¿Cómo afecta el nivel socioeconómico (y cómo se mide) los tiempos de espera – Health Care Economist?

Muchos estudios han encontrado que los pacientes de nivel socioeconómico (NSE) más bajo tienen peor acceso a la atención. Por ejemplo, los pacientes de NSE más bajo tienen tiempos de espera más largos. (Ver artículos de revisión Landi et al. 2018 y Siciliani 2016.) Una pregunta importante es si estas diferencias dependen de cómo se mide el estatus socioeconómico: a nivel individual o agregado a nivel geográfico. El artículo de Carlsen et al. pretende responder a esta pregunta. Los autores utilizaron datos de dos conjuntos de datos noruegos: (i) el Registro Nacional de Pacientes (NPR), que recopila admisiones hospitalarias que no son de emergencia, y (ii) Estadísticas de Noruega, que recopila SES. Los resultados de interés de los autores fueron los tiempos de espera (. medido como “el número de días entre que el hospital recibe una carta de derivación y el ingreso del paciente”) siendo la variable dependiente clave el NSE definido como (i) un individuo (ii) una célula de población (es decir, una combinación de género y edad; , años y municipio de residencia) o (iii) municipio. Este enfoque tiene como objetivo probar la presencia de sesgo de agrupamiento. Cuando se utilizan medidas geográficas de NSE, se comparan con medidas individuales. Al utilizar este enfoque El autor encontró que: …el [waiting time] Coeficiente [for SES] Es mayor cuando el nivel socioeconómico se mide a nivel agregado. Por ejemplo, las asociaciones municipales de educación superior para mujeres (hombres) son aproximadamente 3,7 (3,3) veces más altas que para los individuos en términos de tiempos de espera. Estas diferencias resultan en una diferencia de aproximadamente 28 (21) días… cuando el nivel socioeconómico se mide a nivel individual. Encontramos que los tiempos de espera se redujeron entre un 7% y un 8% para aquellos con un nivel educativo más alto en comparación con aquellos con un nivel educativo más alto. educación más baja Se podría pensar que estos resultados se deben al hecho de que los hospitales en áreas de NSE más bajo pueden tener menor calidad y tiempos de espera más largos. Pero los autores incluyeron efectos fijos hospitalarios. Otra razón podría ser que las redes sociales son importantes. Los individuos de ‘clase media’ que viven en áreas más ricas pueden tener redes sociales de colegas más privilegiados que pueden ‘trabajar’ en el sistema. Sí, colocar a la misma persona en una región de nivel socioeconómico bajo los hará menos. Es probable que tengan redes tan ventajosas. Por otro lado, los factores a nivel individual (por ejemplo, educación, recursos, habilidad lingüística) también pueden influir. Pero puede ser más grave cuando personas con un nivel socioeconómico bajo están rodeadas de personas con un nivel socioeconómico igualmente bajo. Esto es sólo una especulación. Pero el hallazgo de que los gradientes de acceso al NSE varían dependiendo de cómo se mide el NSE (por ejemplo, a nivel individual o geográfico) es un hallazgo importante.