Revista Criterios - vol. 31 n.
o
2 Julio-Diciembre 2024 - pp. 12-27
Rev. Criterios ISSN: 0121-8670, e-ISSN: 2256-1161
https://doi.org/10.31948/rev.criterios
Hacia una medición integral del sistema de salud en América Latina: presentación
del índice de desempeño multidimensional
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Nicolás Rubio García
Jairo Alfredo Ortiz Pacheco
Andrés Mateo Gómez Franco
Hacia una medición integral del sistema de
salud en América Latina: presentación del
índice de desempeño multidimensional
Nicolás Rubio García
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Jairo Alfredo Ortiz Pacheco
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Andrés Mateo Gómez Franco
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Cómo citar este artículo / To reference this article / Para
citar este artigo:
Rubio-García, N., Ortiz-Pacheco, J. A. y Gómez-
Franco, A. M. (2024). Hacia una medición integral del sistema de
salud en América Latina: presentación del índice de desempeño
multidimensional.
Revista Criterios, 31
(2),
12-27. https://doi.
org/10.31948/rc.v31i2.4000
Fecha de recepción:
29 de marzo de 2024
Fecha de revisión:
4 de julio de 2024
Fecha de aprobación:
3 de agosto de 2024
Resumen
Se presenta una metodología innovadora para medir el desempeño del sistema de
salud en América Latina mediante un enfoque multidimensional. La metodología
se basa en la ponderación de cuatro subíndices clave: cobertura, calidad, salud
socioeconómica y percepción de la población, que en conjunto conforman el índice
de desempeño multidimensional (IDM). El objetivo principal es proporcionar una
visión integral del desempeño del sistema de salud en la región e identifcar
áreas potenciales de mejora. La investigación está alineada con las defniciones
de la Organización Mundial de la Salud (OMS), que concibe la salud como un
estado de bienestar holístico y reconoce su naturaleza multidimensional. En
este marco, el sistema de salud se entiende como una estructura integral que
abarca organizaciones, instituciones y recursos dedicados a la mejora de la
salud en general. La metodología propuesta abarca tres enfoques principales:
comparativo, predictivo y evaluativo. Estos enfoques tienen como objetivo mejorar
el desempeño del sistema de salud al facilitar la comparación internacional y
nacional, prever el comportamiento futuro e identifcar las variables que infuyen
en los índices principales. Finalmente, la metodología se aplica para evaluar
el desempeño de 18 países latinoamericanos, con un análisis comparativo
específco en tres países: Colombia, Costa Rica y República Dominicana.
Palabras clave
: salud; bienestar; estadísticas sanitarias; seguridad social;
servicio de salud; política de la salud
1
Estudiante de Especialización en Visual Analytics, Fundación Universitaria Internacional de la Rioja y Big Data; politólogo, Universidad
Nacional de Colombia, sede Medellín; estudiante de Economía y Finanzas, Universidad El Bosque. Correo electrónico:
nrubiog@unal.
edu.co
2
Estudiante de Derecho, Universidad de Antioquia; estudiante de Ciencia Política, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín.
Correo electrónico:
jortizpa@unal.edu.co
3
Estudiante de Ciencia Política, Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín. Correo electrónico:
angomezf@unal.edu.co
Este artículo es resultado de la ponencia presentada en el VII Congreso Nacional de Ciencia Política Uniandes – ACCPOL, el 9 de junio
de 2023, y del trabajo fnal de la materia Política Comparada.
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Towards a comprehensive measurement
of the health system in Latin America:
presentation of the multidimensional
performance index
Abstract
An innovative methodology for measuring health system performance in Latin
America using a multidimensional approach is presented. The methodology is
based on the weighting of four key sub-indices: coverage, quality, socioeconomic
health, and population perception, which together form the Multidimensional
Performance Index (MDI). The main objective is to provide a comprehensive
view of health system performance in the region and to identify potential areas
for improvement. The research is aligned with the World Health Organization’s
(WHO) defnitions of health as a holistic state of well-being and recognizes its
multidimensional nature. In this framework, the health system is understood
as an integral structure of organizations, institutions, and resources dedicated
to improving health in general. The proposed methodology includes three main
approaches: comparative, predictive, and evaluative, essentially aimed at
improving the performance of the health system by facilitating international and
national comparisons, predicting future behavior and identifying the variables
that infuence the main indexes. Finally, the methodology is applied to evaluate
the performance of 18 Latin American countries, with a specifc comparative
analysis in three of them: Colombia, Costa Rica, and Dominican Republic.
Keywords:
health; welfare; health statistics; social security; health service;
health policy
Rumo a uma medição abrangente
do sistema de saúde na América
Latina: apresentação do índice de
desempenho multidimensional
Resumo
É apresentada uma metodologia inovadora para medir o desempenho do sistema
de saúde na América Latina usando uma abordagem multidimensional. A
metodologia é baseada na ponderação de quatro subíndices principais: cobertura,
qualidade, saúde socioeconômica e percepção da população, que formam o
Índice de Desempenho Multidimensional. O principal objetivo é fornecer uma
visão abrangente do desempenho do sistema de saúde na região e identifcar
possíveis áreas de melhoria. A pesquisa está alinhada com as defnições de
saúde da Organização Mundial da Saúde (OMS) como um estado holístico de
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bem-estar e reconhece sua natureza multidimensional. Nessa estrutura, o
sistema de saúde é entendido como uma estrutura integral de organizações,
instituições e recursos dedicados à melhoria da saúde em geral. A metodologia
proposta inclui três abordagens principais: comparativa, preditiva e avaliativa.
Essas abordagens têm como objetivo melhorar o desempenho do sistema
de saúde, facilitando as comparações internacionais e nacionais, prevendo o
comportamento futuro e identifcando as variáveis que infuenciam os principais
índices. Finalmente, a metodologia é aplicada para avaliar o desempenho de
18 países latino-americanos, com uma análise comparativa específca em três
deles: Colômbia, Costa Rica e República Dominicana.
Palavras-chave:
saúde; bem-estar; estatísticas de saúde; seguridade social;
serviço de saúde; política de saúde
Introducción
El derecho a la salud abarca la ausencia
de enfermedad y también las condiciones
necesarias para una vida digna. Para
garantizarlo, los Estados establecen
instituciones para administrar y gestionar el
sistema de salud. La Organización Mundial de
la Salud (OMS) defne este sistema como el
conjunto de organizaciones, instituciones y
recursos destinados a mejorar la salud de la
población, requiriendo para su funcionamiento
un adecuado fnanciamiento, recursos
humanos y materiales para proporcionar
tratamientos y servicios que satisfagan
las necesidades de la población (Ocampo-
Rodríguez et al., 2013). Por ende, aunque el
sistema de salud se encuentra administrado
por entidades estatales, este se compone de
un conjunto de organizaciones con el objetivo
común de mejorar la salud de la población.
El esfuerzo colectivo de estas organizaciones
confgura el sistema de salud y determina sus
características en función de las necesidades
de la población, que varían según el país. Sin
embargo, presenta características generales
como la cobertura, la calidad del servicio,
los factores socioeconómicos y la percepción
pública. En este sentido, identifcar las falencias
de un sistema de salud es esencial para
mejorar su efciencia (Bernal y Gutiérrez, 2012;
Rodríguez, 2019). Del mismo modo, reconocer
las cualidades de un sistema de salud efciente
permite replicarlas para ofrecer estándares que
satisfagan las necesidades de la población.
En este contexto, el 22 de julio de 1946,
la Constitución de la OMS fue frmada por
61 Estados, introduciendo un enfoque
multidimensional de la salud, la cual se la
defne como un estado completo de bienestar
físico, mental y social; además, se estableció
como esencial la salud global para la paz y
la seguridad. Para lograr esto, se requiere
de la cooperación de individuos y Estados, a
través de la adopción de medidas sanitarias y
sociales adecuadas (World Health Organization
[WHO], 2022). Bajo esta premisa, el concepto
de salud ha evolucionado a lo largo del tiempo,
refejando distintos enfoques. Para proporcionar
una comprensión integral, se exploran dos
perspectivas: la histórica y la evolutiva.
Desde la perspectiva histórica, la salud ha
tenido tres concepciones diferentes: tradicional,
moderna y posmoderna (Marín Ospina et al.,
2020; Serrano et al., 2019; Vergara, 2007). La
concepción tradicional transitó de la dicotomía
salud-enfermedad al naturismo hipocrático,
alejándose de las percepciones sobrenaturales
y enfocándose en el estudio biológico de las
enfermedades y el cuerpo humano. Con el
tiempo, los aspectos económicos, políticos
y sociales, junto a su relación con la salud,
cobraron importancia, dando lugar a la
concepción moderna, que incorporó los estudios
de salud en las representaciones sociales.
Por su parte, las concepciones posmodernas
enfatizaron el carácter dinámico de la salud,
integrando avances biológicos y otros sistemas
de conocimiento, reconociendo la necesidad de
que la salud se adapte a los acuerdos sociales
sobre su contenido.
Desde la perspectiva evolutiva, el concepto
de salud se enfocó inicialmente en torno
a la polaridad salud-enfermedad, defnido
como la ausencia de enfermedad. Luego se
pasó a entender la salud como un estado
de normalidad de las funciones orgánicas y
psíquicas, es decir, un estado de armonía y
equilibrio con el organismo. Esta evolución
culminó en un concepto que engloba la salud
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como el bienestar completo en los aspectos
físicos, psicológicos y mentales.
Sobre la base de estas concepciones, la salud
adoptó un enfoque integrador que enfatizó la
capacidad del individuo para desarrollar su
personalidad y funcionamiento. Según esto,
la salud es entendida como un estado integral
y holístico en el que los individuos pueden
experimentar un desarrollo libre y completo.
Por ende, reconoce la interconexión con los
entornos sociales y destaca la importancia de
un entorno adecuado, el acceso a servicios
de salud apropiados, y condiciones sociales
y culturales favorables para garantizar el
desarrollo integral de los individuos.
La capacidad de garantizar este carácter
integral de la salud depende, en gran medida,
del sistema de seguridad social, que abarca
las medidas y mecanismos implementados
por un Estado para proteger a sus ciudadanos
de diversos riesgos. Por lo tanto, la seguridad
social es un componente de un derecho
público estrechamente ligado a los principios
constitucionales de cada Estado (Álvarez et al.,
2021). Su objetivo principal es permitir que las
personas dentro de su jurisdicción hagan valer
sus derechos de la mejor manera posible, al
tiempo que garantiza la efciencia y efcacia en
sus procedimientos (Bernal y Gutiérrez, 2012).
En el marco de este estudio, la atención se
centró en el aspecto sanitario del sistema
general de seguridad social. Dentro de este, el
método de fnanciación del sistema es un factor
esencial para determinar su funcionamiento y
características. Según Bernal y Gutiérrez (2012),
tradicionalmente han existido tres esquemas
de fnanciamiento en salud: el fnanciamiento
privado, que involucra acuerdos de seguros
formales o informales; el fnanciamiento público,
que depende de recursos del presupuesto
nacional, y, por último, los regímenes
contributivos de seguridad social, los cuales
generalmente reciben aportes de individuos,
frecuentemente ligado a su situación laboral.
Por otro lado, diversos estudios han analizado
cómo las disparidades socioeconómicas pueden
infuir en la gestión de los sistemas de salud. La
pobreza y la marginación social, por ejemplo,
pueden limitar el acceso de las personas a los
servicios de salud y restringir el cumplimiento
de los requisitos mínimos en términos de
calidad de vida. A este concepto se lo conoce
como los determinantes sociales de la salud
(Avilés, 2017; Buitrago et al., 2023; Fernández
et al., 2019; Gil de Miguel y Campuzano, 2014;
London et al., 2009; Sinchi, 2020). Bajo esta
idea, la promoción de la salud se encarga de
estudiar e intervenir estas condiciones sociales,
ambientales y económicas para mitigar su
impacto en la salud pública e individual, así
como los determinantes positivos de la salud,
los cuales contribuyen a mejorar la calidad
de vida de las personas (De la Guardia y
Ruvalcaba, 2020).
En síntesis, el análisis y el estudio del sistema de
salud se ha abordado frecuentemente desde las
perspectivas económica, de seguridad social,
de desigualdad y clínica. No obstante, estas
perspectivas a menudo se estudian de forma
aislada, dejando de lado las interconexiones
e infuencias entre ellas. En consecuencia,
existe la necesidad de un análisis integrador
que abarque múltiples variables y perspectivas
para proporcionar una comprensión integral
del comportamiento del sistema de salud. Este
enfoque holístico proporcionaría una visión de
la compleja dinámica del sistema, lo que, a
su vez, conduciría a políticas e intervenciones
más efectivas. Por consiguiente, para abordar
esto, se decide hacerlo desde el desempeño
del sistema.
Algunos enfoques contemporáneos sugieren
que la medición del desempeño sirve para
múltiples propósitos, tales como la evaluación,
el control, el presupuesto, la motivación, la
promoción, la celebración, el aprendizaje y la
mejora (Agasisti et al., 2020; Behn, 2003). En
este sentido, al adoptar un enfoque integral
para la medición del desempeño, las partes
interesadas pueden mejorar la rendición de
cuentas y la transparencia. Además, en el
sector público, les permite a los ciudadanos
evaluar la efcacia del gobierno y emitir juicios
informados, además de empoderar a los
funcionarios proporcionándoles la información
necesaria para mejorar el desempeño y asignar
recursos de manera efectiva (Carrillo et al.,
2021). Por lo tanto, medir el desempeño permite
comprender su comportamiento, promueve la
rendición de cuentas y la transparencia, facilita
la toma de decisiones y fomenta la mejora
continua (Behn, 2003; Vera et al., 2022).
En consonancia con esto, se ha desarrollado
una metodología para medir el desempeño
del sistema de salud en América Latina
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desde una perspectiva multidimensional.
Esta metodología se basa en un enfoque que
considera las perspectivas principales del
estudio de la salud, mediante cuatro subíndices
que se integran en una herramienta principal
que se ha denominado Índice de Desempeño
Multidimensional (IDM).
Así, la investigación no solo contribuye a
una mejor comprensión del funcionamiento
y los efectos de los sistemas de salud en
América Latina, sino que también enfatiza
la importancia de medir su desempeño.
Al examinar las fortalezas, debilidades y
características de los sistemas de salud y
su contexto operativo, esta investigación
tiene como objetivo arrojar ideas sobre
cómo infuyen en la prestación de servicios
e impactan en el bienestar de la población,
específcamente en términos de cobertura,
calidad, salud socioeconómica y percepción.
Con base en la información proporcionada,
la hipótesis propuesta es que los subíndices
que componen el índice de desempeño
multidimensional pueden ser utilizados para
explorar los comportamientos futuros de los
sistemas de salud, comparar sistemas a nivel
nacional o regional e identifcar los factores que
infuyen en cada sistema.
Metodología
Este estudio empleó una metodología mixta
que integró técnicas de seguimiento, como la
revisión documental y la búsqueda bibliográfca
en bases de datos como Dialnet, Scielo y Elsevier,
así como el rastreo de similitudes bibliográfcas
entre las referencias con Litmaps, y la búsqueda
en repositorios estadísticos internacionales y
regionales de organizaciones como la CEPAL, la
OMS, la OPS y Latinobarómetro.
La investigación tuvo como objetivo
seleccionar indicadores con un mínimo de
tres o más observaciones en 18 países de
América Latina
4
durante el período 2011-
2019. En los casos en los que faltaban
datos, se emplearon técnicas de tipo MICE
(Imputación Multivariada por Ecuaciones
Encadenadas) y medidas de sensibilidad
5
para
estimar los valores faltantes. Asimismo, se
4
Cuba y Haití no fueron incluidos debido a la falta de información.
Tampoco se incluyeron Guyana, Surinam y la Guayana Francesa.
5
Sesgo relativo, raíz del error cuadrático medio (RMSE),
.
decidió estandarizar los datos en una escala
de 0 a 1, utilizando el método min-max, para
asegurar una escala uniforme y garantizar la
contribución equitativa de cada indicador.
El análisis comprendió la recopilación de treinta
indicadores en diversas áreas, desde variables
demográfcas, como la población total, hasta
variables socioeconómicas, como la proporción
de personas en situación de pobreza, la
tasa neta de matrícula en bachillerato y la
población ocupada. Además, se incluyeron
aspectos económicos como el producto interno
bruto (PIB), el gasto en salud, indicadores
epidemiológicos (tasa de desnutrición,
incidencia de enfermedades transmisibles y no
transmisibles, tasas de morbilidad por grupos
específcos) y la cobertura de servicios de salud
materna, neonatal y reproductiva.
A partir de estos aspectos, se crearon cuatro
indicadores adicionales para complementar
el análisis. Estos treinta y cuatro indicadores
se utilizaron para construir cuatro subíndices
que representan diferentes dimensiones del
sistema de salud.
Luego, mediante la ponderación de los cuatro
subíndices utilizando la media geométrica,
debido a su efectividad en el manejo de
porcentajes y su menor sensibilidad a valores
extremos que la media aritmética, se desarrolló
el Índice de Desempeño Multidimensional
(IDM), que proporciona una medición integral
del sistema de salud.
En la sección de resultados, se aplicó un enfoque
evaluativo de la metodología, analizando la
relación entre las variables exógenas y el IDM
mediante modelos de regresión con un nivel de
signifcación del 5 % (
).
Interpretación del índice de desempeño
multidimensional
La metodología se diseñó de tal manera que
los valores cercanos a 1 indican un nivel alto en
sus respectivas dimensiones, mientras que los
valores cercanos a 0 indican lo contrario.
El primer índice (
) representa la cobertura de
salud de la población del país. Su medición se
basa en el ODS 3.8.1 sobre Cobertura Universal
de Salud (World Health Organization, 2022), con
la salvedad de que en la ponderación
Capacité
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se sustituye por PCS. Este proporciona un
panorama general de la cobertura de salud en
un país, considerando las siguientes variables:
-
La población asegurada (PCS): representa
la proporción de la población con algún tipo
de seguro de salud en el país.
-
INF: la cobertura de enfermedades
infecciosas en el país.
-
NCD: la cobertura de las enfermedades
no transmisibles, que son enfermedades
crónicas que a menudo requieren
tratamiento y atención a largo plazo.
-
RMNCH: la cobertura en salud reproductiva,
materna, neonatal e infantil. Se centra en
áreas críticas de la salud de las mujeres y
los niños.
(1)
El segundo índice (
) se enfoca en modelar
la calidad de un sistema de salud evaluando
su capacidad para responder a los factores
negativos de la salud y controlarlos
efectivamente, considerando la disponibilidad
de recursos humanos
6
(
) y materiales
7
(
). Ambos se multiplican por el porcentaje del
producto interno bruto invertido en salud (
). Para invertir su escala, se resta 1 a cada
factor negativo, a saber:
-
La tasa de mortalidad ajustada (TMA):
las diferencias en las tasas de mortalidad
entre poblaciones de diferentes edades
y sexos en relación con la tasa bruta de
mortalidad (TBM).
-
La desnutrición (SoU)): la proporción
de la población que carece de acceso
sufciente a alimentos nutritivos o consume
regularmente cantidades inadecuadas de
alimentos.
-
La morbilidad (TI): la incidencia de
enfermedades y problemas de salud que
afectan a la población, como la tuberculosis,
el paludismo, el VIH, las enfermedades
tropicales y los niños con retraso en el
crecimiento y sobrepeso.
(2)
6
Sumando los datos disponibles para cuatro tipos de profesionales:
personal médico, odontológico, de enfermería y farmacéutico.
7
La cantidad de camas hospitalarias por cada mil habitantes.
El tercer índice (
se centra en la salud
y el bienestar de la población mediante la
incorporación de factores relacionados con
los determinantes sociales de la salud. Los
componentes son los siguientes:
-
La matrícula neta en la escuela secundaria
(Ab):
el porcentaje de la población en edad
escolar matriculada en este nivel.
-
Población asegurada (PCS).
-
La tasa de ocupación (TO
):
la proporción de
la población en edad de trabajar (PEA) que
está trabajando.
-
El impacto de la pobreza en la salud (pob o
TBM): el impacto negativo que la pobreza
tiene en la salud, considerando la población
que vive en la pobreza y la tasa bruta de
mortalidad.
-
La esperanza de vida ajustada (EVA): el
número de años que una persona puede
esperar vivir (EV) teniendo en cuenta el
impacto de la pobreza en la salud.
La decisión de elegir la matrícula neta en la
escuela secundaria, en lugar de la tasa de
alfabetización, utilizada con frecuencia, se
debe a que garantiza la formación básica en
ciencias naturales, matemáticas y ciencias
sociales, mientras que la tasa de alfabetización
considera a la población que puede leer y
escribir después de cierta edad, pero no las
áreas del conocimiento en las que han recibido
instrucción. Por otra parte, es importante
señalar que la tasa de ocupación no distingue
las condiciones del empleo, formal e informal.
A pesar de esta limitación, la tasa sigue
proporcionando información valiosa sobre el
mercado laboral y su posible infuencia en el
sistema de salud.
(3)
El cuarto índice (
) mide la percepción de la
población sobre la salud y temas relacionados
mediante la pregunta:
En su opinión, ¿cuál
considera que es el problema más importante del
país?
de la encuesta regional Latinobarómetro,
con representación del 100 % de la población
total
8
. Se analiza la frecuencia relativa de las
respuestas para las siguientes respuestas:
Problemas de salud (
), Pobreza (
), Delincuencia – Seguridad Pública (
) y
Desocupación – Desempleo (
).
8
Excepto Panamá que está entre el 98% y el 100%.
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Es importante señalar que la mayoría de los
países carecen de sus propias encuestas de
opinión pública sobre salud, y, en caso de existir,
estas no suelen llevarse a cabo anualmente. Por
consiguiente, el Latinobarómetro representa la
herramienta más cercana disponible para la
consulta. Es notable que, en la mayoría de los
países, el porcentaje de personas encuestadas
que seleccionan
Problemas de salud
como el
tema más importante no supera el 5 %
9
. De ahí
que sea necesario integrar otras percepciones
que estén relacionadas con el bienestar general.
En el índice, el peso más alto se le da a
, siendo este el indicador más directo de
la percepción de salud de la población. Para
invertir su escala, se resta 1. También, se
considera a la población asegurada, cuya
percepción puede verse infuenciada por la
disponibilidad y accesibilidad. Al incorporar
las tres categorías de percepción adicionales,
se logra una comprensión más completa
de cómo la población percibe la salud. Esta
integración resulta crucial, dado que la salud
no puede separarse de otros aspectos de
la vida de un individuo (De La Guardia y
Ruvalcaba, 2020; Peres et al., 2023). Cabe
destacar que, aunque las personas no elijan
predominantemente
Problemas de salud
, esto
no signifca que no lo consideren un problema.
Más bien, pueden percibir otras cuestiones
como de mayor preocupación.
(4)
El índice principal (
) es el desempeño del
sistema de salud o IDM. Combina los cuatro
subíndices discutidos anteriormente y les asigna
pesos iguales utilizando la media geométrica,
con el fn de reducir la sensibilidad a los
valores extremos y mantener las relaciones de
magnitud. Un valor cercano a 1 indicaría que el
desempeño del sistema de salud es óptimo, con
una gran cobertura, servicios de salud de alta
calidad, población sana y una opinión pública
positiva sobre el sistema.
(5)
9
Excepto en Brasil, donde es el principal problema en la mayoría
de años.
Resultados
Se utilizó el IDM para analizar el desempeño
de 18 países, en el periodo 2011-2019, lo que
permitió identifcar al país con el desempeño
más alto y el más bajo, así como el promedio del
IDM, como una aproximación al desempeño de
la región latinoamericana y, por consiguiente,
un umbral para defnir los países con mejores
desempeños y aquellos que podrían mejorar.
En este contexto, en la Tabla 1 se muestra el
promedio simple del IDM de los 18 países para
un periodo de 9 años:
Tabla 1
Promedio simple del Índice de Desempeño
Multidimensional de los 18 países (2011-2019)
País
Costa Rica
73,43 %
Chile
70,89 %
Uruguay
70,42 %
Colombia
69,05 %
Panamá
63,52 %
Ecuador
63,40 %
Nicaragua
62,82 %
Perú
61,89 %
Argentina
61,62 %
México
61,48 %
Brasil
61,14 %
América Latina
59,04 %
Paraguay
58,05 %
Guatemala
56,44 %
El Salvador
56,31 %
Honduras
52,14 %
Venezuela
51,81 %
Bolivia
46,22 %
República Dominicana
44,02 %
Nota
: El color amarillo se refere al promedio
de la región, y los colores verde y rojo son,
respectivamente, los países por encima y por
debajo del promedio.
Los resultados mostraron que el promedio
regional era del 59 %, que implica un alto
margen de mejora en las diferentes dimensiones
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del índice para la salud de la población. Así, el país con el mayor IDM fue Costa Rica con el 73,4 %,
seguido por Chile con el 70,9 %, y Uruguay con el 70,4 %. Por el contrario, República Dominicana
fue el país con menor puntuación en el índice con el 44 %, existiendo una alta diferencia porcentual
con Costa Rica. Finalmente, Colombia se ubicó en el grupo de países con desempeño medio,
incluso se acercó a Chile y Uruguay alrededor de dos puntos porcentuales.
Bajo esta idea, resultó interesante comparar los IDM de Costa Rica, Colombia y República Dominicana,
con el fn de identifcar las contribuciones de diferentes variables o factores a su desempeño, así
como inspeccionar las tendencias individuales durante el periodo. Sin embargo, en este trabajo,
era vital reconocer la necesidad de un análisis multidimensional al evaluar el desempeño de estos
sistemas de salud, por lo tanto, se requeria demostrar que un análisis de un solo factor resultaba
insufciente, incluso aún considerando un agravante común en la región, como la pobreza, que
actua como una barrera que impide el acceso a los servicios esenciales, impactando en última
instancia en el bienestar general (Fernández et al., 2019).
En Colombia, fue importante destacar los alarmantes índices de pobreza y pobreza extrema que
prevalecieron durante la primera década del siglo. En 2002, el 74,6 % de la población nacional se
encontraba en estas circunstancias. Sin embargo, hubo una disminución gradual a lo largo de la
década, alcanzando la tasa del 57 % en 2010. A pesar de esta reducción del 17,6 %, fue crucial
reconocer que más de la mitad de la población permanecía en condiciones de vulnerabilidad. Esta
realidad difcultó signifcativamente su acceso a servicios esenciales como saneamiento básico,
servicios confables de energía y agua potable, alimentos sufcientes, seguridad adecuada, y
educación califcada. En consecuencia, estos desafíos hacían casi imposible lograr un bienestar
completo, incluidos resultados de salud óptimos (Avilés, 2017; Buitrago et al., 2023; Fernández et
al., 2019).
En la Figura 1, el IDM para Colombia mostró un desempeño que osciló entre el 67,4 % y el 70,2
%, con el punto más bajo en 2012 y el punto más alto en 2016. Cabe destacar que, a lo largo de
los años, el rendimiento mostró una tendencia al alza en comparación con la línea de base. Esto
sugiere que, aunque el rendimiento máximo no se alcanzó en 2019, los niveles de rendimiento
no retrocedieron lo sufciente como para volver al valor inicial. Esto indica que hubo una mejora
sostenida en la cobertura de los servicios básicos, la calidad del sistema, la salud socioeconómica
y la percepción de la población en Colombia.
Figura 1
Serie de tiempo IDM de Colombia
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Cabe destacar que el mayor desempeño de Colombia, a pesar de una mayor proporción de personas
en situación de pobreza en comparación con América Latina, se puede explicar en el marco del
IDM, ya que integra múltiples dimensiones y proporciona una perspectiva integral que reconoce
la infuencia de diferentes enfoques. Con el fn de identifcar los factores que infuyeron en el
rendimiento, se realizaron análisis de regresión para examinar la relación entre un conjunto de
variables explicativas y la variable dependiente.
Tabla 2
Resultados de la regresión utilizando IDM como criterio para Colombia
Predictor
bb
IC del 95%
SR^2(>|t|)
Fit
(Intercepto)0.49*[0.30, 0.68]0.00385*
R
2
= 0,967*
Poly (PCS, 2)1
0.02[-0.00, 0.04].110.05153
IC 95% [.09,.97]
Poly (PCS, 2)2
-0.01[-0.02, 0.00].070.08481
Ab0.25[-0.02, 0.53].100.06049
d
s
2
-0.00[-0.00, 0.00].100.05862
GTS0.07[-2.03, 2.17].000.9263
Nota.
b representa ponderaciones de regresión
no estandarizadas. SR^2 representa la
correlación semiparcial al cuadrado. LL y UL
indican los límites inferior y superior de un
intervalo de confanza, respectivamente. *
indica p < .05.
El modelo de regresión utilizado incorporó
cuatro variables predictoras junto con el
intercepto, que representa el valor posible de la
variable dependiente cuando no hay infuencia
de las variables predictoras, el cual se encontró
estadísticamente signifcativo. No obstante,
tres variables tuvieron valores p cercanos a
0,05.
Un aspecto interesante para tener en cuenta
es el efecto conjunto de estas variables
sobre el IDM. Los coefcientes de GTS, Ab y
PCS fueron positivos, lo que sugiere que un
aumento en sus magnitudes contribuye a un
aumento en el IDM. Sin embargo, un aumento
signifcativo en
y PCS puede llevar a una
disminución en el IDM. Esto puede explicarse
asumiendo que, si las personas aseguradas
tienen un aumento excesivo, la capacidad del
sistema para proporcionar servicios de salud
puede verse afectada. De la misma manera, un
aumento sustancial del personal de salud sin el
fnanciamiento y la infraestructura necesarios
para respaldar una fuerza laboral más grande
también puede tener consecuencias negativas.
Por otro lado, se encontró que Ab trae benefcios,
lo que indica que hay margen de mejora en
esta área. Finalmente, el modelo de regresión
demostró un nivel alto y signifcativo de poder
explicativo: 96,7 %, y cuando se ajusta, explica
el 91,2 % de la variación.
En contraste, Costa Rica no tuvo niveles tan
altos de población en pobreza y pobreza
extrema durante la década del 2000. Por
ejemplo, en 2002, el porcentaje de la población
que vivía en estas condiciones era del 33,4 %,
cifra que disminuyó al 23,1 % en 2010. Cabe
destacar que la población en situación de
pobreza de Costa Rica fue inferior al promedio
de la región: en 2002, el promedio regional se
situó en 57,5 %, mientras que en 2010 fue de
40,2 % (Comisión Económica para America
Latina y el Caribe [Cepal], 2022).
La Figura 2 ilustra el IDM de Costa Rica, que
osciló entre el 74,7 % y el 72,6 %, con el punto
más alto observado en 2011 y el punto más bajo
en 2014. Cabe destacar que, durante el período
analizado, el IDM experimentó una ligera
disminución alrededor de 1 punto porcentual
en comparación con la línea de base.
Para comprender las razones subyacentes
de esta disminución, fue necesario examinar
los cuatro subíndices. El análisis reveló que
el índice de calidad disminuyó el 8 % y el
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índice de percepción lo hizo en el 2 %. A pesar de estas disminuciones, ambos subíndices fueron
relativamente altos en comparación con otros países de América Latina. En consecuencia, esto
plantea la pregunta: ¿cuáles factores pueden explicar la variación en el IDM para Costa Rica?,
evaluándolo a través del análisis de regresión.
Figura 2
Serie de tiempo IDM de Costa Rica
Tabla 3
Resultados de la regresión utilizando IDM como criterio para Costa Rica
Predictor
bb
IC del 95%
SR^2(>|t|)
Fit
(Intercepto)0.21[-0.03, 0.46]0.06888
R
2
= 0,953*
EV0.42*[0.17, 0.67].270.00896*
IC del 95 % [.34,.96]
Poly (GTS, 2)10.01*[0.01, 0.02].490.00296*
Poly (GTS, 2)20.00[-0.00, 0.01].020.22656
NCD
0.32*[0.15, 0.49].330.00601*
Nota.
b representa ponderaciones de regresión no estandarizadas. SR^2 representa la correlación
semiparcial al cuadrado. LL y UL indican los límites inferior y superior de un intervalo de confanza,
respectivamente. * indica p < .05.
El modelo de regresión para Costa Rica incluyó tres variables predictoras signifcativas con
coefcientes positivos. Para una mejor comprensión de estos resultados, se propuso la siguiente
explicación: en primer lugar, la disminución de la tasa de fecundidad asociada al envejecimiento
de la población tenía implicaciones en las condiciones de salud de los habitantes. Por lo tanto,
era razonable suponer que un aumento en la esperanza de vida impactaba positivamente en el
desempeño del sistema de salud.
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En segundo lugar, a medida que aumentaba la cobertura de las enfermedades no transmisibles,
se esperaba que mejorara el desempeño; sin embargo, fue interesante notar que un aumento en
GTS solo daba como resultado un impacto modesto en el rendimiento. Además, incluso si hubiera
un aumento sustancial en el gasto, la mejora en el desempeño sería comparativamente menor que
un gasto menor. Esto sugería que la gestión y administración de los recursos públicos para la salud
en el país estaban adecuadamente optimizadas, de modo que un aumento signifcativo del gasto
no necesariamente se traducía en un aumento equivalente del bienestar.
En cuanto a la variación, el modelo de regresión explicó el 95,3 % de la variación total y, al
ajustarse, explicó el 90,5 % de la variación.
En cuanto a República Dominicana, este país experimentó un aumento signifcativo en la proporción
de su población en situación de pobreza y pobreza extrema durante el período analizado. En 2002,
el 45,1 % de la población vivía en estas condiciones, cifra inferior a la de América Latina, que
era del 57,5 %. Sin embargo, para el año 2010, la población de la República Dominicana en estas
condiciones había aumentado considerablemente a 53,2 %, contrastando con el promedio regional
de 40,2 %.
Figura 3
Serie de tiempo IDM de República Dominicana
En el caso de República Dominicana, los valores
del IDM fuctuaron entre el 42,5 % y el 44,7 %,
con el punto más alto observado en 2011 y el
punto más bajo en 2015. Sin embargo, estas
variaciones fueron relativamente pequeñas,
solo difrieron en unos pocos decimales.
Es preocupante que el punto máximo esté
aproximadamente 15 puntos porcentuales por
debajo de la media, lo que indica una notable
divergencia con la región. Curiosamente, la
disminución de la población en condiciones de
pobreza entre 2011 (50,8 %) y 2019 (22,9 %) no
correspondió con una mejora signifcativa del
IDM. Esto planteó preguntas sobre los factores
que infuyen en el rendimiento general.
Al analizar los subíndices, tres de ellos se
encontraron dentro del rango del 50 % al
74 %, lo que indica un nivel moderado de
rendimiento. Sin embargo, el índice de calidad
mostró valores alarmantemente bajos, entre el
14 % y el 16 %. Esto se debió principalmente
a la constante falta de observaciones en dos
variables:
y
, lo que requirió el uso de
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métodos de imputación. Cabe destacar que estos métodos también se aplicaron en otros países
sin afectar signifcativamente los subíndices. Además, se realizaron pruebas de sensibilidad para
todos los países, que arrojaron resultados dentro del rango aceptable para las tres medidas. Por lo
tanto, para comprender completamente la variación del IDM en el país, se requirió un análisis más
profundo para examinar y explorar los factores que contribuyeron a estos resultados.
Tabla 4
Resultados de la regresión utilizando IDM como criterio para República Dominicana
Predictorbb IC del 95%SR^2(>|t|)Fit
(Intercepto)1.23*[0.32, 2.13]0.0196*
R
2
= 0,915*
TMA-0.54*[-1.03, -0.06].200.03625*
IC 95% [.05,.93]
Poly (PNS, 2)1-0.03*[-0.04, -0.01].550.00713*
Poly (PNS, 2)2-0.00[-0.01, 0.01].030.31639
Log (GTS)0.12[-0.13, 0.38].040.25127
Nota.
b representa ponderaciones de regresión no estandarizadas. SR^2 representa la correlación
semiparcial al cuadrado. LL y UL indican los límites inferior y superior de un intervalo de confanza,
respectivamente. * indica p < .05.
En la Tabla 4 se presentó el modelo de regresión con tres variables, dos de las cuales fueron
estadísticamente signifcativas con valores p menores de 0,05. Además, se encontró que el término
de intersección en el modelo también era signifcativo. Una posible explicación de estos efectos
fue la siguiente: un aumento en la proporción de la población no asegurada implicaba un menor
acceso a los servicios de salud, lo que resultaba en una disminución en el desempeño general del
sistema de salud. La tasa de mortalidad ajustada, que forma parte del índice de calidad, tuvo un
coefciente negativo signifcativo, lo que indicó que las tasas de mortalidad más altas se asociaban
con una disminución del IDM. Esto proporcionó una explicación de los bajos valores observados
en Calidad, señalando que el cálculo de este indicador no considera las variables
y
. Por
último, el modelo de regresión explicó el 91,5 % de la variación en el IDM, y cuando se ajustó,
explicó el 83 % de la variación.
También, se llevaron a cabo pruebas de supuestos estadísticos para los modelos de regresión,
incluyendo linealidad, normalidad, homocedasticidad, no autocorrelación y multicolinealidad
(Gujarati y Porter, 2009; Mendenhall et al., 2010). Los resultados se presentan en la Tabla 5.
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Tabla 5
Pruebas estadísticas
País
Media de los
Residuos
Durbin-
Watson
Breusch–
Pagan
Shapiro–
Wilk
GVIF
Criterio de
aceptación
Colombia
-5,118667E-201,930,590,275
Costa Rica
6,024816E-212,4810,540,31
República
Dominicana
-3,0116773E-212,310,200,919
Nota.
Las pruebas se realizaron utilizando el lenguaje R. Los criterios de aceptación se establecen
con un nivel de confanza del 95 %.
Discusión
Los hallazgos de esta investigación tienen
implicaciones relevantes en la toma de
decisiones políticas y la asignación de recursos
de la salud, al identifcar áreas de mejora
en el desempeño del sistema, por ejemplo,
la baja cobertura de servicios de salud. De
manera que la metodología del IDM puede
orientar estrategias de inversión para mejorar
la accesibilidad y equidad en la prestación de
los servicios, así como en infraestructura del
sector, lo que puede impactar positivamente en
la accesibilidad de la población a los servicios
de atención primaria, no solo en términos
de reducción de costos, sino también en la
reducción de recorridos al haber centros de
atención cercanos, especialmente en áreas
rurales, lo cual suele ser una barrera para
acceder al sistema de salud, como resaltan
Bran et al. (2020).
Con base en lo anterior, los resultados de
la investigación destacan la importancia
de la mejora en la calidad de la atención y
prestación de los servicios de salud como
factor determinante en el desempeño del
sistema, con el fn de subsanar las defciencias
en la infraestructura; también, se requiere la
disponibilidad de personal y la agilización de
la gestión de procesos (Álvarez et al., 2021).
Esto refuerza la necesidad de optimar la
capacitación del talento humano del área de
la salud, la disponibilidad de recursos para
garantizar estándares óptimos de atención
para lograr efectivamente reducir las tasas
de mortalidad, morbilidad y desnutrición, de
manera que se traduzca en avances de la
calidad de vida de la población.
Asimismo, se identifcan desafíos en la
implementación de las tecnologías de
información y comunicaciones, en el tratamiento
de la información y el procesamiento para los
bancos de información en la gestión de datos
de salud. Esto representa una oportunidad para
perfeccionar la efciencia en la atención médica
y la gestión de la información clínica, lo que
podría traducirse en benefcios tangibles para
todos los actores del sistema, por ejemplo, la
reducción del tiempo en los trámites.
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No obstante, esto debe acompañarse del
fortalecimiento de la salud pública, de manera
que la implementación de programas y políticas
públicas puedan mejorar la percepción de la
población sobre la calidad de los servicios de
salud y fortalecer la confanza y la legitimidad
en el sistema, con el fn de fomentar una mayor
participación de la comunidad. En este sentido,
es importante destacar que las limitaciones del
estudio se derivan de estos desafíos, los cuales
resultan en la falta de información de algunas
variables, por ende, difcultan la evaluación de
países como Cuba y Haití.
De esta manera, se evidencia que el estudio del
desempeño del sistema de salud está ligado a
diferentes aspectos, los cuales pueden variar
en función del espacio defnido y el tiempo
determinado en que se evalúen, por ello, es
importante abordar la medición del desempeño
de manera integral, considerando múltiples
dimensiones y factores determinantes para
promover mejoras signifcativas en el bienestar
de la población.
Desde esta perspectiva, la metodología
del Índice de Desempeño Multidimensional
permite explorar de un conjunto de distintas
variables y factores cuáles son aquellos que
pueden causar el mayor efecto en el sistema
de salud de ese país, región o ciudad, además
de permitir la comparación de distintas
unidades territoriales a partir del IDM o de las
dimensiones que lo integran.
Conclusiones
En un inicio, se propuso desarrollar una
metodología que tuviera en cuenta el carácter
multidimensional de la salud en la medición
del desempeño de los sistemas en América
Latina. Este objetivo se cumplió a cabalidad
mediante el uso de métodos integrativos,
lo que se demuestra que la metodología de
medición multidimensional brinda información
pertinente sobre el comportamiento del
sistema de salud, que, a su vez, permite
respaldar la toma de decisiones informadas,
monitorear los indicadores de salud y facilitar
una comparación internacional.
En ese sentido, la investigación señala la
necesidad de estudiar el sistema de salud
desde una perspectiva multidimensional con
distintos enfoques aparte del clínico. Asimismo,
se necesita estudiar cada país teniendo en
cuenta su singularidad, ya que distintos factores
pueden impactarlos, como se vio en los análisis
de regresión. Estos revelan la complejidad
y diversidad de las variables que infuyen en
el funcionamiento de estos sistemas, yendo
más allá de la relación causa-efecto entre, por
ejemplo, pobreza o recursos y salud.
No obstante, se debe tener en cuenta que
capturar todos estos factores es imposible,
debido a la transversalidad del objeto de
estudio y el componente estocástico, aunque
sí es necesario buscar la relación de estos
con más variables, por ejemplo, el gasto de
bolsillo en los servicios de salud o la capacidad
tecnológica de las clínicas y hospitales, pero es
cierto que la limitación reside precisamente en
la falta de indicadores y observaciones para la
región.
La importancia de la calidad de la atención,
la inversión en infraestructura, la formación
del talento humano, el diseño y ejecución de
políticas públicas y la implementación de las
tecnologías de la información y comunicaciones
se destacan como pilares fundamentales para
el fortalecimiento de los sistemas de salud en
América Latina y, por consiguiente, es imperativo
que los gobiernos y las instituciones de salud
continúen trabajando en la implementación de
políticas y acciones que aborden las defciencias
identifcadas por distintas herramientas de
medición, entre ellas el IDM.
En conclusión, la metodología del Índice de
Desempeño Multidimensional del sistema
de salud para América Latina, si bien aún se
encuentra en proceso de mejora, puede ayudar
a garantizar un sistema de salud con acceso
equitativo, atención de calidad y cobertura
integral, con el objetivo de perfeccionar la salud
y el bienestar de la población.
Conficto de interés
Los autores de este artículo declaran no tener
ningún conficto de interés que comprometan la
confabilidad de esta publicación.
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https://doi.org/10.22430/24223182.2052
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históricas del proceso salud-enfermedad.
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World Health Organization (WHO). (2022).
Tracking Universal Health Coverage: 2021
Global Monitoring Report. WHO. https://www.
who.int/publications/i/item/9789240040618
Contribución
Nicolás Rubio García
: Procesamiento
estadístico de datos, escritura de materiales
y métodos y obtención de los resultados.
Elaboración de la metodología. Análisis e
interpretación de los resultados. Contribución
a la revisión bibliográfca y elaboración de
introducción, discusión y conclusiones.
Jairo Alfredo Ortiz Pacheco
: Revisión y
análisis de las distintas fuentes bibliográfcas,
elaboración del estado del arte y contribución
de la introducción, métodos, discusión y
conclusiones.
Andrés Mateo Gómez Franco
: Revisión
bibliográfca y contribución en la elaboración de
la introducción, discusión y conclusiones.
Todos los autores participaron en la elaboración
del manuscrito, lo leyeron y aprobaron.