Impacto de la COVID-19 sobre las listas de espera quirúrgicas
e202103035
Palabras clave:
COVID-19, Listas de espera quirúrgicas, Datos de panelResumen
Fundamentos: En España, tanto el número de personas que están en espera de intervención quirúrgica, como los recursos quirúrgicos disponibles difieren entre comunidades autónomas. La pandemia ocasionada por la COVID-19 ha incrementado estas listas de espera. En este trabajo se persiguió un doble objetivo, por un lado, determinar cuáles son los recursos que tiene mayor influencia en el número de personas por mil habitantes que se encuentran en espera quirúrgica y, por otro, estimar el impacto que la pandemia actual ha generado.
Métodos: Para estimar cuales son los recursos que más están repercutiendo en las listas de espera y predecir el efecto que la COVID-19 ejerce en ellas, utilizamos un modelo de datos de panel dinámico. Los datos de recursos quirúrgicos y listas de espera por comunidades autónomas se han obtenido de Encuestas de Salud, Estadísticas Hospitalarias e informes de listas de espera del Ministerio de Sanidad Consumo y Bienestar Social y de las Consejerías. El periodo muestral es 2012-2017 (último año publicado para recursos quirúrgicos). Además, se llevó a cabo una revisión de la literatura que permite corroborar la importancia y complejidad de las listas de espera como instrumento de gestión del sistema sanitario (bases de datos Web of Science, SciELO y Dialnet).
Resultados: La COVID-19 incrementará las listas de espera, aproximadamente entre el 7,6% y el 19,4%, dependiendo de la comunidad. No todos los recursos quirúrgicos disponibles tienen la misma importancia ni influyen de la misma manera en la reducción de las personas en espera. Los recursos más significativos son las camas y quirófanos por mil habitantes y no tanto el gasto en hospitales del Sistema Nacional de Salud.
Conclusiones: Los modelos de datos de panel permiten conocer la relación entre recursos quirúrgicos y lista de espera, la cual parece ser compleja y diferente entre comunidades. Además, estos modelos ayudan a predecir el incremento esperable y, por lo tanto, son un instrumento útil en la gestión de listas de espera.
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