Satisfacción y tiempo de espera de usuarios de establecimientos de salud peruanos: análisis secundario de ENSUSALUD 2014-2016 / Satisfaction and waiting time of users from peruvian health care centers: a secondary analysis of ENSUSALUD 2014-2016

Introducción: Los sistemas de salud requieren contar con evaluaciones acerca de la calidad de la entrega de los servicios en el Perú. Objetivo: Estimar los niveles de satisfacción y tiempo de espera en usuarios de servicios de salud públicos y privados peruanos. Métodos: Análisis secundario del cuestionario 1 de la Encuesta Nacional de Satisfacción de Usuarios en Salud (ENSUSALUD) 2014, 2015 y 2016. El tiempo de espera fue definido como los minutos que tomó desde que el usuario llegó al establecimiento de salud hasta que ingresó al consultorio médico. La satisfacción fue evaluada con la percepción del usuario. Resultados: Los niveles de satisfacción fueron: 70,1% (IC 95% 69,7%-71,2%); 73,7% (IC 95% 72,5%-74,9%); y 73,9% (IC 95% 72,6%-75,1%) para el 2014, 2015 y 2016, respectivamente. Los usuarios afiliados al Seguro Integral de Salud (2014: 67,7% y 2016: 67,6%) y Seguro Social de Salud (EsSalud) (2015: 67,2%) fueron los que presentaron menores porcentajes. Las regiones que presentaron incremento en la satisfacción fueron Cajamarca (2016-2014: 26%), La Libertad (2016-2014: 26%). La mediana del tiempo de espera fue de 60 (q1-q3: 30-120), 75 (q1-q3: 30-150) y 75 (q1-q3: 35-140) minutos, para los años 2014, 2015 y 2016, respectivamente. La demora en la atención fue el problema más frecuente identificado por los usuarios. Conclusiones: En los años 2014, 2015 y 2016, el 70,1%, 73,7% y 73,9% de los usuarios de los servicios de salud peruanos estuvieron satisfechos con la atención. Se debe considerar la heterogeneidad por territorios y entidad financiera. La mediana de tiempo de espera para la atención fue de 60 minutos.

Introduction: Health systems require evaluations about the quality of the delivery of services in Peru. Objective: Estimate the levels of satisfaction and waiting time in users of public and private peruvian health services. Methods: Secondary analysis of questionnaire 1 of the National Survey of Satisfaction of Users in Health (ENSUSALUD) 2014, 2015 and 2016. The waiting time was defined as the minutes it took since the user arrived at the health facility until he entered the doctor’s office. Satisfaction was evaluated with the user’s perception. Results: Satisfaction levels were: 70,1% (95% CI: 69,7%-71,2%), 73,7% (95% CI: 72,5%-74,9%) and 73,9% (IC 95%: 72,6%-75,1%) for 2014, 2015 and 2016, respectively. The users affiliated to the Comprehensive Health Insurance (2014: 67,7%, and 2016: 67,6%) and Social Health Insurance (EsSalud) (2015: 67,2%) were those that presented lower percentages. The regions that showed an increase in satisfaction were Cajamarca (2016-2014: 26%), La Libertad (2016-2014: 26%). The median waiting time was 60 (q1-q3:30-120), 75 (q1-q3:30-150) and 75 (q1-q3: 35-140) minutes, for the years 2014, 2015 and 2016, respectively. The delay in the attention was the most frequent problem identified by the users. Conclusions: In 2014, 2015 and 2016, 70,1%, 73,7% and 73,9% of users peruvian health services were satisfied with the care. We should consider the heterogeneity by territories and financial entity. The median waiting time for care was 60 minutes.

Validez y confiabilidad de la escala de satisfacción de los usuarios de consulta médica ambulatoria en Perú / Validity and reliability of the satisfaction scale for outpatient care users in Peru

RESUMEN Objetivos. Evaluar las propiedades psicométricas de la escala para medir la satisfacción de los usuarios de consulta médica ambulatoria (ESCOMA) en Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPRESS) del sistema de salud peruano (SSP). Materiales y Métodos. Llevamos a cabo un estudio de tipo instrumental con los datos del Cuestionario 1 de la Encuesta Nacional de Satisfacción de Usuarios de Salud (ENSUSALUD) del 2016; en la cual se administró una escala inicial de 19 ítems construidos por revisión bibliográfica, juicio de expertos y estudio piloto. Realizamos un análisis factorial exploratorio (AFE) para valorar la estructura interna de la escala y luego un análisis factorial confirmatorio (AFC) mediante el método de estimación de máxima verosimilitud robusta. Finalmente, desarrollamos análisis de invarianza de medición y evaluamos la confiabilidad con el coeficiente omega de McDonald. Resultados. Analizamos 13 814 observaciones en dos submuestras aleatorias para el AFE con lo cual definimos un modelo de tres dimensiones con 18 ítems. En el AFC encontramos índices de bondad de ajuste aceptables (CFI=0,945; TLI=0,937; SRMR=0,036). Las dimensiones resultantes fueron: procesos administrativos, infraestructura y atención médica. Evidenciamos invarianza fuerte para la edad, sexo, nivel educativo y región, e invarianza parcial para el tipo de institución (Ministerio de Salud, Seguro Social, Fuerzas Armadas y Policiales, y Clínicas Privadas). Todos los coeficientes de confiabilidad fueron adecuados (0,86<ω<0,92). Conclusiones. La ESCOMA presenta evidencia de validez y confiabilidad a nivel estructural y de invarianza de medición a diferentes niveles de atención y a nivel nacional en Perú.

ABSTRACT Objectives. To assess the psychometric properties of a scale to measure the satisfaction of individuals seeking services at outpatient clinics (ESCOMA) in public healthcare centers in Peru. Materials and Methods. We carried out a study based on a dataset from Questionnaire 1 of the National Health Users Satisfaction Survey (ENSUSALUD) 2016. ENSUSALUD applied an initial scale of 19 items constructed based on bibliographic review, expert judgment and a pilot study. We first performed an exploratory factor analysis (EFA) in two random subsamples to assess the scale's internal structure. We then developed a confirmatory factor analysis (CFA) using robust maximum likelihood estimation. Lastly, we analyzed measurement invariance and assessed reliability using McDonald's Omega Coefficient (ω). Results : We randomly divided 13,814 observations into two subsamples for the EFA. Based on this analysis, we selected a best-fitting CFA model, which comprised three factors and 18 items. We found acceptable goodness-of-fit indices for the CFA (CFI = 0.945, TLI = 0.937, SRMR = 0.036). The three resulting factors were a) administrative processes, b) infrastructure and c) medical care. We found strong invariance for age, sex, educational level and area of residence, and partial invariance for type of institution. All reliability coefficients indicated adequate fit (0.86<ω<0.92). Conclusions. The ESCOMA demonstrates validity, reliability, and measurement invariance at different levels of care in a nationally representative Peruvian sample.

Cobertura de aseguramiento en salud: el caso peruano desde la Ley de Aseguramiento Universal / Health insurance coverage: the peruvian case since the universal insurance act

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.