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Módulo 2

Interpretar (aproximadamente) los datos (poco fiables)

“El verdadero genio reside en la capacidad de evaluar información dudosa, peligrosa y contradictoria.”

Winston Churchill

30 Análisis de sistemas de salud deteriorados en situaciones de crisis

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ContenidoEl presente módulo ofrece una panorámica general de la esfera de la información. Introduce, a veces con detalle, varios de los principales temas y cuestiones que se examinarán a lo largo del manual. En primer lugar, se describen brevemente los sistemas habituales de información y las maneras en que se adaptan – o, a menudo, sucumben – a las crisis. Se examina después cómo las cifras pueden manipularse o no para convertirlas en información e inteligencia. Se abordan las principales características de los datos, como su validez, precisión, pertinencia e importancia relativa. Se revisan algunos planteamientos para la depuración de datos, así como muchas deficiencias comunes que socavan generalmente la utilidad de los datos disponibles. Se subraya especialmente la conveniencia de utilizar la ingente cantidad de datos inconexos que existen con frecuencia en entornos deteriorados. Los usos de la información, el diseño de sistemas de información y las maneras de divulgar la información recopilada constituyen la parte final de este módulo.El Anexo 2 presenta diversos indicadores importantes y potencialmente pertinentes para el estudio de sistemas de salud deteriorados, junto con algunos comentarios sobre su utilidad, fortalezas y debilidades.

IntroducciónEn las emergencias complejas, caracterizadas por la incertidumbre y la inestabilidad, la base de información suele ser débil y fragmentaria. Los sistemas de información están muy afectados y, a veces, colapsados; su cobertura disminuye invariablemente;1 la comunicación y el acceso a zonas conflictivas resultan difíciles; los datos están desfasados y son incompletos; la normalización es deficiente, y la recopilación y análisis de datos chocan con otras prioridades. Algunos dicen que el indicador más poderoso de una crisis es la falta de información, a pesar de que a menudo se dispone de grandes cantidades de datos sin utilizar. Incluso en una situación de colapso extremo como el Afganistán en 2002, pudo disponerse de datos sanitarios, aunque incompletos, de calidad variable y dispersos entre diferentes lugares. Sin embargo, se carecía de capacidad para compilarlos, ponderar su exactitud e interpretarlos de forma integral. En la mayoría de estos casos, la falta de coordinación, la masificación de los agentes autónomos, las limitaciones de comunicación y seguridad, la rápida evolución del contexto y la pérdida de memoria institucional son las principales causas de esta situación anómala.

El entorno de la informaciónAntes de la crisis, el sistema de salud pudo haber mantenido varios sistemas de información ordinarios:• Un sistema orientado a las enfermedades, que se ocupa de notificar sobre morbilidad

y mortalidad. Conocido a veces como Sistema de información sanitaria, incluye con frecuencia un subsistema de vigilancia dirigido a identificar brotes de enfermedades transmisibles. Generalmente es el sistema más antiguo en vigor.

• Un sistema de control administrativo, que informa sobre personal, establecimientos de salud, actividades, equipamiento, etc. A menudo está dividido internamente, con, por ejemplo, personal que se presenta de una forma desligada de los establecimientos, o los resultados, o incluso el gasto salarial.

• Un sistema de información financiera, que notifica sobre presupuestos y gastos, siguiendo normalmente procedimientos financieros generales establecidos por el ministerio de economía y aplicados a todo el sector público. Estos sistemas de información financiera, concebidos generalmente para cumplir los requisitos de la administración central, desatienden con frecuencia las necesidades de los sectores dedicados a la prestación de servicios en la mayor parte del territorio nacional, que, por naturaleza, se ocupan de operaciones periféricas.

1 La reducción consiguiente de la cobertura es a menudo diferencial: las áreas que quedan «descubiertas» a causa de la inseguridad u otras razones pueden volverse diferentes en otros aspectos, incluida la salud.

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• Varios sistemas de información especial, implantados por programas verticales o por algunos departamentos centrales. A veces están diseñados para solventar deficiencias de los sistemas principales o, en otros casos, para cumplir criterios internacionales, como ciertos programas de control de enfermedades.

En general, estos sistemas de información ordinarios funcionan por separado unos de otros, de acuerdo con las instrucciones o requisitos de los diferentes organismos. Así, a menudo puede resultar imposible la verificación cruzada de cifras de gastos con datos de resultados, debido al diseño mutuamente incompatible de los sistemas respectivos. Cada sistema se ha concebido por separado para reflejar las diferentes necesidades y puntos de vista de epidemiólogos, gestores, contables y donantes. En diversas situaciones, incluidos algunos sistemas de salud, se han llevado a cabo con poco éxito intentos de corregir esta fragmentación funcional para recopilar y analizar la mayor parte de la información dentro de un mismo sistema congruente. De hecho, diseñar un sistema de información integral, capaz de satisfacer los requisitos de la mayoría de las partes implicadas a todos los niveles de la gestión sanitaria, constituye un reto colosal.Junto con los sistemas de información ordinarios, generalmente se recopilan abundantes datos por medio de encuestas orientadas. En algunos casos, la elección de estos instrumentos se debe a la naturaleza de la información necesaria, poco apta para la recopilación sistemática. También se realizan nuevas encuestas porque quienes las promueven desconocen el rendimiento de los sistemas habituales, o porque consideran que sus resultados son inadecuados o poco fiables, o simplemente porque desconocen la existencia de otras encuestas. En la mayoría de los casos, los diferentes departamentos u organismos efectúan encuestas similares por separado, duplicando los esfuerzos de tal forma que resulta difícil o imposible fusionar los datos recopilados.Es probable que la imagen esbozada más arriba, prevalente en la mayoría de los sistemas de salud estables, se vaya degenerando a lo largo de una crisis prolongada: se abandonan definitivamente algunas actividades de recopilación de datos, mientras que otras sobreviven con tantos apuros que sus resultados se vuelven insignificantes. Los recién llegados implantan sistemas de recopilación de datos ad hoc. Prácticamente todas las organizaciones de ayuda humanitaria apoyan, de una manera u otra, iniciativas relacionadas con la información. Proliferan las encuestas, ya que todas las partes las promueven para apaciguar su hambre de información. Son habituales los planteamientos poco escrupulosos, hasta tal punto que, en algunos casos, los “métodos de valoración rápida” podrían describirse mejor como “métodos de valoración engañosa o insignificante”. La divulgación de la información disponible sufre las consecuencias, de modo que una gran parte de la información recopilada queda sin utilizarse. Los centros de recursos compartidos cierran o se desorganizan. Se pierde la información antigua. La mayoría de las organizaciones responde a este declive estableciendo su propia capacidad de almacenamiento de información, que a menudo es inaccesible para las personas ajenas a ellas. Puesto que caen en el olvido conocimientos importantes, los mismos estudios se repiten una y otra vez.En crisis persistentes, ningún sistema de información puede reconocerse objetivamente como tal. Antes bien, el analista vaga a la deriva por un entorno de información turbio, repleto de cifras pero sin hechos, en el que los escasos datos sólidos quedan ocultos bajo montones de datos poco fiables y el ruido de información irrelevante. En este entorno pueden encontrarse habitualmente “bloques” de información no utilizada, arrinconados y olvidados en los lugares más insólitos. Antes de emprender nuevas iniciativas de recopilación de datos, debería hacerse un esfuerzo serio para sacar mayor provecho de la información que ya se tiene a mano (aunque esto a veces acarree un alto costo de recuperación). Aparte de adquirir inteligencia mediante este trabajo de investigación y compulsación, los analistas pueden identificar así los principales vacíos de información que deben abordarse en futuros estudios.


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Fuentes de informaciónPuede obtenerse información útil a partir de fuentes muy dispares:• Centros de documentación mantenidos por las Naciones Unidas u organizaciones

donantes, o por departamentos gubernamentales. De calidad desigual, varían de un país a otro. Contienen a menudo datos agregados a nivel nacional, lo que les resta utilidad. Siempre es oportuna una visita a la mayoría de estos centros de documentación. Poder acceder a algunos de ellos puede resultar difícil. En muchos casos, existe información útil en el extranjero, en la sede central de una organización internacional o en una institución académica.

• Información sistemática recopilada por el gobierno (ministerio de salud, ministerio de finanzas, etc.). Las autoridades sanitarias tienden a mantener una cierta actividad de notificación, generando datos que quedan con frecuencia a la espera de compilación. La mayoría de los departamentos elabora algunas cifras, pocas veces depuradas o verificadas de forma cruzada y generalmente incompletas. Es posible que se hayan publicado informes estadísticos durante varios años, pero que hayan dejado de producirse con la agudización de la crisis. Además, los funcionarios gubernamentales pueden ser reacios a publicar o compartir con personas ajenas datos de naturaleza “interna” o “clasificada”. De hecho, en países asolados por un conflicto interno, la información sanitaria puede tener a veces un cierto interés militar o de inteligencia. Aparte de estas preocupaciones, el reconocimiento de las deficiencias en la información recopilada puede desalentar su revelación para estudio externo.

• Informes de evaluación y supervisión. A menudo, los materiales heterogéneos ofrecen elementos de información que pueden resultar útiles para un análisis sistémico. Sondeando estas fuentes, pueden examinarse aspectos no cubiertos por los sistemas de información ordinarios, como las pautas de prescripción, etc. También pueden ser útiles para validar los hallazgos de la información sistemática.

• Encuestas normalizadas, como la Encuesta de indicadores múltiples y la Encuesta demográfica y de salud: - La Encuesta de indicadores múltiples (MICS) es un programa de encuestas por

hogares desarrollado por el Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF) con el fin de colmar los vacíos de datos, comunes en muchos países, sobre la situación de las mujeres y los niños. Se repite cada cinco años, lo que posibilita generalmente un análisis de tendencias. La MICS incluye indicadores acerca del estado de salud (mortalidad materna e infantil), nutrición, acceso a agua y saneamiento y prácticas de salud. La encuesta consta de tres partes: un cuestionario por hogares, un cuestionario para mujeres de 15–49 años y un cuestionario para cuidadores de niños menores de 5 años. La primera ronda de la MICS se llevó a cabo en más de 60 países; desde 2005, se ha ampliado para abarcar la atención de salud maternoinfantil, paludismo, conocimiento del VIH/sida, etc. Los datos de mortalidad derivados de la MICS no pueden compararse directamente con las estimaciones de estudios retrospectivos de mortalidad (véase el Módulo 4) debido a su diferente metodología. Recurso en línea: www.childinfo.org.

- Las Encuestas demográficas y de salud (DHS), apoyadas por la Agencia de los Estados Unidos para el Desarrollo Internacional (USAID), se centran en la natalidad y mortalidad, estado de salud, planificación familiar y nutrición en los países en desarrollo. Se utilizan metodologías e instrumentos de encuesta comunes entre los países, de forma que los indicadores son comparables. Las DHS son de alcance nacional, y debido al tamaño relativamente pequeño de las muestras, no suele ser posible un análisis a nivel regional. Para superar esta dificultad, se han combinado datos censales con datos de DHS para un análisis interno de país. Se han efectuado DHS en más de 70 países de todo el mundo. Su alcance se ha ampliado recientemente para incorporar las prácticas de salud, indicadores antropométricos, comportamiento sexual, VIH e información socioeconómica. El sitio web www.measuresdhs.com incluye métodos de encuesta y conjuntos de datos para comparaciones entre países.


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Por lo que respecta a la comparación de la mortalidad con los estudios retrospectivos tradicionales, son pertinentes las mismas limitaciones de la MICS. Para un examen de las DHS en contextos de conflicto, véase Drapcho y Mock (2000).

• Datos de encuestas (disponibles a menudo en oficinas de ONG). Las encuestas promovidas por organizaciones no gubernamentales (ONG), centradas habitualmente en las áreas que cubren, pueden ser de alcance geográfico o temático limitado. En algunos casos, es posible unir diversos elementos de información a partir de encuestas dispares. Con mayor frecuencia, las presentaciones de datos incompatibles impiden que los hallazgos sean aptos para agregación.

• Planes de vigilancia, creados y mantenidos a veces por organizaciones de ayuda u ONG.• Bases de datos y repositorios de datos gestionados por instituciones académicas o

de investigación, como la CE–DAT, operada por el Centro de Investigaciones sobre Epidemiología y Desastres (CRED), que compila y publica en línea datos normalizados sobre el impacto humano de los conflictos.

• Medios de comunicación, que adolecen a menudo de una deficiente cobertura y calidad de los datos, pero que pueden representar una fuente útil de información, especialmente cuando no se dispone de datos primarios. Siempre es exigible una cierta cautela al utilizar esos datos.

• Archivos privados mantenidos por personas informadas, que pueden acumular documentos inestimables sobre sucesos pasados. Esas personas, que son testigos de crisis prolongadas y del colapso de la capacidad de documentación oficial, pueden empezar a recopilar expresamente información útil para evitar que se pierda. En algunos casos, incluso personas ajenas con una relación duradera con un sistema de salud deteriorado pueden haber mantenido abundante información que cubra un periodo de varios años. Los archivos mantenidos por personas informadas son doblemente preciosos, porque es probable que sean el resultado de una selección de calidad en la que ya se hayan descartado los documentos inútiles o sesgados. Además, estos informadores pueden aportar indicios útiles sobre la pertinencia y exactitud de los materiales que han guardado.

El correo electrónico es útil para contactar con informadores potenciales, explicarles la información que se está buscando y obtener datos. Teniendo en cuenta la migración que provoca una crisis prolongada y el rápido recambio de agentes, es posible que una proporción sustancial de la información obtenida proceda del extranjero.

• En la mayoría de las situaciones, los informantes que se quedan en el país se relacionan entre sí a través de redes informales de información, que pueden constituir la fuente de conocimiento más útil, fiable y barata. Para el analista externo, penetrar en estas redes puede representar el paso más importante para obtener perspectivas reales sobre la situación. Las personas informadas son esenciales no sólo como fuentes de información, sino también como verificadores de la validez de los análisis que finalmente se efectúen. A veces, el analista externo entra por casualidad en una de estas redes. Pero un enfoque proactivo e interactivo, que ofrezca abiertamente a los colegas interesados la información ya recopilada, puede aumentar las probabilidades de éxito. Por desgracia, algunas personas informadas son reacias a compartir la información que poseen. Además, ciertas organizaciones, o departamentos dentro de ellas, tienden al hermetismo. Dado que el intercambio activo de datos incrementa su calidad, es improbable que las organizaciones herméticas sean fuentes de información o análisis de primera clase.


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Definición de conceptos seleccionados que se utilizan en el móduloTérmino Definición

(Indicador) abreviado

Indicación de algo que en teoría podría medirse, pero que medirlo resultaría muy costoso. (En inglés, shorthand indicator)

Datos Material bruto: hechos y cifras, sin analizar.

Error aleatorio Error generado por una medición imprecisa.

ExactitudGrado en que una medida, o una estimación basada en medidas, representa el valor real del atributo que se está midiendo. (Véase Validez, más abajo)

Indicador Variable que indica o muestra una situación determinada y que, por tanto, puede utilizarse para medir un cambio.

Información Recopilación, manipulación y transformación significativas de datos, de forma que mejoren la comprensión de los sucesos estudiados.

Precisión La calidad de ser definido nítidamente mediante detalles exactos

SesgoDesviación de los resultados o inferencias respecto a la verdad, o procesos que conducen a tal desviación. Su presencia da lugar a inexactitudes.

(Indicador de) sustitució

Indicador de algo que, por su naturaleza compleja, no puede medirse intrínsecamente.

ValidezGrado en que una medida mide lo que pretende medir. A veces se utiliza como sinónimo de exactitud. Para una distinción más precisa, véase Last (2001).

Nota: En el Glosario del Módulo 14, Recursos, se ofrecen términos adicionales y definiciones ampliadas, así como fuentes relacionadas y lecturas recomendadas.

Datos, información, inteligencia“Toda información es necesariamente una diferencia que hace la diferencia” (Bateson, 1980).Los datos brutos transmiten poco significado. Una vez procesados correctamente, se transforman en información; es decir, en algo que contribuye a comprender un aspecto concreto sometido a examen. Cuando varios elementos pertinentes de información se conjuntan en una imagen significativa, la comprensión resultante puede elevarse a un nivel cualitativamente superior al que proporcionan los elementos por separado. Se obtiene inteligencia, o conocimiento profundo de una cuestión, de una magnitud que anteriormente no estaba al alcance de todos.Por ejemplo, el número absoluto de muertes registradas durante una crisis no es particularmente ilustrativo. Cuando se relaciona con la población estudiada y se transforma en una proporción, se vuelve más interesante, porque ahora permite realizar comparaciones. Tabulada a lo largo del tiempo, ésta última puede revelar cambios y, por tanto, ofrece mayor significado. La comparación de estas cifras con tasas y tendencias calculadas durante otras crisis proporciona una medida de la gravedad de la situación, lo que mejora aún más la comprensión de lo que está ocurriendo. Desglosadas por género, edad, etnia y grupo social, procedencia, exposición a ciertos sucesos, principal actividad laboral, etc., pueden sugerir los factores que subyacen a la vulnerabilidad o adaptabilidad de ciertas personas. Así, conjuntando elementos dispares de información, emerge una mayor inteligencia de los acontecimientos y adquiere sentido la imagen final. Entonces pueden concebirse e introducirse acciones sensatas y eficaces.La manipulación de las cifras debe realizarse de forma intencionada. Desglosar las muertes registradas es totalmente inútil si la causa de la mortandad no discriminó entre objetivos. Es evidente que recopilar y manipular una gran variedad de cifras con la esperanza de que surja algo interesante es un desperdicio de tiempo.2 Por desgracia, esto es precisamente lo que siguen haciendo muchos sistemas de información.

2 Esto es equivalente al «dragado de datos» en los estudios epidemiológicos: se recopila un ingente número de variables y luego se relacionan con un gran número de resultados, todo para comprobar que una de cada 20 asociaciones es «estadísticamente significativa» (Smith y Ebrahim, 2002).


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Indicadores“Los indicadores son una forma de ver la imagen global mirando una pequeña parte de ella” (citado en Von Schirnding, 2002). Los indicadores bien elegidos son extremadamente útiles. Si se eligen mal, pueden ser extraordinariamente engañosos. Incluso los buenos indicadores pueden conducir a conclusiones erróneas – y de ahí a acciones mal concebidas – cuando se interpretan de forma equivocada o excesiva. Un error habitual es confundir el indicador con la cuestión de orden superior que supuestamente representa, y aspirar al cambio del indicador en sí mismo. Graham (1989) ofrece un ejemplo ilustrativo de esta tergiversación, que ha influido profundamente en las políticas sanitarias internacionales durante décadas. Se trata de la elección de la mortalidad como indicador de sustitución del estado de salud, con la esperanza de que la medición de aquélla denote los resultados de las intervenciones sanitarias llevadas a cabo para mejorar este último:“El papel de las medidas de mortalidad para establecer prioridades de salud parece haber dado una vuelta completa. Al comienzo, la principal justificación se basaba en su aparente facilidad de medición, en relación con otros resultados. Sin embargo, en situaciones de alta mortalidad en países en desarrollo, las principales estrategias sanitarias, especialmente para los lactantes y niños, pasaron a estar “determinadas por la mortalidad”. El éxito se convirtió en sinónimo de reducción de la mortalidad y contribuyó al énfasis en la tecnología médica. La reducción de la mortalidad se convirtió en el objetivo, no sólo en la medida.”Para una revisión exhaustiva sobre indicadores, remítase a Lippeveld, Sauerborn y Bodart (2000).

Exactitud, precisión, pertinencia, costo de los indicadoresEn una emergencia compleja, cuando se toman decisiones importantes basadas en información incompleta, la oportunidad tiene preferencia sobre la precisión. La falta de pericia técnica y/o de condiciones de seguridad obliga a utilizar información rápida y sin depurar. En situaciones inestables, las estimaciones precisas pueden ser un derroche de recursos, “poco más que un ejercicio en la cuantificación de la miseria” (Adeyi y Husein, 1989; citado en Sandiford, Annett y Cibulskis, 1992): las poblaciones se desplazan, surge un brote, disminuye el acceso a alimentos… Así, la situación sobre el terreno puede haber cambiado en el momento en que se dispone de los resultados de una encuesta.

Exactitud y precisión

A. Tanto exactitud como precisión B. Sólo exactitud

C. Sólo precisión D. Ni exactitud ni precisión


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Los hallazgos resumidos son aceptables para un gestor sanitario bajo presión: “la cuantificación precisa de las tasas de incidencia o prevalencia pocas veces influye en la elección de los programas ofrecidos por los servicios de salud” (Sandiford, Annett y Cibulskis, 1992). Las pérdidas de precisión no son una cuestión importante cuando se requiere urgentemente una respuesta o cuando es inevitable tomar una decisión, y las estimaciones imprecisas no cambian el curso de la acción. La exactitud, en cambio, es crucial para guiar la acción. De hecho, los datos inexactos pueden conducir a decisiones erróneas, sufrimiento o muertes evitables y desaprovechamiento de recursos.Cuando John Maynard Keynes dijo “Es preferible estar vagamente en lo cierto que claramente equivocado”, hacía alusión a esta distinción crucial. Y nosotros podríamos añadir: es preferible estar vagamente en lo cierto y ser puntual que estar claramente acertado y llegar tarde.El aspecto en estudio podría representarse gráficamente como una diana, y las mediciones como disparos. A pocas veces puede alcanzarse en crisis prolongadas, mientras que C y D son claramente erróneas. B sigue siendo la mejor aproximación posible, aun en el caso de que las estimaciones obtenidas diverjan en gran medida del valor verdadero. En el cuadro más abajo, el concepto se aplica a la estimación hipotética de una tasa bruta de mortalidad. Ciertamente, si C y D se mantuvieran como estimaciones fiables, podrían tomarse decisiones equivocadas, mientras que la estimación B ofrecería una guía aceptable para la acción.

Mediciones exactas frente a mediciones precisas Suponiendo que en la zona X, en agosto de 2002, la tasa bruta de mortalidad “real” (desconocida) hubiera sido 1,6/10.000/día,

• 1,5 (1,4–1,7) correspondería a la Categoría A: una estimación exacta (no sesgada) y precisa.

• 1,2 (0,8–1,9) correspondería a la Categoría B: una estimación exacta pero imprecisa.

• 0,6 (0,3–0,8) correspondería a la Categoría C: una estimación inexacta (sesgada) pero precisa.

• 0,6 (0,1–1,2) correspondería a la Categoría D: una estimación inexacta (sesgada) e imprecisa.

Nota: Los intervalos de confianza se indican entre paréntesis.

La información nunca se obtiene de forma gratuita, y menos en una crisis. Las características deseadas de la información (validez, pertinencia, exhaustividad, oportunidad, precisión) deben relacionarse con el uso de esta información, la capacidad de quienes toman decisiones para manejarla y los recursos existentes para poner en práctica tales decisiones. El costo que acarrea recopilar un indicador debería guardar relación con las decisiones vinculadas con él. Cuando tienen importantes implicaciones presentes y futuras, y entre los agentes prevalece la indecisión acerca del mejor curso de acción que hay que tomar, está plenamente justificado el alto costo de recopilar indicadores pertinentes e inequívocos. De otro modo, pueden emprenderse encuestas costosas para proporcionar justificación técnica a decisiones que ya se han tomado por razones políticas, ideológicas o de conveniencia. Cuando ocurre esto, los hallazgos del estudio rara vez conducen a reconsiderar el planteamiento elegido. La encuesta constituye probablemente un derroche de recursos.Normalmente, no se conoce el costo real de recopilar indicadores, pero en algunos casos es alto, sobre todo cuando se trata de una encuesta exclusiva o cuando se tiene en cuenta la inversión inicial necesaria para implantar un sistema metódico. En entornos violentos, el riesgo que corren tanto los encuestadores como los encuestados debe incluirse entre los costos de la información obtenida.Al discutir la elección de los indicadores, generalmente el costo de recopilarlos sólo merece una consideración anecdótica. El costo de oportunidad – que es el resultado inevitable de ocupar a trabajadores de salud en la recopilación de datos – puede ser alto. Además, asignar una capacidad técnica exigu a a la obtención de datos de valor marginal en materia de


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política puede comportar un costo de oportunidad enorme. Por el contrario, cuando ya existe un sistema de recopilación y éste está infrautilizado, exigirle un rendimiento adicional es económicamente razonable.

“Presentir” las cifrasReforzar la base de información es el punto de partida para cualquier análisis. La identificación de cifras poco fiables se basa en el sentido común, la experiencia y una cierta valoración lógica del conjunto de datos. La exposición previa y de primera mano a los fenómenos que se están estudiando facilita considerablemente la tarea del analista. Haber participado en la prestación de servicios de salud añade un significado adicional (y un contenido emocional) a los datos recopilados y ayuda a separar los valores anómalos. Asimismo, permite que el analista aproveche al máximo la información contextual.

Caso real núm. 1Comparación de datos de cobertura en el Sudán

En el Sudán, en 2002, se registraron dos tasas muy distintas de cobertura por lo que respecta a los partos asistidos:

• Partos asistidos en establecimientos de salud: 12%• Partos asistidos por personal cualificado: 57%

Es indudable que una cobertura tan alta de partos asistidos por personal cualificado frente a una proporción extremadamente baja de partos asistidos en establecimientos de salud sólo sería posible si estuviera muy desarrollada la asistencia domiciliaria. Como alternativa, el “personal cualificado” podría englobar también a las parteras tradicionales. Esta posibilidad, para ser aceptada, debería cotejarse con el número de parteras tradicionales formadas durante los últimos años y consideradas activas. Por desgracia, no se encontró ningún informe relacionado. Puesto que otras cifras disponibles de cobertura eran más bien bajas, tal como se muestra en el Caso real núm. 10, se mantuvo el valor más bajo de cobertura del 12% (para partos asistidos en establecimientos de salud) como el más congruente con la situación general.

Vincular indicadores relacionados con las mismas áreas, o que hagan referencia a pasos secuenciales en una cadena, puede conducir a la identificación de anomalías (cifras que no encajan con la situación) o suscitar dudas acerca de la validez de otros datos. En la mayoría de los casos, la revisión de los datos disponibles genera varios valores para el mismo indicador, obtenidos a veces por distintas fuentes, pero a veces por una misma organización o departamento, y es incapaz de consolidar los datos a causa de su fragmentación interna. En esta situación común, las cifras divergentes deben compararse en cuanto a fiabilidad con el fin de seleccionar las que parezcan menos problemáticas teniendo en cuenta un cierto contexto. Por supuesto, estas decisiones implican juicios más bien subjetivos y exigen la revisión frecuente de decisiones más antiguas, que los nuevos datos podrían demostrar que eran desaconsejables.Los datos dudosos pueden verificarse en su fuente y corregirse, o rechazarse simplemente cuando no se encuentren pruebas que apoyen su validez. Los valores desproporcionados para los insumos comunicados, los resultados que suscitan dudas acerca de los productos, o los logros notificados desconocidos en otras crisis prolongadas son tan sólo algunos ejemplos de datos dudosos. Las tasas y proporciones que utilizan el mismo denominador, como la población, cuando se comparan y se comprueba que son ampliamente divergentes, alertan al analista sobre problemas potenciales.Utilizar simplemente la información, triangulándola con otras fuentes, verificando su congruencia interna y comparándola con otros criterios, permite identificar deficiencias en los datos y sugiere formas de superarlas. El reconocimiento de datos poco fiables pone presión sobre los encargados de recopilarlos, que, de este modo, se dan cuenta de que su trabajo está siendo observado y valorado de forma crítica. Como consecuencia de ello, los siguientes informes pueden ser más sólidos. No utilizar la información porque es de baja calidad constituye con demasiada frecuencia una excusa cómoda para no examinarla. Descartar la


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información disponible por inútil y poco fiable es una predicción que probablemente acabará cumpliéndose: tarde o temprano, la información no utilizada se vuelve inútil y poco fiable.La falta de información, si se aborda juiciosamente, es el mejor “elemento de información” para los responsables de tomar decisiones en situaciones de crisis. El gestor sabe, como mínimo, que debe investigar más, utilizando todas las fuentes y la inteligencia local disponibles. Si la cuestión o la zona geográfica sobre la que no hay información es importante, el gestor sabe que algo va mal. Pueden diseñarse acciones teniendo en cuenta esta debilidad y modificarse a medida que mejore la información. De otro modo, la falta de información puede hacer que los responsables de adoptar decisiones pierdan la esperanza de comprender lo que está sucediendo sobre el terreno y tomen decisiones sin fundamento. Peor aún, la falta de información puede estimular a agentes adscritos a una ideología, que se sentirán libres para poner en práctica sus planteamientos favoritos sin las restricciones de una argumentación contraria sólida.Pueden obtenerse perspectivas importantes examinando lo que los informes no mencionan. En los documentos oficiales, el silencio sobre un conflicto vigente – o tan sólo una referencia vaga y anecdótica a él – es un hallazgo sorprendentemente común. Así, los distritos ocupados por fuerzas rebeldes pueden ser eliminados silenciosamente de la lista de autoridades sanitarias notificadoras, para reaparecer meses o años más tarde según evolucione la guerra.Comparar los indicadores obtenidos con los de otros países afectados por crisis similares ayuda a reforzar el análisis. El hallazgo de una cifra llamativamente disonante puede exigir un posterior control de calidad para identificar posibles errores. Si este valor peculiar se confirma como fiable, puede estudiarse la posibilidad de realizar una ulterior investigación sobre la presencia de una característica singular en el sistema de salud deteriorado que se está estudiando. Por ejemplo, en el cuadro Gasto sanitario en países seleccionados devastados por la guerra, incluido en el Módulo 6, el indicador Gasto sanitario privado como porcentaje del PIB en Camboya (7,8%) es claramente atípico. La mayoría de los informes señala que la expansión de la prestación privada de atención con posterioridad al conflicto es una característica especial del sistema de salud camboyano, lo que confirma este hallazgo y exige un análisis más exhaustivo de sus implicaciones.Los indicadores de otros países en crisis también pueden ser útiles cuando se tiene que elegir entre valores contradictorios de un mismo indicador, cuya fiabilidad no puede verificarse directamente. En ausencia de mejores criterios, las cifras más congruentes con las obtenidas en contextos similares pueden ser preferibles a otras, siempre que se adopten con cautela y de forma temporal.Conforme se descartan las cifras poco fiables y se conservan y reúnen los datos creíbles en una especie de mosaico mental, puede construirse una imagen cada vez más congruente y con mayor sentido del sistema de salud, o de algunas de sus partes. Los nuevos datos fiables pueden encajarse con facilidad en esta imagen, u obligar al analista a reconsiderarlos. Asimismo, aumenta la confianza en el perfil del sistema de salud que se separa de la confusión de cifras erróneas, afirmaciones no sustanciadas, datos incongruentes y creencias no demostradas. El Anexo 13 presenta una matriz que condensa las principales características del sistema de salud somalí en 2008.Para mejorar su validez y congruencia interna, los hallazgos genéricos preliminares pueden someterse a verificación por parte de expertos. También pueden realizarse visitas sobre el terreno para confirmar o, por contra, cuestionar una pauta presuntamente sugerida por los datos disponibles. Es posible, por ejemplo, que las cifras nacionales agregadas sugieran un exceso manifiesto de personal, como en Angola. Los trabajadores de campo, así como los datos de una muestra de establecimientos de salud, permiten confirmar o refutar esta conclusión. Las visitas sobre el terreno pueden reforzar, o no, la sensación de que las cifras globales apuntan algo real. En cambio, si no se constata un exceso de personal, cabe pensar que la nómina está hinchada a causa de un gran número de “trabajadores fantasma” o que las pautas de dotación de personal son desiguales, excesivas en algunas zonas e insuficientes en otras. En este segundo caso, hay que revisar los datos originales que sugieren exceso de personal; corregirlos, si es necesario, y reinterpretarlos.


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Las visitas sobre el terreno deben prepararse con antelación, conjuntando la información existente de ámbito nacional que se relaciona con la zona que se visitará y disponiendo de tiempo suficiente para cotejarla con hallazgos obtenidos en el contexto local. Es improbable que las visitas cortas, apresuradas y con muchos integrantes permitan una labor esmerada. Las visitas sobre el terreno brindan una oportunidad magnífica para ampliar el espectro de informadores más allá del estrecho círculo de angloparlantes dedicados a la ayuda humanitaria que pueden encontrarse en la capital. Es posible escuchar voces diferentes, y a veces disonantes, lo que enriquece la lectura de la situación global. Se requiere cautela para evitar la trampa común de considerar que los trabajadores sobre el terreno son fuentes de información genuinas y más fiables que los informadores de otras partes. Ambas fuentes están influidas por sus prejuicios, perspectivas limitadas e intereses personales. Ambas fuentes son útiles cuando se tienen en cuenta sus fuerzas y los datos obtenidos se confrontan con la realidad.Al avanzar en el análisis, la solidez global de la información recopilada influye en el nivel de profundidad analítica al que puede aspirarse razonablemente. Se comprueba a veces que grandes conglomerados de datos son hasta tal punto inadecuados que no justifican ningún tipo de análisis, o que sólo permiten consideraciones genéricas, esencialmente cualitativas. La revisión exhaustiva de los datos de resultados puede revelar tantos problemas e incongruencias que resulte imposible una comparación significativa con años precedentes. En algunos casos, cuando tienen que rechazarse los datos nacionales pero se dispone de datos desglosados, pueden parecer aceptables algunas cifras comunicadas por determinadas provincias o distritos. Esas cifras ofrecen a menudo pistas valiosas sobre la cuestión en estudio.Fortalecer los datos disponibles significa, en la mayoría de los casos, descartar una gran parte de ellos. Es probable que el perfil resultante sea muy escueto, compuesto por un reducido conjunto de hechos que han resistido al examen y pueden considerarse razonablemente como confirmados; por algunas conjeturas prudentes (que deben enunciarse claramente como tales), que requieren ulterior verificación antes de ser aceptadas, y por un gran número de afirmaciones populares que no han superado la prueba de la evidencia. Desarmar algunas de las muchas creencias no demostradas que abundan en los entornos deteriorados es quizá el mejor servicio que puede prestar un estudio exhaustivo a los responsables de tomar decisiones. No puede encontrarse mejor orientación para el análisis que las siguientes palabras burlonas, pronunciadas en los albores de la ciencia moderna:“…mentalidades mejor dotadas para la locuacidad y ostentación que para las reflexiones e investigaciones sobre los aspectos más ocultos de la naturaleza. En vez de contentarse con ofrecer estas palabras sabias, prudentes y modestas, “No lo sé”, se apresuran a desatar sus lenguas e incluso sus plumas en las más frenéticas de las absurdidades” (Galileo, 1632).


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Recapitulación: una clasificación pragmática de los datos que se encuentran en una crisis prolongadaLa revisión de un sistema de salud deteriorado produce una ingente cantidad de datos de calidad muy variable. Desde el punto de vista del analista, los datos recopilados se encuadran en las categorías genéricas que se presentan en el siguiente cuadro.

Tipo de datos Formas de tratar este tipo de datos Ejemplos

Datos con deficiencias irremediables, para los que no se dispone de ninguna alternativa mejo

Deberían descartarse sin vacilación de cualquier análisis serio. Si se utilizan con frecuencia en otros documentos, puede hacerse referencia a ellos pero con el firme consejo de desecharlos, junto con las razones por las que se conside-ran inaceptables. La cuestión fundamental es que no puede extraerse ninguna deducción de ellos. Una casilla en blanco es una información mejor que un dato claramente erróneo.

Cifras compiladas utilizando definiciones erróneas, o sin adoptar definiciones explícitas. También, datos de cobertura obtenidos de muestras de conve-niencia (en general, muy afectadas por las condiciones de seguridad). Asimismo, cifras que desafían al sentido común, como una cobertu-ra de servicios superior al 100%, o cifras demasiado buenas para el contexto que se está estudiando.

Datos sin fuente (o de una fuente inaccesible)

Deberían manejarse con cuidado, sobre todo los agregados. Cuando es imposible saber cómo se obtu-vieron, deberían descartarse. En los datos desglosados puede verificarse al menos su congruencia interna. Si se utilizan, deberían mencionarse siempre sus graves deficiencias.

En 2002, se estimó que el gasto sanitario total por habitante en el Sudán era de US$ 17,5. El docu-mento original no daba ningún detalle de cómo se había calculado esta estimación.

Datos incom-pletos (sin denominador, periodo, zona, etc.)

Interesantes, pero de utilidad limitada. Deberían dejarse aparte, mientras se buscan formas de reforzarlos.

El número de muertes en una crisis, sin información sobre el tamaño de la población afectada o el periodo en cuestión.

Datos aparen-temente exactos, cuyo valor o significado es difícil de aceptar

Los hallazgos de estudios aparente-mente cuidadosos pueden divergir en gran medida de los niveles previstos o de las normas interna-cionales, o simplemente pueden desafiar al sentido común. Si es posible, debe examinarse la fuente de estos hallazgos para intentar identificar las razones que subyacen a estas sorprendentes cifras. A veces, una definición diferente puede explicar la discrepancia. Si no se encuentra ningún defecto, estos datos pueden utilizarse a condición de que se acompañen de una advertencia. Debe añadirse una nota similar de prudencia a los resultados de los cálculos basados en estos datos cuestionables.

En el Afganistán, en 2002, se calculó que el costo de proporcio-nar un conjunto básico de servicios de salud era de US$ 4,55 por habitante. Este valor parecía extremadamente bajo a juzgar por cualquier pauta internacional, y también cuando se comparaba con cifras de otros países pobres. Esta baja estimación parecía aún más difícil de aceptar debido a lo accidentado que es el territorio afgano, lo cual incrementa los costos de los servicios.

Datos sólidos, pero sin relación con la cuestión analizada

Deberían omitirse del análisis, aunque parezcan interesantes. El peligro radica en el razonamiento, no en la exactitud interna de los datos. Para evitar esta falacia bastante común, se exigen conten-ción y una valoración rigurosa de las cuestiones. No debería extraer-se ninguna deducción débil de datos que hacen referencia a aspectos distintos de los que se están estudiando.

Estudiar el desempeño de un sistema de salud utilizando un indicador de sustitución equivoca-do. Por ejemplo, los resultados de un programa vertical, como el Programa Ampliado de Inmunización (PAI), tienen escasa relación con el desempeño sistémico.

Datos imprecisos que, a grandes rasgos, parecen fiables

Pueden utilizarse en la mayoría de los cálculos y análisis, a condición de que no se oculte su imprecisión. Para denotar la imprecisión subya-cente son preferibles los márgenes de variación, más que las estima-ciones puntuales. Cuando varias cifras apuntan hacia la misma dirección general, aunque sean notablemente disímiles, aumenta la confianza en estas cifras.

A mediados de los años 1990, diferentes fuentes estimaron que la fuerza laboral sanitaria en Angola oscilaba entre 25.000 y 35.000 individuos. Todas las cifras disponi-bles sugerían que la fuerza laboral era muy exagerada y que se necesitaba una reestructuración a fondo. Un recuento exacto no habría modificado las medidas de política generales necesarias para abordar este problema.Véase Caso real núm. 17.


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Tipo de datos Formas de tratar este tipo de datos Ejemplos

Conjeturas elaboradas

Son comunes cuando no se dispone de datos objetivos, pero se requie-ren algunas cifras de referencia para estimar una variable impor-tante. Pueden ser muy útiles, a condición de que no se olvide su naturaleza provisional. Debe realizarse un esfuerzo a fin de examinar los supuestos utilizados para llegar a la conjetura (en particular, cuando la variable que deba calcularse sea muy importan-te). Si los supuestos son prudentes y las cifras resultantes parecen razonables, pueden mantenerse. A veces, las conjeturas elaboradas se aceptan simplemente porque no están cuestionadas por datos objetivos.

En el Iraq, en 2003, se estimó que la contribución privada al gasto sanitario era del 40% del total. La única información disponible era que el gasto privado había aumen-tado durante los últimos años a causa del declive de la atención de salud subvencionada. La cifra del 40% parecía razonable, y no podía plantearse ninguna objeción contra ella. Así pues, se aceptó como valor operativo provisional.Véase Caso real núm. 11.

Datos sólidos, precisos y pertinentes

Rara vez se encuentran en entornos deteriorados. Cuando existen datos fiables, se refieren generalmente a situaciones pequeñas y controladas, como un campo de refugiados. Por tanto, sus hallazgos no pueden generalizarse. Está justificado el escepticismo cuando se afirma la exactitud y precisión de los datos en relación con grandes poblaciones o zonas geográficas.

Gracias a la mejora espectacular de las condiciones de seguridad en Liberia, en 2007 fue posible efectuar una Encuesta demográfica y de salud a escala nacional, que incluyó la prueba del VIH. La tasa global de prevalencia del VIH se situó en el 1,5%. La estimación de 2006, basada en unos pocos centros centinela en zonas urba-nas, había sido del 5,7% (Instituto de Estadística de Liberia et al, 2007).

El siguiente diagrama resume las acciones recomendadas, según los tipos de datos presentados en el cuadro anterior.

Tipo de datos Acción

− Datos sólidos, precisos y válidos − Datos imprecisos que, a grandes rasgos, parecen fiables − Conjeturas elaboradas, en ausencia de datos

Utilizar los datos

− Datos sin fuente − Datos incompletos (sin denominador, periodo de referencia, etc.) − Datos aparentemente exactos cuyo valor o significado es difícil

de interpretar/aceptar

Examinar los datos

− Datos deficientes/sesgados para los que no se dispone de una alternativa mejor

− Datos sólidos, pero no pertinentes para la cuestión analizadaOmitir los datos

Causas comunes de deficiencias en la información• Errores de cálculo. A veces, los errores son perceptibles a primera vista, como ocurre

cuando ciertas tasas o proporciones se sitúan fuera de los márgenes de variación o cuando una serie cronológica presenta cifras radicalmente diferentes del resto. En la misma línea, cabe sospechar de cifras similares notificadas por autoridades que se sabe que gestionan servicios de salud notablemente distintos. Si los informes consisten en múltiples cuadros, los errores más obvios pueden corregirse mediante verificación cruzada de su contenido y detección de las incongruencias internas. Las deficiencias pueden no ser tan manifiestas cuando se examinan datos brutos por separado. La comparación y manipulación de los datos para aumentar su significado intrínseco permiten poner de relieve los problemas que presentan.

• Notificación incompleta. Las comunicaciones y líneas de supervisión inestables son una causa habitual de notificación incompleta. Si los datos se presentan de forma agregada, esta deficiencia no puede reconocerse, o sólo puede sospecharse cuando las cifras son notablemente inferiores a las que cabría esperar. Las pérdidas de informes de casos de


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enfermedad a lo largo de la cadena de notificación pueden ser abundantes, en especial cuando el sistema de vigilancia se desarrolla en múltiples pasos.

En determinadas circunstancias, los datos disponibles pueden ajustarse para obtener aproximaciones que diverjan en menor medida de los valores reales. Si un determinado distrito sólo ha comunicado sus actividades ambulatorias durante algunos meses del año, la cifra anual total del distrito obtenida sumando únicamente las cantidades notificadas subestimaría el valor real. Si se conoce el número de informes mensuales recibidos (por ej., siete), puede calcularse una aproximación del total introduciendo un ajuste, en el supuesto de que los meses notificados sean representativos de los demás. En tal caso, el total de los siete meses notificados debería dividirse por 7 y multiplicarse por 12 para obtener una aproximación del valor anual. Por supuesto, cuanto menos informes mensuales se tengan, menos aceptable será esta corrección. Pueden realizarse ajustes similares para informes inexistentes de algunos establecimientos dentro de un distrito, siempre que se conozcan los valores correspondientes a dichos establecimientos durante periodos anteriores. En este caso, el supuesto sería que el volumen de actividad no varía sustancialmente a lo largo del tiempo.

• Exclusión de la información relacionada con asociados o competidores, o falta de acceso a ella. Una autoridad de distrito puede notificar únicamente el personal que figura en la nómina pública, excluyendo así a los trabajadores de salud contratados por ONG pero que trabajan en establecimientos de salud pública. En contextos descentralizados, los informes del ministerio de salud tal vez no incorporen la atención de salud proporcionada por concejos locales, bajo la jurisdicción de la administración local (o equivalente). Del mismo modo, las administraciones federales pueden notificar tan sólo los datos presupuestarios relacionados con los ministerios centrales. Los datos relacionados con la atención de salud proporcionada por organizaciones de ayuda humanitaria tienden a mantenerse separados de los datos sobre los servicios centrales.

Los funcionarios públicos suelen pasar por alto los establecimientos regentados por sociedades benéficas, cuyas actividades con frecuencia se omiten en los informes oficiales. En las grandes ciudades, la atención de salud proporcionada por el sector privado (una proporción considerable de la cual acostumbra a ser informal) se notifica generalmente por defecto, a pesar de su volumen ingente. El uso real de servicios de salud puede ser mucho mayor de lo que se deduce mirando los informes oficiales. Por ejemplo, en Luanda, a finales de los años 1990, las estadísticas del Ministerio de Salud omitieron en gran medida las actividades de cerca de 500 centros privados autorizados y un número desconocido de no autorizados. Las cifras oficiales muy bajas de uso de servicios de salud eran una subestimación notable de la situación real.

Caso real núm. 2Datos demográficos en Mozambique

Durante la guerra civil, hasta cuatro millones de mozambiqueños buscaron refugio en el extranjero, mientras que las personas desplazadas internamente se concentraron en zonas seguras. Sin embargo, las cifras oficiales de cobertura nunca se corrigieron para tener en cuenta estos desplazamientos masivos de población. Por tanto, subestimaban gravemente el uso real de servicios de salud dentro del país. Después del acuerdo de paz (1992) y el proceso de repatriación masiva, considerado en general como satisfactorio, en 1997 se llevó a cabo finalmente un censo correcto. La población mozambiqueña resultante fue de dos millones de personas menos que las previstas según las proyecciones del censo anterior a la guerra (1980): una reducción causada por la elevada mortalidad secundaria a la guerra, más un número desconocido, pero importante, de personas que se quedaron en el extranjero y nunca volvieron al país. El denominador más pequeño produjo, obviamente, cifras más altas de cobertura a partir de 1997, un aumento que algunos comentaristas confundidos atribuyeron a la revitalización de los servicios de salud.


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• La utilización de diferentes umbrales de calidad para aceptar o rechazar datos problemáticos da lugar a graves incongruencias entre los conjuntos de datos. Algunos funcionarios pueden mantener errores evidentes y agregarlos en los totales, ocultándolos así a un eventual examen. Otros responsables de información más exigentes pueden desechar conjuntos completos de datos y notificar a los niveles superiores tan sólo cifras depuradas, lo que, por desgracia, subestima considerablemente los valores reales. No es de extrañar que las autoridades sanitarias más diligentes tiendan a ser conservadoras en sus informes; es decir, descartan los datos poco fiables, lo que se traduce en notificar menores niveles de actividad. De hecho, incluso pueden ser objeto de crítica por sus cifras supuestamente bajas de pacientes o de cobertura de servicios.

• Los sesgos, o desviaciones de los resultados o inferencias respecto a la verdad, pueden conducir a conclusiones incorrectas. Las cifras obtenidas en crisis prolongadas rara vez derivan de técnicas de muestreo aleatorio; por consiguiente, son particularmente proclives a los sesgos. En cambio, al ser predominantemente descriptivas (es decir, no dirigidas a extraer inferencias causales), están protegidas contra ciertos sesgos que afectan a los estudios analíticos. Evitar los sesgos es, ante todo, una cuestión de ser conscientes de su existencia al planificar un estudio, recopilar los datos e interpretar los hallazgos. El sesgo de supervivencia – que puede producirse en crisis graves con una mortalidad muy elevada –es especialmente significativo en las valoraciones de situaciones de emergencia. Como se excluye de la muestra a individuos que, si no hubieran fallecido, habrían participado en una encuesta, los resultados de ésta subestiman la pauta examinada. Se ha aducido que este sesgo influyó en la subestimación de la mortalidad en los campos de refugiados de Somalia a finales de los años 1980 y en los estudios de mortalidad en la región oriental de la República Democrática del Congo.

• El uso de diferentes denominadores, tanto estimaciones de población como definiciones de subgrupos de población, es una causa frecuente de incongruencias, sobre todo con cifras de población. En emergencias complejas no suele disponerse de datos censales satisfactorios, e incluso las mejores cifras son susceptibles de “manipulación” a conveniencia de los agentes sobre el terreno. En Angola, en 2002, el Gobierno comunicó la existencia de cuatro millones de personas desplazadas internamente (PDI) – el 30% de la población total –, mientras que el organismo de coordinación humanitaria de las Naciones Unidas sólo identificó a 1,5 millones de PDI como beneficiarias de los programas de asistencia (Naciones Unidas, 2002). Antes de aceptar las cifras locales de población, como el número de PDI o refugiados – que probablemente estén exageradas para acceder a ayuda de emergencia –, merece la pena confrontarlas con estimaciones sobre la población nacional y de otras provincias o distritos.3 De este modo, pueden descartarse los valores más inverosímiles y adoptarse los menos problemáticos. Debería propugnarse enérgicamente que todos los asociados utilicen las mismas estimaciones en su trabajo, de forma que se generen inexactitudes congruentes más que contradictorias. Las primeras son mucho menos problemáticas que las segundas.

• El uso de diferentes numeradores – como consecuencia de la adopción de distintas definiciones de casos (por ej., casos de cólera y diarrea acuosa) – puede dar lugar a una mezcla de enfermedades cuya comparación induzca al sesgo.

• Los niveles variables de agregación impiden la conexión de algunos conjuntos de datos. Por ejemplo, el personal puede agregarse en la nómina provincial, ya que los pagos salariales se procesan a este nivel. Por otro lado, los establecimientos operativos se presentan generalmente en los informes de distrito. Puede resultar imposible conectar estos dos conjuntos de datos para valorar las pautas de distribución y estimar las cargas de trabajo. En la misma línea, los gastos pueden compilarse según criterios de contabilidad que sean incompatibles con las decisiones de gestión sanitaria. Así, los “gastos de viaje” dicen poco acerca de las actividades (derivación, prevención, educación, logística) que se llevan a cabo realmente. En este caso, es posible que cifras correctas no se traduzcan en información real.

3 Para más detalles sobre la «política de los números», véase Crisp (1999).


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• Los niveles inapropiados de agregación pueden ocultar pautas importantes. El uso de los servicios se presenta habitualmente con arreglo a algún criterio de partición (por ej., por provincias o regiones). Las grandes unidades administrativas no suelen ser homogéneas. Pueden englobar una mezcla de grupos étnicos, actividades económicas diferentes, estratos de riqueza, entornos… Cuando ocurre esto, es probable que el número promedio total de visitas ambulatorias por habitante – para poner un ejemplo – sea muy inferior al de los grupos más acomodados, pero supere con creces al de los colectivos menos favorecidos.

• Las políticas concebidas para mejorar el uso de los servicios en toda una unidad administrativa pueden ser incapaces de reconocer la necesidad de concentrar las inversiones en una zona o un grupo de población marginados concretos. En muchos países, un ejemplo de este error de agregación se observa en la región que abarca la ciudad capital. Las zonas circundantes sufren con frecuencia una desatención manifiesta a causa de la capacidad de la capital para absorber todos los recursos disponibles. Es posible que esta desventaja local quede oculta dentro del promedio regional y se pase por alto al estudiar el apoyo orientado a zonas desatendidas.

El camino que se debe seguir no es desglosar los datos en las unidades más pequeñas posibles. Esto fragmentaría la imagen en demasiadas piezas y escondería pautas generales. De hecho, zonas similares pueden agregarse sin peligro, y con ventajas importantes en cuanto a claridad y economía del análisis. La solución se encuentra en un punto intermedio. Grandes unidades administrativas heterogéneas pueden tabularse en unas pocas subunidades de tamaño considerable, pero más homogéneas. Igualmente, pequeñas unidades contiguas que abarquen regiones o provincias, pero que compartan pautas similares, pueden fusionarse en conglomerados significativos. El mapa sanitario del país divergirá del mapa administrativo oficial, pero será más útil para el gestor sanitario.

• La recopilación de datos “por las dudas” – en la que se registran cifras potencialmente interesantes sin una valoración clara de su uso – es, por desgracia, una práctica generalizada, y no sólo en sistemas de información ordinarios que no han evolucionado. Este tipo de iniciativas puede desencadenarse por sucesos repentinos, como la apertura de un espacio imprevisto para la operación de ONG y organizaciones de ayuda humanitaria a causa de un cambio espectacular en la orientación de una guerra. Basándose en el presupuesto (a menudo erróneo) de que existe poca o ninguna información, los recién llegados pueden embarcarse en un sinfín de actividades sobre el terreno (llamadas a veces “evaluaciones rápidas de necesidades”), en las que se recopila una gama dispar de datos de dudosa utilidad, con la esperanza de que puedan aprovecharse más adelante a un nivel superior, pero inconcreto, de análisis y toma de decisiones. Estas actividades pueden consumir una enorme cantidad de recursos, desviar la atención de la prestación real de servicios y alimentar esperanzas infundadas entre los beneficiarios. Los datos mal enfocados pocas veces se traducen en perspectivas reales. El Caso real núm. 5, en el Módulo 4, describe un ejemplo ilustrativo de este planteamiento equívoco.

• Cifras “fósiles”. Dada la escasez de datos, ciertas cifras, una vez incorporadas a documentos de circulación general y refrendadas por organismos autorizados, pueden utilizarse una y otra vez (aunque se sepa que son defectuosas) y llegar a adquirir vida propia. Después de múltiples citaciones, se olvidan las fuentes originales y sus deficiencias. Así, estimaciones aproximadas que nunca se han basado en pruebas objetivas se aceptan al pie de la letra como cifras sólidas. Por ejemplo, hace muchos años se estimó que la guerra civil sudanesa había causado 1,5–2 millones de muertes. Más tarde, a pesar de la intensidad con que continuó la guerra, las muertes que se le atribuyeron dejaron de aumentar. La cifra de 1,5–2 millones se calcificó como un fósil, y se citó en innumerables informes sin ninguna relación con los hallazgos sobre el terreno. En otros contextos, se dice que una mentira, cuando se repite una y otra vez, acaba por convertirse en verdad.

El uso sin sentido crítico de fuentes de “marca” puede desalentar la búsqueda de información más útil. En vez de notificar una cifra pasada, sesgada o que se refiere a situaciones distintas, declarar que en un contexto determinado no se conoce la tasa


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de mortalidad materna, aunque probablemente sea muy alta, suele ser adecuado para informar decisiones relacionadas.

• Pautas idealizadas frente a pautas reales. Algunos aspectos de la prestación de atención son particularmente propensos a las construcciones idealizadas. Las funciones de derivación, el acceso a atención de salud, las pautas de tratamiento, la observancia de la ley y la composición de los equipos de las unidades convencionales de salud se describen en los documentos oficiales de una forma que no tiene prácticamente nada que ver con lo que se observa sobre el terreno. La repetición puede conducir a la sustitución del “debería ser” por un tranquilizador “es”, que a veces se defenderá vehementemente como si se tratara de un hecho. Las verificaciones aproximadas pueden ayudar a valorar la situación. Es posible, por ejemplo, que existan pautas normalizadas de tratamiento en el ministerio de salud, pero que sean desconocidas o inaccesibles en el contexto de los establecimientos de salud. Las encuestas sobre el terreno pueden ofrecer indicios sobre la verdadera imagen. En el Sudán, en 2001, un estudio detallado de cuatro áreas sanitarias comprobó que sólo estaban en funcionamiento 28 de 55 establecimientos de salud encuestados. El acceso a atención básica de salud era, por tanto, sustancialmente menor que el comunicado de forma oficial.

• Los datos fuera de contexto dicen poco y pueden ser engañosos. El conocimiento de los contextos locales es crítico para interpretar datos y producir información. Por ejemplo, un aumento súbito en los casos notificados de una enfermedad transmisible puede ser interpretado como un brote por un analista basado lejos del lugar, cuando podría ser debido a la reactivación de los servicios de laboratorio después de una interrupción causada por la guerra.

• Uso de diferentes criterios para valorar si un establecimiento de salud es “operativo”, un vehículo está “disponible” o un elemento del equipamiento está “en regla”. Sin definiciones claras, instrucciones detalladas, formación considerable y supervisión sostenida, los informes recopilados serán baldíos. Por ejemplo, en relación con los “establecimientos de salud operativos”, un compilador riguroso podría incluir únicamente aquellos que tengan una dotación de personal acorde con los niveles establecidos, estén convenientemente aprovisionados y notifiquen con regularidad sus actividades. Otro funcionario menos estricto podría contabilizar también los establecimientos que se sabe que funcionan por debajo de ciertos niveles, mientras que un tercer compilador podría registrar incluso los establecimientos que han dejado de informar durante meses o años, y cuyo estado es desconocido por las autoridades sanitarias. Una manera práctica de valorar la fiabilidad de un conjunto de datos es fijarse en los métodos de recopilación que se han utilizado para obtenerlo. Cuando se envían los formularios a los encuestados sin instrucciones sobre cómo deben rellenarlos, es probable que el conjunto de datos resultante adolezca de deficiencias graves, sobre todo si las cuestiones con las que se relacionan los datos recopilados no son habituales en la práctica cotidiana, o las preguntas se han formulado en términos vagos.

• La interpretación incorrecta de datos correctos, como consecuencia de la incomprensión de las técnicas de cuantificación, es frecuente entre los profesionales de la salud. De esta forma, viejas estimaciones que se refieren a una situación totalmente distinta pueden asociarse a intervenciones en curso, como indicadores de monitoreo. O es posible que cifras regionales que pertenecen a muestras más amplias se utilicen para comparaciones internas sesgadas, debido al tamaño insuficiente de los subgrupos. Asimismo, puede interpretarse que una reducción de los casos notificados de una enfermedad transmisible refleja la eficacia de una intervención, cuando, en realidad, forma parte de la tendencia estacional o anual propia de la enfermedad. Por ejemplo, después de un brote importante de sarampión, cabe esperar pocos nuevos casos, con independencia de las actividades de inmunización. Un error común es considerar las cifras de morbilidad y mortalidad, generadas por centros centinela situados en zonas seguras, como indicativas de la situación nacional.

• La confianza excesiva en las técnicas de cuantificación influye a menudo en el trabajo de los estadísticos y economistas, con demasiada frecuencia proclives a realizar análisis


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cuantitativos complejos, pero lamentablemente irrelevantes, a partir de conjuntos de datos que adolecen de deficiencias irreparables. Este tipo de “falsificación” – a veces no intencionada es habitual en situaciones estables. En entornos deteriorados puede pasar aún más inadvertida debido a las demandas acuciantes de datos y la dificultad de validar los que ya están disponibles. Así, pueden aplicarse indiscriminadamente las más nuevas pruebas estadísticas o regresiones múltiples a conjuntos de datos en los que faltan muchas cifras y las existentes son cuestionables. La tentación de “perfeccionar” los análisis de datos con estas técnicas aumenta a causa de la facilidad de manejo de los nuevos programas informáticos, cuyas operaciones la mayoría de los profesionales de la información ni sigue ni entiende. Los datos de mala calidad deberían descartarse, más que “analizarse”, pero, si se retienen, deben dejarse despojados de todo para su examen abierto por parte de los usuarios de la información, con una nota de advertencia adjunta.

• La aplicación de técnicas de presentación elegante para conjuntos de datos de mala calidad es una práctica generalizada y en auge, teniendo en cuenta las posibilidades de “maquillaje” que ofrece la tecnología informática. Gráficos, colores, sonidos, dibujos y mapas atractivos transmiten mensajes y sugieren una información de calidad, con independencia de la validez de su contenido. De este modo puede disfrazarse información de calidad inaceptablemente mala. Puesto que ninguna manipulación de información deficiente puede corregir sus debilidades intrínsecas, no debería consentirse esta práctica. Un ejemplo al respecto son los programas informáticos de información geográfica, que se utilizan cada vez más para cartografiar establecimientos de salud o tendencias de enfermedad. Debido a la escasa fiabilidad de los datos demográficos, las funciones de facilidad y la notificación de casos en las crisis prolongadas, estos mapas populares pueden ser inútiles o, en gran medida, engañosos.

Usos de la informaciónLa información de calidad es un requisito previo e indispensable para una buena toma de decisiones, aunque no la garantiza. Se da por supuesto que, si se recopilan, procesan y transmiten datos exactos, oportunos y pertinentes a los responsables de tomar decisiones, éstos elegirán las “mejores” opciones. Sin embargo, la incertidumbre, la complejidad y las presiones antagónicas rebaten este modelo lineal. La toma de decisiones implica valores y concesiones tanto políticos como personales: “Cualquier elección de un indicador de resultado como base para la toma de decisiones incorpora necesariamente juicios de valor” (Sandiford, Annett y Cibulskis, 1992). En el entorno agitado de una emergencia compleja, contaminado por intereses múltiples y en pugna, es imposible el uso neutral de la información.4

También es posible que la información no se utilice deliberadamente, una estrategia frecuente en contextos difíciles, donde la vía de la mínima resistencia suele ser la más atractiva y donde los datos poco gratos pueden criticarse con facilidad a causa de sus debilidades. Además, no toda la información es susceptible de examen. ¿Hasta qué punto es realista pedir a un gobierno en crisis que hable abiertamente sobre sus errores o sobre su propia fin eventual? La supresión de información es tan importante como los datos reales para elaborar juicios.La parálisis por el análisis es un caso especial en el que no se toman decisiones por la falta percibida de información. Puede surgir de un deseo sincero de perfección, pero también puede representar una estrategia ideada para bloquear la acción necesaria. Por ejemplo, donde se sabe que el paludismo es un problema importante, la cuantificación exacta de su magnitud no debería considerarse una condición previa para emprender actividades antipalúdicas. En el extremo opuesto del espectro se encuentra la omisión por intuición: las presiones para actuar, los presupuestos erróneos o la “experiencia sobre el terreno” fuerzan decisiones no respaldadas por análisis sistemáticos (Langley, 1995). En una crisis acostumbra a prevalecer este último mecanismo. A veces coexisten ambos; por ejemplo, los donantes y ONG actúan inspirándose en lo que resultó satisfactorio en otro país agitado, mientras que las autoridades nacionales optan por esperar. Las distintas percepciones de la urgencia, junto con diferentes

4 Para una breve revisión al respecto, véase Política y gestión de la información, en el Módulo 3.


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sesgos, marcos cronológicos, prioridades, recursos disponibles y capacidades técnicas, pueden explicar esta desconexión en las respuestas.

Diferente información para diferentes propósitosLos atributos de la información necesaria varían en función de los niveles de decisión, desde entornos sobre el terreno hasta niveles de conjunto y, aún más allá, al nivel sistémico. Los productores de información deben tener muy presentes las obligaciones, objetivos y necesidades de los usuarios a los que va dirigida, con el fin de adaptar a ellos su producto y evitar que “gran parte del material quede sin procesar, o, si se procesa, no se analice; o, si se analiza, no se reseñe en un informe; o, si se reseña en un informe, no se lea; o, si se lee, no se utilice o actúe en consecuencia. Sólo una minúscula proporción de los hallazgos, a lo sumo, afecta a las políticas, y por lo general se trata de unos pocos totales simples” (Chambers, 1983, citado en De Kadt, 1989).1. La información para los gestores sobre el terreno debe ser oportuna, pertinente y

sólida. Dice la sabiduría popular que la información debería analizarse y utilizarse cerca de

donde se ha recopilado y se necesita actuar. Las decisiones operativas que se toman desde lugares alejados son proclives al error porque no tienen en cuenta los factores contextuales. La información agregada puede ocultar el impacto de la emergencia en zonas o grupos concretos, o enmascarar desigualdades en la respuesta. Además, el tiempo que requiere transmitir los datos desde la periferia hasta los niveles superiores de gestión implica que la respuesta (por ej., a un brote) se ejecute demasiado tarde y con excesiva lentitud. Por otro lado, es posible que se carezca de capacidad de análisis sobre el terreno y que sea necesaria la intervención de expertos que trabajen en las sedes de organizaciones o incluso en el extranjero. Además, la información en el ámbito local sólo es útil si la toma de decisiones y la capacidad para la acción están descentralizadas.

2. La información para la toma de decisiones de asignación debe ser oportuna, válida, correctamente agregada y exhaustiva.

El usuario final de la información que trabaja en el ministerio de salud de un país en crisis, o en el alejado ministerio de asuntos exteriores de una capital occidental – y al que se le pide que tome decisiones sobre la asignación de recursos –, necesita información esencialmente agregada. La exhaustividad de la información es particularmente pertinente en entornos fragmentados, donde cada agente tiene y comunica tan sólo una visión parcial de la imagen de conjunto. Así, una ONG que trabaje en un determinado distrito puede solicitar financiación a un donante subrayando las carencias en atención de salud que padece el distrito, pero sin hacer mención a otras tres ONG que actúan en la misma zona. Los oficiales de la organización donante se ven obligados a tomar decisiones basándose en esta información parcial.

3. La información para un cambio estructural, como introducir una reforma en el sistema de salud, debe ser válida, exhaustiva, retrospectiva y, posiblemente, prospectiva.

Por ejemplo, un sistema de salud muy propenso a la asistencia hospitalaria puede estudiar la introducción de nuevas categorías de personal orientadas a la APS, una redistribución del personal, el rediseño de los establecimientos de salud y la oferta de diferentes servicios de salud. La planificación de estas medidas implica revisar las prácticas de formación, contratación y distribución; reformular la red, así como los sistemas de supervisión y suministro; modificar la interacción de los incentivos, y financiar toda una nueva gama de servicios de salud. Como fundamento de una reforma tan ambiciosa y delicada como ésta, se requiere información sólida sobre el sistema de salud existente, sus recursos humanos, red, sistemas de gestión y mecanismos financieros, además de información que ayude a comprender los factores que modelaron el sector en su configuración actual.

Los cambios a lo largo del tiempo, que proporcionan potencialmente los indicios más útiles para comprender ciertas cuestiones, constituyen siempre el tipo de información más escaso en las crisis prolongadas. Para complementar la escasez de información cuantitativa acerca de cambios temporales, las entrevistas con informadores conocedores del sector pueden resultar inestimables para comprender contextos pasados, su evolución


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y las fuerzas que dieron forma al sistema de salud al originar las pautas actuales. En ausencia de series cronológicas pertinentes, los analistas suelen recurrir a imágenes estáticas del sistema. Sin una comprensión amplia de la forma en que ha cambiado el sistema a lo largo del tiempo, hay muy pocas probabilidades de que cualquier reforma estructural solucione realmente los principales problemas.

Utilizar la información disponible para elaborar proyeccionesEn un entorno inestable, a muchos participantes, que suelen estar absortos en los erráticos sucesos de cada día, pensar en el futuro les puede parecer un derroche de tiempo y energía. A pesar de la incertidumbre imperante, pueden formularse varios argumentos para animar a pensar en el futuro:• La crisis, en particular si es prolongada, afecta al sistema de salud en sus pautas

fundamentales; es muy improbable que se vuelva a la situación anterior a ella. La mayoría de los cambios espontáneos son muy desfavorables para el desarrollo del sector. Así pues, vislumbrar la dirección que ha tomado espontáneamente el sistema de salud es esencial para idear medidas apropiadas que permitan controlar los cambios indeseables y promover los favorables.

• Los cambios en la situación exigen nuevas políticas, como las exigen los agentes recién llegados al sector. De forma indirecta, una emergencia compleja abre un sistema de salud a influencias internacionales. Prever la disponibilidad de recursos, las necesidades emergentes y la capacidad de ejecución ayuda a elegir las políticas más apropiadas y económicamente accesibles entre las muchas propuestas en competencia que probablemente se plantearán.

• A pesar del caos cotidiano, todo el mundo sabe que, considerado en conjunto, un sistema puede presentar pautas congruentes, susceptibles de ser valoradas con un cierto grado de confianza. Por ejemplo, no se dispone habitualmente de detalles sobre la destrucción física; aun así, pueden elaborarse estimaciones razonablemente fiables sobre la factura de la reconstrucción.

• Elaborar proyecciones sobre pautas futuras es una forma poderosa de evaluar la fiabilidad de los datos disponibles y la solidez de la comprensión del sistema adquirida hasta ahora. Elaborar proyecciones ejerce presión sobre los analistas y responsables de tomar decisiones para que depuren los datos, revisen los supuestos y encuentren nuevos elementos para introducir en sus cálculos.

Las proyecciones son deducciones de pautas futuras, dado un conjunto de condiciones elegidas. Con frecuencia se elaboran para responder a la pregunta “¿Qué sucedería si…?”. Las condiciones elegidas pueden ser sumamente hipotéticas o incluso carecer de realismo. Las previsiones son proyecciones formuladas utilizando premisas realistas. En muchos casos, son predicciones de la situación que surgirá probablemente de los contextos actuales si no se produce un cambio, o si se incorpora un cambio que se considere muy probable.“…normalmente, las previsiones no son más que conjeturas hechas con cierta base presentadas de forma compleja. Si las conjeturas (“supuestos”) están equivocadas, la previsión estará equivocada. Cuanto más lejos se prevé en el futuro, más probable es que los supuestos estén equivocados. Así pues, las previsiones tienden generalmente a ser razonables para un plazo de unos pocos años, pero luego van de mal en peor. El margen de error aumenta” (Newell, 1988).En los sistemas de salud deteriorados, otros problemas adicionales aumentan la dificultad inherente a la previsión. Son muchos los elementos que convierten la previsión en una práctica exigente; entre ellos, los conjuntos de datos incompletos, la escasez de series cronológicas, la renuencia de muchas partes a revelar información, el control limitado que tienen los agentes sobre los sucesos o la influencia desproporcionada de ciertos factores imprevisibles sobre los resultados finales.Las proyecciones se basan en los siguientes elementos estructurales:• Datos. Ejemplo: tamaño y composición de la fuerza laboral. Esta información puede

ser necesaria para proyectar la factura salarial, estimar la cobertura de servicios que se alcanzará o calcular el costo de recapacitar a trabajadores de salud.


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• Supuestos. Ejemplo: la financiación de los donantes se ampliará en el periodo posterior a una guerra. Los supuestos pueden basarse en conjeturas con cierto fundamento, en una valoración de tendencias conocidas o en declaraciones de política realizadas por parte de agentes importantes. El compromiso firme de una organización influyente como el Banco Mundial – de financiar el sistema de salud puede ofrecer motivos para esperar la generosidad de los donantes.

• Valoraciones cualitativas, a condición de que sean razonablemente ciertas. Ejemplo: expansión de la práctica privada informal y no regulada durante un conflicto. Esta valoración puede basarse en pautas observables, como el auge de dispensarios urbanos. Para utilizarse, estas consideraciones a veces tienen que transformarse en valores cuantitativos. Por ejemplo, un estudio del sistema de salud sudanés (Decaillet, Mullen y Guen, 2003) supuso que el pago del bolsillo del usuario había alcanzado la misma magnitud que el gasto sanitario gubernamental total; o sea, el 1% del producto interno bruto (PIB). En este caso, el valor asignado a un resultado mayoritariamente indiscutible (que el gasto privado es importante) es algo arbitrario. Una cifra más fiable debe sustituirlo tan pronto como se conozca.

• “Pautas” observadas en entornos comparables. Ejemplo: las disposiciones reglamentarias son difíciles de aplicar en contextos después de un conflicto. Este hallazgo, si se considera válido para la situación examinada, puede ayudar a proyectar los ingresos que cabe esperar por cuotas de usuarios, o el efecto de las medidas dirigidas a regular las importaciones de fármacos.

En la mayoría de las cuestiones cuya evolución futura requiere un examen riguroso, existe un gran número de variables que hay que considerar y un amplio margen de variación entre ellas. Por tanto, las proyecciones pueden producir resultados muy divergentes, y esto no es nada extraño. Los marcos hipotéticos alternativos para el futuro de un sistema desequilibrado deben ser radicalmente distintos, según las múltiples direcciones que pueden seguir los acontecimientos. Los responsables de tomar decisiones no deberían considerar las proyecciones como predicciones (debido a la variedad de posibles resultados), sino, más bien, como ayudas poderosas para evaluar los resultados probables de las decisiones que tomen (o, como ocurre en muchos casos, que no tomen); estas elecciones determinarán los acontecimientos y, en última instancia, decidirán el futuro del sistema.Los Módulos 6 y 12 examinan con mayor detalle el campo de la elaboración de proyecciones, la construcción de marcos hipotéticos y la comparación de las consecuencias de elecciones alternativas.Unos cuantos consejos que merece la pena tener en cuenta al hacer previsiones en un entorno deteriorado son:• Efectuar cálculos simples y transparentes para los usuarios de las proyecciones. La

insuficiencia del conjunto de datos sobre el que se basan las proyecciones excluye generalmente análisis complejos. Depurar las proyecciones depende en gran medida de la aportación de datos más sólidos y supuestos más convincentes; las técnicas complejas de computación son bastante irrelevantes.

• Empezar con un modelo simple y descompuesto que incorpore únicamente las variables más importantes. Esto basta generalmente para llegar a conclusiones preliminares y obtener una retroinformación útil por parte de expertos. Sólo hay que añadir variables si afectan a los resultados hasta el punto de modificar la comprensión de la cuestión estudiada y, por consiguiente, las decisiones que se tomarán.

• Formular claramente los supuestos que subyacen a las previsiones y adjuntarlos a los resultados cada vez que se presenten éstos.

• Revisar con frecuencia los pasos seguidos para producir las proyecciones, incorporando nuevos datos a medida que estén disponibles y reformulando los supuestos cuando sea necesario.

• Someter las proyecciones al examen de expertos. Aunque algunos de ellos no estén acostumbrados a las técnicas de previsión, pueden contribuir con sus “impresiones” sobre la verosimilitud de los resultados. Los cálculos pueden ajustarse en consonancia.


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• Efectuar un análisis de sensibilidad para determinar hasta qué punto los resultados de su análisis son sensibles al cambio de supuestos básicos.

• Ayudar a los responsables de tomar decisiones a determinar las implicaciones de política de las proyecciones consideradas como más convincentes. Las implicaciones pueden estar ocultas, o ser molestas hasta el punto de que muchas partes interesadas se muestren reacias a aceptarlas. Clarificar las implicaciones al comienzo del debate de políticas evita confrontaciones posteriores y reduce el riesgo de que se retire el apoyo cuando es necesario tomar decisiones difíciles.

El diseño de sistemas de informaciónEn ocasiones, el problema no es la falta de datos sino su exceso. Incluso en lugares donde se dispone de indicadores de procesos “fáciles” y apropiados, se recopilan y analizan datos epidemiológicos costosos, a veces para medir el impacto de los programas sobre la salud, pero con mayor frecuencia por pura rutina, cuya justificación hace tiempo que se ha olvidado. Muchos sistemas de vigilancia exigen la notificación de una “lista detallada de la mayoría de las enfermedades conocidas por el género humano” (Henderson, 1976). Por ejemplo, en 2002, el sistema de información sobre gestión de la salud en el Afganistán incluía más de 30 enfermedades. Teniendo en cuenta la baja cobertura de los servicios de salud, la escasez de trabajadores cualificados en las zonas rurales, la debilidad de los sistemas de transporte y comunicación, la orografía del país y su escasa capacidad de respuesta, queda claro que la cobertura, calidad y, por tanto, utilidad de estos datos eran muy limitadas.Los datos no hablan por sí mismos. Tienen que seleccionarse, procesarse y contextualizarse con el fin de que se vuelvan inteligibles y útiles. Los diseñadores de sistemas de información sanitaria – en muchos casos, profesionales de la salud acostumbrados a tratar con colegas dentro del ministerio de salud – a menudo no tienen en cuenta el hecho de que no todos los gestores son capaces de interpretar la información técnica. En contextos deteriorados, muchos responsables de tomar decisiones son generalistas o especialistas de otros campos, como economía o derecho, para los que la información sanitaria sólo resulta útil si es simple y complementa la información de otros sectores.Los datos sólo hablan a quienes están preparados para escuchar. Muchos agentes orientados a la acción que intervienen en un sistema de salud deteriorado son culturalmente sordos a las cifras, sin capacidad o interés para aprovechar la información disponible.Una decisión crucial a la que se enfrentan los creadores de sistemas de información es determinar el nivel de agregación de los datos en los diferentes pasos del trayecto que une al productor de los datos con los diversos usuarios, teniendo en cuenta que cada nivel es una función de la naturaleza de las decisiones que se basarán en esa información. Las decisiones genéricas en materia de asignación de recursos, como destinar una porción preferente de las aportaciones financieras a una provincia desfavorecida, deberían basarse en datos agregados a un nivel que permita la identificación de tal desventaja. Proporcionar a los responsables de tomar decisiones el habitual arsenal de datos detallados sobre cobertura de servicios sería redundante e incluso contraproducente si el déficit que padece la provincia queda enmascarado por el exceso de cifras. Para obtener el nivel adecuado de agregación a cada estamento decisorio, es preciso que la estructura de gestión, las necesidades de datos y los flujos se analicen antes de diseñar el sistema de información. Por supuesto, un análisis de este tipo está fuera de lugar en cualquier sistema sometido a cambios permanentes.Durante una crisis deberían posponerse las iniciativas dirigidas a rediseñar los sistemas de información. Ésta es una empresa a medio o largo plazo, que se adapta mal a los entornos deteriorados y que no debería desviar energías de otras prioridades más acuciantes. Con demasiada frecuencia, los recién llegados instauran nuevos planes de recopilación de datos, dejando de lado los sistemas en vigor. Por el contrario, sacar el mayor provecho posible de los datos existentes proporciona a menudo mayores beneficios. Además, un examen periódico de los sistemas de información existentes los refuerza y ofrece indicaciones útiles sobre sus fortalezas y debilidades, a partir de las cuales puede planearse su futura revisión general.


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Divulgar la información recopiladaSi bien la producción de información útil capta el interés y recursos, su divulgación queda a menudo en el olvido, incluso para los mismos promotores de la recopilación. No está claro por qué sucede esto, y menos si se tienen en cuenta los elevados costos de generar información. La tecnología de la información ha facilitado enormemente el almacenamiento, recuperación y divulgación de datos, pero, al mismo tiempo, ha desbordado a los usuarios con una cantidad de información inmanejable, dentro de la cual queda oculta la pequeña proporción de los datos que son útiles. Después de alcanzar algunas conclusiones consideradas de interés por las distintas partes interesadas, el analista debe tomar medidas para asegurar que la información que ha producido se utilice de forma eficaz. Algunas consideraciones pueden ser relevantes en este sentido:• En el mercado de la información, el suministro supera con creces la capacidad de

absorción. Para captar la atención de funcionarios ocupados, la información recopilada debe organizarse de forma atractiva. Teniendo en cuenta las oportunidades que brinda la tecnología de la información, lograr buenos niveles de presentación es generalmente fácil. Por desgracia, con demasiada frecuencia datos de buena calidad se presentan de una manera poco atractiva. En el extremo contrario, el entusiasmo excesivo por “adornar” los datos puede acabar haciendo que su lectura sea tediosa o poco clara, lo que aumenta las probabilidades de que se arrinconen en una estantería sin que los haya examinado el público al que iban dirigidos.

• La información condensada tiene más probabilidades de atraer la atención de los lectores que los documentos prolijos. Cuando la naturaleza técnica de la información exige una exposición pormenorizada, es imperativo un resumen bien estructurado. Pueden reproducirse y ponerse en circulación múltiples copias de este resumen con el fin de acrecentar el interés por el informe completo. Redactar un resumen claro, exhaustivo e interesante es difícil, de modo que deberían dedicarse tiempo y energía a esta tarea. El resumen es demasiado importante para dejarlo para el último día de trabajo de un equipo agotado.

• El idioma es un problema habitual. En entornos deteriorados, una proporción excesiva de la información disponible se presenta en inglés, lo que la hace inaccesible a muchos agentes locales. Lograr una traducción fiel y legible de informes técnicos es caro y difícil. Se requieren prudencia, rigor y recursos para asegurar la fiabilidad y utilidad de las traducciones. Para el lector que domina el idioma local, el lenguaje incorrecto que desfigura tantos documentos supuestamente elaborados por gobiernos beneficiarios es tan embarazoso como hablar sobre sus orígenes.

• El lenguaje también es un problema por lo que respecta a la jerga técnica utilizada, que debería seleccionarse en función del público principal al que va dirigida la información recopilada. El mismo contenido debería adaptarse para hacerlo interesante y accesible para los trabajadores de salud, políticos, economistas, etc.

• Algunas personas influyentes y enérgicas tienen una gran capacidad de divulgación, que conviene aprovechar. Cuando la promoción de un informe está en sus manos, su divulgación aumenta de forma exponencial. Deberían procurarse activamente los contactos formales e informales con estos “gurús” de la información.

• Habida cuenta de que en entornos inestables los documentos suelen perderse, es útil prever un cierto grado de redundancia en su divulgación. Así, deberían producirse ejemplares impresos en cantidades que superen sobradamente el número de usuarios potenciales. La distribución informal debería complementar los cauces formales (lo que, en las organizaciones jerárquicas, a menudo significa que los documentos no lleguen a sus usuarios potenciales). Las reuniones pueden servir para informar brevemente a los participantes de la disponibilidad de tales informes y distribuir ejemplares entre ellos.

Para un examen más detallado, véase Módulo 13. Elaborar un perfil de sistema de salud.


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Lecturas recomendadas

Last JM, ed. (2001). A dictionary of epidemiology. 4ª ed. Nueva York, Oxford University Press.

Una obra clásica y de valor inestimable que no necesita recomendación. El diccionario también incluye entradas sobre siglas y acrónimos utilizados en el ámbito sanitario internacional, así como conceptos de ciencia social pertinentes para el campo de la salud.

Lippeveld T, Sauerborn R, y Bodart C, eds. (2000). Design and implementation of health information systems. Ginebra, Organización Mundial de la Salud.

Panorámica clara, exhaustiva y realista de este campo. No se discuten las características específicas de analizar información en entornos deteriorados. Lectura básica esencial. Merece atención particular el Capítulo 3 “Uso de la información para tomar decisiones”.

Sandiford P, Annett H y Cibulskis R (1992). What can information systems do for primary health care? An international perspective. Social Science and Medicine, 34: 1.077–1.087.

Una revisión de referencia sobre las principales cuestiones relativas a los sistemas de información y los inconvenientes que limitan su eficacia. Por desgracia, más de una década después de que se escribiera este documento, muchas de las deficiencias identificadas en él siguen socavando los sistemas de información en muchos sistemas de salud. Se generan demasiados datos; se obtiene una comprensión insuficiente de ellos; la toma de decisiones sigue sin basarse en datos objetivos; se fomentan las expectativas poco realistas sobre las ventajas de la tecnología de la información… En la mayoría de los casos, los sistemas de información necesitan una reformulación fundamental, en consonancia con las líneas sugeridas en este documento. La información es una parte indisoluble de los sistemas sólidos de gestión. Se debilita y degenera cuando las prácticas de gestión son inadecuadas. No cabe esperar un progreso real reforzando la información sin revisar de arriba abajo los sistemas de gestión.

Referencias bibliográficasBateson G (1980). Mind and nature: a necessary unit. Nueva York, Bantam Books.

Crisp J (1999). “Who has counted the refugees?” UNHCR and the politics of numbers. Ginebra, ACNUR (Nuevas cuestiones en investigación sobre refugiados, Working Paper No. 12). Disponible en línea, en: www.unhcr.org; consultado el 9 de enero de 2011.

De Kadt E (1989). Making health policy management intersectoral: issues of information analysis and use in less developed countries. Social Science and Medicine, 29: 503–514.

Decaillet F, Mullen PD y Guen F (2003). Sudan health status report. Banco Mundial. (Borrador versión 1).

Drapcho B y Mock N (2000). DHS and conflict in Africa: findings from a comparative study and recommendations for improving the utility of DHS as a survey vehicle in conflict settings. Certi. (Borrador de documento de trabajo, MEASURE/Evaluation Project). Disponible en línea, en: www.certi.org/publications/policy/dhs-8.pdf; consultado el 9 de enero de 2011.

Galileo G (1632). Dialogue concerning the two chief world systems [Dialogo sopra i Massimi Sistemi del Mondo, Tolemaico e Copernicano]. Nueva York, The Modern Library 1953.

Graham W (1989). Measuring the impact of health interventions on mortality in developing countries: why bother? Journal of Biosocial Science, 10 supl: 69–78.

Henderson D (1976). Surveillance of smallpox. International Journal of Epidemiology, 5: 19–28.

Jekel JF, Elmore JG y Katz DL (1996). Epidemiology, biostatistics and preventive medicine. Filadelfia, PA, W.B. Saunders.


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Langley A (1995). Between “paralysis by analysis” and “extinction by instinct”. Sloan Management Review, 36: 63–76.

Liberia Institute of Statistics and Geo–Information Services et al (2007). Liberia demographic and health survey 2007. Monrovia y Calverton. Disponible en línea, en: www.measuredhs.com; consultado el 9 de enero de 2011.

Newell C (1988). Methods and models in demography. Londres, Belhaven Press.

Organización Mundial de la Salud y UNICEF (1997). The Sisterhood method for estimating maternal mortality: Guidance notes for potential users. WHO/RHT/97.28. UNICEF/EPP/97.1

Sistema de las Naciones Unidas en Angola (2002). Angola common country assessment: Angola – the post–war challenges. Luanda.

Smith GD y Ebrahim S (2002). Data dredging: bias or confounding. British Medical Journal, 325: 1.437–1.438.

Von Schirnding Y (2002). Health in sustainable development planning: the role of indicators. Ginebra, Organización Mundial de la Salud (WHO/HDE/HID/02.11).


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Anexo 2 Vigilancia de las pautas y tendencias en un sistema de salud

indicadores propuestos para seleccionarEl siguiente cuadro revisa algunos indicadores y aborda aspectos prácticos de la recopilación, manipulación e interpretación de datos. En cualquier país determinado, estos indicadores requieren experimentación, adaptación y validación antes de que puedan adoptarse para su uso general. La decisión final siempre depende de una solución de compromiso entre el valor que tiene para la toma de decisiones la información proporcionada por el indicador, por una parte, y su disponibilidad, fiabilidad y costo, por otra.En crisis prolongadas, después del colapso de los sistemas ordinarios de información, los indicadores producidos por encuestas sobre el terreno son a menudo los únicos disponibles, especialmente en las áreas de mortalidad, morbilidad y cobertura. Sin embargo, rara vez se extraen de muestras aleatorias de cobertura nacional, ni siquiera de muestras aleatorias. Además, tienden a reflejar la situación en un momento determinado, lo que a veces tiene un valor informativo limitado. Así pues, es necesario ser muy prudente antes de generalizar los hallazgos de las encuestas.Ningún sistema de salud deteriorado tiene capacidad para vigilar todos los aspectos propuestos en el cuadro que se presenta más abajo. La selección de los pocos indicadores que se recopilarán y estudiarán depende de las cuestiones que se consideren más importantes en el programa de políticas. En un sector desprovisto de recursos y con datos anecdóticos de derroche manifiesto, los indicadores relacionados con la eficiencia podrían ser los más pertinentes. En otro sector, en el que se percibe que la fuerza laboral está notablemente desequilibrada y requiere reestructuración enérgica, debería elegirse un subconjunto distinto de indicadores.También debe tenerse en cuenta la dificultad de recopilar algunos indicadores. En entornos gravemente deteriorados, la vigilancia de ciertos indicadores acarrearía costos cuantiosos y muchas probabilidades de fracaso, a pesar de los esfuerzos dedicados. Recurrir a indicadores sustitutivos puede constituir una estrategia sensata. La breve vida de la mayoría de los indicadores en un entorno inestable es otro criterio importante que hay que tener en cuenta al concebir una iniciativa de recopilación de información. Sólo los datos relacionados con decisiones que se tomarán en un corto periodo de tiempo tienen posibilidad de ser utilizados. Los inventarios detallados de establecimientos, personal y equipamiento, si se efectúan antes de que surja la capacidad para intervenir, acabarán convirtiéndose probablemente en un derroche de tiempo, recursos y personal calificado.La proliferación de preocupaciones y “prioridades” que afecta habitualmente a los sistemas de salud deteriorados induce a recopilar un gran número de indicadores. Las limitaciones de capacidad socavan regularmente este propósito. El resultado neto es que se recopilan realmente pocos o ningún indicador; la atención se dispersa en múltiples direcciones, y sigue dominando la toma de decisiones no fundamentadas en datos objetivos.Los indicadores examinados en el cuadro que se presenta a continuación son principalmente de interés sistémico; es decir, se centran en características globales del sistema de salud. Los módulos temáticos que componen este manual presentan indicadores adicionales, relacionados con el área concreta que se discute.

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Indicador Aspecto vigilado/utilidad

Fuentes/formas de recopilar el/los indicador(es) Observaciones

Insumos totales (expresados en términos financie-ros, por región, nivel de atención, fuente, propiedad, zona rural/urbana y ajustados por habitante)

Insumos. Proporciona indica-ciones relativas a los costos del sistema, su equidad geográfica y su eficiencia global y relativa (cuando se relaciona con los productos)

Los datos proporcionados por el gobierno (ministerio de salud, ministerio de finanzas, etc.), grupos no estatales (insurgentes, etc.), organiza-ciones de las Naciones Unidas, donantes, ONG, etc. deben agregarse en términos monetarios. Las cifras de inversiones deberían calcular-se aparte.

Tiende a subestimar contribuciones importantes, como los pagos a cargo de los pacien-tes o recursos externos (particularmente de ONG). Puede requerir el uso de datos extrapolados (cuando no se dispone de datos exhaustivos), que pueden ser difíciles de obtener y generar resultados poco fiables. Si ciertos insumos se calculan a precios subvencionados (como los fármacos, en muchos casos), puede ser erróneo agregar su valor con otros proporcionados a precio de mercado. El uso acertado de precios sombra puede resolver esta dificultad. Debido a la despoblación de las zonas rurales y la concen-tración de las personas desplazadas internamente en zonas urbanas y periurbanas, estudiar la división rural/urbano puede conducir a conclusiones equivocadas. Cuando los movimientos migratorios (internos y fuera del país) afectan a una gran proporción de la población, todos los indicadores ajustados “por habitante” son claramente engañosos y deberían evitarse.

Inversión, por región, nivel de atención, propiedad, zona rural/urbana y ajustada por habitante

Insumos. Es crucial para prever el comportamiento y demandas futuras del sector, en cuanto a costos, combinación de servicios, eficiencia, equidad, propiedad, etc.

Debido a la fragmentación imperante en la mayoría de las situaciones, obtener información fiable es muy laborioso. Cabe plantearse la creación de una base de datos permanente sobre inversión nacional.

Debería analizarse conjuntamente con información relativa a las condiciones del momen-to de la red sanitaria. Las pautas de inversión vigentes ayudan a valorar la aplicación de las políticas promulgadas. Si bien las decisiones de inversión de partes autónomas individuales pueden estar en consonancia con las políticas declaradas, las pautas agrega-das pueden parecer claramente reñidas con estas mismas políticas.El Presupuesto de inversión/desarrollo del gobierno, donantes y ONG incluye a menudo gastos ordinarios, que deben identificarse y eliminarse para evitar sobrestimaciones considerables.

Unidades de servi-cios agregadas (si se consideran fiables y aceptables)

Productos. Proporciona estima-ciones directas de los volúmenes de servicios, su distri-bución geográfica, propiedad y contri-buciones por nivel de atención

El sistema de información sobre gestión de la salud (aunque puede llamarse de otras formas) es la fuente principal. A causa de su debilidad, los datos de esta fuente pueden requerir manipulación sustancial para resultar útiles. Determinadas fuentes de información, como ONG, pueden servir para complementar y validar los datos de este sistema.En situaciones de privatiza-ción informal desenfrenada de la prestación de servicios de salud, es posible que no se notifique una gran proporción de los productos de servicios.

Puesto que los diferentes servicios requieren diferentes insumos e implican diferentes costos, sus productos no pueden agregarse directamente, sino que deben ajustarse de acuerdo con un sistema de ponderación, que atribuye mayor valor a las clases de servi-cios con un uso más intensivo de recursos. Los expertos han desarrollado, evaluado y acordado criterios para ponderar los diferentes servicios y ajustar los datos de distintas fuentes. Las ponderaciones pueden basarse en los costos totales de las unidades de servicios.Para subsectores específicos puede ser necesario un conjunto diferente de ponderacio-nes. Para la dotación de personal sería preferible basar las ponderaciones en los tiempos promedio de asistencia, mientras que para la distribución de fármacos, los costos promedio del tratamiento por categorías genéricas de atención pueden constituir una guía más fiable.La distribución agregada de productos puede influir en las decisiones de asignación de recursos, sobre todo a nivel “macro” (reducir el nivel de análisis hace que estas estima-ciones sean cada vez menos útiles). El conjunto original de datos utilizado para calcular los productos agregados puede servir para estudiar pautas genéricas de combinación de servicios.Si se comprueba que un indicador agregado global es poco fiable, pueden utilizarse en su lugar agregados subglobales (por ej., pacientes hospitalizados y ambulatorios). Esta alternativa (más convencional) implica un trabajo más detallado cuando se trata de utilizar los productos para calcular varias proporciones importantes, como cargas de trabajo, y multiplica el número de indicadores necesarios para caracterizar cualquier unidad de producción (región, distrito, establecimiento, etc.).

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Razón de los insu-mos globales respecto a los productos globales, y su evolución a lo largo del tiempo

Eficiencia. Un indicador crucial, cuyo cálculo, por desgracia, está plagado de dificultades

Su cálculo depende del formato que se elija finalmen-te para los Insumos y Productos

Cuando el contenido técnico de la atención prestada difiere radicalmente entre las zonas, niveles de atención o a lo largo del tiempo, es incorrecto extraer conclusiones sobre la eficiencia a partir de la razón insumos/productos. Si no se dispone de estimaciones agregadas de insumos y productos, o si se consideran poco fiables, es imposible calcular un índice de eficiencia global.En vez de calcular una razón real – lo cual sugeriría una precisión técnica no respaldada por la información disponible –, la relación entre insumos y productos puede presentarse deliberadamente como una mera impresión. Una serie cronológica de insumos y produc-tos agregados puede denotar cómo evolucionan estas dos variables en su relación mutua y proporcionar una “sensación” inestimable de la situación.

Carga de trabajo del personal

Eficiencia. Útil para redistribuir el personal y proyectar la futura fuerza laboral

Sistema de información sobre gestión de la salud o encues-tas en establecimientos (con frecuencia a cargo de ONG)

Se recomienda la selección de un subconjunto de establecimientos que proporcionen datos fiables y completos. Los datos deben presentarse de forma global, y luego desglo-sarse por regiones, clases de establecimiento, nivel de formación, nivel de atención, propiedad, etc. Este indicador es más fácil de calcular si se introduce una medida agre-gada del producto. Dado que los trabajadores fantasma se contabilizan a menudo como personal activo, cualquier estimación administrativa de las cargas de trabajo debería verificarse sobre el terreno antes de considerarla como válida.

Tasa de ocupación de camas

Eficiencia Sistema de información sobre gestión de la salud

Lo mismo que en la casilla anterior. Puede mostrar oscilaciones espectaculares, depen-diendo de epidemias, movimientos de población, disponibilidad de personal cualificado, fármacos o alimentos, etc.

Tasa de ejecución financiera, por fuente

Eficiencia. Un criterio esencial para la asignación de fondos no salariales

En la mayoría de los casos, los datos recopilados sistemática-mente deben complementarse con informes y estudios

Debe conectarse con los productos planificados y reales. Agregado por centros de costos, regiones y nivel de asistencia (si es posible). Debe prestarse especial atención a la absorción de fondos externos (dado que sus niveles suelen ser bajos). Engañoso en situaciones de gran derroche de recursos, bastante comunes durante crisis prolongadas.

Tasa de tratamiento satisfactorio de la tuberculosis

Eficacia y eficiencia El programa de control de la tuberculosis, allí donde exista

Cuando el programa de control de la tuberculosis es vertical, este indicador dice poco acerca del rendimiento global del sistema de salud. Lo mismo se aplica a otros progra-mas verticales. También puede considerarse como un indicador de eficacia.

Razón del uso promedio de servi-cios por habitante de un grupo privile-giado frente a uno desfavorecido

Equidad. Condensa desequilibrios en un solo índice y, si se sigue a lo largo del tiempo, indica si se están corrigiendo

Las fuentes de datos son el sistema de información sobre gestión de la salud (ya agregados como Productos; véase la entrada correspon-diente) o estudios específicos

Útil tan sólo en situaciones donde se dispone de cifras de población y no se están produciendo grandes migraciones. Puede ser particularmente interesante cuando se comparan refugiados, personas desplazadas internamente y residentes en zonas no afectadas directamente por la crisis. Para ser fiable, puede requerir un ajuste sustancial de conjuntos de datos incompletos. Debería tenerse en cuenta cada vez que se plantean inversiones importantes. Puede conducir a decisiones significativas de redistribución dentro del sistema de salud.

Proporción de la población con acceso a servicios básicos de salud

Equidad Sistema de información sobre gestión de la salud, informes elaborados por programas especiales, encuestas

Debe formularse una definición viable de “acceso a servicios básicos de salud” y acompa-ñarse a este indicador cuando se presente. A partir de datos recopilados sistemática-mente, puede adoptarse una gama de cifras de utilización de servicios (desde la cobertu-ra mínima a la máxima) como indicador sustituto de “acceso”.

Razones de estable-cimientos de salud respecto a poblacio-nes atendidas, por región geográfica, zona rural/urbana, etc.

Equidad Inventarios disponibles de establecimientos de salud y levantamiento de mapas

Para ser significativas, estas cifras deben presuponer una distribución relativamente homogénea de las poblaciones dentro de las zonas estudiadas, una premisa que no suele ser cierta, y menos en contextos asolados por la guerra con grandes desplazamientos de población. En condiciones ideales, estos indicadores deberían perfeccionarse para determinar el porcentaje de personas que tienen acceso a servicios críticos, como quirófanos, salas de maternidad, laboratorios, centros de dispensación del PAI, etc. Un indicador más ilustrativo sería la Proporción de la población que se encuentra a menos de 5–10 km de una unidad de salud, pero este indicador no sería computable generalmente debido a las limitaciones de los datos censales.

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Tasa de mortalidad por caso en pacien-tes hospitalizados para enfermedades seleccionadas

Eficacia Encuestas en establecimien-tos de salud

El cálculo de esta tasa puede considerarse para un conjunto de enfermedades transmisi-bles importantes, que deberían elegirse teniendo en cuenta la eficacia del tratamiento convencional disponible en cada nivel de atención. Por ejemplo, un conjunto de casos de paludismo, diarrea, infecciones respiratorias agudas, septicemia y meningitis en pacien-tes hospitalizados proporcionaría una estimación informativa, aunque aproximada, de la capacidad existente para afrontar con eficacia enfermedades comunes graves en el ámbito de la APS. Para estudiar la atención de salud a niveles superiores, podrían añadirse – o considerarse aparte – otros procesos comunes que requieren tratamiento quirúrgico (parto obstruido, abdomen agudo, traumatismos mayores).

Proporción de infecciones postope-ratorias después de intervención programada

Eficacia Encuestas en establecimien-tos de salud

Un indicador simple y directo que debería poder calcularse incluso en contextos deteriorados.

Proporción de prescripciones racionales dentro de una muestra

Eficacia y eficiencia Encuestas en establecimien-tos de salud

La metodología bien conocida de la Red Internacional para el Uso Racional de Medicamentos (INRUD) es simple, fiable e informativa. Debería utilizarse extensamente como estrategia para mejorar la calidad de la atención y contener el derroche, particular-mente en situaciones donde escaseen los medicamentos.

Observancia del paciente

Eficacia Encuestas Las entrevistas realizadas al final del servicio pueden ser engañosas. Las visitas a domicilio proporcionan información más exacta.

Satisfacción del usuario

Eficacia Encuestas Difícil de estudiar y normalizar. Los resultados de las entrevistas pueden ser muy enga-ñosos. Antes de adoptar este indicador, debe desarrollarse una metodología sólida y sensible. Los resultados siempre deberían examinarse conjuntamente con una valoración experta de la calidad de la atención proporcionada.

Tasa de mortalidad infantil

Resultados Encuestas de alta calidad con grandes muestras

Se estima a menudo utilizando métodos retrospectivos indirectos, como el método de hermandad (OMS y UNICEF, 1997), que mide la mortalidad pasada más que la presente. Así pues, estos valores no deberían utilizarse para extraer conclusiones (como el impacto de las intervenciones en curso) sobre las pautas actuales, y menos en un contexto rápidamente cambiante.

Tasa de mortalidad materna

Resultados Encuestas de alta calidad con muestras aún más grandes

Estructura (nuevas contrataciones, desgaste, conoci-mientos, edad, género, empleador) y distribución de la fuerza laboral

Recursos humanos Sistema de información sobre gestión de la salud, inventa-rios específicos

Es difícil obtener cifras fiables en situaciones muy fragmentadas. La distribución debe desglosarse por categorías principales: nivel de formación, sexo, región, zona urbana/rural, propiedad del establecimiento, nivel de atención, etc. En países con una prevalen-cia muy alta del VIH, la estructura de la fuerza laboral puede cambiar con rapidez. Hay que tener cuidado con los trabajadores fantasma, muy frecuentes en situaciones alteradas.

Equipos promedio por clase de establecimiento

Recursos humanos Los datos recopilados siste-máticamente deben validarse mediante encuestas en los establecimientos de salud.

Teniendo en cuenta los movimientos de personal, son frecuentes las pautas reales de dotación excesiva/insuficiente de personal en relación con los informes sistemáticos. Los datos pueden agregarse por nivel de formación (es decir, universitaria, media, básica) o por personal cualificado frente a no cualificado. Como indicadores sustitutos representa-tivos, pueden compilarse submuestras de establecimientos que comuniquen datos completos. Combinando estos datos con las cargas de trabajo, puede calcularse el volumen promedio de servicios por clase de establecimiento (muy útil para estudiar la red con miras a restaurarla, ampliarla o racionalizarla). En situaciones alteradas es frecuente encontrar una dotación excesiva de personal asociada a productos reducidos de servicios.

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rado

s en situ

acion

es de crisis

Anexo 2



Insumos y productos del sistema de formación previa al servicio

Recursos humanos Se necesita generalmente un estudio específico

Podría calcularse como costo por persona formada o por años de formación, por nivel de formación y por centro de formación.

Insumos y productos del sistema de formación durante el servicio

Recursos humanos Se necesita generalmente un estudio específico

Podría calcularse como costo por participante y día de formación durante el servicio. Debido a la dispersión de las actividades de formación durante el servicio, recopilar estos datos es muy laborioso. Las cifras promedio deberían examinarse con cautela, ya que la oferta de formación durante el servicio varía radicalmente dentro de la fuerza laboral (con trabajadores formados en exceso frente a otros olvidados). Dada la confianza excesiva en la formación durante el servicio, típica de las crisis prolongadas, estudiar esta área es particularmente pertinente.

Importaciones totales de fármacos, por fuente de financiación y ajustadas por habitante

Fármacos Los datos del ministerio de salud deben complementarse con informes elaborados por donantes, ONG e importado-res privados.

Indicador no disponible en la mayoría de los casos, o notablemente subestimado. Recopilar cifras fiables es muy difícil y laborioso, en particular por lo que respecta al sector privado y las donaciones. Se requiere prudencia al agregar precios muy diferentes del mismo fármaco. La comparación de precios de fármacos adquiridos a través de distintos cauces ofrece indicaciones muy útiles sobre las medidas necesarias para mejorar la disponibilidad de fármacos.

Distribución de fármacos, por región, zona rural/urbana, propietario y nivel de atención

Fármacos. Equidad Cuando existen mecanismos centralizados y compartidos, es posible generalmente el uso de información sistemáti-ca. En otros casos, se requie-ren estudios específicos.

Es un componente esencial de los Insumos totales, examinados más arriba. Aparte de las cifras financieras, debería estudiarse la adecuación de los fármacos disponibles en cada nivel de atención (es muy habitual el suministro de fármacos inapropiados para un nivel determinado).

Derroche y hurto a lo largo de la cadena de suministro y a nivel de establecimiento

Fármacos. Eficiencia Se requiere generalmente un estudio de seguimiento para arrojar luz sobre esta cuestión.

Habitualmente olvidada durante las crisis prolongadas, esta información puede propor-cionar contribuciones cruciales al debate de políticas y a la concepción de una estrategia de recuperación.

Disponibilidad de fármacos a nivel de establecimiento de salud

Fármacos Encuestas en establecimien-tos de salud

Debería seleccionarse un número (5–10) de fármacos vitales como marcadores. El indicador podría expresarse como proporción de los fármacos seleccionados disponibles durante el periodo en estudio.

Nivel absoluto de financiación, desglo-sado por fuente y responsabilidades de gestión

Financiación Puede estudiarse el estableci-miento de capacidad perma-nente para llevar a cabo esta revisión a intervalos periódicos.

Debe seguirse a lo largo del tiempo. Estimar las contribuciones de los pacientes es una tarea compleja que requiere estudios específicos. La porción externa de la financiación total ayuda a estimar las facultades discrecionales de que gozarán los futuros gobiernos. Las tendencias son tan importantes como las cifras absolutas.

Estructura del gasto, por centro de costos, región, zona urbana/rural, nivel de atención y propiedad

Financiación Se necesita generalmente un estudio específico con un componente sustancial sobre el terreno.

Es crucial para abordar los desequilibrios existentes, identificar desigualdades y concebir medidas orientadas a racionalizar la prestación de servicios de salud. Consolidar las contribuciones puede ser extremadamente complejo. Debería complementarse y validar-se mediante estudios del cálculo de costos a nivel de establecimiento.

módulo 2 interpretar (aproximadamente) los datos (poco ... · módulo 2 interpretar...

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