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Matched Legal Cases: ['Artículo 25', 'Artículo 7', 'Artículo 184', 'Artículo 23', 'Artículo 22', 'artículo 19']

ESTIMACIÓN DEL VALOR DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN DE LOS REGÍMENES CONTRIBUTIVO Y SUBSIDIADO PARA EL AÑO 2012 UNIDAD ADMINISTRATIVA ESPECIAL - PDF
ESTIMACIÓN DEL VALOR DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN DE LOS REGÍMENES CONTRIBUTIVO Y SUBSIDIADO PARA EL AÑO 2012 UNIDAD ADMINISTRATIVA ESPECIAL
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Elisa Franco Alcaraz
1 ESTIMACIÓN DEL VALOR DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN DE LOS REGÍMENES CONTRIBUTIVO Y SUBSIDIADO PARA EL AÑO 2012 UNIDAD ADMINISTRATIVA ESPECIAL COMISION DE REGULACIÓN EN SALUD UAE- CRES BOGOTÁ, DICIEMBRE DE 2011 Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.2 ESTIMACIÓN DEL VALOR DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN DE LOS REGÍMENES CONTRIBUTIVO Y SUBSIDIADO PARA EL AÑO 2012 Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.3 ESTIMACIÓN DEL VALOR DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN DE LOS REGÍMENES CONTRIBUTIVO Y SUBSIDIADO PARA EL AÑO 2012 QUEDA PROHIBIDA LA REPRODUCCIÓN TOTAL O PARCIAL DE ESTE DOCUMENTO, POR CUALQUIER MEDIO ESCRITO O VISUAL, SIN PREVIA AUTORIZACIÓN DE LA COMISION DE REGULACION EN SALUD- CRES Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.4 INTEGRANTES DE LA CRES: MAURICIO SANTA MARÍA SALAMANCA Ministro de Salud y Protección Social Presidente CRES JUAN CARLOS ECHEVERRY GARZÓN Ministro de Hacienda y Crédito Público ESPERANZA GIRALDO MUÑOZ Comisionada Vocera GUSTAVO ADOLFO BRAVO DÍAZ Comisionado MARTHA LUCIA GUALTERO REYES Comisionada RAMIRO ALONSO VERGARA TÁMARA Comisionado Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.5 Directoras de Proyecto: ESPERANZA GIRALDO MUÑOZ Comisionada Vocera MARTHA LUCIA GUALTERO REYES Comisionada Subdirección Técnica Coordinación Grupo de Regulación Eileen Patricia Guzmán Tovar Elaborado por: Erika Cifuentes dos Santos Adriana Marcela Caballero Otálora Carlos Alberto Garzón Riveros Guillermo Arturo Rico González Subdirección Técnica Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.6 CONTENIDO 1 INTRODUCCIÓN OBJETIVOS METODOLOGIA CÁLCULO DEL IMPACTO PRESUPUESTAL EN LA UPC RESULTADO DEL PROCESO DE ACTUALIZACIÒN METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN - UPC PARA EL RÉGIMEN CONTRIBUTIVO DEFINICIÓN DE LAS FUENTES DE INFORMACIÓN CONSTRUCCIÓN DE LOS GRUPOS DE RIESGO PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN ANÁLISIS DE SERIES DE TIEMPO PARA LOS GRUPOS DE RIESGO DEFINIDOS CÁLCULO DE LA PRIMA PURA (PP) DE RIESGO RESULTADOS DEL CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN PARA EL REGIMEN CONTRIBUTIVO RESULTADOS DEL ANÁLISIS DE CALIDAD DE LA INFORMACIÓN RESULTADOS DEL ANÁLISIS DE COMPOSICIÓN POBLACIONAL DEL RÉGIMEN CONTRIBUTIVO RESULTADOS DEL ANÁLISIS DEL COMPORTAMIENTO DE LAS SERIES DE DATOS RESULTADOS DE LOS PRONÓSTICOS DE LAS SERIES DE TIEMPO ESTIMACIÓN DEL IMPACTO POR INCLUSIÓN DE NUEVAS TECNOLOGÍAS AL POS ESCENARIOS DE ESTIMACIÓN DE LA UPC-C METODOLOGÍA PARA CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CÁPITACIÓN PARA EL REGIMEN SUBSIDIADO PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN DEL RÉGIMEN SUBSIDIADO SELECCIÓN DE LAS EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD DEL RÉGIMEN SUBSIDIADO PARA EL ESTUDIO ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE LOS REGÍMENES SUBSIDIADO Y CONTRIBUTIVO ESTIMACIÓN DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN RESULTADOS DEL CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CÁPITACIÓN PARA EL REGIMEN SUBSIDIADO RESULTADOS DE LA PREPARACIÓN Y ANÁLISIS DE LA INFORMACIÓN DEL RÉGIMEN SUBSIDIADO SELECCIÓN DE LAS EMPRESAS PROMOTORAS DE SALUD DEL RÉGIMEN SUBSIDIADO RESULTADOS DEL ANÁLISIS COMPARATIVO ENTRE LOS REGÍMENES SUBSIDIADO Y CONTRIBUTIVO RESULTADOS DE LA ESTIMACIÓN DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.7 8 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES BIBLIOGRAFÍA ANEXOS TABLA DE CODIGOS POR GRUPO DESCRIPCIÓN DE LA POBLACIÓN DEL REGIMEN CONTRIBUTIVO Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.8 ÍNDICE DE TABLAS Y GRÁFICOS Tablas Tabla 1. Criterios de ajuste por efecto de la actualización Tabla 2. Bases de datos utilizadas en el cálculo de la UPC-C Tabla 3. Tecnologías utilizadas en la metodología de cálculo de la UPC-C Tabla 4. Procesos de validación de la información enviada por las EPS-C Tabla 5. Componentes de las series tiempo Tabla 6. Modelos de predicción de series de tiempo Tabla 7. Resultados indicador cobertura/valor EPS Régimen Contributivo Tabla 8. Hipótesis nulas de las pruebas estadísticas Tabla 9. Resumen de pruebas de consistencia de los estimadores por Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO para los modelos de UPC por grupos de tecnologías Tabla 10. Escenarios propuesta Calculo UPC-C Año Tabla 11. Procesos de validación de la información enviada por las EPS-S Tabla 12. Resultados de Calidad EPS régimen subsidiado Tabla 13. EPS seleccionadas indicador cobertura valor para el cálculo de la UPC año 2012 en el régimen subsidiado. Año Tabla 14. EPS seleccionadas, base de datos de servicios RS año Tabla 15. Análisis comparativo Régimen Subsidiado Régimen Contributivo base de servicios Tabla 16. Análisis comparativo Régimen Subsidiado Régimen Contributivo planes piloto vs base de servicios contributivo Tabla 17. Relación de gasto per cápita escogida para los grupos etarios unificados Tabla 18. UPC grupos no unificados Tabla 19. Cálculo de la UPC general para el régimen subsidiado Tabla 20. Resultados UPC régimen subsidiado Tabla 21. Tabla de subcategorías en el grupo Educación Grupal Tabla 22. Tabla de subcategorías en el grupo atención por médico Tabla 23. Tabla de subcategorías en el grupo atención por odontología Tabla 24. Tabla de subcategorías en el grupo atención por urgencias Tabla 25. Tabla de subcategorías en el grupo servicios de traslado/traslado Tabla 26. Tabla de subcategorías en el grupo servicios hospitalarios Tabla 27. Tabla de subcategorías en el grupo servicios de obstetricia Tabla 28. Tabla de subcategorías en el grupo atención medico quirúrgicos Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.9 Tabla 29. Tabla de subcategorías en el grupo laboratorio y otras pruebas diagnósticas 228 Tabla 30. Tabla de subcategorías en el grupo Imagenología Tabla 31. Tabla de subcategorías en el grupo atención otros profesionales de la salud. 269 Tabla 32. Tabla de subcategorías en el grupo de terapia y rehabilitación Tabla 33. Tabla de subcategorías en el grupo de psicoterapias Tabla 34. Tabla de subcategorías en el grupo de atención domiciliaria Tabla 35. Tabla de subcategorías en el grupo de atención de alto costo Tabla 36. Tabla de subcategorías en el grupo de medicamentos Tabla 37. Tabla de gráficos distribución poblacional del régimen contributivo por EPS-Cde estudio Gráficos Gráfico 1. Gráfico de las raíces inversas del polinomio característico autorregresivo Gráfico 2. Funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial Gráfico 3. Ejemplo de generación de pronósticos Gráfico 4. Descomposición de una serie hipotética Gráfico 5. Estructura poblacional del régimen contributivo Gráfico 6. Comparación pirámide poblacional del régimen contributivo y nacional Gráfico 7. Evolución de la participación de la población del régimen contributivo con respecto al total nacional Gráfico 8. Cambio porcentual del gasto per cápita por zona Gráfico 9. Cambio porcentual en gasto per cápita por grupo de tecnologías Gráfico 10. Cambio porcentual en la frecuencia de las reclamaciones por zona Gráfico 11. Cambio porcentual en la frecuencia de las reclamaciones por grupo de tecnologías Gráfico 12. Cambio porcentual en el valor de las reclamaciones (severidad) por zona Gráfico 13. Cambio porcentual en el valor promedio de las reclamaciones (severidad) por grupo de tecnologías Gráfico 14. Tabla de gráficos de pronóstico de los modelos gasto per cápita por grupos de tecnologías Gráfico 15. Serie Gasto Per Cápita agregado Original Vs. Gasto Per cápita con efecto inclusiones Gráfico 16. Estructura poblacional régimen subsidiado BDUA Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.10 Gráfico 17. Pirámide poblacional régimen subsidiado vs régimen contributivo BDUA Gráfico 18.Pirámide poblacional régimen subsidiado BDUA 2010 vs proyección población total nacional DANE Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.11 1 INTRODUCCIÓN El Sistema General de Seguridad Social en Salud (SGSSS), establecido mediante la expedición de la Ley 100 de 1993, bajo los principios constitucionales de universalidad, solidaridad y eficiencia, es considerado un sistema de aseguramiento social y colectivo con dispersión del riesgo, en el cual,se identifican los diversos elementos de aseguramiento que intervienen en el mismo. En primera instancia, es considerado como un sistema obligatorio, cuya cobertura, fuentes de financiación y prima es definida por el Estado; la gestión de riesgo en salud es realizada por las Entidades Promotoras de Salud (EPS) que actúan como agentes aseguradores, haciendo énfasis en la promoción de la salud y la prevención de las enfermedades y la prestación de servicios se realiza a través de las Instituciones Prestadoras de Servicios de Salud (IPS). La Unidad de Pago por Capitación (UPC) se define como el valor anual que se reconoce a las EPS por cada uno de los afiliados al SGSSS, con factores de ajuste por género, edad y zona geográfica, para cubrir los riesgos de ocurrencia de enfermedades que resulten en demanda de servicios de salud en los regímenes contributivo y subsidiado; en este sentido el valor de la UPC, junto con el plan de beneficios, se constituye en una de las variables fundamentales de decisión en el contexto financiero del Sistema General de Seguridad Social en Salud 1. 1 Documento técnico Unificación de Planes de beneficios Acuerdo 027 de Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.12 Uno de los métodos de financiamiento, en el cual los proveedores de servicios de salud reciben un pago por anticipado por persona afiliada y de manera recíproca entregan servicios de salud conforme a un plan de beneficios prestablecido y por un período previamente pactado es conocido como capitación prospectiva. Entre sus ventajas se encuentra el promover la prevención primaria con el fin de disminuir los riesgos de enfermedad y por consiguiente el impacto financiero que se genera por la demanda de servicios de salud en niveles superiores. Sin embargo, dicho sistema también puede conducir a la limitación de la prestación de los servicios de salud como estrategia de control en la utilización de los mismos. Para estimar los costos en salud (y por ende las primas) por lo general se utilizan variables correlacionadas con los riesgos en salud. Según Telyukov (2001, 8), los gastos históricos explican alrededor del 60% de la variación no aleatoria, la condición de enfermedad crónica explica un 20% adicional y los factores sociodemográficos como la edad, el género, el lugar de residencia, el ingreso, el nivel de educación, el tamaño de la familia y el nivel de empleo, representan cerca del 20% de la variación en los gastos en salud entre los individuos. En particular, vale la pena mencionar que los actuales factores de ajuste de riesgo por edad, género y zona geográfica no son modificados ya que merecen un análisis específico más adelante. La metodología presentada en este documento técnico, tiene en cuenta lo establecido por la Ley 1438 de 2011 que en su Artículo 25, determinó que el Plan de Beneficios deberá actualizarse integralmente una vez cada dos años, atendiendo a los cambios en el perfil epidemiológico, la carga de la enfermedad de la población, la disponibilidad de recursos, el equilibrio y los medicamentos extraordinarios no explícitos en el Plan de Beneficios. Adicionalmente, la Ley Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.13 señaló que la actualización integral del Plan de Beneficios deberá realizarse antes del primero (1º) de diciembre de 2011, lo anterior se estableció en el Acuerdo CRES 029 de 2011 que entrará en vigencia a partir del 01 de enero de En este sentido, el cálculo de la UPC debe consultar el equilibrio financiero del sistema y el marco fiscal de mediano plazo en cuanto al impacto presupuestal que genera la inclusión de nuevas tecnologías al Plan Obligatorio de Salud (POS). En el presente documento, se describe la metodología de cálculo de la UPC para el año 2012 y los resultados obtenidos para cada uno de los regímenes en el Sistema General de Seguridad Social en Salud. El documento se encuentra estructurado de la siguiente forma: en el capítulo 2 se especifican los objetivos del documento; en el capítulo 3 se describe la metodología de calculo del impacto presupuestal en la UPC como resultado del proceso de actualización integral del plan de beneficios, en los capítulos 4 y 5 se describe el desarrollo metodológico y los resultados del cálculo de la UPC 2012 para el régimen contributivo, donde se encuentra la explicación de la teoría estadística y actuarial utilizada y el enfoque de análisis de modelos de series de tiempo para la estimación de la prima de riesgo junto con el efecto de la inclusión de las nuevas tecnologías al POS 2. En los capítulos 6 y 7 se encuentra la metodología y resultados para el cálculo de la UPC 2012 para el régimen subsidiado, la cual se fundamenta en el análisis comparativo de la frecuencia de uso de los servicios y el gasto per cápita por grupos etarios entre el régimen contributivo y el régimen subsidiado teniendo en cuenta las poblaciones con planes de beneficios unificados y sin unificar al momento del cálculo. Finalmente, en el capítulo 8 se encuentran las conclusiones y recomendaciones. Adicionalmente, en el anexo se encuentra el detalle de la 2 Inclusiones definidas en el Acuerdo 029 de 2011 de la CRES. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.14 conformación de los grupos de tecnologías, la descripción de la estructura poblacional del régimen contributivo por EPS. La metodología de cálculo de la UPC 2012 descrita en el presente documento fue discutida, analizada complementada y estructurada en un comité técnico integrado por los delegados de los comisionados expertos y comisionados ministros. En las sesiones que se llevaron a cabo en este comité, en adición a la metodología para establecer la prima pura de riesgo (o valor asociado exclusivamente a los gastos médicos) también se establecieron parámetros de cálculo, en particular el porcentaje de gastos de administración para el régimen contributivo y el marco fiscal de mediano plazo para el régimen subsidiado. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.15 2 OBJETIVOS El objetivo general del presente documento es presentar la metodología para la definición del valor de la Unidad de Pago por Capitación del año 2012, con la cual se financiaran los servicios contenidos en los planes de beneficios de los regímenes contributivo y subsidiado. Este cálculo tiene en cuenta la información de las inclusiones resultantes del proceso de actualización integral del POS realizado en el presente año Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.16 3 METODOLOGIA CÁLCULO DEL IMPACTO PRESUPUESTAL EN LA UPC RESULTADO DEL PROCESO DE ACTUALIZACIÒN En el marco de la actualización integral del Plan Obligatorio de Salud y en cumplimiento del Artículo 7 de la Ley 1122 de 2007 que insta a consultar el equilibrio financiero del sistema y la compatibilidad con el marco fiscal de mediano plazo en el contexto de la determinación del valor de la prima, es necesario estimar el impacto presupuestal en la UPC generado por la inclusión de nuevas tecnologías al plan de beneficios de los regímenes contributivo y subsidiado. La estimación, es resultado de la aplicación de dos modelos estadísticos, el primero de tipo determinístico y el segundo probabilístico mediante simulación de Montecarlo. Dichos modelos involucran las principales variables de análisis de riesgo e impacto financiero asociadas a la probabilidad de ocurrencia de un evento en salud; las cuales parten de la identificación de la población expuesta a riesgo, las tasas de incidencia y prevalencia asociadas a la indicación de las tecnologías evaluadas, los costos directos que afectan el presupuesto del sistema en la perspectiva del tercer pagador (no se incluye gasto de bolsillo), y la información relacionada con la proporción de los casos diagnosticados, con la proporción de casos tratados todo con el fin de obtener los eventos y con los costos esperados de pacientes que serán demandantes de la nueva tecnología. Lo anterior se traduce en una proporción del presupuesto total que se impactaría por la inclusión de la tecnología evaluada para cada uno de los regímenes, teniendo en cuenta un horizonte temporal de un año para realizar las estimaciones en concordancia con la vigencia y la definición del valor de la UPC, y de la metodología de actualización del POS definida por la Comisión de Regulación en Salud CRES. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.17 En concordancia con la metodología de la Actualización Integral del POS, el cálculo de impacto fue realizado a cada una de las tecnologías evaluadas con concepto favorable y/o favorable condicionado, sin embargo, solo se consideran en la estimación del cálculo de la UPC aquellas tecnologías finalmente incluidas. A continuación se describen los factores determinantes en el análisis de impacto presente en el diagrama 1. Diagrama 1. Factores determinantes para el cálculo del impacto ESCENARIO ACTUAL FACTOR DETERMINANTE TIPO DE IMPACTO NUEVO ESCENARIO Población base única de afiliación Población base única de afiliación Incidencia Prevalencia Incidencia (intervenciones preventivas) Población con la enfermedad Población con la enfermedad (NUEVA) % diagnosticados %tratados Diagnóstico Tratamiento Población blanco Población blanco (NUEVA) Tratamiento de la enfermedad Hospitalización, consultas, pruebas, otros medicamentos Uso de recursos sanitarios Uso de recursos sanitarios (NUEVA) Costos unitarios Nuevo fármaco Costo enfermedad Costo enfermedad (NUEVA) DDIFERENCIA IMPACTO Tomado y adaptado de: Brosa M, Gisbert R, Rodríguez JM, Soto J (2005).Principios, métodos y aplicaciones del análisis del impacto presupuestario en el sector sanitario. Pharmacoeconomics- Spanish Research Articles 2 (2): Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.18 Perspectiva La perspectiva usada es la del tercer pagador (Sistema General de Seguridad Social en Salud). Este enfoque es relevante para la estimación de los costos, en este contexto solo se incluyen los costos directos que afectan el presupuesto del sistema, por lo tanto se excluyen del análisis los costos directos que afecten a los pacientes (copagos y gasto de bolsillo). Estimación Casos Esperados Se estimó el total de pacientes que serían usuarios de la nueva tecnología, con base en la información de incidencia y prevalencia (de la indicación estudiada), el porcentaje de la población con la condición que es diagnosticada, y el porcentaje de población diagnosticada que recibe el tratamiento. Casos esperados = (población x Incidencia x Prevalencia) x % Diagnosticados x % Tratados Horizonte temporal Se utiliza el horizonte de un año, el cual es el periodo asociado a la vigencia de la UPC, según se encuentra definida por las normas relacionadas para el Sistema General de Seguridad Social en Salud en Colombia. Impacto Se calcula como la diferencia entre el costo del escenario con la nueva tecnología y el costo del escenario con la tecnología actual, cuando no existe tecnología comparador Cb es igual a cero: Impacto = [(C a x N x P) + (C b x N x P)] - C b x N C a = Costo con la nueva tecnología Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.19 C b = Costo con la tecnología actual N = Número de casos esperados P = Probabilidad de reemplazo Impacto sobre la UPC Es la proporción del total de presupuesto dado por la UPC 3, que representa el impacto. % Impacto= Impacto / Total del presupuesto por UPC por régimen) x 100 Como lo establece la Metodología para la Actualización Integral del POS, se utilizaron modelos probabilístico y determinístico, el primer modelo se basa en simulación de Montecarlo, en el que los costos fueron parametrizados usando la distribución Lognormal. La selección de esta distribución, se justifica porque no toma valores negativos y al ser asintótica permite valores extremos, coincidiendo con el comportamiento general de los costos. Así mismo se realizaron 1000 iteraciones y los resultados de los costos de la nueva tecnología fueron comparados con la tecnología actual usando una prueba t para diferencia de medias. En ambos modelos se contempla la probabilidad de remplazo de la nueva tecnología, la cual está asociada al comportamiento de la demanda de ésta al incluirse al POS y a la dinámica del mercado. Se han estimado diferentes valores que oscilan entre el 10% y el 100%. Calculo de Impacto por inclusión de procedimientos 3 El presupuesto estimado por UPC corresponde a la sumatoria de la UPC por afiliado por régimen. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.20 1. Inclusión de procedimientos con comparador POS 2. Inclusión de procedimientos sin comparador POS Calculo de impacto por inclusión de Medicamentos 1. Medicamentos con comparador POS: pueden estar en la lista de medicamentos más recobrados y/o con control de precios 4 2. Medicamentos sin comparador POS: pueden estar en la lista de medicamentos más recobrados y/o con control de precios 3. Ampliación de forma y concentración de principio activo POS Tabla 1. Criterios de ajuste por efecto de la actualización Impacto UPC Comparador Positivo Negativo Fuente: UAE CRES Tiene comparador en el POS Criterio 1 No tiene comparador en el POS Criterio 2 No aplica Criterio 1 Aplica cuando la nueva tecnología tiene al menos un comparador, es decir, existe una o varias tecnologías en el POS que pueden ser sustituidas por la tecnología incluida. De esta forma, es conveniente realizar un ajuste en los costos esperados en cada tecnología dentro del POS que puede llegar a afectarse por ser comparador de la nueva tecnología incluida. El ajuste se realiza de acuerdo con la 4 Resolución 4316 de Por la cual se establecen valores máximos para el reconocimiento y pago de recobros por medicamentos no incluidos en los planes de beneficios con cargo a los recursos del Fondo de Solidaridad y Garantía (Fosyga).MPS Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.21 relación existente entre los costos totales de la nueva tecnología con respecto a la antigua, dichos costos se obtienen del modelo de impacto presupuestal en la UPC por inclusión de tecnologías 5. (10) ( ) ( ) ( ) Donde, i = Cada tecnología POS que es comparador de la tecnología nueva incluida P = probabilidad de remplazo o sustitución de la nueva tecnología con respecto a sus comparadores en el POS Costo total nueva Tecnología = Costo total por inclusión de la nueva tecnología Costo total comparador = Costo total de la tecnología actual. En el caso que existan n tecnologías nuevas con el mismo comparador o sustituto dentro del POS, el gasto total ajustado por tecnología POS ( ) se realiza de la siguiente manera. (11) ( ) [ ] Donde, = gasto total de la tecnología i antes de ajuste = Ajuste definido en la ecuación (10) 5 El modelo de impacto presupuestal en la UPC utiliza simulación de Montecarlo para estimar el impacto en la UPC de la inclusión de una nueva tecnología teniendo en cuenta variables como población expuesta, tasas de incidencia y prevalencia, % tratamiento, % de diagnostico, eventos adversos y precios. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.22 Criterio 2 Aplica cuando el impacto sobre la UPC es positivo y cuando la nueva tecnología no tiene comparador POS. Para estos casos, se parte del supuesto de que no toda la población susceptible de demandar la nueva tecnología lo hará simultáneamente; por tanto, dicha demanda se espera sea gradual y se estima dentro del modelo de impacto presupuestal conforme a lo establecido en la literatura consultada para la evaluación económica de cada tecnología La aplicación de dichos criterios es aplicable a la información del régimen contributivo debido a la cobertura actual de la información, sin embargo, para el régimen subsidiado el impacto presupuestal como consecuencia de la inclusión de tecnologías corresponde a la sumatoria de los impactos individuales calculados según el proceso descrito. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.23 4 METODOLOGÍA DE CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN - UPC PARA EL RÉGIMEN CONTRIBUTIVO 2012 La estimación del valor de la Unidad de Pago por Capitación (UPC) para el Régimen Contributivo se realizó con el fin de garantizar la suficiencia de recursos para cubrir los riesgos en la prestación de los servicios del Plan de Beneficios teniendo en cuenta la demanda de servicios de salud reportada en las bases de datos de servicios y las inclusiones establecidas en el Acuerdo CRES 029 de El proceso adoptado por la CRES para el cálculo de la UPC para la vigencia 2012 en el Régimen Contributivo se describe en el diagrama 1. Los pasos desarrollados para el cálculo se pueden agrupar en: o Definición de las fuentes de información o Construcción de grupos de riesgo en salud o Preparación y análisis de la información (análisis y procesamiento) o Análisis de series de tiempo para los grupos de riesgo definidos o Cálculo de la prima pura o Ajustes asociados a la prima pura y definición del valor de la UPC. Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.24 Diagrama 2. Esquema Proceso Metodológico UPC-C Fuente: Autores UAE-CRES Carrera 7 No Torre B Of PBX: FAX: Bogotá, Colombia - DOC-FRA08 MODELO DE CARTA OFICIAL V.2 Mejoramos para usted, Ingrese a la página web de la CRES para llenar la Encuesta en Línea.25 4.1 Definición de las Fuentes de Información Para todos los análisis se consideró la información histórica ( ) de prestación de servicios de salud, reportada por las EPS y con la aplicación de los estándares de calidad del Ministerio de Salud y Protección Social. Dicha información es la misma que fue utilizada para los estudios de suficiencia y cálculo de la UPC por parte del Ministerio de Salud y Protección Social de los años 2009 a Adicionalmente, se utilizó información relacionada con la población afiliada al Sistema de Seguridad Social en Salud, informes de carácter financiero de las Entidades Promotoras de Salud y los resultados de análisis de calidad de los datos utilizados. Las bases de datos que sirvieron de fuentes de información y fueron utilizadas en el cálculo se describen en la siguiente tabla. Tabla 2. Bases de datos utilizadas en el cálculo de la UPC-C Tipo de información Descripción Entidad Fuente Prestación de servicios Bases de Datos de Servicios periodo EPS del régimen contributivo Ministerio de Salud y Protección Social Afiliados Base de Datos Única de Ministerio de Salud y Protección Social. Afiliados Fondo de Solidaridad y Garantía Base de Datos Compensados (FOSYGA) Financieros Recobros Ministerio de Salud y Protección Social. Informe Certificación de Gastos Entidades Promotoras de Salud EPS EPS 2010 Superintendencia Nacional de Salud Estados financieros EPS 2010 Otros Resultados Malla de Validación Ministerio de Salud y Protección Social Fuente: Autores UAE-CRES 2526 4.2 Construcción de los Grupos de Riesgo Las características propias de la información en salud, asociada con la utilización y los costos de los servicios prestados genera la necesidad de establecer grupos homogéneos de actividades, medicamentos, procedimientos e intervenciones que permitan realizar un mejor análisis de los mismos donde se evidencien patrones y comportamientos de la demanda de servicios, que a su vez gestione el riesgo de un evento o reclamación en salud. Los grupos pueden ser construidos, entre otros, a través de técnicas estadísticas multivariadas, conocimiento a priori de la información conforme a modelos de atención en salud, de acuerdo a clasificaciones pre-establecidas por centros de costos de las unidades funcionales de las IPS, o por expertos en salud. Cualquiera de estos enfoques para estructurar los grupos de actividades intervenciones y procedimientos debe conducir al cálculo de una prima similar y que a su vez disminuya la variabilidad existente en la información. La razón para utilizar una asociación de elementos de la misma naturaleza en vez de hacer uso de cualquier sistema que desglose los servicios de salud, bien sea por o por Patología, se fundamenta en la necesidad de identificar actividades asociadas a riesgos que faciliten su efectivo aseguramiento, en donde se mantenga un balance entre la homogeneidad y representatividad de la información estadística que se está utilizando 6, como se concluye en la siguiente reseña relacionada con la Ley de los grandes números. Es el nombre con que se conoce al postulado científico en que se establece que los fenómenos eventuales, que circunstancialmente se producen o manifiestan al examinar continuadamente un mismo acontecimiento, decrecen en su irregularidad hasta adquirir una constante, a medida que aumenta el número de veces en que la 6 Artículo 184 del Estatuto Orgánico del Sistema Financiero. 2627 observación es realizada o se extiende la masa de hechos a que se aplica dicha observación. Las consecuencias derivadas de la Ley de los Grandes Números, cuando su aplicación se efectúa sobre una adecuada y suficiente base estadística, determinan el grado de posibilidad de que se produzca determinado acontecimiento (fallecimiento de una persona dentro de una colectividad humana, incendio de un edificio en el conjunto de una masa de inmuebles, etc.). Por ello, esta ley es la base fundamental de la técnica actuarial en cuanto se refiere al cálculo y determinación concreta de las primas que deben aplicarse para la cobertura de riesgos. Teniendo en cuenta que cualquier actividad aseguradora ha de apoyarse en la Ley de los Grandes Números, el fin primordial que debe perseguir cada entidad es conseguir un volumen de riesgos asegurados lo suficientemente amplio («masa») para dar solidez técnica a su actividad, que de otra forma quedaría convertida en un simple juego apoyado en el azar, en donde el riesgo, el siniestro y el pago de la indemnización quedarían supeditados a una circunstancia que, por principio, es totalmente opuesta a la esencia del seguro: la suerte 7. La agrupación propuesta parte de la aplicación de la mencionada ley, donde a través de herramientas de análisis estadístico multivariado, se recogen elementos homogéneos que permiten comportarse a cada grupo como una variable aleatoria con una distribución de probabilidad común; así mismo, la información por agrupación se considera suficiente. Este ejercicio se fundamenta en el estudio realizado por la Universidad nacional de Colombia en el marco del contrato 040 de Los grupos de procedimientos e intervenciones están conformados en Codificación Única de Procedimientos en Salud ; así mismo se generaron 7 Filomeno Mira, Maria Luisa Castelo, Fundación Mapfre, Diccionario de Seguros, Para su consulta virtual se puede consultar en los siguientes link: 2728 grupos para medicamentos, insumos y Mediambu (Medicamentos Ambulatorios). Esta conformación, fue realizada por el Centro de Investigaciones para el Desarrollo de la Universidad Nacional por medio de la Consultoría No 40 del 1 de octubre de , en donde construyen los grupos mencionados y definen que técnicamente se pueden asociar a las agrupaciones de servicios o coberturas generadas en la experiencia de la Superintendencia de Salud de Chile 9. Para el análisis de prima pura en la tabla 3, se describen los 18 grupos de riesgo establecidos, a los cuales se les ajustará un modelo de series de tiempo, utilizando como variable el gasto per cápita mes: en el anexo 10.1 se encuentra el detalle de los códigos y de medicamentos que conforman cada uno de los grupos de tecnologías propuestos. Con el fin de validar estadísticamente la conformación de los grupos, se realizó la prueba de Kruskal Wallis para igualdad de medianas, con un nivel de confianza del 95%, encontrando consistencia en la construcción de los grupos para el periodo de estudio. Esta prueba es de carácter no paramétrico, con las cuales se busca evaluar la hipótesis nula de que los gastos per cápita son los mismos a lo largo de las categorías de los grupos de análisis. Lo que se busca con estas pruebas es dar soporte sobre la distribución de grupos de tecnologías escogido, en que hay heterogeneidad entre grupos 10. Finalmente, se realiza un análisis cualitativo de consistencia clínica de los grupos conformados por parte de un equipo técnico interdisciplinario de profesionales de la salud. 8 El objetivo de esta consultoría fue Desarrollar la metodología y los estudios necesarios para actualizar el Plan Obligatorio de Salud del Sistema General de Seguridad social en Salud (SGSSS) en Colombia, establecido mediante el Acuerdo 008 de 2009 de la comisión de Regulación en Salud (CRES) en sus aspectos generales y los contenidos de los planes de beneficios de los regímenes contributivo y subsidiado, garantizando la participación amplia de los actores del SGSSS y la ciudadanía y realizar los estudios técnicos y elaborar los documentos necesarios que soporten las decisiones de la CRES respecto a la definición de la UPC, para los regímenes contributivo y subsidiado (pleno y parcial) de salud, cuotas moderadoras y copagos. 9 Para el efecto se recomienda ver la Superintendencia de Salud de Chile. Prestaciones otorgadas ISAPRES abiertas y cerradas. 10 El valor de la prueba de Kruskal Wallis es de con un valor p de y la prueba de independencia de muestras es de con un nivel de significancia de ; razón por la cual ambas pruebas rechazan la hipótesis nula y por tanto se acepta el supuesto de heterogeneidad entre grupos. 2829 Tabla 3. Tecnologías utilizadas en la metodología de cálculo de la UPC-C Grupo Grupo de tecnologías Actividades de Educación Grupal Atención por médico Atención por odontología Atención por urgencias Servicios de traslado/transpor te Servicios hospitalarios Servicios de obstetricia Atención medico quirúrgicos Laboratorio y otras pruebas diagnósticas Imagenología Atención otros profesionales de la salud Terapia y 29 Descripción Hace referencia a las actividades de Promoción y Prevención, incluidas las establecidas como Plan Ampliado de Inmunización (PAI) en donde se encuentra la Vacunación (aplicación, no biológico). En este grupo se encuentran las actividades relacionadas con la consulta por médico general y/o especialista, así como las atenciones domiciliarias por médico. Tecnologías de aplicación en el ámbito de la odontología, realizadas por odontólogo general o especializado, excepto aquellas actividades que se encuentran en el grupo de PYP. Atenciones y consultas por el servicio de urgencias realizadas por médicos y otros profesionales de la salud. Hace referencia a los códigos relacionados con los múltiples servicios de traslado tanto terrestres como acuáticos y aéreos. Tecnologías (actividades, procedimientos, servicios administrativos) que se realizan en el ámbito hospitalario, diferentes a los agrupados en la atención de alto costo. Se encuentran agrupados las tecnologías y los códigos de procedimientos relacionados con el parto, la atención del parto y lo relacionado con obstetricia, se exceptúan las monitorias fetales preparto y anteparto que se encuentran en servicios hospitalarios. Se encuentran agrupados los códigos de los procedimientos tanto médicos como quirúrgicos diferentes a los que se encuentran en la Atención de alto costo. Están agrupados los códigos que se relacionan con laboratorio clínico, banco de sangre, estudios anatomopatológicos e histopatológicos. Están agrupados los códigos de las tecnologías referentes a ecografías, radiografías, resonancias y tomografías. Hace referencia a los códigos relacionados con las atenciones y consultas de profesionales de salud diferentes a médicos, entre los que se encuentran (enfermeras, trabajo social, nutrición, optometría, entre otros), y procedimientos relacionados de apoyo terapéutico. Se agruparon los códigos relacionados con las consultas de30 Grupo Grupo de tecnologías rehabilitación Psicoterapias Atención domiciliaria Atención de alto costo Medicamentos Insumos Medicamentos ambulatorios - Mediambu Fuente: Autores UAE-CRES Descripción primera vez y seguimiento de las terapias (respiratoria, ocupacional, física, fonoaudiología), así como, los procedimientos de rehabilitación consistentes en mejorar la condición física y de disminución de discapacidad. Hacen parte de este grupo los códigos referentes a psicoterapia individual, grupal o familiar por psiquiatría y/o psicología. Se agrupan los códigos relacionados con la Atención domiciliaria realizada por profesionales de salud diferentes a médicos. En este grupo se relacionan los códigos de las tecnologías (Procedimientos, servicios y actividades) relacionadas con la atención de alto costo como ERC, unidades de cuidado intensivo, trasplantes, radioterapias, entre otras. Hace referencia a los medicamentos con reporte detallado En este grupo están todos los Insumos que por sistema de información reportan y registran las EPS. En este grupo está el registro de los medicamentos ambulatorios sin detalle. 4.3 Preparación y análisis de la información El proceso de preparación y análisis de la información tiene por objeto trabajar con información integra y completa el posterior análisis y la toma de decisiones. En este sentido, son tres los pasos que se desarrollan sobre las bases de datos: el primero es la validación de los datos capturados a través de la malla de validación, el segundo es la imputación del costo de los registros reportados con valor cero y forma de pago cápita y tercero, un análisis descriptivo y de consistencia de la información. 3031 Validación de los datos Con el fin de validar la información capturada por las EPS y enviada hacia el nivel central, el Ministerio de Salud y Protección Social utiliza una malla de validación compuesta por siete (7) procesos de calidad, los cuales van desde la verificación de la estructura de los archivos, hasta cruces de información para garantizar consistencia mínima de los reportes (Ver tabla 4). Tabla 4. Procesos de validación de la información enviada por las EPS-C Proceso Descripción Calidad 1 Calidad 2 Calidad 3 Calidad 4 Calidad 5 Calidad 6 Calidad 7 Verificación de la estructura de los archivos de reporte que incluye la completitud de los campos y el cumplimiento del formato definido en la solicitud de información Verificación de la consistencia interna de la información se relaciona con la revisión de las relaciones entre diagnósticos con edad y sexo; y actividades, intervenciones y procedimientos con sexo. Verificación cruzada de la información busca la correspondencia entre las actividades, intervenciones y procedimientos con su ámbito y días de estancia; y en el ámbito ambulatorio alertas en cuanto a valores reconocidos máximos y mínimos. Verificación de derechos de los usuarios cruza los usuarios a los que se les prestaron servicios contra la totalidad de las base de datos de poblacionales disponibles para el régimen contributivo y contra la base de datos de carnetizados para el régimen subsidiado. Verificación de atenciones en salud únicas detecta registros iguales por año y día con las variables de identificación y fecha de servicio. Verificación de frecuencias y valor total en afiliados con frecuencias mayores a 100 actividades anuales y valores de prestación de servicios mayores a Verificación de la consistencia de la información financiera en el gasto en salud tanto en lo declarado como en lo soportado en los registros de prestación de servicios de salud reportados por las EPS; y en los ingresos en relación con la información declarada en los estados financieros de la SNS. Fuente: Ministerio de Salud y Protección Social. 3132 Imputación del costo en registros reportados con valor cero (0) Dentro del proceso de validación, el Ministerio de Salud y Protección Social realiza una retroalimentación con las EPS-S; de este proceso se desprende la estimación del gasto de los registros reportados por las EPS con valor cero cuya forma de reconocimiento es la capitación. En el caso de los registros que tengan valor cero en la capitación, se les aplica el valor correspondiente al código del servicio del Decreto 2423 de 1996, con el objeto de estimar la cobertura 11. Análisis del comportamiento de las series de datos Se realiza un análisis descriptivo de la información de población asegurada y la base de prestación de servicios para determinar la estructura y comportamiento básico de las variables objeto de análisis. Dentro de este análisis se encuentra la determinación de la consistencia de participación de los grupos etarios en la población asegurada y en el total nacional, tendencias de afiliación, comportamiento histórico de los indicadores de frecuencia, severidad y gasto per cápita por zona geográfica y grupos de tecnologías. 4.4 Análisis de series de tiempo para los grupos de riesgo definidos El análisis de series de tiempo para los grupos de riesgo definidos, tiene por objeto estimar los valores de cada variable de estudio con base en su propio comportamiento pasado. El uso de series de tiempo se puede considerar como una técnica estadística sofisticada de extrapolación que usa información histórica para estimar valores en el futuro. Las variables aleatorias que se estudiaran corresponden a la frecuencia de reclamaciones, el valor promedio (o severidad) de las mismas y el gasto per cápita. Así, nos concentraremos en una serie de 11 Ministerio de la Protección Social, Colección Estudios de Suficiencia UPC-POS33 observaciones, Y 1, Y 2,..., Y T, hechas en tiempos discretos pasados 1, 2, T, que se utilizaran para predecir el valor de Y T+L para L=1,2, 12, así como para conocer su nivel de variabilidad. Para esto, es necesario construir las series de tiempo, para luego estimar la prima pura por grupo de riesgo y sobre esa base tener herramientas econométricamente consistentes para la definición del valor de la prima pura total Construcción de las Series de Tiempo La construcción se realizó para cada uno de los meses de los años 2007, 2008, 2009 y En cada ecuación, las variables de estudio se consideraron en función de la variable de temporalidad ( ); por tanto toma valores desde 1 hasta 48 meses. Así mismo, se definió k como el número del grupo de tecnologías evaluado y toma valores de 1 a 18 y m representa el número de códigos de tecnologías que pertenecen al grupo k, el cual toma valores de 1 hasta m. Para el enfoque del análisis de riesgo por grupos de tecnologías se construyeron las series correspondientes asociadas a las siguientes variables: N km (t): representa el número de reclamaciones para el grupo k en el tiempo t, con { } { }, donde m representa el numero de códigos de tecnologías que pertenecen al grupo k. X km (t): representa el valor del gasto correspondiente a dichas reclamaciones, para el grupo k, en el tiempo t con k { } { }. Adicionalmente, para la construcción de los indicadores de frecuencia y gasto per cápita se tiene en cuenta la población de expuestos, Exp(t) 3334 correspondiente a los afiliados equivalentes 12, durante el tiempo t, para t=1, 2, 48. La frecuencia de reclamaciones en salud para el grupo k, en el tiempo t se obtiene como: (1) ( ) ( ) ( ) La severidad o gasto promedio de los servicios para el grupo k, en el tiempo t se obtiene como (2) ( ) ( ) ( ) El Gasto per cápita o gasto promedio por persona expuesta, se obtiene como: (3) ( ) ( ) ( ) Estimación de la Prima Pura por Grupo a Través de Modelos de Series de Tiempo Posterior a la construcción de las series de datos, se ajustó un modelo de series de tiempo para cada uno de los grupos de tecnologías, los cuales permiten obtener un pronóstico de prima pura. Dichos pronósticos por grupo de tecnologías 12 Entendida como un número calculado de personas que estuvieron afiliadas 360 días al año, resultado obtenido de dividir el total del número de días compensados durante el año por todos los afiliados al régimen contributivo por 360 días. (Estudio Suficiencia y de los mecanismos de ajuste de riesgo para el cálculo de la unidad de pago por capitación para garantizar el plan obligatorio de salud en el año 2010, p43.) 3435 se consideran el estimador de la prima pura de riesgo, para los beneficios incluidos en el grupo. La variable modelada es el gasto per cápita por grupo de tecnología, la cual matemáticamente es equivalente según la fórmula tradicional de seguros para el cálculo de la prima de riesgo, a la frecuencia de reclamación por la severidad de la reclamación, esto es: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Esta fórmula expresa que el gasto per cápita (Gasto promedio por persona en el tiempo t) es igual a calcular el producto de la frecuencia de reclamación, entendida como el número de eventos promedio por persona expuesta a riesgo por la severidad de la reclamación, la cual representa el gasto promedio por evento reportado. El gasto per cápita es utilizado como variable de pronóstico a través de los modelos, ya que permite eliminar el sesgo por las diversas formas de reporte la información (unidades de medida) en los diferentes años analizados así como el impacto de las variaciones en términos de volúmenes de información por tratarse de un indicador relativo. Las series de tiempo siguen un modelo en el que se tienen en cuenta los componentes de tendencia, ciclo, temporalidad y aleatoriedad. En la tabla 5 se describe la forma funcional de cada componente. Tabla 5. Componentes de las series tiempo Componente Formulación La serie de tiempo La tendencia (si fuese lineal) Estacionalidad Aleatoriedad Fuente: Autores UAE-CRES. La nomenclatura de las variables es simplemente explicativa, no corresponde con la expuesta anteriormente. Tomado de Wooldridge, J. (2010) 3536 Con el fin de conocer el comportamiento futuro de las series de datos resulta fundamental analizar las series en su dinámica natural, para ello se realizaron los siguientes análisis: Descripción básica de los datos. Las medidas estadísticas de tendencia central (media y mediana) y dispersión (varianza y desviación estándar) y los momentos centrales (asimetría y curtosis) ayudan a entender el comportamiento de la serie de tiempo en su naturaleza. Identificar patrones de las series de tiempo. La serie de tiempo puede no tener tendencia, o puede tener tendencia determinística o estocástica. La ausencia de tendencias permite identificar las características probabilísticas que gobiernan el proceso estocástico donde la estimación de la media, varianza y covarianza sean estacionarias (existen y son estables en el tiempo). En la tendencia determinística la media es función del tiempo, pero la varianza es independiente del tiempo. En la tendencia estocástica la media es constante en el tiempo, pero la varianza es dependiente del tiempo. La serie puede tener tendencia en media como en varianza y por tanto pueden depender del tiempo. Definir el tipo de tendencia es fundamental a la hora de seleccionar el tipo de integración que tiene la serie y por lo tanto el tipo de modelo que se utilizará para la estimación (Suriñac, Artís, López y Sansó, 18, 1995). Contraste de raíces unitarias. Las pruebas estadísticas de raíz unitaria son la herramienta que permite encontrar el orden de integrabilidad de la variable de análisis. Como se muestra en 3637 el siguiente gráfico, la aceptación de raíz unitaria implica estacionariedad, por tanto convergencia en la estimación de los parámetros y en los pronósticos, esto significa que el proceso sería estable. Existen dos tipos de metodologías que permiten analizar la raíz unitaria, una es el esquema clásico basado en la propuesta de Box Jenkins, por medio de un análisis gráfico de la serie y de los correlogramas; la otra es basada en contrastes, tales como los test de Durbin y Watson, Dickey - Fuller, Schmidt Phillips, variables instr0075mentales de Hall, etc. (Suriñac, Artís, López y Sansó, 18, 1995). Ahora bien, si se considera un proceso autorregresivo, cuando las raíces características del polinomio autorregresivo son en su valor absoluto menores que uno, entonces la variable converge a un proceso estacionario, como se muestra en la siguiente gráfica. En este marco de acuerdo con la metodología de Dickey y Fuller la afirmación anterior es consistente con el contraste de raíces unitarias. Gráfico 1. Gráfico de las raíces inversas del polinomio característico autorregresivo Fuente: UAE CRES. Cuando los puntos se ubican en el centro del círculo se puede decir que es estable el modelo. 3738 Analizar las funciones de autocorrelación. Sirve para determinar la temporalidad de las series de tiempo, a través de la dependencia en correlaciones de la misma. Como herramienta para definir esta dependencia se tienen los autocorrelogramas totales, los cuales grafican la función de autocorrelación (ACF), en donde se encuentran los coeficientes de correlación serial sobre rezagos definidos desde el primero hasta el último establecido. Así mismo, es importante observar los coeficientes de la función de autocorrelación parcial (PACF) como una medida de la relación lineal entre observaciones separadas k periodos con independencia de los valores intermedios (Peña, 1987). Gráfico 2. Funciones de autocorrelación y autocorrelación parcial Fuente: UAE CRES Definir de un conjunto de modelos de pronóstico el que mejor se adapte a los datos. Existe en la literatura varios tipos de modelos que permiten generar predicciones de series de tiempo; su uso depende de la clase de datos existentes, 3839 de la complejidad de los datos y del problema a resolver Makridakis, Wheelwright y Hyndman (1998) y de Enders (2003). En la Tabla 6 se encuentran las formulaciones matemáticas de algunos modelos de referencia con los cuales es posible trabajar las series de tiempo, los dos primeros son útiles en un entorno donde las series no presentan estacionalidad, los siguientes tres se utilizan cuando los comportamientos expresados en la serie presentan algún tipo de estacionalidad. Tabla 6. Modelos de predicción de series de tiempo Modelo Formulación Pronóstico Suavizamiento exponencial simple ( ) Modelo de Holt Estacional Simple ( ) Suavizamiento exponencial aditivo de Winter ( ) Autoregresión Lineal ( ) AR: MA: Fuente: Autores UAE-CRES Tomado de Makridakis, Wheelwright y Hyndman (1998) y de Enders (2003). La nomenclatura de las variables es simplemente explicativa, no corresponde con la expuesta anteriormente. 3940 Criterios de Selección de Modelos Los criterios existentes para evaluar el mejor diagnostico y especificación del modelo, como los criterios de información de Akaike (AIC) y Schwarz (SC); este ultimo también denominado criterio de información bayesiana (BIC). Ambos criterios tienen por objeto seleccionar el modelo que minimice la suma de errores al cuadrado. El AIC tiene la siguiente expresión: (4) ( ) Y el SC o BIC, la siguiente expresión: (5) ( ) ( ) Donde k es el número agregado de parámetros independientes ensayados incluyendo la constante si la hay 13. Pronósticos Luego de seleccionar el modelo que mejor se ajuste al problema, a los datos y a la complejidad del evento, es preciso realizar las pruebas estadísticas pertinentes. El resultado es un pronóstico de la variable objetivo con un intervalo de confianza previamente definido de 1-α. A continuación se muestra el pronóstico para la serie de traslado y transporte en el periodo Montenegro García, Álvaro. Análisis de Series de Tiempo. Bogotá: Editorial Pontificia Universidad Javeriana,41 Gráfico 3. Ejemplo de generación de pronósticos Fuente: Autores. Validación de los supuestos y ajuste del modelo La validación de ajuste y supuestos se realiza después de la selección del modelo de pronóstico y tiene por objeto dar validez y certidumbre a los resultados. Todo modelo contiene supuestos sobre los cuales opera y sobre los cuales se estructuran los resultados de pronóstico, de forma que si se demuestra estadísticamente que existe evidencia para aceptar dichos supuestos, la probabilidad de acierto aumenta y/o la de desacierto se reduce. Los supuestos asintóticos de Gauss-Markov que se presentan a continuación para los modelos de series de tiempo fueron tomados de Wooldridge (2010, ). Los tres primeros supuestos son para comprobar la consistencia o no sesgo de las estimaciones a través de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO). o Supuesto 1. Linealidad y dependencia débil. El modelo debe ser un proceso estocástico que sigue un modelo lineal en los parámetros, estacionario y débilmente dependiente. Que sea estacionario, 4142 como ya se describió anteriormente, tiene que ver con las distribuciones conjuntas de la serie de tiempo. Que sea débilmente dependiente se refiere a la relación entre la variable de estudio y sus valores pasados a medida que aumenta el tiempo; es decir, que la variable de estudio y/o su pasado son cuasi independientes y su correlación tiende a cero. De esta forma se acepta la validez de la Ley de los grandes números y el teorema del límite central. o Supuesto 2. No hay colinealidad perfecta En los procesos de series de tiempo las variables independientes no son constantes ni son una combinación lineal perfecta. Esto quiere decir que las variables se pueden correlacionar, pero respetando el principio de dependencia débil. Para demostrar este supuesto no se requiere de una prueba estadística específica, por tanto se toma como sentado. o Supuesto 3. Media cero En cada momento de tiempo, las variables explicativas en su error de estimación tienen un valor esperado de cero, lo que quiere decir que las variables explicativas son contemporáneamente exógenas en grandes muestras. En un modelo autorregresivo de orden 1, como el del ejemplo, significa que el error y las variables explicativas no se correlacionan contemporáneamente o que son contemporáneamente exógenas. (6) ( ) Como herramienta de comprobación de este supuesto se tiene la prueba de diferencia de medias, teniendo por hipótesis nula que los residuales tienen media cero. Se espera no rechazar la hipótesis nula con un nivel de confianza de 1-α. 4243 o Supuesto 4. Homocedasticidad Los errores o residuales son contemporáneamente homocedásticos (varianza constante), es decir que la varianza condicional de los residuos con respecto a la variable independiente, en el mismo periodo de tiempo, debe ser igual en cada momento del tiempo. Esto significa que la varianza condicionada de los errores no puede depender de la variable independiente en ningún momento del tiempo; en el caso contrario los errores serán heterocedásticos. Para estos casos, existen modelos denominados GARCH o GARCH-M que permiten pronosticar este tipo de series, sin embargo, no serán objeto de análisis en este documento. (7) [ ] Como herramienta para probar la homocedasticidad se puede utilizar el estadístico de Levene, en el cual, la hipótesis nula consiste en que los errores tienen homogeneidad en varianza. o Supuesto 5. No correlación serial Los errores, en periodos de tiempo distintos, no están correlacionados. Es decir que, la correlación entre los errores en momentos de tiempo diferentes debe ser cero, en el caso contrario se dice que los errores tienen correlación serial o auto correlación. Este supuesto no habla sobre la correlación de las variables independientes, solamente de los errores, ya que en una serie de tiempo es poco probable que los valores de la variable no estén correlacionados en el tiempo. (8) E( ) 4344 Como método de prueba de la correlación serial en un modelo auto regresivo de orden 1, AR (1) se toma la prueba t de correlación serial con regresores exógenos. En esta prueba, la hipótesis nula consiste en que no hay correlación serial, de esta forma se busca encontrar evidencia para no aceptar la hipótesis nula. La forma de utilizarlo es plantear una ecuación lineal de los residuales en función de su primer rezago y estimar el parámetro de regresión de dicho primer rezago, preferiblemente sin un intercepto, y utilizar el estadístico t para demostrar que el parámetro de estimación es igual o diferente de cero (Ho: =0). Esta prueba permite identificar paralelamente que los residuales son débilmente dependientes. Otra forma de probar la correlación serial es utilizando la prueba de Durbin y Watson o el test de Ljung Box para probar si existe autocorrelación (parámetros diferentes de cero), estableciendo de esta forma si el proceso es aleatorio sobre el número de rezagos definido; sin embargo las pruebas son conceptualmente iguales. o Supuesto 6. Normalidad Este supuesto solamente aplica para muestras de tamaño finito y es empleado para la inferencia de los estimadores. El supuesto se basa en la idea de que los errores son independientes de las variables explicativas y son independientes e idénticamente distribuidos como una normal de media cero y varianza constante. La normalidad abarca los supuestos 3, 4 y 5 y adicionalmente la independencia de los errores. De manera práctica, para estimar si los errores se distribuyen normalmente se puede realizar la prueba de Kolmogorov Smirnov, en la cual, se evalúa de una forma no paramétrica la bondad de ajuste de la distribución del modelo de referencia con una distribución normal. o Teorema 1. Normalidad asintótica de los estimadores 4445 Los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios tienen distribuciones asintóticamente normales. Adicionalmente, los errores estándar, los estadísticos t, los estadísticos F y los estadísticos ML 14 son asintóticamente válidos. Esto quiere decir que la serie de tiempo que se evalúa metodológicamente, para comprender su comportamiento, y de esta manera ajustar un modelo que le sea útil y evaluar los pronósticos que sea posible generar sobre ella, requiere comprobar si los supuestos 1 a 6 de los MCO se cumplen para el ejercicio econométrico para que dichos estimadores y estimaciones puedan ser válidas y consistentes. o Bondad de ajuste Como medida de bondad del ajuste el R o el R cuadrado pueden ser medidas de análisis, únicamente cuando se está hablando de datos estacionarios débilmente dependientes, en donde las varianzas de la variable y de los errores no cambian en el tiempo. 4.5 Cálculo de la Prima Pura (PP) de riesgo Una vez calculadas las primas puras por grupo a través de los pronósticos de los diferentes modelos de series de tiempo, se obtiene la prima pura general como la sumatoria de las primas por grupo de tecnologías. Este cálculo, se basa en los principios para los cuales se desarrollaron los modelos de series de tiempo, los cuales se enfocaron, en ser una herramienta que permitiera contribuir a realizar pronósticos. Por tanto, se desarrolló una metodología para descomponer una serie en varias partes: tendencia, la cual representa el comportamiento a largo plazo de la serie, un componente cíclico que representa los movimientos periódicos regulares, y un componente irregular considerado estocástico cuya 14 Máxima verosimilitud 4546 estimación y pronostico resulta ser el objetivo de la econometría 15. Lo anterior se evidencia en el gráfico 4, donde la serie original muestra el comportamiento de los datos observados y más adelante se muestra la descomposición de esta serie en los componentes de tendencia, ciclo e irregularidad mencionados anteriormente. Gráfico 4. Descomposición de una serie hipotética 10 Descomposición de la Serie t Tendencia estacionalidad Irregular Fuente: Enders, W. Applied Econometric Time Series Por tanto, con base en la teoría de análisis de series de tiempo y la descomposición de la misma, la Prima Pura Total Estimada se puede expresar como: (9) PP= ( ) ( ) 15 Enders,Walter. Applied Econometric Time Series47 Este proceso de agregación de pronósticos se sustenta en varios estudios asociados a series de tiempo y pronósticos, donde se afirma que el objetivo final de todo análisis basado en modelos es mejorar la calidad de los pronósticos. En particular, un ejemplo de agregación de pronósticos se encuentra en el trabajo de González (2008) publicado en los borradores de economía del Banco de la Republica, el cual parte de las investigaciones realizadas por Hendry y Hubrich (2006) donde se presenta otro enfoque de optimización de pronósticos obteniendo pronósticos de agregados a partir de desagregados en este documento se mencionan algunos de los resultados más relevantes en este tipo de ejercicios: Los ejercicios empíricos de pronósticos de agregado a partir de desagregados hechos en el Banco han llevado a varias conclusiones, dentro de las que se destacan las siguientes (Gómez et at,2006): (i) entre más subgrupos se consideren para construir el pronóstico del agregado, mayor es el error de pronóstico, debido a la acumulación de errores de los pronósticos de los diferentes grupos. (ii) entre más homogéneos sean los ítems que conforman cada grupo y mayor heterogeneidad haya entre grupos, se obtienen mejores pronósticos para el agregado. (iii) el pronóstico para el agregado a partir de desagregados, produce menor errores de pronóstico que los pronósticos generados a partir de un modelo para el agregado para horizontes de pronóstico de muy corto plazo. Sin embargo, para mediano y largo plazo es mejor pronosticar directamente el agregado. (iv) Una ventaja de tener pronósticos de desagregados es que permite identificar los grupos de alimentos que presentan variaciones de precios, la dirección de estos cambios y explorar algunas causas de este comportamiento. Similarmente en (Hendry & Hubrich 2010), se propone realizar la estimación de un agregado adicionando variables, en lugar de establecer un modelo univariado de pronóstico, ya que permite mitigar los problemas relacionados con la certidumbre de los estimadores y por tanto con las diferencias en el error de pronóstico. En este ejercicio se desarrollaron simulaciones de Montecarlo, en 4748 donde se evidenciaron diferentes estructuras estocásticas e interdependencias que confirmaron una mejora en la exactitud del pronóstico. De lo anterior se obtiene una fuente de argumentación para la agregación de pronósticos de los diferentes grupos de riesgo, la cual resulta en un valor estimado de la prima pura general. Posterior al cálculo de la prima pura, se realizan los ajustes necesarios sobre la misma para obtener el valor final de la prima comercial; estos ajustes incluye la inflación, cambios en beneficios (inclusiones y modificaciones), IBNR (para las reclamaciones incurridas pero no reportadas) descuento por pagos compartidos (copagos y cuotas moderadoras) y gastos de administración Ajuste por inflación La prima pura se ajusta de acuerdo a las cifras de variación del Índice de Precios al Consumidor IPC para el 2011 que publica el Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE 16, y las proyecciones de inflación realizadas por el Banco de la República Ajuste por impacto inclusiones y/o modificaciones al POS La actualización del POS generó una lista de nuevas tecnologías para inclusión, cuya frecuencia y severidad debe ser considerada en el cálculo de la prima pura (PP) tanto para el Régimen Contributivo (RC) como para el Régimen Subsidiado (RS). Para cada una de las tecnologías incluidas de acuerdo al 16 La variación de IPC publicada por el DANE se encuentra en el siguiente link, consultado en diciembre 2011: 17 El Banco de la República tiene como meta una inflación de entre el 2% y el 4%. Las proyecciones de inflación fueron tomadas del siguiente link consultado en diciembre 2011: 4849 proceso de priorización establecido en la Metodología de actualización del POS se calculó el impacto presupuestal en la UPC mediante la ejecución de modelos determinísticos y probabilísticos basados en simulación de Montecarlo, dichos modelos arrojan resultados acerca del costo total estimado de la inclusión de la nueva tecnología y de la tecnología actual (para el caso de las tecnologías con comparador POS), los cuales se utilizan como insumo para la aplicación de los criterios mencionados en la Tabla 1 de este documento. En esto criterios, se establece el proceso de ajuste a la información del gasto total reportado por tecnología para el año 2010, con el fin de determinar el efecto de la inclusión de tecnologías derivadas del proceso de actualización en la demanda actual de servicios según la información mas reciente disponible. De lo anterior, vale la pena resaltar, que el ajuste por inclusiones se realiza en dos vías; la primera, afectando la serie de información 2010 de acuerdo a las formulas establecidas en el capítulo 3 correspondiente al calculo de impacto por inclusiones, permitiendo establecer una aproximación del efecto de las inclusiones en la información del gasto más reciente asociado a la demanda actual de servicios por tecnología (año 2010), este cálculo permite obtener una estimación del porcentaje total de ajuste por inclusiones según lo establecido mediante el Acuerdo CRES 029 de Los impactos de las tecnologías que no tienen comparador se suman al valor total calculado por inclusiones mediante el ajuste antes definido para obtener el valor final. A manera de ejemplo, suponiendo unos datos hipotéticos, se explica el cálculo del efecto de inclusión de una tecnología realizado sobre la serie de datos: Inclusión de la tecnología X 1 Comparador POS: X 2 Costo Total Nueva TS = Costo Total tecnología actual=50 Relación de costos totales 18 = / = 0.9 Tasa de reemplazo o sustitución de la nueva TS = 60% = P 1 Aplicando la formula (10): A 1 = P1 * (0.9) + (1- P 1 ) A 1 = (0.6) * (0.9) + (0.4) = 0.94 Este resultado se aplica sobre el total del gasto reportado para la tecnología comparador en la base de datos de servicios 2010, para el ejemplo, obteniendo que la inclusión de la nueva tecnología representaría un ahorro, ya que se estimaría que bajo el supuesto de una demanda de servicios constante el total del gasto reportado para la tecnología POS se dividiría 60% en la nueva tecnología y 40% permanecería utilizando la tecnología actual POS. Por tanto, para este ejemplo, el gasto total por la tecnología se reduciría en 6%. La segunda, se realiza con el fin de validar la consistencia de los resultados anteriores, ajustando un modelo a la serie de datos del gasto per cápita total para el periodo y comparativamente otro modelo a esta serie pero con los valores del año 2010 ajustados según el efecto por inclusiones descrito en las formulas (10) y (11). La diferencia en los pronósticos de dichos modelos se considera como el efecto estimado por inclusión de las tecnologías que tienen comparador POS Ajuste por IBNR El análisis de la estimación de prestaciones incurridas pero no reportadas, o IBNR por sus siglas en inglés (Incurred But Not Reported), ha mostrado un decrecimiento en los años 2009 y , esta tendencia se asocia a los esfuerzos realizados por el actual Ministerio de Salud y Protección Social en obtener 18 Los costos totales se obtienen del Modelo de Impacto por inclusiones al considerar la población expuesta a riesgo, las tasas de incidencia, prevalencia y costos de las tecnologías analizadas (Nueva y Comparador POS). 19 Ver cálculos realizados por el Ministerio de Salud y Protección Social en el Estudio de suficiencia y de los mecanismos de ajuste de riesgo de la unidad de pago por capitación para garantizar el Plan Obligatorio de Salud para los años 2010 y51 información que no solo ha redundado en mayor calidad y cobertura, sino que al mismo tiempo ha permitido que a la fecha del cálculo de la UPC esta información sea cada vez mas completa. Por lo anterior, se espera que dicho valor tenga una tendencia decreciente, adicionalmente, dentro del enfoque de análisis de series de tiempo, se establece que el IBNR es una variable aleatoria, se asume que su tendencia y comportamiento es capturada en la serie de datos analizada, y por lo tanto los pronósticos realizados a través del modelo de series de tiempo incluyen implícitamente el efecto por IBNR Ajuste por copagos, cuotas moderadoras Con soporte en la información reportada en la base de datos de prestación de servicios para el año 2010, se identifican las EPS que reportan el gasto del servicio como el costo directo del mismo más los copagos y las cuotas moderadoras como un único valor, mientras que otras entidades lo hacen de manera separada. Con el fin de unificar la base de datos se considera el valor del servicio como la suma de los costos directos y los pagos compartidos. Por lo anterior, una vez calculada la prima pura se descuenta la proporción estimada del valor correspondiente a los pagos compartidos según lo reportado en los Estados Financieros a la Superintendencia Nacional de Salud para la vigencia Ajuste por gastos de administración En concordancia con lo establecido en el Artículo 23 de la Ley 1438 de 2011, El Gobierno Nacional fijará el porcentaje de gasto de administración de las Entidades Promotoras de Salud, con base en criterios de eficiencia, estudios actuariales y financieros y criterios técnicos. Las Entidades Promotoras de Salud que no cumplan con ese porcentaje entrarán en causal de Intervención. Dicho 5152 factor no podrá superar el 10% de la Unidad de Pago por Capitación. Adicionalmente, en el parágrafo transitorio del mismo artículo, se dispone que dicho porcentaje deberá entrar a regir a más tardar el primero de enero de En el presente estudio, se consideraron diferentes escenarios variando el porcentaje de gastos de administración, como un mecanismo de transición para llegar al 10% establecido por la mencionada norma. Aplicando los ajustes sobre la prima pura relacionados anteriormente se construye la siguiente formulación para el cálculo del valor final de la prima comercial π c o UPC: (12) ( )( )( ) Donde, ( ) Valor estimado de prima pura GV: Porcentaje de administración : Ajuste asociado a inflación : Otros ajustes (impacto por actualización, descuentos copagos y cuotas moderadoras) Ajuste de riesgo por zona y grupo de edad Para el ajuste de riesgo por zona y grupo de edad, se utilizaron los ponderadores de riesgo por grupos etarios y zona geográfica vigentes los cuales fueron establecidos con base en el Estudio de Suficiencia del año Esto es, para efectos del cálculo de la UPC en la presente metodología, dichos factores de ajuste de riesgo permanecen iguales a los vigentes, y un análisis más detallado de los mismos se establecerá en un estudio posterior. 5253 5 RESULTADOS DEL CÁLCULO DE LA UNIDAD DE PAGO POR CAPITACIÓN PARA EL REGIMEN CONTRIBUTIVO 2012 Los resultados del cálculo de la Unidad de Pago por Capitación UPC para el Régimen Contributivo se presentan iniciando con los resultados de los análisis de calidad y de estructura poblacional, siguiendo con un análisis de la frecuencia, severidad y gasto per cápita por EPS, por zona geográfica y, por grupos de tecnologías. Finalmente se describen los resultados de los pronósticos de las series de tiempo y el cálculo de la UPC. 5.1 Resultados del análisis de calidad de la Información Se adopta el criterio de selección de EPS determinado por el Ministerio de Salud y Protección Social en los estudios de suficiencia, en donde se define que, si el indicador de cobertura en valor es mayor o igual al 90%, entonces la EPS es seleccionada, adicionalmente, si la EPS se encuentra por encima del percentil 75, también ingresa al estudio. Para la última información reportada por las EPS (año 2010), se utilizó el criterio mencionado en el párrafo anterior dando como resultado la exclusión de las siguientes EPS: EAS027, EPS015, EPS033, EPS034 y EPS035. Vale la pena resaltar que la EPS039 no reportó información de medicamentos y que las EPS que ingresaron al estudio representan aproximadamente el 92.22% de la población asegurada al régimen. 5354 EPS Tabla 7. Resultados indicador cobertura/valor EPS Régimen Contributivo 2010 COB% REG CALIDAD 1,2,3 CALIDAD 4 CALIDAD 4 RETROALIMENTACION COB% VAL COB% REG COB% VR COB% REG COB% VR CALIDAD 7 RETROALIMENTACION - REMPLAZO CAPITA COB% COB% VR REG 1 EAS ,03% 110,05% 94,78% 105,12% 94,84% 95,59% 93,83% 97,11% 2 EAS ,00% 5,88% 99,46% 5,83% 99,46% 99,22% 97,86% 74,16% 3 EPS ,00% 100,00% 99,46% 98,88% 99,46% 98,88% 99,46% 98,88% 4 EPS ,00% 99,48% 99,31% 98,13% 99,55% 99,01% 99,51% 98,42% 5 EPS003 99,96% 99,85% 97,90% 96,90% 98,72% 97,97% 98,72% 97,82% 6 EPS ,00% 100,00% 99,52% 99,56% 99,59% 99,62% 99,50% 99,62% 7 EPS ,00% 100,00% 98,87% 98,53% 99,22% 98,88% 99,05% 99,47% 8 EPS ,00% 97,06% 98,90% 96,11% 98,99% 99,08% 98,75% 99,07% 9 EPS ,00% 100,00% 99,57% 99,29% 99,82% 99,54% 99,76% 99,36% 10 EPS ,00% 98,16% 98,25% 95,26% 98,63% 97,37% 98,63% 95,55% 11 EPS013 99,95% 99,69% 98,13% 97,15% 98,74% 98,09% 98,74% 97,78% 12 EPS ,00% 56,59% 99,62% 56,06% 99,74% 99,24% 99,27% 65,15% 13 EPS ,00% 102,66% 98,91% 101,29% 99,38% 99,16% 99,24% 98,87% 14 EPS017 99,99% 102,34% 99,84% 102,18% 99,95% 99,96% 99,93% 99,32% 15 EPS ,00% 100,00% 97,53% 99,29% 97,54% 99,29% 97,54% 99,29% 16 EPS023 99,86% 95,95% 97,56% 93,43% 98,48% 98,23% 98,48% 94,25% 17 EPS033 84,80% 85,92% 83,16% 84,13% 83,16% 97,91% 82,74% 83,88% 18 EPS ,00% 32,79% 94,29% 31,49% 97,07% 97,79% 97,07% 35,89% 19 EPS ,00% 51,15% 97,85% 50,10% 97,85% 97,94% 97,82% 49,84% 20 EPS037 92,98% 89,93% 92,62% 89,38% 92,62% 99,39% 98,04% 95,09% 21 EPS ,00% 40,08% 90,97% 36,44% 90,97% 90,93% 90,65% 90,01% Fuente: Ministerio de Salud y Protección Social. 5455 5.2 Resultados del análisis de composición poblacional del Régimen Contributivo El análisis poblacional realizado compara la población que se encuentra afiliada en el Sistema al régimen contributivo y que además está registrada en la Base de Datos Única de Afiliados, con respecto al total nacional que reporta el DANE. En primera instancia se analiza la estructura poblacional diferenciada por sexo del afiliado. Se puede observar que hasta los 44 años hay una mayor cantidad de mujeres con respecto a los hombres, en una relación media de 1,09. Después de los 44 años la relación mujer hombre se reduce a 0,88. Gráfico 5. Estructura poblacional del régimen contributivo 2010 Fuente: Base de Datos Única de Afiliados BDUA En el siguiente grafico se compara la estructura de la población total del país con la población afiliada al régimen contributivo según BDUA. Se observa una consistencia entre los porcentajes de participación de cada grupo etario, así como en la base de la estructura poblacional. 5556 Sin embargo, al analizar las diferencias entre la población masculina y femenina del régimen contributivo en relación con el total nacional, existe un comportamiento opuesto al descrito anteriormente, entre grupos etarios. En la pirámide nacional la relación mujeres hombres para la población menor de 44 años es en promedio 0,93; esto quiere decir que hay una menor proporción de mujeres por hombre. Después de los 44 años la relación cambia a 1,12. Gráfico 6. Comparación pirámide poblacional del régimen contributivo y nacional Fuente: Base de Datos Única de Afiliados BDUA y Series poblacionales del DANE Finalmente, al analizar la participación de la población del régimen contributivo con respecto al total nacional, se observa una tendencia creciente en términos de la afiliación. Mientras que en 2007, 39,7% de la población nacional se encontraba afiliada y activa en el sistema, en 2011 este porcentaje es de 42,6%. 5657 Gráfico 7. Evolución de la participación de la población del régimen contributivo con respecto al total nacional Fuente: Base de Datos Única de Afiliados BDUA y Series poblacionales del DANE 5.3 Resultados del análisis del comportamiento de las series de datos El cálculo de la Unidad de Pago por Capitación del régimen contributivo para el año 2012 utilizó la información histórica de los servicios reportados por las EPS en el periodo 2007 a Este tipo de información organizada en el tiempo permite ajustar modelos de series temporales modelando alguna de las variables requeridas en el cálculo de la prima de riesgo, como es el gasto per cápita, la frecuencia y la severidad. De esta forma, es importante realizar algunos análisis descriptivos de la información para las variables gasto per cápita, frecuencia de reclamaciones y severidad con el fin de determinar la o las variables objeto de estimación, dicho análisis se presenta por anualidades. Debido a la heterogeneidad de los servicios que se prestan en el Sistema de Salud, la información que subyace también presenta una amplia variabilidad. Por esto, los análisis descriptivos se centrarán en detallar los comportamientos de las variables de medición en el periodo 2007 a58 Gasto per cápita La variable gasto per cápita se construye con el valor de las reclamaciones realizadas en un año de referencia con respecto a la población expuesta (Afiliados equivalentes). Así, el cambio porcentual que se presenta anualmente describe el comportamiento relativo del gasto promedio en prestación de servicios por persona afiliada en el régimen contributivo. Analizando las zonas geográficas, se encuentra que no existe una tendencia clara de los datos. El crecimiento para el año 2008 fue negativo para todas las zonas, para el año 2009 fue creciente a excepción de la zona especial y para el año 2010 creciente para las zonas normal y especial. Es de resaltar que la población que se encuentra en zonas de carácter especial parte de un descenso pronunciado del gasto que se vuelve positivo al final de 2010, el cual es un comportamiento contrario a las otras dos zonas. Gráfico 8. Cambio porcentual del gasto per cápita por zona Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados59 Analizando el comportamiento del gasto por grupos de tecnologías, se encuentran patrones diferenciales entre grupos. Esto apoya el uso clasificación por tecnologías definida para el cálculo de la UPC. Gráfico 9. Cambio porcentual en gasto per cápita por grupo de tecnologías de la Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados Frecuencia La frecuencia de reclamación se define como el número de reclamaciones promedio por persona expuesta a riesgo (afiliados equivalentes) en un periodo de tiempo determinado. Así, el cambio porcentual describe los aumentos o disminuciones en la demanda promedio por persona. En el gráfico 10, se evidencia una tendencia decreciente en todo el periodo en el promedio de servicios utilizados por persona; este comportamiento es particularmente notorio en la zona especial. En términos de grupos de tecnologías vale la pena mencionar los crecimientos experimentados en insumos y los medicamentos ambulatorios, así como por los servicios de atención domiciliaria realizados por profesionales de la salud diferentes a médicos (GTS14) y las psicoterapias (GTS13). 5960 Gráfico 10. Cambio porcentual en la frecuencia de las reclamaciones por zona Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados Gráfico 11. Cambio porcentual en la frecuencia de las reclamaciones por grupo de tecnologías Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados61 Severidad La severidad es definida como el valor promedio del gasto por evento o reclamación. Es decir, un cambio porcentual en la severidad se interpreta como el cambio relativo del valor de los servicios reportados por evento entre periodos. Los datos describen que la severidad presenta crecimientos negativos en todos los periodos (Gráfico 12). En general, en las tres zonas geográficas se evidencia este comportamiento; sin embargo, en la zona conurbada se presentan decrecimientos de menor magnitud. El decrecimiento más notorio en 2010 fue generado en la zona normal. Analizando la misma variable, pero discriminada por grupos de tecnologías se observa un descenso en 2008, especialmente observado en servicios hospitalarios, terapia y rehabilitación, sicoterapias y atención de alto costo. Por otro lado los crecimientos más notorios en 2009 fueron dados principalmente por los grupos de sicoterapias, prevención y promoción, y por terapia y rehabilitación. Es importante resaltar en el gráfico 13 los cambios experimentados por el grupo de servicios hospitalarios (GTS06). Gráfico 12. Cambio porcentual en el valor de las reclamaciones (severidad) por zona Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados62 Gráfico 13. Cambio porcentual en el valor promedio de las reclamaciones (severidad) por grupo de tecnologías Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo y en la Base de datos de compensados Resultados de los pronósticos de las series de tiempo Cada uno de los dieciocho (18) grupos definidos anteriormente requirió de la formalización de un modelo econométrico que permitiese generar estimaciones para periodos posteriores a los de la serie de datos original. Dichos modelos encontrados para cada grupo fueron el mejor modelo posible en términos de ajuste sobre las series de datos observadas. En este sentido, los resultados consisten en la mejor aproximación estadística técnicamente encontrada. Este tratamiento implicó la evaluación del ajuste de cada uno de los posibles modelos con respecto a la serie original, a través del criterio de información Bayesiano normalizado (BIC). El cual es una medida general del ajuste global que tiene en cuenta las complejidades presentes en el modelo y que se encuentra basada en el error cuadrático medio. El criterio penaliza los modelos de tal forma que elimina la ventaja de los modelos con mayor número de 6263 parámetros, haciendo que el estadístico sea fácil de comparar entre distintos modelos para la misma serie 20. Las pruebas de rigor realizadas sobre cada uno de los modelos de series de tiempo se presentan para cada grupo, a través de la modelación del gasto per cápita. Adicionalmente, se presenta los resultados de las pruebas estadísticas para las tres zonas geográficas vigentes (normal, especial y conurbado). Primero se describen los resultados de las pruebas de consistencia de los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) y luego se presentan los pronósticos de cada grupo de manera gráfica. Es fundamental definir que previo a las pruebas de consistencia de los estimadores de los mínimos cuadrados ordinarios se realizó una verificación sobre la serie y posteriormente sobre el pronóstico. Las pruebas estadísticas realizadas consisten en comprobar las siguientes características de la información: aleatoriedad, normalidad, independencia, homocedasticidad, media residual igual a cero y bondad de ajuste 21. Es importante tener en cuenta que la mayoría de los estadísticos se evaluaron con un nivel de significancia menor a 5% y en casos determinados con un nivel inferior a 1%. Tabla 8. Hipótesis nulas de las pruebas estadísticas Prueba estadística Hipótesis nula Aleatoriedad Normalidad Correlación serial Ho: Los errores son aleatorios Ha: Los errores no son aleatorios Ho: Los errores se distribuyen normalmente Ha: Los errores no se distribuyen normalmente Ho: Los errores son independientes 20 IBM, SPSS, forecasting 19, 2010, página El software utilizado para generar todas las pruebas estadísticas fue IBM SPSS Statistics Versión64 independencia Homocedasticidad Media residual igual a cero Bondad de ajuste Ha: Los errores no son independientes Ho: Los errores tienen homogeneidad de varianza Ha: Los errores no tienen homogeneidad de varianza Ho: La media de los errores es cero Ha: La media de los errores no es cero Describe que tanto se ajustan los datos al modelo expuesto, entre mas cercano sea este valor a 1, el ajuste se considera mejor. Fuente: UAE- CRES Como resultado general del proceso de estimación, se observa que los modelos que sirvieron de base para todas las estimaciones son de carácter estacional; es decir, que existe un comportamiento repetitivo en algunos meses de cada año en el gasto per cápita en salud. Algunos de los modelos ajustados fueron: 1. Modelo de suavizamiento simple. El modelo de suavizamiento simple es utilizado en series con tendencia y un efecto estacional que es constante a lo largo del tiempo; de tal forma que los parámetros de suavizamiento son el nivel y la estación. El modelo es muy similar a un modelo ARIMA con cero órdenes de autorregresión, un orden de diferenciación, un orden de diferenciación estacional y órdenes de media móvil 1, p y p Modelo aditivo de Winter El modelo aditivo de Winter es utilizado para series con tendencia lineal y un efecto estacional que no depende del nivel de la serie; de tal forma que los parámetros de suavizamiento son el nivel, la tendencia y la estación. El modelo es 22 p" es el orden de la media móvil. Es el número de períodos contenidos en un intervalo estacional; para los datos mensuales p es igual a 12 (IBM, SPSS, forecasting 19, 2010, página 12). 6465 muy similar a un modelo ARIMA con cero órdenes de autorregresión, un orden de diferenciación, un orden de diferenciación estacional y p+1 órdenes de media móvil Modelos ARIMA Los modelos ARIMA son modelos autorregresivos integrados de media móvil que son también conocidos como modelos Box-Jenkins (Box, Jenkins, y Reinsel, 1994). Este tipo de modelos pueden ser estacionales o no estacionales personalizados, con o sin un conjunto fijo de variables predictoras 24. Cuando son de carácter estacional tienen el nombre de SARIMA; es decir, modelos autorregresivos integrados de media móvil y con estacionalidad. Los resultados de las pruebas realizadas sobre cada uno de los modelos de pronóstico se describen en la siguiente tabla. Cada una de las pruebas estadísticas se encuentra relacionada en la columna respectiva, con el estadístico que las evalúa y con el valor de significancia estadística p- valor asociado. De los resultados se puede concluir que en casi todas las series se encuentra un comportamiento estacional; en donde para cada año en diciembre el gasto per cápita se reduce, al comienzo de cada año aumenta y los mayores picos de crecimiento se encuentran a mitad de cada año. Este comportamiento se incorporó en los modelos de pronóstico, los cuales contienen un componente estacional. En general los estimadores de los modelos son consistentes de acuerdo con los supuestos de Gauss-Markov, estableciendo resultados positivos para todas las pruebas estadísticas; lo cual es el resultado de un tratamiento técnicamente riguroso en términos del manejo de las series de tiempo. No obstante, en algunos casos la complejidad de la serie conllevó a que el mejor modelo ajustado no cumpliera con alguno de los supuestos de Gauss- 23 Ibídem 24 Ibídem 6566 Markov. Tal es el caso del modelo de los grupos 2 y 3 en donde no se aprobó la hipótesis de homocedasticidad, el modelo 16 en el que no se aprobó el supuesto de independencia y en el modelo 18 sobre el cual no se aprobó la hipótesis de normalidad. En el primer caso, sobre el supuesto de homocedasticidad, no guarda ninguna relación con la ausencia de insesgamiento o consistencia de los estimadores de MCO (Wooldrige, 2010, 432), de forma tal que, de acuerdo con la teoría econométrica el teorema de insesgamiento de los estimadores de Mínimos Cuadrados Ordinarios se genera cuando se cumplen con los supuestos de linealidad en los parámetros, colinealidad perfecta y media condicional cero (Wooldrige, 2010, 348). En el presente caso, dado que se está trabajando con una única serie de tiempo que cumple con estos tres supuestos, si el único supuesto violado es el de homocedasticidad, se continúa obteniendo inferencias en los parámetros validos en los grupos 2 y 3, y por tanto en los pronósticos. En el segundo caso, es el escenario que atañe a varias variables económicas como la tasa de interés o la inflación, en donde si en un periodo dicha variable crece de manera abrupta, lo que se espera es que en el siguiente periodo se encuentre por encima del promedio. Si bien al tener este problema los errores presentan correlación serial, al trabajar con las variables rezagadas, los estimadores β de MCO son consistentes, ya que son parámetros de la esperanza condicional, de tal forma que en los estadísticos no se afecte la consistencia. (Wooldrige, 2010, 411). En el tercer caso, no se aprueba el supuesto de normalidad en los residuales, razón por la cual, el pronóstico de la variable de análisis se estima como el gasto per cápita tomado como un valor constante, únicamente relacionado con el gasto reportado en el año 2010 y con la inflación causada. 6667 Tabla 9. Resumen de pruebas de consistencia de los estimadores por Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO para los modelos de UPC por grupos de tecnologías Grupo Correlación serial / Bondad de Aleatoriedad Normalidad Homocedasticidad Media residual igual a cero independencia ajuste Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. R(2) 1 0,7280 0,1290 0, ,5800 0,4160 2,3740 0,1090 0,3260 0,7460 0, ,7660 0,0870 0, ,8590 0,2200 3,1740 0,0160 0,5890 0,5590 0, ,4890 0,0870 0, ,1570 0,5130 5,8240 0,0220 1,4230 0,1640 0, ,6120 0,1240 0, ,6980 0,8720 0,5440 0,7040-0,2320 0,8180 0, ,1890 0,1080 0, ,4800 0,6420 1,5900 0,1840 0,6670 0,5080 0, ,9960 0,0990 0,2000 7,4090 0,9650 1,0130 0,4160 0,7580 0,4540 0, ,4660 0,0740 0, ,5270 0,2880 1,7510 0,1440-0,0330 0,9740 0, ,3070 0,1050 0, ,1870 0,1710 0,6460 0,6660 0,4620 0,6460 0, ,4890 0,0890 0, ,6110 0,9100 1,3700 1,3700 0,9270 0,3610 0, ,0000 0,0810 0, ,5990 0,1190 1,7120 0,1920 1,2170 0,2300 0, ,0580 0,1170 0, ,0280 0,0540 0,6690 0,5170 0,4670 0,6430 0, ,8840 0,1200 0, ,3640 0,0190 0,4050 0,6700 0,3410 0,7350 0, ,6620 0,1230 0, ,9000 0,3890 0,5120 0,6030-0,0460 0,9640 0, ,0580 0,1330 0, ,3730 0,8460 0,3240 0,7250 0,4130 0,6810 0, ,1890 0,1310 0, ,9790 0,2700 0,2300 0,7960 0,2790 0,7820 0,68 Grupo Correlación serial / Bondad de Aleatoriedad Normalidad Homocedasticidad Media residual igual a cero independencia ajuste Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. Estad. Sig. R(2) 16 0,8840 0,1340 0, ,1060 0,0090 0,7340 0,4850 0,0400 0,9680 0, ,6620 0,1090 0, ,4150 0,0060 2,5880 0,0860 0,2020 0,8410 0, ,2370 0,2990 0, ,5273 0,8330 2,0080 0,1460-1,1580 0,2530 0,9330 Agreg. 0,4660 0,1050 0, ,0780 0,0830 1,0030 0,3750 0,1230 0,9030 0,8810 Conurb. 0,6620 0,1060 0, ,2140 0,0800 0,0250 0,9750-0,1680 0,8670 0,8940 Especial 0,8840 0,0600 0, ,0510 0,2110 1,2590 0,2940 0,4060 0,6870 0,7680 Normal 0,8840 0,0850 0, ,9700 0,0290 1,0800 0,3900 0,3750 0,7090 0,8890 Fuente: Autores UAE CRES - Base de Datos de Servicios del régimen contributivo69 Gráfico 14. Tabla de gráficos de pronóstico de los modelos gasto per cápita por grupos de tecnologías Gasto percápita para el agregado de tecnologías Gasto percápita para Zona Especial Gasto percápita para Zona normal Gasto percápita para Zona Conurbado 6970 1. Gasto percápita para actividades de Educación Grupal 2. Gasto percápita para Atención por Medico 3. Gasto percápita para Atención por odontología 4. Gasto percápita para Atención por urgencias 7071 5. Gasto percápita para Servicios de traslado/transporte 6. Gasto percápita para Servicios hospitalarios 7. Gasto percápita para Servicios de obstetricia 8. Gasto percápita para Atención médico quirúrgicos 7172 9. Gasto percápita para Laboratorio y otras pruebas diagnósticas 10. Gasto percápita para Imagenología 11. Gasto percápita para Atención otros profesionales de la salud 12. Gasto percápita para Terapia y rehabilitación 7273 13. Gasto percápita para Psicoterapias 14. Gasto percápita para Atención domiciliaria 15. Gasto percápita para Atención de alto costo 16. Gasto percápita para Medicamentos 7374 17. Gasto percápita para Insumos 18. Gasto percápita para Mediambu Fuente: Autores UAE CRES con base en la Base de Datos de Servicios del régimen contributivo Mostrar más
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