Introducción
La ausencia a una cita médica programada en consultas externas es muy frecuente en los hospitales. Los usuarios solicitan una atención, sin embargo, el día de la cita programada no se presentan.
En los hospitales públicos, el número de solicitudes de cita es ilimitado, generalmente en pacientes que son beneficiarios del seguro de salud estatal, más aún cuando no existen mecanismos que regulen la demanda de los pacientes 1.
Las tasas de ausentismo a la cita programada oscilan entre 14,6 %, según un estudio realizado en España 2, y 19 %, según lo reportado en Reino Unido 3; otros estudios identifican como principales factores del ausentismo a la consulta médica al fallo en la comunicación, la edad avanzada (1, el desconocimiento, tener doble cita, olvidar la cita, recuperarse de la enfermedad 2, edad mayor a 90 años o entre 16 y 30 años, nivel socioeconómico bajo y pertenecer al sexo masculino 3.
La ausencia de pacientes a su cita programada genera repercusiones productivas y económicas, con disminución de la accesibilidad a los servicios, incremento de la morbilidad y crecimiento de los costos directos e indirectos del hospital 4,5.
Los factores relacionados al ausentismo en la cita médica programada son varios y requieren un análisis exhaustivo para implementar estrategias que logren minimizar el problema 1. Esto debe ir acompañado de un análisis completo del problema general del acceso a la salud y la demanda del paciente, implementando nuevas estrategias de trabajo centradas en el usuario 1,6-8.
Por ello, se planteó un estudio con el objetivo de determinar los factores asociados al ausentismo de la cita médica en un hospital nacional peruano ubicado en Callao.
Materiales y métodos
Diseño y población de estudio
Estudio retrospectivo, analítico, de casos y controles, en 379 pacientes que programaron una cita médica para las especialidades de medicina durante el periodo de agosto-setiembre del 2019 en el Hospital Nacional Daniel Alcides Carrión de Callao en Perú. La población objetivo, considerando los criterios de inclusión y de exclusión, fue de 15 088 citas programadas, divididas en 2963 que no asistieron (casos) y 12 125 pacientes que sí cumplieron con la cita programada (controles).
Los criterios de selección de los grupos fueron tomados a partir de las citas para atención en consulta externa programadas entre los meses de agosto y setiembre del 2019 en las especialidades de Cardiología, Dermatología, Endocrinología, Gastroenterología, Medicina, Neurología y Neumología en los turnos mañana y tarde; se consideró a pacientes de todas las edades. Se excluyeron citas programadas para procedimientos y citas registradas el mismo día de la atención.
Para determinar el tamaño de muestra, se consideró la prevalencia de los casos (p1 = 35 %) registrados por Soto et al. 9, y para los controles (p2) se aplicó la prevalencia máxima esperada de 50 %, un nivel de confianza de 95 % (Zα) y la potencia de 80 % (Zβ). Aplicando la fórmula para estudios analíticos 10,11, se tiene el tamaño de muestra de 126 para los casos y de 253 para los controles, dos controles en proporción por cada caso. La selección de la muestra en cada grupo se realizó mediante el muestreo probabilístico sistemático.
Variables y mediciones
Como factores personales se consideraron residencia, condición en el establecimiento, condición en el servicio, financiamiento y sexo; como factor institucional relacionado a los procesos del hospital, se consideró el diferimiento de citas. Se utilizó una ficha de registro de datos, con validez por juicio de expertos de 95,8 % y confiabilidad de 0,7 mediante KR-20 9. La recopilación de los datos se realizó desde los registros de programación de citas y la base de datos de las atenciones. Se realizó el emparejamiento de ambas fuentes para determinar los pacientes que se ausentaron en la fecha programada. Se elaboró la data de ausentes y de los que cumplieron.
La selección de la muestra en ambos grupos se realizó mediante muestreo sistemático.
Análisis estadístico
Toda la información se tabuló en una base de datos de Microsoft Excel y se analizó a través del programa estadístico SPPS, versión 24. Se aplicó la regresión logística binaria para el análisis bivariado entre los factores personales e institucionales y los casos y controles; la asociación de las variables se comparó con un nivel de significancia de 5 %. Se calculó el Odds ratio para evaluar el riesgo de ausentismo a la cita médica programada y luego se realizó la regresión logística binaria para las variables que resultaron significativas; por último, se diseñó el modelo para calcular la probabilidad del ausentismo.
Consideraciones éticas
La investigación fue elaborada respetando los principios bioéticos de confidencialidad, además, fue presentada y aprobada por el Comité de Ética del hospital. Para ello, se solicitaron los permisos respectivos para acceder a la base de datos de las citas, donde se obtuvo la información sin identificar nombre ni datos personales de los pacientes que allí figuraban. El estudio no representó ningún riesgo debido a que se usó fuente documental sin tener contacto directo con los pacientes.
Resultados
La prevalencia del ausentismo a la cita médica en el Hospital Nacional Daniel Alcides Carrión de Callao, durante el periodo de agosto a setiembre del 2019, fue de 2963 (19,64 %); por otro lado, los que cumplieron fueron 12 125 (80,36 %) (Tabla 1).
Tabla 1 Ausentismo a la cita médica en el Hospital Nacional Daniel Alcides Carrión-Callao Nº Porcentaje (%)
| Nº | Porcentaje (%) | |
|---|---|---|
| Cumplieron | 12 125 | 80,36 |
| Ausentaron | 2963 | 19,64 |
| Total | 15 088 | 100,00 |
En la Tabla 2 se muestra que el 81,75 % del grupo de casos y el 83,79 % del grupo control residen en los distritos de Callao. La probabilidad de incumplimiento fue de 0,58 (OR = 0,58; IC 95 % 0,31:1,08). El 95,25 % de los que incumplieron la cita y el 94,86 % de los controles tuvieron la característica de ser pacientes continuadores en el hospital; la probabilidad de incumplimiento fue de 0,94 (OR = 0,94; IC 95 % 0,32:2,74). Por otro lado, el 54,76 % de los pacientes que se ausentaron fueron continuadores en el servicio, mientras que los del grupo control fueron 54,55 %; la probabilidad de incumplimiento fue de 0,88 (OR = 0,88; IC 95 % 0,56:1,40). Según financiamiento, el 81,75 % de los que se ausentaron y el 65,22 % de los del grupo control se atendieron por el Seguro Integral de Salud (SIS); la probabilidad de incumplimiento fue de 2,39 (OR = 2,39; IC 95 % 1,37:4,17). El 39,68 % de los pacientes que se ausentaron a la cita médica fueron mujeres, y en el grupo control, este género prevaleció en el 35,57 %; la probabilidad de incumplimiento fue de 0,81 (OR = 0,81; IC 95 % 0,51:1,28).
Tabla 2 Factores personales asociados al ausentismo (casos) o cumplimiento (control) de la cita médica
| Casos n = 126 | Control n = 253 | p | OR | (IC 95 %) | |
|---|---|---|---|---|---|
| Residencia | |||||
| Callao | 81,75 % | 83,79 % | 0,08 | 0,58 | (0,31:1,08) |
| Lima y otros | 18,25 % | 16,21 % | |||
| Condición en el establecimiento | |||||
| Continuador | 95,24 % | 94,86 % | 0,91 | 0,94 | (0,32:2,74) |
| Nuevo | 4,76 % | 5,14 % | |||
| Condición en el servicio | |||||
| Continuador | 54,76 % | 54,55 % | 0,59 | 0,88 | (0,56:1,40) |
| Nuevo | 45,24 % | 45,45 % | |||
| Financiamiento | |||||
| SIS | 81,75 % | 65,22 % | 0,002 | 2,39 | (1,37:4,17)* |
| Particular | 18,25 % | 34,78 % | |||
| Sexo | |||||
| Femenino | 39,68 % | 35,57 % | 0,36 | 0,81 | (0,51:1,28) |
| Masculino | 60,32 % | 64,43 % |
*Asociación estadísticamente significativa (p < 0,05).
n = tamaño de muestra, p: probabilidad, OR: Odds ratio, IC: intervalo de confianza.
Respecto a los factores institucionales, en la Tabla 3 se muestra que el 68,25 % de los pacientes que se ausentaron y el 51,38 % del grupo control separaron su cita con siete a más días de anticipación; la probabilidad de ausentarse fue de 1,97 (OR = 1,97; IC 95 % 1,23:3,15).
Tabla 3 Factores institucionales asociados al ausentismo (casos) o cumplimiento (controles) a la cita médica
| Casos | Control | |||
|---|---|---|---|---|
| n = 126 | n = 253 p | OR | (IC 95 %) | |
| Diferimiento de citas | ||||
| De 7 a más días | 68,25 % | 51,38 % 0,005 | 1,97 | (1,23:3,15)* |
| Menos de 7 días | 31,75 % | 48,62 % |
*Asociación estadísticamente significativa (p < 0,05).
n = tamaño de muestra, p: probabilidad, OR: Odds ratio, IC: intervalo de confianza.
Por último, la Tabla 4 muestra el modelo de regresión logística binaria para las variables independientes que resultaron significativas, es decir, aquellas que influyeron en la ausencia a la cita médica. La prueba estadística de Wald fue significativa para las variables diferimiento de cita y financiamiento (p < 0,05). Los pacientes que obtuvieron cita con diferimiento mayor a siete días tuvieron una probabilidad de ausentarse 1,80 veces mayor que los que la obtuvieron con un diferimiento menor a ese lapso. Por otro lado, los pacientes que pertenecen al SIS tuvieron 2,11 veces mayor probabilidad de ausentarse a la cita médica con respecto a los pacientes particulares o a los que autofinanciaron su atención. El intervalo de confianza no contiene el valor 1, por lo tanto, ambas variables son significativas.
Con los coeficientes de regresión se diseña la siguiente ecuación para pronosticar el ausentismo a la cita médica:
Ausentismo a la cita = 1/ (1+e-(0,59 * Diferimiento de cita +0,75 * financiamiento - 1,60))
Tabla 4 Modelo de regresión logística binaria para los factores asociados al ausentismo de la cita médica
| B | E. T. | Wald | gl | Sig | Exp(B) | IC 95 % para Exp(B) | ||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Inferior | Superior | |||||||
| Diferimiento de cita | 0,59 | 0,24 | 6,23 | 1 | 0,013 | 1,80 | 1,13 | 2,84 |
| Financiamiento | 0,75 | 0,27 | 7,62 | 1 | 0,006 | 2,11 | 1,24 | 3,60 |
| Constante | -1,60 | 0,26 | 37,41 | 1 | 0,000 | 0,20 |
B: coeficientes de regresión, E.T.: error estándar, Wald: estadístico de Wald, gl: grados de libertad, Sig: significancia estadística asociada, Exp(B): estimación de la OR, IC: intervalo de confianza.
Discusión
La prevalencia del ausentismo de los pacientes que programaron una cita médica para la atención en consulta externa fue de 19,64 % (Tabla 1), mientras que en otro estudio, realizado en años anteriores, se encontró una prevalencia de 35 % del incumplimiento 9. Los dos resultados son similares al reportado en un estudio realizado en un hospital peruano del mismo nivel, donde la prevalencia de incumplimiento fue de 20,2 % 7, y al estudio realizado en Costa Rica, donde la tasa anual de ausentismo fue de 18 % 12; esta característica también se observó en un hospital de España, donde la tasa de absentismo fue de 12,5 % 13.
Datos similares se observan en estudios realizados en otros países. Un estudio realizado en Omán reportó una tasa global de citas hospitalarias perdidas de 22,3 % 14. De forma similar, un estudio realizado en una clínica de Canadá encontró que, de las citas reservadas durante seis meses, el 24,6 % no fueron atendidas. Sin embargo, un hospital del mismo país reportó un 7,8 % como prevalencia global de pacientes ausentes a la consulta programada 15.
En tanto, una revisión sistemática publicada en el año 2021 reportó que la tasa media de citas perdidas fue del 15,2 %, con una mediana del 12,9 % 16.
Tomando en cuenta este último reporte, se puede inferir que el ausentismo identificado en el presente estudio es superior al promedio en otros países, pero muy similar a lo reportado en otras instituciones peruanas. Surgen las interrogantes respecto a cuáles podrían ser los motivos que ocasionan mayor ausentismo en los hospitales peruanos, hecho que se dilucidará en los siguientes párrafos.
En el análisis de la variable factores personales, se consideró la residencia de los pacientes, categorizados en dos grupos: los que viven en los distritos de Callao y los que tienen residencia en los distritos de Lima u otros, no encontrándose asociación significativa (p = 0,08). Este resultado es similar a un estudio realizado en España, que no encontró asociación entre el ausentismo y la distancia geográfica del centro 5. Por el contrario, un estudio en un hospital de Colombia encontró que existe asociación entre el abandono del control prenatal y la distancia del establecimiento de salud 17. Lo mismo se reportó en un estudio realizado en una clínica de Canadá, que encontró que los determinantes sociales, como el transporte, desempeñan un papel fundamental en la inasistencia a las citas médicas 18, al igual que una revisión sistemática, en la que se mencionan como motivos para faltar a las citas programadas las dificultades de transporte, entre otros asuntos familiares 16. En un estudio realizado en Colombia, sobre la prevalencia de inicio tardío de la atención prenatal, encontraron que se encuentra asociado al bajo nivel socioeconómico y a la falta de afiliación a la seguridad social 19.
Al parecer, estos resultados dependerían de la ubicación geográfica del hospital. En el caso en cuestión, se trata de un hospital ubicado en una vía de acceso central, donde circulan muchas rutas de transporte público, lo que le otorga la accesibilidad necesaria.
Tampoco la condición de paciente continuador o nuevo en el establecimiento tiene asociación con el ausentismo a la cita programada; lo mismo ocurre con la condición del paciente en el servicio. Todos los estudios previos consultados encontraron resultados diferentes. En un hospital peruano se encontró que el tipo de paciente continuador en el establecimiento y continuador en el servicio tenían asociación con la deserción a la consulta externa 7. Así mismo, estudios realizados en Canadá encontraron que 19,1 % de los pacientes que faltaron a su cita médica habían presentado un comportamiento previo de ausencia 15 y que los pacientes nuevos tenían alta tasa de inasistencia (44,4 %) entre los que no asistieron a una cita, mientras que 19,9 % faltó a más de una cita 18.
Estas diferencias podrían demandar un mayor análisis de los motivos que llevan a que un paciente nuevo no asista a su cita médica. En Perú suele suceder que las citas son otorgadas a largo plazo, lo que podría llevar a que un paciente nuevo busque otras alternativas de atención más inmediatas.
La variable financiamiento está asociada significativamente con el ausentismo a la cita programada (p = 0,002 < 0,05; OR = 2,39), resultado similar al que muestra Miranda Mellado en un estudio realizado en Colombia, donde encontró que las madres que tienen afiliación al régimen subsidiado tienen menor uso adecuado del control prenatal frente a las que tienen el régimen contributivo 20. Por otro lado, un estudio realizado en hospitales del norte del país encontró que no existe asociación con el tipo de seguro (p = 0,202) 21. Los usuarios que son beneficiarios del SIS son los que se ausentan en mayor proporción a la cita médica programada, lo que podría deberse a la inexistencia de un sistema de control sobre el número de veces que se puede solicitar la cita; por lo tanto, sería necesario establecer un adecuado sistema de gestión de citas.
En el análisis según sexo del paciente, no se encontró asociación significativa con el ausentismo a la cita médica; por el contrario, un estudio en Reino Unido encontró que los hombres eran más propensos a faltar a las citas 4. Respecto a ambos factores, dos estudios analíticos concuerdan en que los predictores más importantes para ausentarse a la cita médica fueron la edad, el sexo, los costos del servicio, la distancia de la residencia del paciente al hospital, los problemas de transporte, el tiempo de espera, el día y temporada de la cita 14,22. A pesar de que en el estudio la mayor proporción de ausentismo fue en los usuarios de sexo masculino, el análisis de la asociación resulta no significativo. Estos tienen mayor dificultad para acudir a una cita médica, lo que podría deberse a las obligaciones laborales.
Por último, analizando la variable diferimiento de citas, que está relacionado con la parte administrativa de una institución de salud, se encontró que 68,25 % de los pacientes que se ausentaron a la cita médica la separaron con diferimiento mayor a siete días, a diferencia del resto, que separó con menor tiempo; de modo que la probabilidad de ausentarse es de 1,97 (OR = 1,97; IC 95 % 1,23:3,15; p = 0,005). Un resultado similar encontraron Diaz y col. en Perú, donde existió asociación significativa entre la deserción en consulta externa y la demora de asignación de citas 7. En un estudio realizado en España, encontraron diferencias significativas para la variable tiempo de demora; realizaron la regresión logística binaria, considerando el ausentismo como variable dependiente, y las variables que ingresaron al modelo fueron tiempo de demora, nacionalidad, servicios, días de semana, rango de edad y centro 4. Similar fue el resultado de Alawadhi y col. en un hospital de tercer nivel en Omán, quienes encontraron como variables predictoras para perder una cita médica al tiempo de espera de la cita, edad, sexo, distancia de residencia, costo del servicio y estación; para la variable tiempo de espera reportaron un OR: 2,22 para Urología y 1,26 para Oncología 14. El estudio realizado en Venezuela reportó como causa para la no adherencia al control prenatal a la asignación tardía de la cita 23, así mismo, en una investigación realizada en Colombia en un grupo de pacientes con cáncer gástrico concluyeron que los participantes identificaron como principal barrera de acceso a los servicios de cuidados paliativos a la parte administrativa 24. El diferimiento de cita es una variable que merece ser analizada muy a profundidad. Los pacientes que tenían que esperar más tiempo para su atención tienen más probabilidad de no acudir a la cita programada, lo que podría justificarse porque buscan atenderse en otros establecimientos estatales o privados; no obstante, en algunos casos, el paciente puede haber fallecido si tenía una enfermedad grave 14.
Los análisis realizados permiten deducir que existen diversos elementos que interfieren en el cumplimiento de los pacientes a sus citas programadas. Además de los considerados en el estudio, merece mencionar que un estudio realizado en Canadá encontró que las obligaciones laborales (19,4 %) fueron los motivos personales más frecuentes para faltar a una cita, mientras que la hora inoportuna de la cita (17,0 %), el retraso antes de la cita (14,6 %) y la falta de confirmación (13,7 %) fueron las razones organizacionales más frecuentes; por otro lado, el motivo más frecuente para no avisar de la ausencia a la clínica fue el olvido de llamar (55,2 %) 15. Otro estudio en Chile menciona que una explicación de inasistencia a la consulta está relacionada con los tiempos de espera en la atención 25.
De hecho, un estudio de revisión propone, como estrategia para afrontar este problema, centrarse en la reducción de los tiempos de espera a través del análisis por inteligencia artificial con el fin de mejorar la satisfacción del usuario, haciendo de la programación de citas un proceso estratégico, táctico y operativo 26. Otra estrategia sencilla, considerando que la ausencia a las citas programadas acarrea pérdida de recursos, limita los cuidados preventivos y afecta la salud de los usuarios, es el manejo de un sistema de recordatorios telefónicos 27, medida que es más asequible en casos de poblaciones pobres o con limitaciones sociales 18.
Incluso se puede optar por contar con una lista de pacientes que pueden llenar los espacios para citas que han sido canceladas con poca anticipación 28. Pero ello requiere que el usuario que no asiste a su cita tenga el hábito de llamar para justificar su inasistencia con anticipación.
Por otro lado, actualmente, el avance tecnológico debe permitir plantear y desarrollar modelos que gestionen con mayor capacidad las citas virtuales, tomado en cuenta la progresión de la enfermedad, la capacidad logística y de infraestructura, la efectividad del tratamiento y diagnóstico, de hecho, hay experiencias que reportan beneficios de estas iniciativas como un estudio realizado en Estados Unidos 29.
Teniendo en cuenta las condiciones del paciente, existen experiencias de instituciones de salud en las que se atiende a una alta proporción de pacientes de bajos ingresos con problemas de salud mental y adicciones, las cuales adoptan un enfoque flexible para la programación, animando a los pacientes que faltan a las citas con frecuencia o que probablemente enfrenten obstáculos importantes a que se presenten cuando puedan si tienen una necesidad apremiante 28.
Se concluye que los pacientes que tienen SIS y cuya cita es programada con un diferimiento mayor a siete días tienen una alta probabilidad de ausentarse. Se recomienda implementar la comunicación por teléfono para la confirmación de la asistencia a la cita programada, así como promover un estudio a nivel nacional en todas las instituciones de salud para determinar los factores asociados al ausentismo de la cita médica.
Con todo lo mencionado, las estrategias existentes y otras que pueden innovarse, se puede recomendar al hospital revisar el proceso de otorgamiento de citas para la atención en consulta externa, implementar el uso de tecnologías de información y comunicación (TIC), recordatorios mediante el envío de mensajes de texto (SMS) ―así como lo demuestra un estudio, en el que los mensajes de texto enviados para el examen de mama aumentaron significativamente la asistencia 30― y motivar la cultura de comunicación por parte de los usuarios para cancelar la cita programada, en caso de no asistir, lo cual permitiría otorgar la cita a otro paciente.
Las evidencias generadas en este estudio serán de utilidad para el planteamiento de propuestas y la toma de decisiones por parte de los gestores de salud que están buscando solucionar el problema del ausentismo a las citas médicas programadas.
Los resultados del estudio aportan evidencias que sustentan la necesidad de proponer alternativas que optimicen la gestión del cumplimiento de las citas médicas a través de estrategias modernas de acuerdo con los factores identificados como limitantes para su cumplimiento.
El limitante para realizar la presente investigación fue no encontrar investigaciones nacionales publicadas en revistas científicas.
