Políticas y Programas que reducen los gastos catastróficos de salud en países de bajos y medianos ingresos

Edgar, Giménez Caballero; Laura, Flores; Nestor, Peralta; Edgar, Giménez Caballero; Laura, Flores; Nestor, Peralta

doi:10.18004/rspp.2018.diciembre.57-65

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Revista de salud publica del Paraguay

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Rev. salud publica Parag. vol.8 no.2 Asunción Dec. 2018

https://doi.org/10.18004/rspp.2018.diciembre.57-65

ARTICULO DE REVISION

Políticas y Programas que reducen los gastos catastróficos de salud en países de bajos y medianos ingresos

Policies and programs that reduce catastrophic health expenditures in low and middle income countries

Giménez Caballero Edgar¹

Flores Laura²

Peralta Nestor²

^¹Universidad Nacional de Concepción, Concepción, Paraguay.

^²INVESTIGACIÓN PARA EL DESARROLLO, Asunción, Paraguay

RESUMEN

Objetivo:

Identificar las políticas y programas que han logrado reducir el gasto catastrófico de salud, en los países de bajos y medianos ingresos.

Métodos:

Revisión sistemática de publicaciones entre enero de 2013 y diciembre de 2017 mediante una estrategia de búsqueda secuencial con palabras claves y selección mediante criterios de inclusión PICO. Incluimos estudios experimentales, casi experimentales y otros diseños de comparación controlados.

Resultados:

Identificamos 5.668 publicaciones que evalúan gastos catastróficos, de los cuales 4.678 se relacionaban con distintas intervenciones sanitarias frecuentes que actúan sobre el modelo de financiamiento, 860 utilizaron metodologías rigurosas y 443 correspondían a países de bajos y medianos ingresos. Revisamos títulos y resúmenes y preseleccionamos 44 publicaciones que fueron revisadas exhaustivamente. Incluimos8 publicaciones para el análisis: 3 realizadas en China, 2 en India, 1 en Lao, 1 en Indonesia y 1 en México. En la evaluación de impacto, 4 no demostraron variaciones estadísticamente significativas. Otros 4 demostraron reducción del gasto catastrófico, mediante distintos modelos de seguros de gestión pública.

Conclusiones:

Es posible ampliar la protección financiera de la población y evitar gastos catastróficos ante enfermedades, bajo ciertas condiciones y mediante intervenciones específicas como esquemas de aseguramiento público. El acervo de evidencias rigurosas en escaso y se necesitan más estudios sobre otros modelos de intervenciones.

Palabras claves: Protección financiera en salud; financiamiento de salud; gasto de bolsillo de salud; gasto catastrófico de salud; cobertura universal de salud.

ABSTRACT

Objective:

Identify the policies and programs that have managed to reduce catastrophic health spending in low and middle-income countries.

Methods:

A systematic review of publications between January 2013 and December 2017 through a strategy of sequential search with keywords and selection using PICO inclusion criteria. We included experimental, quasi-experimental and other controlled comparison designs.

Results:

We identified 5,668 publications that assess catastrophic expenditures, of which 4,678 were related to different frequent health interventions that act on the financing model, 860 used rigorous methodologies and 443 corresponded to low and middle-income countries. We reviewed titles and abstracts, and 44 publications were pre-selected and extensively revised. We included 8 publications for the analysis: 3 carried out in China, 2 in India, 1 in Lao, 1 in Indonesia and 1 in Mexico. In the impact evaluation, 4 did not show statistically significant variations. Another 4 showed a reduction in catastrophic spending, through different models of public management insurance.

Conclusions:

It is possible to expand the financial protection of the population and avoid catastrophic expenses in the face of diseases, under certain conditions and through specific interventions such as public insurance schemes. The collection of rigorous evidence in scarce and more studies are needed on other models of interventions.

Key words: Financial protection in health; health financing; out of pocket payments;catastrophic health expenditure; universal health coverage.

INTRODUCCIÓN

Las barreras económicas generan exclusión del sistema de salud, son arreglos inequitativos y pueden empujar a la pobreza. Por eso, algunas políticas y programas de salud tienen como objetivo la protección financiera de la población. Esto es relevante en países de bajos y medianos ingresos con sistemas segmentados y financiamiento limitado. En ellos se busca ampliar la cobertura mediante Atención Primaria de Salud, con diversos arreglos financieros y como parte de políticas de desarrollo y reducción de la pobreza⁵^-⁷. También se ha puesto énfasis en los determinantes sociales de la salud⁸; en la atención centrada en personas²^,⁹; la gestión de redes integradas¹⁰; el incremento del financiamiento público con fondos agrupados³; la promoción de la investigación, innovación y evaluación de tecnologías¹¹; y la salud en todas las políticas²^,¹².

En el 2015, la Asamblea General de las Naciones Unidas aprobó 17 Objetivos de Desarrollo Sostenible. Una de las metas es alcanzar la cobertura universal de salud (CUS) en el 2030 y se ha señalado que ésta es la idea más poderosa que hoy tiene la salud pública¹³^,¹⁴. Implica: 1) la cobertura poblacional, es decir la población que tiene derecho y acceso; 2) la cobertura de servicios específicos a los que tienen derecho y acceso; y 3) la cobertura financiera, o cuánto hay que pagar para utilizar esos servicios². Se puede lograr protección financiera para un conjunto de servicios esenciales invirtiendo 5% a 6% del PIB con fondos mancomunados que representen el 80% del total³.

Para analizar el financiamiento se puede recurrir a las cuentas nacionales de salud¹⁵ o indicadores de gastos en la utilización de servicios. Se denomina gasto de bolsillo de salud (GBS) a los gastos por honorarios, procedimientos diagnósticos o terapéuticos, hospitalizaciones, medicamentos, dispositivos médicos u otros directamente relacionados con la atención ante una enfermedad. Se considera gasto catastrófico de salud (GCS) cuando el GBS supera un límite de capacidad de pago de los hogares. Se denomina gasto empobrecedor cuando el GBS pone a los hogares por debajo de la línea de pobreza, o cuando profundiza la situación de pobreza¹⁶. El umbral más utilizado para GCS es 40% de la capacidad de pago de los hogares¹⁷^-²⁰. También se utilizan otros límites como 50% y 60%²¹, 30%²²^-²⁴ y 20%²⁵^,²⁶⁾ o como una proporción del ingreso total^{(27, 28)} o de los gastos del hogar²⁹.

Para ampliar la protección financiera, las políticas utilizan priorizaciones. Son explícitas cuando se especifican la población, las enfermedades y servicios que se cubren; o implícita, cuando no hay una declaración, pero se implementan mecanismos de priorización con la asignación de recursos, asignación de números, lista de espera y otras formas de control de la oferta³⁰. Esta definición es clave puesto que ciertas enfermedades se asocian con gastos excesivos³¹^,³². Las intervenciones pueden ser distintas: planes de beneficios o de garantías, derechos específicos, ampliación de cobertura o regulaciones sobre los precios^{(30, 33)}. Para financiarlas se recurre a impuestos generales o selectivos, contribuciones basadas en el trabajo o modalidades de aseguramiento público y privado^{(2-4, 33)}.

La efectividad de estas políticas para proteger a la población de gastos excesivos ante enfermedades es variable: Una revisión sistemática publicada en 2014 reportó evidencias débiles sobre la efectividad de las intervenciones para reducir GBS, señalando que los programas de seguro que reducen o eliminan los copagos proporcionan cierta protección financiera y que existen brechas de conocimiento, sobre todo en países de ingresos bajos y medianos³⁴.

Otra revisión publicada en 2016 aportó evidencias limitadas sobre la reducción neta del GBS. Las evidencias fueron más concluyentes sobre una distribución más progresiva de los recursos mediante un seguro universal y una política de acceso a medicamentos y que los copagos y aranceles son regresivos y afectan más a los pobres³⁵.Otra publicación de ese año sugirió que distintos modelos de micro seguros de salud destinados a hogares de bajos ingresos en Asia y África, proporciona protección financiera contra GCS. Los autores señalaron que se requiere de más investigaciones para cubrir los vacíos de conocimiento para hacer recomendaciones de políticas³⁶.

MATERIAL Y METODOS

El objetivo general del estudio fue identificar, según evidencias rigurosas, las intervenciones de políticas y programas que han logrado reducir los GCS y GES en los países de bajos y medianos ingresos mediante una revisión sistemática de publicaciones de los últimos 5 años.

Se diseñó una estrategia de búsqueda mediante palabras claves y criterios de inclusión aplicados secuencialmente. Los criterios de inclusión se ajustaron a las revisiones sistemáticas para el desarrollo³⁷⁾ los cuales se denominan PICO por sus siglas en inglés: Poblaciones de países de bajos y medianos ingresos, según la clasificación del Banco Mundial³⁸. Intervenciones sobre el sistema de salud en el marco de políticas, planes y/o programas, bajo distintos modelos de protección social, seguridad social o de aseguramiento, que tengan como objetivo principal o secundario: reducir el GBS; o incrementar la protección financiera; o la equidad del financiamiento; o ampliar el acceso o la cobertura de los servicios; o la cobertura universal de salud. Comparación de resultados mediante diseñoscuantitativos experimentales o casi experimentales, u otros diseños que controlan sesgos de manera rigurosa; o variables de resultados fueron los gastos excesivos por motivos de salud definidos como gastos catastróficos según las definiciones propuestas por Xu¹⁶ y otras que utilizan una proporción sobre los gastos totales del hogar. Fueron excluidas aquellas que utilizan otras definiciones.

Se incluyeron artículos con revisión de pares entre enero de 2013 y diciembre de 2017. Se utilizó el IDRC research data base collection / electronic collection catalogue (EBSCO, OECDi Library, SciELO, World Bank eLibrary, Pub Med) y Google Scholar, siguiendo las siguientes fases: 1) identificación publicaciones claves, 2) revisión de tesauros, 3) aplicación secuencial de palabras clave, 4) revisión de títulos y resúmenes, 5) revisión completa de publicaciones preseleccionadas aplicando criterios PICO, 6) selección de artículos y 7) análisis mediante una matriz que cotejó la categorización de los países por nivel de ingreso, el periodo de evaluación, el contexto del sistema de salud, las características de las políticas y programas, el diseño metodológico y la definición de los resultados. Finalmente, se sintetizó las evidencias sobre la reducción del GCS. No pudo determinarse el tamaño del efecto de forma cuantitativa, debido a la variedad de metodologías, por lo que se realizó una categorización de intervenciones y resultados de manera dicotómica: reduce GCS o no reduce GCS (Tabla 1).

Tabla1: Estrategia de Búsqueda Utilizando Palabras Claves.

PASOS DE BUSQUEDA SISTEMÁTICA CON PALABRAS CLAVES
1. (catastrophic?ORimpoverishment?OR out of pocket) AND (health) AND (expenditure? OR spending OR payment? OR cost?)
2. AND (intervention? OR program? OR polic* OR politic? OR plan? ORinsuranc* OR assurance? OR fund* OR coverage OR access OR universal health coverage OR primary health care)
3. AND (experimental OR cuasi experimental OR regression discontinuity OR propensity score matching ORdifference? In difference? OR impactevaluation)
4. AND (Africa OR Asia or Caribbean OR West Indies OR South America OR Latin America OR Central America OR Afghanistan or Albania or Algeria or Angola or Argentina or Armenia or Armenian or Azerbaijan or Bangladesh or Benin or Byelarus or Byelorussian or Belarus or Belorussian or Belorussia or Belize or Bhutan or Bolivia or Bosnia or Herzegovina or Hercegovina or Botswana or Brazil or Bulgaria or Burkina Faso or Burkina Fasso or Upper Volta or Burundi or Urundi or Cambodia or Khmer Republic or Kampuchea or Cameroon or Cameroons or Cameron or Camerons or Cape Verde or Central African Republic or Chad or China or Colombia or Comoros or Comoro Islands or Comores or Mayotte or Congo or Zaire or Costa Rica or Cote d'Ivoire or Ivory Coast or Croatia or Cuba or Djibouti or French Somaliland or Dominica or Dominican Republic or East Timor or East Timur or Timor Leste or Ecuador or Egypt or United Arab Republic or El Salvador or Eritrea or Ethiopia or Fiji or Gabon or Gabonese Republic or Gambia or Gaza or Georgia Republic or Georgian Republic or Ghana or Gold Coast or Grenada or Guatemala or Guinea or Guiana or Guyana or Haiti or Honduras or Hungary or India or Maldives or Indonesia or Iran or Iraq or Jamaica or Jordan or Kazakhstan or Kazakh or Kenya or Kiribati or Korea or Kosovo or Kyrgyzstan or Kirghizia or Kyrgyz Republic or Kirghiz or Kirgizstan or Lao PDR or Laos or Lebanon or Lesotho or Basutoland or Liberia or Libya or Macedonia or Madagascar or Malagasy Republic or Malaysia or Malaya or Malay or Sabah or Sarawak or Malawi or Mali or Marshall Islands or Mauritania or Mauritius or Agalega Islands or Mexico or Micronesia or Middle East or Moldova or Moldovia or Moldovian or Mongolia or Montenegro or Morocco or Ifni or Mozambique or Myanmar or Myanma or Burma or Namibia or Nepal or Netherlands Antilles or New Caledonia or Nicaragua or Niger or Nigeria or Pakistan or Palau or Palestine or Panama or Paraguay or Peru or Philippines or Philipines or Phillipines or Phillippines or Papua New Guinea or Romania or Rumania or Roumania or Rwanda or Ruanda or Saint Lucia or St Lucia or Saint Vincent or St Vincent or Grenadines or Samoa or Samoan Islands or Navigator Island or Navigator Islands or Sao Tome or Senegal or Serbia or Montenegro or Seychelles or Sierra Leone or Sri Lanka or Solomon Islands or Somalia or Sudan or Suriname or Surinam or Swaziland or South Africa or Syria or Tajikistan or Tadzhikistan or Tadjikistan or Tadzhik or Tanzania or Thailand or Togo or Togolese Republic or Tonga or Tunisia or Turkey or Turkmenistan or Turkmen or Uganda or Ukraine or Uzbekistan or Uzbek or Vanuatu or New Hebrides or Venezuela or Vietnam or Viet Nam or West Bank or Yemen or Yugoslavia or Zambia or Zimbabwe or developing countries or transitional countries or under developed countries or underdeveloped countries or middle income countries or low countries)

RESULTADOS

El paso 1 incluyó 5.668 publicaciones, 4.678estaban relacionadas con alguna de las intervenciones que reducen GBS, es decir, el paso 2 de la búsqueda. Aplicando el paso 3, quedaron 860 publicaciones y con el paso 4, 443 publicaciones. Revisando títulos y resúmenes se preseleccionamos 44 publicaciones para revisión exhaustiva. Como resultado, seleccionamos 8 publicaciones que cumplieron con los criterios PICO: 7 eran de países del continente asiático (3 de China, 2 de India, 1 de Indonesia y 1 de Lao) y 1 de América Latina (México). Considerando el nivel de ingreso, 3 eran de países de ingresos medios bajos (2 de India y 1 de Lao) mientras que los 5 restantes eran de países de ingresos medios altos (3 de China, 1 de Indonesia y 1 de México). Ningún estudio de países de ingresos bajos cumplió con los criterios PICO (Tabla 2).

Todas las intervenciones tuvieron alguna forma de participación estatal, con priorización explícita, de tipo “aseguramiento” dirigido a la población pobre, rural o a la población sin cobertura de seguridad social o a la población sin seguro médico (Tabla 3).

En cuanto al tiempo transcurrido desde el inicio del programa y la evaluación, la variación fue de 1 a 9 años: 1 año en los estudios realizados en Indonesia y México, 4 años en los 2 estudios realizados en India, 5 a 6 años en 2 estudios de China, 8 años en el estudio de Lao y 9 años en un estudio de China (Tabla 4).

Las variables dependientes para evaluar las modificaciones, los efectos, la efectividad o el impacto, describieron variaciones del GBS. En los estudios de China, 2 definieron el GCS con el umbral de 40% mientras que 1 utilizó umbrales de 20%, 30%, 40% y 60% de la capacidad de pago. El estudio de México lo definió a partir de 30% de la capacidad de pago. Los 2 estudios de la India utilizaron umbrales de 25% y de 40% a 80% de la capacidad de pago, y considerando 10% a 50% de los gastos totales del hogar. El estudio realizado en Indonesia utilizó el umbral de 15% sobre los gastos totales y el de Lao el 10% de los gastos totales de los hogares (Tabla 4).

En cuanto al diseño del estudio, sólo 1 lo describió como experimental (México), 4 utilizaron Propensity Score Matching para seleccionar la muestra de intervención y control (2 de India, 1 de Lao y 1 de Indonesia); 1 utilizó diferencia de diferencias para comparar grupos (China); 2 realizaron estudios longitudinales con pruebas estadísticas de significancia antes y después de la intervención (China).

Los efectos estadísticamente significativos sobre el GCS se identificaron en 4 publicaciones:

El estudio de México demostró una reducción del GCS en los hogares rurales con acceso a establecimientos bien dotados de personal de salud.

El estudio realizado en China por Guo y colaboradores demostraron que el reembolso del NCMS redujo la incidencia y la intensidad de los GCS, y que este impacto fue mayor luego del lanzamiento de la nueva reforma. Después del reembolso, la incidencia de GCS fue 0.073 en el 2009 y 0.021 en 2012.

El estudio realizado en Lao demostró una reducción de GCS. Las estimaciones señalaron que el 6% de las personas aseguradas y el 9% de las personas sin seguro viven en hogares con gastos catastróficos. Para aquellos que fueron hospitalizados, el impacto del CBHI en los GCS fue aún más pronunciado: 14.7% para asegurados y 27.4% para no asegurados.

Un estudio realizado en India por Barnes y colaboradores demostró cierta reducción del GCS, con un nivel de significancia de 10%.

Las otras 4 publicaciones no demostraron variaciones estadísticamente significativas.

: Publicaciones incluidas para el análisis.

ID	Documento	País	Clasificación
Mx	(39) Jeffrey Grogger, Tamara Arnold, Ana Sofía León, Alejandro Ome; Heterogeneity in the effect of public health insurance on catastrophic out-of-pocket health expenditures: the case of Mexico, Health Policy and Planning, Volume 30, Issue 5, 1 June 2015, Pages 593-599,https://doi.org/10.1093/heapol/czu037	México	Ingresos medios altos
Ch1	(40) Jing S, Yin A, Shi L, Liu J. Whether New Cooperative Medical Schemes reduce the economic burden of chronic disease in rural China. PLoSOne 2013;8:e53062. doi: http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0053062 PMID:23326382	China
Ch2	(41) Guo N, Iversen T, Lu M, Wang J, Shi L. Does the new cooperative medical scheme reduce inequality in catastrophic health expenditure in rural China? BMC HealthServ Res. 2016;16:653	China
Ch3	(42) Wang Q, Liu H, Lu ZX, Luo Q, Liu JA. Role of the new rural cooperative medical system in alleviating catastrophic medical payments for hypertension, stroke and coronary heart disease in poor rural areas of China. BMC PublicHealth. 2014;14(1):907-16	China
Indo	(43) Sparrow R, Suryahadi A, Widyanti W (2013) Social health insurance for the poor: Targeting and impact of Indonesia's Askeskinprogramme. Social Science& Medicine 96: 264-271	Indonesia
Lao	(44) Alkenbrack S, Lindelow M. The Impact of Community‐Based Health Insurance on Utilization and Out‐of‐Pocket Expenditures in Lao People's Democratic Republic. Health Econ. 2013;24:379	Lao	Ingresos medios bajos
Ind1	(45) K. Barnes, A. Mukherji, P. Mullen, N. Sood. Financial risk protection from social health insurance J. Health Econ., 55 (2017), pp. 14-29	India	Ingresos medios bajos
Ind2	(46) Karan A, Yip W, Mahal A. Extending health insurance to the poor in India: an impact evaluation of RashtriyaSwasthyaBimaYojana on out of pocket spending for healthcare. SocSciMed. 2017;31(181):83-92	India

Tabla 3: Intervenciones y población meta

ID	INTERVENCIÓN	POBLACIÓN
Mx	Sistema de Protección Social en Salud. Seguro Popular de salud. Implementado desde 2004	Población sin seguro. Sector Informal. Pobres.
Ch1	Seguro público de salud NCMS implementado desde el 2003. El fondo se constituye con aportes del Estado y de los hogares y proporcionan reembolsos para atención ambulatoria y hospitalizaciones	Población rural y pobre.
Ch2
Ch3
Indo	El programa Askeskin es de aseguramiento para el sector informal para expandir la seguridad social mediante un paquete de servicios ambulatorios y de hospitalización. Se introdujo en 2006	Población del sector informal y pobre.
Lao	Seguro comunitario para trabajadores informarles de Lao. Gubernamental. Cubre un paquete de servicios ambulatorios y de internación. Se implementa desde el 2001.	Población urbana y sub urbana.
Ind1	Vajpayee Arogyashree Scheme (VAS), seguro orientado hacia enfermedades con gastos catastróficos. Implementado desde el 2010	Población rural y pobre.
Ind2	Rashtriya Swasthya Bima Yojana’ (RSBY). Seguro público implementado desde el 2008. Busca proteger a la población pobre contra gastos excesivos por hospitalizaciones. No cubre atención ambulatoria	Población pobre.

Tabla4: Diseños y resultados

ID	Tiempo	Diseño	Variables	Resultados
M	1 año	Experimental	Independientes: aseguramiento, utilización de servicios, características del establecimiento. Dependientes: gasto de bolsillo y gasto catastrófico (30% de capacidad de pago)	Reducción significativa del GCS.
Ch1	5 años	Intervención y controles. Diferencia de diferencias	Independientes: aseguramiento, diagnóstico de enfermedades crónicas, variables socioeconómicas. Dependientes: gasto de bolsillo, gasto empobrecedor, gasto catastrófico (40% de la capacidad de pago)	No significativo
Ch2	9 años	Estudio longitudinal 2009 y 2012 antes y después del reembolso	Independientes: aseguramiento y variables socioeconómicas. Dependientes: gasto de bolsillo, gasto catastrófico (20, 30, 40, 50 y 60% de la capacidad de pago	Reducción significativa del GCS.
Ch3	6 años	Antes y después del desembolso. Pruebas de OR. Regresión logística	Independientes: aseguramiento, variables socioeconómicas y diagnóstico de hipertensión, enfermedad coronaria y accidente cerebrovascular. Dependientes: gasto de bolsillo, gasto empobrecedor gasto catastrófico (40% de capacidad de pago), brechas de GCS.	No significativo
Indo	1 año	Intervención y controles. Propensity Score Matching	Independientes: socioeconómicas, aseguramiento, utilización. Dependientes: gasto de bolsillo y gasto catastrófico (15% del total de gastos)	No significativo
Lao	8 años	Intervención y controles. Propensity Score Matching	Independientes, socioeconómicas, aseguramiento, utilización. Dependientes: gasto de bolsillo y gasto catastrófico (10% del total de gastos)	Reducción significativa del GCS.
Ind1	4 años	Intervención y controles. Propensity Score Matching	Gasto catastrófico como 40% a 80% de la capacidad de pago o como 10% a 50% del total de gastos.	Reducción significativa del GCS
Ind2	4 años	Intervención y controles. Propensity Score Matching	Dependientes: aseguramiento, hospitalización. Independiente: gasto de bolsillo, gasto catastrófico (10% de gastos del hogar y 25% de capacidad de pago).	No significativo

DISCUSIÓN

Todas las intervenciones analizadas fueron implementadas entre el 2001 y el 2010, en distintos contextos territoriales, sociales, sanitarios, económicos y culturales. Estas fueron orientadas de acuerdo a problemas comunes de países con ingresos bajos y medios: exclusión de pobres y de trabajadores informales; oferta limitada en áreas rurales; subsistemas desiguales y alta participación del gasto de bolsillo³⁹^-⁴⁶. Las diferentes intervenciones plantean que no hay un camino único para alcanzar la cobertura universal de salud: a) instalar un sistema de protección social, como el Seguro Popular de Salud de México²²^-²⁴, b) seguridad social para trabajadores informales en Indonesia⁴³, c) aseguramiento de un paquete de servicios en la India⁴⁵^,⁴⁶⁾ o d) aseguramiento con reembolso en China⁴⁰^-⁴².

Cuando hay cobertura asegurada es esperable que se incremente la utilización de servicios. Este incremento puede aumentar el gasto de bolsillo y otras variaciones pueden relacionarse a la disponibilidad, accesibilidad, complejidad y calidad de servicios, aspectos que no están suficientemente descriptos para analizarlos.

Aún con estas limitaciones, resulta notorio que todas las intervenciones con impacto se basan en modelos de priorización explícita y de aseguramiento. Esta situación puede deberse a un sesgo que privilegia evaluaciones econométricas. Otros tipos de intervenciones pueden privilegiar la evaluación de otros resultados. La evaluación de políticas y programas de salud será más amplia si consideran distintas dimensiones: a) acceso y utilización, b) equidad y protección financiera y c) la salud de la población. La resultante es una valoración de los efectos.

La mayoría de los estudios derivan de encuestas de hogares y no de diseños específicos para calcular gastos catastróficos. Es conveniente contar con información precisa que asocie este tipo de gastos con un conjunto específico de enfermedades, de servicios necesarios para atenderlas y cómo se distribuye en la población el riesgo de padecerlas y las posibilidades de atención. Especialmente será de utilidad considerar estudios específicos sobre las enfermedades y servicios relacionados con las metas de salud de los ODS.

Es difícil hacer comparaciones y sintetizar de manera agregada las evidencias generadas en esta revisión debido a las variaciones metodológicas y definiciones utilizadas. Para hacer recomendaciones de políticas y programas basadas en evidencias se requiere de más investigaciones y evaluaciones con diseños rigurosos.

CONCLUSIÓN

Las evaluaciones de impacto sobre el gasto catastrófico de salud que utilizan metodologías rigurosas son limitadas. Aún más limitadas son las publicaciones que se refieren a países de ingresos bajos. Aún no se ha logrado uniformidad metodológica para el análisis de la protección financiera en los sistemas de salud. Con limitaciones, hay evidencias que algunos modelos de aseguramiento, bajo ciertas condiciones, pueden reducir los gastos excesivos de la población. Pero no necesariamente significan que sólo con estos modelos sea posible hacerlo. Se requiere de más estudios para hacer recomendaciones políticas y programas más efectivas para lograr cobertura universal de salud con protección financiera en el 2030.

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Recibido: 13 de Junio de 2018; Aprobado: 08 de Agosto de 2018

Correspondencia: Edgar Giménez Caballero mail: edgica@gmail.com

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