Pregunta 2: ¿En cuál población particular es más relevante analizar ese grupo de enfermedad?
En el segundo nivel, se toman los grupos de poblaciones prioritarios descritos en el PDSP 6 y se describen a continuación:
Niños, niñas y adolescentes
Adultez
Adulto mayor o en envejecimiento
Población en situación de discapacidad
Población víctima del conflicto armado
Grupos étnicos
Población con enfoque de género
Población ocupacionalmente expuesta
Toda la población/comunidad general
Pregunta 3: ¿Cuál método de análisis se debe utilizar para generar evidencia en ese grupo de enfermedad?
El tercer nivel se toma de acuerdo con el tipo de método de análisis necesario para proporcionar mayor información sobre la situación en salud. El nivel de análisis según los posibles métodos analíticos utilizados por el ONS en sus informes semestrales, son:
Recolección de información
Se diseñó y realizó prueba piloto, con los participantes del ONS, de un cuestionario el cual posteriormente fue aplicado a los participantes en el estudio, mediante la plataforma monkey survey®.
Plan de recolección de datos
Por correo electrónico se invitaron a participar a actores claves de la Red de Conocimiento del ONS. Se realizaron conversatorios presenciales en las cinco regiones del país con expertos y comunidad del sector sanitario y de la red de conocimientos del ONS. Las ciudades escogidas fueron Cali, Bucaramanga, Leticia, Medellín, Cartagena y los actores participantes fueron: miembros de EPS e IPS, Universidades, Organizaciones sin ánimo de lucro enfocadas en salud, centros de investigación especializados, miembros de secretarias de salud departamental, alcaldías, sociedad civil, Parques Nacionales Naturales, ONG´s en salud indígena.
Análisis de la información
El análisis conjunto (AC) busca la identificación de las preferencias en las respuestas en los niveles de atributos. De esta forma y a través de la identificación de los patrones de variación y co-variación de las respuestas, es posible estimar la importancia relativa de cada nivel de atributo 8,9. En la práctica, el modelo se realiza mediante la toma de una muestra (aleatoria o de conveniencia justificada) de sujetos que deben, según un orden de importancia pre-establecido, identificar las ponderaciones de importancia de los atributos de determinado producto/constructo. A partir de esos niveles de atributo se calcula la importancia que cada atributo posee al momento de la elección de un determinado producto/constructo. Simultáneamente, se conoce la utilidad parcial asociada a los diferentes niveles de atributo de los productos analizados. De esta forma, es posible conocer las configuraciones de los niveles de atributo que aumentan o disminuyen el atractivo de un determinado producto/constructo 10). Para el presente análisis se utilizó un modelo de preferencia de la utilidad global por lo que se usó un modelo factorial completo.
Análisis estadístico
A través de un modelo de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) el modelo en función de los atributos y de los niveles, es el siguiente:
donde:
es el orden o la valoración de la preferencia sobre el estímulo t
α es el término constante (inobservado).
es la utilidad o partworth asociado al nivel j-ésimo (j=1,2,…,K
i) del atributo i-ésimo(i=1,2,…,I).
si el nivel j-ésimo del atributo i-ésimo está presente en el estímulo t.
si el nivel j-ésimo del atributo i-ésimo no está presente en el estímulo t.
La base de la interpretación de resultados es el vector de utilidades o partworths β. Un valor alto o bajo de partworth significa que el nivel asociado proporciona al entrevistado una utilidad o preferencia alta o baja.
A partir de los partworths, el análisis conjunto también calcula la importancia relativa que los individuos atribuyen a los diferentes atributos que componen el producto/constructo. Un atributo será más importante cuanto más grande sea la diferencia entre el partworth más elevado y el más bajo (en valores absolutos). Por tanto, se puede obtener la importancia de un atributo mediante:
Para poder comparar la importancia de cada factor se utiliza la importancia relativa:
Todos los análisis se realizaron en el paquete estadístico STATA® en su versión 13.
RESULTADOS
Características generales de los participantes en el ejercicio
Se obtuvieron 222 respuestas de participantes, 58 % mujeres. La mayoría del grupo (61,0 %) con edades entre 26 y 40 años, la procedencia de los participantes fue de Amazonas (12,6 %), Antioquia (11,7 %), Bogotá (29,3 %), Cartagena (5,4 %), Boyacá (3,2 %), Caldas (0,9 %), Caquetá (0,9 %), Cauca (0,9 %), Cesar (0,9 %), Chocó (1,4 %), Córdoba (0,9 %), Cundinamarca (7,7 %), Huila (0,9 %), Magdalena (0,5 %), Meta (1,8 %), Norte de Santander (1,4 %), Putumayo (0,9 %), Quindío (0,5 %), Santander (12,6 %), Sucre (0,9 %), Tolima (3,2 %) y Valle (1,8 %). Las organizaciones a las que pertenecen eran Secretarias de Salud Departamental o Municipal (20,3 %), IPS y ESE (8,1 %), Asociaciones médicas, federaciones, corporaciones, ligas, fundaciones (5,9 %), Alcaldías (23 %), EPS (4,5 %), Universidades (14,4 %), Sector publico central: Ministerio, INS, ONS, INVIMA, ICBF, Ecopetrol, Senado (15,3 %), Organismo internacional: OPS, Naciones Unidas (0,9 %) y Sin respuesta (7,2 %). La mayoría tenía más de 10 años de experiencia (41 %) y el 31 % entre 6 y 10.
Respuestas de priorización a nivel nacional y departamental
La proporción de respuestas según el grupo de enfermedad se muestran en la Tabla 1. Se realizaron 240 observaciones a nivel nacional y 311 departamental. Los respondientes contestaron al menos una de las dos opciones de respuesta. Los trastornos mentales y de comportamiento, las enfermedades cardiovasculares y circulatorias, los neoplasmas, la diarrea, infecciones respiratorias, meningitis y otras enfermedades infecciosas comunes, y los trastornos maternos son los 5 grupos priorizados por los participantes a nivel nacional. A nivel departamental, los resultados fueron similares, incorporando las deficiencias nutricionales.
En la Tabla 2 se describen las respuestas según las preguntas de la matriz de priorización. A nivel nacional las respuestas más frecuentes fueron: para la Pregunta 1, Carga de Enfermedad (39 %); para la Pregunta 2, Población en general (48 %) y, para la Pregunta 3, análisis de determinantes sociales (27,3 %). A nivel departamental las respuestas fueron similares: Carga de enfermedad (40,3 %), población en general (44.63 %) y análisis de determinantes sociales (29,9 %) seguido de análisis de factores de riesgo (23 %).
Modelos multinivel de regresión logística ordinal para las respuestas a nivel Nacional y departamental
Nacional
Luego del análisis estadístico, influyen en la decisión únicamente la edad del respondiente y la opción de preguntas 2, a decir, la población en la cual priorizar. El modelo ajustado indicó, una vez tomado en cuenta el efecto de la agrupación de las respuestas y debido al hecho de que cada respondiente seleccionó dos opciones de respuesta, que las características preponderantes en cuanto a la definición de los grupos de enfermedades prioritarios son aquellas que dependen del grupo poblacional asociado con un Coeficiente=0,0519 IC 95 % (0,0065 - 0,0973).
Hubo 115 (48,3 %) observaciones que indican preferencia de los respondientes por indagar y priorizar las enfermedades consultadas en toda la población; siendo este el criterio más importante para priorizar las enfermedades que seleccionaron los participantes, seguido por el grupo de niños y niñas 41 (17,2 %).
Se llevó a cabo una prueba convencional de medias con el ánimo de verificar en el caso nacional, dentro de los grupos seleccionados de preguntas (b: grupo poblacional) cuales opciones de respuesta mostraban diferencias significativas respecto a las demás. Los resultados indican que de las preguntas de grupo poblacional, cuya variación implicó cambios en la elección del grupo de enfermedades los ítems: Adultez (p<0,001), adulto mayor o en envejecimiento (p=0,018), población en discapacidad (p<0,001), población víctima del conflicto armado (p<0,001), población ocupacionalmente expuesta (p=0,004) y toda la población (p<0,001) variaron significativamente. Esto significa que tales proporciones se comportaron de forma distinta entre ellas y los grupos de enfermedades, verificando poco acuerdo en la elección de las enfermedades prioritarias vistas a nivel nacional desde el enfoque de los grupos poblacionales.
Departamental
Influyen en la decisión únicamente la edad del respondiente y la opción de pregunta 1, es decir los criterios de priorización. El modelo ajustado indica que las características preponderantes para la definición de grupos de enfermedades prioritarios son aquellas que dependen de los criterios de priorización, es decir:carga de enfermedad significativa, dinámica epidemiológica de alto impacto, gran necesidad de información, agenda política y alta percepción de la comunidad y alta oportunidad de ganancia en salud.
Se observó una variabilidad significativa en cuanto a la edad de los entrevistados, razón por la que ésta es considerada significativa en el modelo, como se presenta en la tabla 3
Las respuestas por grupo de enfermedad correspondientes a la pregunta 1, que resultó ser la más influyente en la decisión de por qué priorizar las enfermedades seleccionadas se pueden resumir de la siguiente manera: Hubo 124 (40,39 %) de las respuestas que indican preferencia por el aspecto de carga de enfermedad; siendo este el criterio más importante para priorizar las enfermedades que seleccionaron los participantes. Siguió la dinámica epidemiológica de alto impacto con 79 (25,7 %) elecciones y 50 respuestas para necesidad de información (16,2 %). El criterio menos citado como relevante para escoger un grupo de enfermedad prioritario fue el de Agenda política y alta percepción de la comunidad con 16 coincidencias.
Desde la perspectiva de las preguntas asociadas con impacto los grupos de enfermedades se comportan como se muestra a continuación: trastornos mentales y de comportamiento, enfermedades cardiovasculares y circulatorias, diarrea, infecciones respiratorias, meningitis y otras enfermedades infecciosas comunes, neoplasmas, enfermedades desatendidas y malaria, deficiencias nutricionales. En conjunto estas 6 opciones consolidan 59,1 % del total de elecciones.
Se llevó a cabo una prueba de medias para verificar, en el caso departamental, dentro de los grupos seleccionados de preguntas (a: de impacto) cuales opciones de respuesta mostraban diferencias significativas respecto a las demás. Los resultados indican que de las preguntas de impacto (solo las del grupo a), cuya variación implicó cambios en la elección del grupo de enfermedades, el ítem 3 (necesidad de información) es significativamente diferente en su comportamiento respecto a las demás preguntas (p=0.018). Esto significa que la opción tres se comportó diferencialmente de las demás opciones de respuesta dentro del grupo de preguntas de impacto.
DISCUSIÓN
Los resultados en este estudio muestran que del listado de 22 grupos de enfermedades, las enfermedades cardiovasculares (ECV) y a los trastornos mentales y de comportamiento fueron seleccionados como prioridades para el análisis de información en salud pública en Colombia. Probablemente las razones que explican estos resultados incluyen la transición epidemiológica, el crecimiento poblacional y el envejecimiento de la población 11.
Por otra parte, la carga de enfermedad fue el criterio más importante para priorizar enfermedades y las enfermedades que obtuvieron los puntajes más altos en este estudio, fueron las mismas enfermedades que Murray y colaboradores identificaron midiendo carga de enfermedad a nivel mundial 11. De acuerdo con el Quinto Informe del ONS, sobre carga de enfermedad de enfermedades crónicas no transmisibles, se evidencia que en Colombia, las ECV son el grupo de enfermedades que generan mayor carga de enfermedad en el mundo, ocupando el primer lugar en cuanto a mortalidad y morbilidad, causando el 31 % de todas las muertes en el planeta, con 17,5 millones de muertes 12. En este estudio, las ECV ocuparon el segundo lugar de prioridades y la razón principal por la cual escogieron ese grupo fue por la carga de enfermedad.
Las enfermedades transmisibles, maternas, las enfermedades inmunoprevenibles (Diarrea, infecciones respiratorias, meningitis y otras enfermedades infecciosas comunes) y las enfermedades nutricionales estuvieron dentro de los grupos más escogidos como prioritarios a nivel departamental y nacional. Lo anterior demuestra la heterogeneidad de prioridades en salud en el perfil epidemiológico colombiano y el fenómeno de transición epidemiológica representa un reto para la priorización de acciones de prevención y control y en general para la toma de decisiones por parte de las autoridades sanitarias. Frente a esto, los hallazgos del 2do Informe del ONS 13 evidenciaron que en Colombia las enfermedades no transmisibles y lesiones son las principales causas de muerte en los 14 años de análisis y aunque la mortalidad infantil y la mortalidad en menores de 5 años han registrado una disminución del 37,5 % y 39,0 %, respectivamente, se observaron desigualdades por departamentos.
Además de identificar grupos de enfermedad prioritarios, este estudio identificó los análisis de información y los grupos poblacionales más relevantes para orientar la política pública sanitaria. Los análisis de información prioritarios fueron los análisis de determinantes sociales y los análisis de factores de riesgo a nivel departamental y nacional. El grupo poblacional más escogido fue la población general seguido de la población de niños, niñas y adolescentes. Frente a estos resultados, resulta interesante ver que la población prefirió estudios que ya están desarrollándose por el ONS, y que hicieron parte del 3er Informe en 2013, como ejemplo los estudios multinivel para mortalidad materna e infantil. Los resultados más relevantes de dicho informe evidencian que la mortalidad infantil se asoció significativamente con características individuales como: el sexo del niño, la educación de la madre; el número de semanas gestacionales al nacimiento; los meses de lactancia materna; la pertenencia a algún grupo étnico; el número de miembros en el hogar, la pobreza en el hogar y características del entorno como la pobreza multidimensional municipal y departamental 14.
Desde el punto de vista metodológico, la estrategia buscó identificar, en términos de frecuencia y variación, los patrones de respuesta más comunes en la población. En principio lo que el modelo busca es consolidar un sistema de “puntuación” que incluya simultáneamente (y tome en cuenta su variación y co-variacíon) aspectos de los respondientes y de las enfermedades a evaluar; de este modo, el método no valora el tipo y orden de los criterios sino la ponderación (valor) que se les ha dado entre los diferentes grupos de respondientes. En términos de frecuencia, el patrón de respuestas más común para un grupo de enfermedades, el tipo de impacto y de análisis requerido “co-variaron” de forma que reflejó asociaciones. A diferencia de un análisis de frecuencias simples o compuestas, la modelación permite la valoración simultánea de combinar la variación debida a los grupos de preguntas, tipos de respondientes, conglomeración de las respuestas por respondiente y tipo de impacto de las enfermedades en cuestión. En ambos casos, departamental y nacional, los resultados muestran que existe un aceptable grado de evidencia estadística respecto al comportamiento de las elecciones hechas por los entrevistados. Se dio acuerdo en la elección de las enfermedades prioritarias.
Con el uso del método de análisis conjunto, se pretendió superar una de las limitantes de los ejercicios de priorización basados en opiniones de expertos, ya que debido a la alta especialización y el nivel de conocimiento a profundidad de algunos profesionales, se pierde la noción de contexto de las problemáticas en salud de poblaciones a nivel local 5.
Por otro lado, al incluir 22 territorios de diferentes regiones del país, se buscó incrementar la representatividad de los participantes y por ende la generalización de los resultados a nivel nacional, aunque es bien claro que las prioridades departamentales no necesariamente se corresponde con las nacionales. Sin embargo, una de las limitantes del presente estudio, es la gran participación de 4 departamentos (Santander, Amazonas, Bogotá y Antioquia) y la poca o ninguna participación de los demás, limitando el alcance de las conclusiones en los grupos de enfermedad prioritarios solo a los departamentos participantes. Otra limitante de este estudio es que el grupo de enfermedades incluidos en el informe de carga mundial de la enfermedad publicada en el informe del 2010, no es exhaustiva de las condiciones que se presentan en los países en desarrollo y esto puede haber generado que problemas de salud pública, no seas considerado como prioritario en nuestro medio por no haber sido incluidos. Este potencial problema se intentó resolver, mediante la inclusión en la encuesta de una opción de pregunta nombrada como “Otro”, en donde los participantes nombraron las siguientes: Intoxicación por metales pesados por minería, enfermedades emergentes, infecciosas zoonóticas y resistencia antimicrobiana.
Este es el primer ejercicio de priorización para el análisis de información en salud pública desarrollado en Colombia y el primer ejercicio utilizando el método de análisis conjunto para fines de establecimiento de prioridades en salud pública. Estos resultados ilustran que el análisis conjunto, puede ser usado como una herramienta potencial para priorizar temas, eventos, problemas, o condiciones en salud pública, superando las siguientes limitaciones: la ponderación y asignación de puntajes subjetivos a los criterios de enfermedad por parte de los expertos, la incorrecta suposición de independencia entre los criterios de enfermedad, los sesgos asociados con los nombres de las enfermedades y la limitada participación de expertos 15.
Aunque no existe un modelo metodológico aceptado como “gold estándar” para el establecimiento de prioridades a nivel nacional o internacional, si hay aspectos comunes de buenas prácticas para el establecimiento de prioridades en investigación en salud 16. En este sentido, este estudio hace parte del estudio piloto para el diseño de la guía metodológica de priorización del ONS en el cual se integraron y adaptaron los tres abordajes comprehensivos descritos por la matriz de enfoque combinada 3D desarrollada por el Foro Global 17, el enfoque de seis pasos del Consejo de Investigación en Salud para el Desarrollo (en inglés COHRED) 18 y el enfoque de 9 temas buenas prácticas para el establecimiento de prioridades en investigación en salud desarrollado por la OMS 2
