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1.
Rev. argent. salud publica ; 14: 1-7, 20 de Enero del 2022.
Article in Spanish | LILACS, ARGMSAL, BINACIS | ID: biblio-1361917

ABSTRACT

INTRODUCCIÓN: La protección financiera en salud implica que todas las personas accedan a los servicios de salud que necesiten sin sufrir dificultades financieras para pagarlos. Dicha protección se estima mediante indicadores como el gasto catastrófico y empobrecedor en salud. El trabajo tuvo por objetivo estimar esos indicadores para Argentina en el período 2017-2018. MÉTODOS: Se construyeron y analizaron las variables del gasto en salud y los indicadores de gasto catastrófico y empobrecedor en salud a través del procesamiento de la Encuesta Nacional de Gastos de los Hogares (ENGHo) de 2017-2018. Asimismo, se realizó una comparación con la ENGHo 2004-2005. RESULTADOS: Los hogares destinaron un 6,4% del gasto total a bienes y servicios de salud, y un 4,9% del ingreso total. Según la ENGHo 2017-2018, el 11,4% y el 3,3% de los hogares del país incurrió en gasto catastrófico en salud para umbrales del 10% y 25% del gasto total del hogar, respectivamente. Respecto al período 2004- 2005, el indicador cayó con cualquier umbral utilizado. Por su parte, como consecuencia del gasto de bolsillo en salud, los hogares considerados pobres aumentaron en 1,8 puntos porcentuales. DISCUSIÓN: La caída del gasto catastrófico entre los dos períodos en análisis podría exponer un avance en la protección financiera del país. El análisis revela la importancia de contar con datos sobre necesidad, utilización y gasto en servicios de salud de manera simultánea para lograr una mejor comprensión de esta problemática.


Subject(s)
Health Expenditures , Financial Risk Protection , Catastrophic Health Expenditure , Impoverishing Health Expenditure
2.
Rev. peru. med. exp. salud publica ; 36(2): 196-206, abr.-jun. 2019. tab, graf
Article in Spanish | LILACS | ID: biblio-1020796

ABSTRACT

RESUMEN Objetivo. Describir la evolución de la cobertura de aseguramiento en salud (CAS) en Perú para el periodo 2009-2017 y evaluar los principales factores demográficos, sociales y económicos asociados. Materiales y métodos. Realizamos un análisis secundario de la Encuesta Nacional de Hogares. Para cada año estimamos la CAS global, del Seguro Integral de Salud (SIS) y del Seguro Social en Salud (EsSalud), y realizamos pruebas de tendencias anuales. Para los años 2009 (Ley de Aseguramiento Universal en Salud), 2013 (reforma del sector salud) y 2017, construimos una variable politómica del tipo de aseguramiento (SIS/EsSalud/No asegurado) y estimamos razones relativas de prevalencia (RRP) con intervalos de confianza (IC) al 95% mediante modelos logísticos multinomiales para muestras complejas. Resultados. Observamos un incremento en la CAS global (2009: 60,5%; 2013: 65,5%; 2017: 76,4%), en el SIS (2009: 34%; 2013: 35,4%; 2017: 47%) y en EsSalud (2009: 22,8%; 2013: 26,4%; 2017: 26,3%). Observamos que ser mujer aumentó la posibilidad de afiliación al SIS (RRP=2009: 1,64 y 2017: 1,53), mientras que tener entre 18 y 39 años, residir Lima Metropolitana y ser no pobre redujeron esa posibilidad (RRP=2009: 0,16 y 2017: 0,31; 2009: 0,17 y 2017: 0,37; 2009: 0,51 y 2017: 0,53; respectivamente). Por su parte, ser mujer, tener más de 65 años, ser del ámbito urbano, residir en Lima Metropolitana y ser no pobre aumentó la probabilidad de estar afiliados a EsSalud (RRP=2013: 1,12 y 2017: 1,24; 2013: 1,32 y 2017: 1,34; 2009: 2,18 y 2017: 2,08; 2009: 2,14 y 2017: 2,54; 2009: 3,57 y 2017: 2,53; respectivamente). Conclusiones. La CAS ha incrementado durante el periodo 2009-2017. No obstante, las características de la población asegurada difieren de acuerdo con el tipo de seguro.


ABSTRACT Objective. To describe the trends in health insurance coverage (HIC) in Peru during the period 2009-2017 and evaluate associations with demographic, social and economic factors. Materials and Methods. We carried out a secondary data-analysis from the Peruvian National Household Survey. For each year, we estimated the global HIC, for the Integral Health Insurance (SIS) and the Social Security system (EsSalud). In addition, we performed a trend analysis. For 2009 (Universal Health Insurance Act), 2013 (health care reform act) and 2017, we used a polytomous variable for the insurance type (SIS/EsSalud/Non-affiliated). We performed logistic multinomial regressions to estimate relative prevalence ratios (RPR) and their 95% CI with correction for complex sampling. Results. We observed an increasing trend in the global HIC (2009:60.5%; 2013:65.5%; 2017:76.4%), SIS coverage (2009:34%; 2013:35.4%; 2017:47%) and EsSalud coverage (2009:22.8%; 2013:26.4%; 2017:26.3%). Multinomial logistic regressions showed that being a woman increased the likelihood to be affiliated to the SIS (RPR= 2009:1.64 and 2017:1.53), while people between 18 and 39 years old, living in Lima Metropolitan area under non-poverty conditions reduced the likelihood to be affiliated to the SIS (RPR= 2009:0.16 and 2017:0.31; 2009:0.17 and 2017:0.37; 2009:0.51 and 2017:0.53; respectively). Furthermore, being a woman, 65 years old or over, living in urban Lima, and under non-poverty conditions increased the likelihood of being affiliated with the EsSalud (RPR= 2013:1.12 and 2017:1.24; 2013:1.32 and 2017:1.34; 2009:2.18 and 2017:2.08; 2009:2.14 and 2017:2.54; 2009:3.57 and 2017:2.53; respectively). Conclusions. HIC has increased during the period 2009-2017. However, the characteristics of those affiliated are different between the various types of health insurance.


Subject(s)
Adolescent , Adult , Aged , Child , Child, Preschool , Female , Humans , Male , Middle Aged , Young Adult , Insurance Coverage/trends , Universal Health Insurance/trends , Insurance, Health/trends , Peru , Poverty , Rural Population , Urban Population , Sex Factors , Surveys and Questionnaires , Age Factors , Insurance Coverage/statistics & numerical data , Universal Health Insurance/statistics & numerical data , Insurance, Health/statistics & numerical data
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