Resumo em Espanhol:

Fundamento. Los debates sobre la equidad en la utilización de servicios sanitarios con frecuencia omiten considerar si las desigualdades observadas se producen en procedimientos efectivos o en tratamientos de efectividad no contrastada. El objetivo del estudio es ilustrar la diferencia entre desigualdad e inequidad desde la perspectiva de la investigación en servicios de salud. Métodos. Estudio ecológico de las tasas estandarizadas de intervenciones quirúrgicas por cáncer de útero y próstata producidas entre 2002 y 2004 en 180 áreas sanitarias de España. Variables socioeconómicas: camas públicas por 1000 habitantes, nivel económico, tasa de paro (población 25-49 años), oficinas bancarias por 100.000 habitantes y proporción de personas analfabetas o sin estudios. Para estimar la desigualdad entre áreas se utilizaron estadísticos de Análisis de Área Pequeña. Para determinar el efecto de los factores socioeconómicos se utilizó ANOVA y regresión lineal Múltiple. Resultados. Se analizaron 12.178 altas por cirugía oncológica de útero (2,19 por 10.000 mujeres) y 13.416 por cirugía en cáncer de próstata (2,47 por 10.000 hombres). Todos los estadísticos mostraron una mayor variabilidad en el cáncer de próstata. Las tasas de histerectomía no se relacionaron con ningún factor socioeconómico mientras que la prostatectomía se asoció a vivir en áreas con más camas (ß=0,89, p <0,001), mayor nivel económico (ß=0,72, p=0,004) y menor tasa de analfabetos o sin estudios (según el tercil, ßt2=0,75, p=0,002; ßt3=0,57, p=0,044). Conclusiones. Las desigualdades en utilización de servicios no implican necesariamente inequidad. En el caso de la prostatectomía por cáncer de próstata, procedimiento de dudosa efectividad, las desigualdades observadas en contra de las áreas menos favorecidas no deberían interpretarse como prueba de inequidad.

Resumo em Inglês:

Background. Debates about equity in the utilization of health services often omit whether inequalities are observed in effective and safe procedures or they are experienced in treatments dubiously effective. This work tries to illustrate the difference between inequality and inequity in the health services research field. Methods. Ecologic study on the standardized rates of surgical interventions in uterus and prostate cancer, produced between 2002 and 2004 in 180 healthcare areas in Spain. Socioeconomic variables: public beds per 100,000 inh, economic level, unemployment rate (population between 25 and 49), bank offices per 1,000 inh., and proportion of illiterate or persons with no studies. To estimate inequality statistics for Small Area Analysis were used; to determine the effect of socioeconomic factors, ANOVA and Linear Multiple Regression were modelled. Results. 12,178 admissions for hysterectomy (2.19 per 10,000 women) and 13,416 prostatectomies (2.47 per 10,000 men) were analysed. All the statistics showed higher variation (inequality) in prostate cancer. Hysterectomy rates were not related with socioeconomic factors as oppose as prostatectomy: higher rates were related with living in areas with bigger centres (ß=0.89, p <0.001), with more economic level (ß=0.72, p=0.004) and less rate of illiterate persons (with regard to the tertile, ßt2=0.75, p=0,002; ßt3=0.57, p=0,044). Conclusion. Inequalities in the utilization of healthcare services do not necessarily imply inequity. In prostatectomy due to prostate cancer, an uncertain procedure in terms of effectiveness, the observed inequalities against poorer areas, should not be interpreted as a symptom of inequity.

Resumo em Espanhol:

Fundamentos: Conjuntamente con las muertes, las pérdidas en la calidad de vida y el dolor de pacientes y familiares que ocasionan las enfermedades y los accidentes, existen otros indicadores que ayudan a una mayor compresión su impacto social. El objetivo del presente trabajo es estimar una parte del impacto no sanitario que enfermedades y accidentes ocasionan en la economía. Métodos: En el análisis se estiman las pérdidas de producción que provocaron las muertes prematuras en España acaecidas durante el año 2005. Empleando las estadísticas disponibles, Registro de Defunciones según la causa de muerte, Encuesta de Población Activa y Encuesta de Estructura Salarial, se desarrolla un modelo de simulación basado en el enfoque del capital humano. Resultados: se estimó una pérdida de producción superior a los 9.100 millones de euros a consecuencia de las muertes prematuras acaecidas en España durante el año 2005. Esta cifra fue equivalente al 1,01% del Producto Interior Bruto de España en el año 2005, o a un 18,25% del gasto sanitario público del mismo año. Conclusiones: La mortalidad prematura genera un importante coste laboral.

Resumo em Inglês:

Background: Jointly with deaths, loss of quality of life and pain of patients and families, there are complementary indicators that help to reveal the social impact caused by illnesses and accidents. In the analysis, loss of labour productivity due to premature mortality in 2005 is estimated. The aim of this work is to estimate a part of the non health care costs caused by illnesses and accidents in the economy. Methods: A simulation model based in the human capital approach is developed using several available Spanish data bases (Death Registry According to Cause of Death, Structural Wage Survey, Labour Force Survey). Results: A loss of production up to 9,100 millions of euros due to premature mortality is estimated in Spain for the base year. This figure is equivalent to a 1.01% of the Spanish Gross Domestic Product, or to an 18.25% of the Public Health Care Expenditure of 2005. Conclusions: Premature mortality caused a very high labour cost.

Resumo em Espanhol:

Fundamento: El Instituto de Salud Carlos III destina parte de sus presupuestos a la financiación de la investigación sanitaria en el ámbito del Sistema Nacional de Salud (SNS). El objetivo del estudio es analizar el grado de correlación de la financiación de la investigación sanitaria en el SNS con el patrón de carga de enfermedad en la población española. Métodos: Estudio transversal. Se calculan los años de vida ajustados por discapacidad (AVAD), los años de vida perdidos (AVP) y la mortalidad por causa. Se realiza un análisis de correlación (Rho de Spearman) para examinar la asociación entre estas medidas y los fondos de investigación 2006/2007. Resultados: Por categorías de enfermedad (n=21), la correlación entre la financiación y las medidas de carga de enfermedad es: AVAD (r=0,72; p <0,001), mortalidad (r=0,60; p=0,004) y AVP (r=0,56; p=0,008). A nivel de subcategorías (n=52): AVAD (r=0,55; p<0,001), mortalidad (r=0,54; p <0,001) y AVP (r=0,55; p <0,001). Los tumores malignos, las enfermedades neuropsiquiátricas, las cardiovasculares y las infecciosas y parasitarias son las causas con mayor partida presupuestaria asignada. Por otro lado, las enfermedades endocrinas y de la sangre, las infecciosas y parasitarias, y las anomalías congénitas reciben la mayor financiación por AVAD perdido. Conclusiones: Se observa la existencia de una asociación positiva moderada-alta de las medidas de carga de enfermedad con la financiación de la investigación, si bien existen categorías de enfermedad sobre- o infrafinanciadas en relación con la carga que provocan. En planificación sanitaria, la carga de enfermedad aporta información útil a los debates sobre establecimiento de prioridades en investigación.

Resumo em Inglês:

Background: The Carlos III Health Institute (Instituto de Salud Carlos III - Spain) allocates funding to health research support in the Spanish National Health System (NHS). This study aimed to analyse the correlation of health research fund allocations in the NHS and the burden of disease in Spanish population. Methods: Cross-sectional study. Burden of disease measures were calculated: disability-adjusted life-years (DALYs), years of life lost (YLLs) and mortality by cause. A correlation analysis (Spearman´s Rho) was applied to test the association between these measures and 2006/2007 health research funding. Results: Using disease categories (n=21), the correlation between funding and disease-burden measures is: DALY (r=0.72; p <0.001), mortality (r=0.60; p=0.004) and YLL (r=0.56; p=0.008). By disease-specific subcategories (n=52): DALY (r=0.55; p<0.001), mortality (r=0.54; p <0.001) and YLL (r=0.55; p <0.001). Malignant neoplasms, neuropsychiatric conditions, cardiovascular diseases and infectious and parasitic diseases receive the greater health research funding support. However, the higher funds allocated per DALY lost ratios were for blood and endocrine disorders, infectious and parasitic diseases and congenital anomalies. Conclusion: Our analysis suggests that NHS research funding is positive moderately high-associated with the burden of disease in Spain, although there exists certain disease’s categories that are over or under-funded in relation to their burden generated. In health planning, burden of disease studies contributes with useful information for setting health research priorities.