Munich Personal RePEc Archive
Ges or not ges? That is the question.
Fernández Montt, René
Universidad de Santiago
December 2006
Online at https://mpra.ub.uni-muenchen.de/2524/
MPRA Paper No. 2524, posted 04 Apr 2007 UTC
Introduction and Objective:This paper present an evaluation of the health system’s reform initiated during the period of the former President Ricardo Lagos (Law19.996).In this paper we assess the probability that a given patient selects the system AUGE GES, (that mainly consists on a guarantee offered by the State of Chile on the access, the quality, the opportunity and the financial protection of a number of pathologies) in order to receive treatment for any of the pathologiestypified in the system. The information wasobtained from two important private health services entities.
Methods:Two Multichanged Statistical Models were used to determine the effect of the different variableson the final decision to accept or reject the atten- tion under AUGE GES.
Results:The pathologies of high cost, such as oncologic treatments, exhibit a greater probability of being provided through the AUGE GES health net- work. On the contrary, primary care services, including respiratory disorders have a lower likelihood of being treated via the AUGE GES, since those servi- ces have a relatively lower economic impact. Likewise, it was observed that patients from a lower socio-economic status exhibit a higher demand of AUGE health services. This fact was identified by using the Human Deve- lopment Index (HDI).
Conclusions:As far as public health is concerned, this methodology may be useful to identify the characterisitics of those patients voluntarily accepting or refusing the health care coverage from the AUGE GES.
Key words:AUGE, GES, freedom of choice, Chilenian health reform Introducción y Objetivo:El presente trabajo se enmarca en una evaluación
de la reforma al sistema de salud iniciada en el período del Ex Presidente Ricar- do Lagos (Ley 19.996). En el presente trabajo se ha buscado determinar la pro- babilidad de que un paciente opte por el sistema AUGE GES, (que consiste principalmente en que el Estado de Chile, garantiza el acceso, la calidad, la oportunidad y la protección financiera para un número de patologías) para atender alguna de las patologías tipificadas en él. Los datos obtenidos corres- ponden a dos importantes prestadores privados.
Métodos:Se utilizaron dos Modelos estadísticos multivariados para deter- minar la incidencia de las distintas variables en la decisión final de acceder o rechazar la atención vía AUGE GES.
Resultados:Las Patologías de alto costo, dentro de las que se encuentran los tratamientos oncológicos, tienen mayor probabilidad de ser atendidas vía AUGE GES, En cambio, las atenciones ambulatorias, como por ejemplo algunas afecciones respiratorias, donde los beneficios del GES no tienen una incidencia monetaria tan significativa poseen una mayor probabilidad de no ser atendidas via AUGE GES. Se observó un mayor nivel de aceptación al existir signos de un menor nivel socioeconómico en el paciente a través de la variable IDH (Índice de Desarrollo Humano).
Conclusiones:Desde el punto de vista de la salud pública, esta metodolo- gía sirve para identificar las características de quienes están accediendo a las garantías estatales y quienes están quedando voluntariamente al margen de estasgarantías.
Palabras Clave:AUGE, GES, libre elección, reforma sanitaria chilena
Abstract Resumen
R ev Esp Econ Salud 2006;5(6):361-368 Fernández Montt René A.
Universidad de Santiago de Chile Superintendencia de Valores y Seguros
¿GES O NO GES? ESA ES LA CUESTIÓN.
GES OR NOT GES?THAT IS THE QUESTION
Artículos de investigación original
INTRODUCCIÓN
La principal reforma a la salud de los últimos años en Chile comenzó con la implementación del AUGE1el 1 de julio del 2005. Este sistema incluía 25 patologías que debían ser cubiertas con costos mínimos para los pacientes si accedían al prestador que recibió la asignación de dicha patología. Como un segundo paso de dicha reforma, se implementa GES2, que agrega 15 patologías, mientras se planea cubrir 56 patologías en el 2007 y 80 en el 2010. En este estudio se determinará la probabilidad de utili- zación del sistema, tema sumamente interesante desde el punto de vista de proyectar utilidades para las ISAPRES3 y la incidencia para cada prestador de su red. Por otro lado, para el paciente tiene con- secuencias en la disminución de los tiempos de espera en un importante número de prestaciones de salud.
Se utilizó los métodos PROBIT BINOMIAL y LOGIT BINOMIAL en los que, se analizó la proba- bilidad que existe para que un paciente acceda al sistema de salud AUGE GES o en su defecto lo rechace.aEs importante señalar que los pacientes que requieran tratamiento para una patología espe- cificada como AUGE GES deben ser informados de dicha opción por el médico tratante. Con posterio- ridad a ello, el paciente o sus familiares tienen la facultad de renunciar y por consecuencia acceder al tratamiento de su problema de salud mediante cuenta abierta4.
Para trabajar con variables dicotómicas y discre- tas existen varios métodos de estimación de este tipo de modelos. Para este estudio en particular se han determinado los Métodos mencionados con anterioridad y se introdujo una variable latente (No observable), la cual es continua. La llamaremos Y1*.
El demandante de atención para patologías AUGE GES buscará la maximización de su satis- facción. Es así, como el demandante de salud, — que también podría ser llamado paciente o incluso cliente,— en búsqueda de la maximización de su utilidad personal elegirá aceptar alguna de las alter- nativas que le propone tanto su ISAPRE como FONASA5 para el tratamiento de las patologías AUGE GES.
En pos de la maximización de la utilidad los pacientes Afiliados a ISAPRE optarán por la alter- nativa que maximice el nivel de satisfacción indivi- dual. Si la decisión que estuviéramos analizando se tratase de un COMMODITY sería lógico estimar que el demandante eligiese el bien de menor valor.
Sin embargo, la elección de una alternativa en salud es una decisión compleja. El paciente considerará el
precio, es cierto, pero existirán ocasiones que ante un precio demasiado bajo optará por la opción de mayor valor, pues pudiera el paciente asociar menor precio con menor calidad de los insumos adminis- trados o incluso menor prestigio del Médico tratan- te.
Variables que debiesen influir en la decisión de aceptar o rechazar el tratamiento con cobertura AUGE GES y que serán validadas en el modelo son el género del paciente, la comuna de origen del paciente, a través del IDH6, la ISAPRE, el estado civil, el Diferencial de cobertura7y la edad.
Es posible entender entonces que el problema es buscar la mejor opción de salud al menor precio.
MATERIAL Y MÉTODO
El tema del AUGE es relativamente nuevo. A nivel nacional los trabajos sobre este tema son los generados en los Departamentos de Estudios de las respectivas ISAPRE, médicos pertenecientes a alguno de los prestadores o de algún organismo regulador como la Superintendencia de Salud.
Para explicar algunas incidencias del ámbito de la salud en Chile, es recomendable leer en la Revista Médica de Chile V. 131 n.5 Santiago, donde se señala que la implementación del AUGE en pacien- tes con insuficiencia renal crónica (IRC) genera mayores listas de espera entre todos los usuarios en la salud pública.
En cambio, después del inicio del Plan AUGE, en el sistema privado de salud la elección está limitada por la existencia de prestadores preferenciales, los que pueden o no estar entre los prestadores con que una determinada ISAPRE trabaja, obligando al paciente a optar. Si el paciente opta por un presta- dor distinto al definido como preferencial deberá asumir los costos de su atención; si opta por el pres- tador preferencial lo hace renunciando a su libertad de elección.
En búsqueda del perfeccionamiento del sistema GES para los privados, es posible considerar un estudio realizado por la Superintendencia de Salud con un censo en relación a la implementación de AUGE GES en el período julio a diciembre del 2005, donde se señala que la gran mayoría de los usuarios del AUGE pertenecen a FONASA, sin embargo puesto que en los prestadores de nuestro estudio la gran mayoría de los pacientes pertenecen a alguna ISAPRE, consideramos que este estudio aporta en especificar aún más el perfil de este tipo de pacientes. Los pacientes pertenecientes a alguna ISAPRE se encuentran menos condicionados a acceder al sistema AUGE GES, de ello la importan-
Correspondencia:
René A. Fernández Montt.
Alameda 1449, Piso 12 Santiago de Chile Teléfono: 56-9-82612748 Correo electrónico:
Rene_ingenieria@hotmail.com
aPara m ayo r d et alle d el m o m en t o en q u e el p ac ien t e d eb e o p t ar p o r at en d ers e c o b ijad o en la G aran t ía es t at al (G ES ) o b as ad o en s u p lan p riv ad o d e s alu d , rem it irs e a A n ex o s al f in al d e es t e t rab ajo .
cia de ver la probabilidad de renunciar a dicha cobertura para estos pacientes, asunto que será abordado en el presente estudio.
Los ingresos para las ISAPRES, como para los prestadores serán diferentes de acuerdo a la deci- sión de acceder al GES o rechazar dicha cobertura.
Además, el costo para el paciente también depende- rá de esa decisión fundamental.
Los datos que se utilizaron para este estudio corresponden a todos los pacientes que accedieron a tratamiento para alguna de las patologías especifi- cadas como AUGE GES entre julio del 2005 y mayo del 2006 en dos de los más importantes pres- tadores privados de salud. Es importante por ello, asumir que existe un sesgo en los resultados que obtendremos, sin embargo consideramos que esta metodología puede replicarse en otros prestadores privados de salud.
Para evaluar la probabilidad de acceso al sistema AUGE GES, los datos se clasificaron en torno a la variable dependiente (Y1*) en “GES” o “No GES”, según hayan acogido este plan o lo hayan rechaza- do.
Los datos utilizados corresponden a 332 pacien- tes de los cuales, 83 rechazaron tratar su patología por AUGE GES, accediendo por ello a su plan indi- vidual de salud.
Las variables que fueron consideradas en este estudio fueron determinadas en base a la importan- cia explicativa que poseían en la variable depen- diente. Así, el Sexo del paciente (X1), el IDH como X2. La institución de Salud Provisional (ISAPRE) de los pacientes (X3). El Estado Civil de los pacien- tes fue considerado en la variable (X4). La tipifica- ción utilizada fue C: Casado; D: Divorciado; S: Sol- tero y V: Viudo. El Diferencial de Cobertura fue considerado en la Variable X5y la edad los pacien- tes ha sido considerada en la Variable X6.
De las variables anteriormente descritas, existen dos que debiesen tener un alto nivel explicativo para el comportamiento decisional de los pacientes:
a) IDH (Índice de Desarrollo Humano) (X2): Se obtuvo la Comuna de residencia de cada uno de los pacientes presentes en este estudio, pero el conside- rar una gran cantidad de datos cualitativos (50 comunas) dificultaría determinar su aporte al com- portamiento de la variable dependiente. Por ello, se consideró el Índice de Desarrollo Humano mencio- nado con anterioridad. Este índice fue obtenido de la investigación “Las trayectorias del Desarrollo Humano en las comunas de Chile (1994.2003)”
realizada por el MIDEPLAN y el PNUD.
b) Diferencial de Cobertura (X5). Esta variable corresponde a la diferencia entre el arancel cubierto por la ISAPRE en el plan particular de cada uno de los pacientes y lo que cubriría o efectivamente cubrió GES para dicha canasta. Esta variable consi- deró un valor en pesos chilenos por cada paciente.
RESULTADOS
El Histograma y algunas estadísticas básicas para algunas de las variables que se han considerado en este estudio se presentan a continuación.
La variable dependiente (Y1*)
La variable dependiente (Y1*) considera 83 pacientes que rechazaron tratar su patología por AUGE GES, accediendo por ello a pago de acuer- do a su plan individual de salud. Por el contrario, 249 pacientes decidieron tratar su problema de salud por la cobertura GES.
El Sexo de los pacientes (X1)
Para la variable X1que contiene los datos de género de los pacientes del estudio y que por ello fue considerada una variable Dummy7que señala 0,0 en el caso de que el Sexo del paciente sea mas- culino, mientras que considera 1,0 si fuese femeni- no. Así, podemos observar que la población feme- nina es mayoría, resultado que es consecuente con la composición genérica del país.
Figura 1.EL SEXO DELOS PACIENTES (X1)
200
160
120
80
40
0 0.0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
Figura 2.EL IDH COMUNAL (X2)
80 70 60 50 40 30 20 10 0
0.60 0.65 0.70 0.75 0.80 0.85 0.90 0.95 Series: X2
Sample 1 332 Observations 332
M ean 0.840039
M edian 0.860000
M aximum 0.949000
M inimum 0.594000
Std. Dev. 0.089615
Skew ness -0.300433
Kurtosis 1.655950
Jarque-Bera 29.98393 Probability 0.000000 Series: X1 Sample 1 332 Observations 332
M ean 0.539157
M edian 1.000000
M aximum 1.000000
M inimum 0.000000
Std. Dev. 0.499217
Skew ness -0.157109
Kurtosis 1.024683
Jarque-Bera 55.34176 Probability 0.000000
Artículos de investigación original
El IDH Comunal (X2)
La variable X2corresponde al IDH de la comuna de cada uno de los pacientes considerados para este estudio. Es posible observar que los 72 pacientes de Las Condes poseen un IDH elevado y son un por- centaje importante (22,36% ) del total de pacien- tes. Es importante consignar que se utilizó el IDH promedio para las variable ingreso, salud y educa- ción, pues poseía un mayor poder explicativo sobre la variable dependiente.
La ISAPRE (X3)
Esta variable agrupa a los pacientes de acuerdo a la ISAPRE de cada uno de los pacientes. Así, la gran mayoría de los pacientes pertenecen a BANMÉDI- CA9y a Vida Tres. Estas ISAPRE poseen asignadas una importante cantidad de patologías GES a los prestadores de salud estudiados y es por ello que una gran cantidad de los pacientes pertenecen a ellas.
El Estado Civil (X4)
La variable X4agrupa a los pacientes de acuerdo su Estado Civil. El 50,9% de los pacientes son casa- dos, mientras que el 45,65% son solteros. El por- centaje restante se divide entre los pacientes divor- ciados o viudos.
El Diferencial de Cobertura (X5)
La variable X5se ha denominado Diferencial de cobertura. Posee un alto nivel explicativo sobre la variable dependiente. Lo anterior es absolutamen- te lógico, pues esta variable considera la diferencia monetaria (en pesos chilenos) entre el valor cobra- do al paciente y lo que hubiese pagado si hubiese optado por la otra opción. Entendiéndose que un paciente rechazó la cobertura GES, el Diferencial de Cobertura se calculará entre el costo real y lo que hubiese pagado con la cobertura GES. Ahora, para el caso de un paciente que fue tratado como
paciente GES, la diferencia se calculó entre el costo real y lo que hubiese pagado por cuenta abierta.
La edad de los pacientes (X6)
La variable X6considera la edad de los pacien- tes. Así podemos ver como el paciente con mayor edad posee más de 93 años y el menor posee algo más de 3 meses. La edad promedio es superior a los 50 años.
Figura 3.LA ISAPRE(X3)
240
200
160
120
80
40
0
0.00 1.25 2.50 3.75 5.00 6.25 7.50 Series: X3
Sample 1 332 Observations 332
M ean 1.858434
M edian 0.000000
M aximum 8.000000
M inimum 0.000000
Std. Dev. 3.032725
Skew ness 1.304827
Kurtosis 2.961059
Jarque-Bera 94.23001 Probability 0.000000
Figura 4.EL DIFERENCIAL DECOBERTURA (X5)
160 140 120 100 80 60 40 20 0
-1.0E+07 -5000000 0.00000 Series: X5
Sample 1 332 Observations 332
M ean -538838.4
M edian -33340.00
M aximum 1798149
M inimum -13470553
Std. Dev. 1474160
Skew ness -5.148573
Kurtosis 39.45173
Jarque-Bera 19847.51 Probability 0.000000
4.0E+06
0.0E+00
-4.0E+06
-8.0E+06
-1.2E+07
-1.6E+07
50 100 150 200 250 300 X5
Figura 5.LA EDAD DELOS PACIENTES (X6)
24
20
16
12
8
4
0
Series: X6 Sample 1 332 Observations 332
M ean 50.26801
M edian 54.68767 M aximum 93.93973 M inimum 0.265753 Std. Dev. 23.59458 Skew ness -0.621152 Kurtosis 2.600012 Jarque-Bera 23.56243 Probability 0.000008
0.0 12.5 25.0 37.5 50.0 62.5 75.0 87.5
Estimación del Modelo
Se ha considerado la utilización de los métodos PROBIT BINOMIAL y LOGIT BINOMIAL. Estos métodos son los adecuados para el tratamiento de la información que se ha recolectado en las depen- dencias de los prestadores en cuestión y facilitan el análisis de las variables que inciden en la decisión de aceptar o rechazar la cobertura AUGE GES, mediante la variable dependiente binomial Y1*.
Las variables independientes que, en principio, se han considerado en la especificación del modelo PROBIT y LOGIT estimados han sido: Género del paciente, IDH Comunal, ISAPRE del paciente, Estado civil, Diferencial de Cobertura y la Edad.
Dado las variables definidas con anterioridad la ecuación a estimar mediante los Métodos PROBIT y LOGIT es:
Y1*(GES)=β0 +β1X1(Género)+β2X2(IDH)+ β3X3(ISAPRE)+ β4X4(E.CIVIL) + β5X5(Dife- rencial de Cobertura)+β6X6(Edad)
Se estimaron las ecuaciones utilizando el progra- ma EVIEWS 4.1 por medio de los métodos PRO- BIT y LOGIT. Ambos métodos han otorgado resul- tados similares. Así, al analizar las tablas que se encuentran a continuación tenemos que ninguna de las variables es no significativa y además las varia- bles escogidas explican el comportamiento de la dependiente en un 71,39% según el Método PRO- BIT y en un 71,55% según el Método LOGIT.
PROBIT BINOMIAL: La tabla 1 muestra como la Probabilidad de cada una de las variables es menor a 0.05, por lo tanto, se encontrarían fuera del área de rechazo y se considerarán significativas para estimar el comportamiento de la variable dependiente (Y1*). También es posible observar como el McFadden R-squared indica un 71.39% , sinónimo de que las variables que hemos incluido en este modelo explican en ese porcentaje a Y1*. Es asombroso el alto nivel explicativo encontrado en la Variable X2(IDH).
Tabla 2.VARIABLEDEPENDIENTE Y1*
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -80.31174 18.30680 -4.386990 0.0000
X1 1.206966 0.525029 2.298857 0.0215
X2 88.33838 19.73633 4.475928 0.0000
X3 0.210649 0.078449 2.685180 0.0072
X4 -0.635932 0.270426 -2.351592 0.0187
X5 -2.51E-06 1.02E-06 -2.473899 0.0134
X6 -0.040081 0.014557 -2.753443 0.0059
M ean dependent var 0.250000 S.D. dependent var 0.433666 S.E. of regression 0.224063 Akaike info criterion 0.362136
Sum squared resid 16.31644 Schwarz criterion 0.442365
Log likelihood -53.11456 Hannan-Quinn criter. 0.394131
Restr. log likelihood -186.6953 Avg. log likelihood -0.159984 LR statistic (6 df) 267.1614 M cFadden R-squared 0.715501 Probability(LR stat) 0.000000
Obs w ith Dep=0 249 Total obs 332
Obs w ith Dep=1 83
M ethod: M L - Binary Logit (Quadratic hill climbing)- Date: 07/24/06 Time: 01:07 - Sample: 1 332 Included observations: 332 - Convergence achieved after 12 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Tabla 1.VARIABLEDEPENDIENTE Y1*
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -43.99989 9.661210 -4.554284 0.0000
X1 0.679949 0.288194 2.359346 0.0183
X2 48.46603 10.39609 4.661947 0.0000
X3 0.111670 0.042332 2.637947 0.0083
X4 -0.358637 0.153023 -2.343681 0.0191
X5 -1.42E-06 5.68E-07 -2.500302 0.0124
X6 -0.022710 0.008142 -2.789296 0.0053
M ean dependent var 0.250000 S.D. dependent var 0.433666 S.E. of regression 0.225389 Akaike info criterion 0.363929
Sum squared resid 16.51008 Schwarz criterion 0.444157
Log likelihood -53.41216 Hannan-Quinn criter. 0.395924
Restr. log likelihood -186.6953 Avg. log likelihood -0.160880 LR statistic (6 df) 266.5662 M cFadden R-squared 0.713907 Probability(LR stat) 0.000000
Obs w ith Dep=0 249 Total obs 332
Obs w ith Dep=1 83
M ethod: M L - Binary Probit (Quadratic hill climbing)- Date: 07/24/06 Time: 01:05 - Sample: 1 332 Included observations: 332 - Convergence achieved after 12 iterations
Covariance matrix computed using second derivatives
Artículos de investigación original
LOGIT BINOMIAL: La tabla 2 muestra como la Probabilidad de cada una de las variables es menor a 0.05, por lo tanto, se encontrarían fuera del área de rechazo y se considerarán significativas para estimar el comportamiento de la variable dependiente (Y1*). También es posible observar como el McFadden R-squared indica un 71.55% , sinónimo de que las variables que hemos incluido en este modelo explican en ese porcentaje a Y1*.
Nuevamente, observamos el alto nivel explicativo de la Variable X2(IDH), variable clave y quizás uno de los mayores aportes de nuestro trabajo.
DISCUSIÓN.
El plan AUGE GES se encuentra en etapa de expansión y la demanda es influida obviamente por el aumento de las patologías cubiertas en cada pres- tador, pues se basa en una decisión netamente técni- ca. La ley obliga a todos los médicos a informar al paciente que posee una patología contemplada por el plan AUGE GES.
Las Patologías de alto costo, dentro de las que se encuentran los tratamientos oncológicos, tienen mayor probabilidad de ser atendidas vía AUGE GES, pues son necesarias varias y costosas sesiones de quimioterapia como tratamiento. Es por ello que la variable Diferencial de Cobertura es significativa y el obtener los datos para su cálculo implica una gran dificultad. Esta variable debiese ser un gran aporte al estudio de la demanda hospitalaria.
En cambio, las atenciones ambulatorias, como por ejemplo algunas afecciones respiratorias, donde los beneficios del GES no tienen una inci- dencia monetaria tan significativa poseen una mayor probabilidad de NO en la variable Y1* (GES).
Otra variable sumamente interesante es la corres- pondiente al IDH. Esta variable es sumamente signi- ficativa y explica en gran medida la decisión del paciente en cuanto a acceder a la cobertura GES o de rechazarla y acceder a la cuenta abierta, mientras mayor es el IDH mayor es la probabilidad de recha- zar el GES. Un IDH alto supone que el paciente ten- drá un nivel alto de ingresos, de salud yde educación.
Las variables analizadas en esta investigación explican en más del 71% el comportamiento de la variable dependiente. Si bien es cierto, este porcen- taje tiene relación con los prestadores estudiados y no necesariamente con los resultados que se obten- dría en el país, creemos que la metodología emplea- da puede ocuparse en otras instituciones con dife- rentes enfoques:
• Desde el punto de vista de la salud privada, es un tema importante, pues en base al perfil de sus pacientes, podrán calcular quienes se atenderán vía AUGE GES (lo que implica un menor ingre- so, pues la cobertura estatal obliga a las institu- ciones privadas a cobrar un arancel de referencia menor al privado) versus quienes se atenderán por su plan individual de salud (asunto que impli- caría un mayor ingreso, pero un mayor riesgo por incobrabilidad para los mismos prestadores pri- vados.)
• Desde el punto de vista de la salud pública, esta metodología sirve para apreciar con mayor deta- lle las características de quienes están accediendo a las garantías estatales y apreciar con mayor pre- cisión quienes están quedando descubiertos voluntariamente de estas garantías.
Aunque el porcentaje señalado en el párrafo precedente es alto, existe aún un poco menos del 29% de la variable dependiente por explicar.
Entendiendo que es una decisión compleja y que dos individuos con idénticas características consi- deran y ponderan los factores en distinta medida, debido por ejemplo a una apreciación dispar para los distintos prestadores, sería interesante realizar algún estudio en esa línea de investigación.
Un asunto que aún se encuentra en análisis legal de uno de los prestadores considerados para este estudio corresponde a la necesidad de informar al paciente que de renunciar a la cobertura GES se está renunciando implícitamente al CAEC10. De informarse este punto al paciente en el momento de la decisión, probablemente disminuiría el número de pacientes que rechacen la cobertura GES.
A g rad ezc o lo s v alio s o s c o m en t ario s d e Leo n ard o Let elier, Ren zo D ap u et o y Viic en t e Lazen , as í c o m o el t rab ajo d e Fab ián Riv e- ro s en la o b t en c ió n y p ro c es am ien t o d e la in f o rm ac ió n . A g rad ezc o t am b ién la p o s ib ilid ad q u e m e b rin d ó la C lín ic a S an t a M aría d e realizar es t a in v es t ig ac ió n . C u alq u ier erro r u o m is ió n es d e ex c lu s iv a res p o n s ab ilid ad d el au t o r.
AGRADECIMIENTOS
ANEXO.CÓMO OPERA LA COBERTURA G.E.S. (EX AUGE)
Si usted presenta un problema de salud, a continuación le indicamos cómo operan las coberturas de la Isapre
BENEFICIARIO ENFERM O
Problema de salud GES*
Beneficiario solicita GES en agencia
Cumple condiciones GES*
CLIENTE acepta prestador
Red GES
Prestaciones cubiertas por GES
Cubre Paciente
copaga 20%
del arancel definido hasta completas
el deducible GES
ISAPRE Confirma diagnóstico y
asigna prestador GES
Problema de salud NO GES*
CLIENTE NO acepta prestador
Red GES
Prestaciones NO cubiertas por GES
Se atiende en Red CAEC* * Se atiende
por libre elección
Cubre Plan + CAEC/GES* * *
Cubre Plan de salud
Cubre Plan de salud
Cubre Plan + CAEC* *
Cobertura en Red GES
(* ) Debe cumplir con las condiciones establecidas por GES para cada problema de salud.
(* * ) CAEC: Cobertura Adicional para Enfermedades Catrastóficas.
(* * * ) CAEC/GES: Cobertura Adicional para Enfermedades Catrastóficas derivadas de prestaciones GES.
Artículos de investigación original
REFERENCIAS
1 . A c c es o U n iv ers al a G aran t ías Ex p líc it as .
2 . G aran t ías Ex p líc it as en S alu d . C o rres p o n d e al n o m b re as ig n ad o a la s eg u n d a et ap a d el A U G E. Las G aran t ías Ex p líc it as en S alu d es t ab lec id as en el d ec ret o s u p rem o N °1 7 0 , d e 2 0 0 4 , d el M in is t erio d e S alu d q u e ap ru eb a G aran t ías Ex p líc it as en S alu d d el Rég im en G en eral d e G aran t ías en S alu d , d e la ley N º 1 9 .9 6 6 , o las q u e es t a- b lezc a el d ec ret o s u p rem o q u e las m o d if iq u e o reem p la- c e. D ic h o d ec ret o las d ef in e en s u art íc u lo 2 °, let ra d ) c o m o aq u ello s d erec h o s en m at eria d e s alu d relat iv o s a ac c es o , c alid ad , o p o rt u n id ad y p ro t ec c ió n f in an c iera, c o n q u e d eb en s er o t o rg ad as las p res t ac io n es as o c iad as a lo s p ro b lem as d e s alu d , d et erm in ad o s en el art íc u lo 1 ° d el ref erid o d ec ret o y q u e es t án o b lig ad o s a as eg u rar a s u s res p ec t iv o s b en ef ic iario s , el Fo n d o N ac io n al d e S alu d y las In s t it u c io n es d e S alu d P rev is io n al. S e en t en - d erá f o rm ar p art e d el art íc u lo 1 º d el c it ad o d ec ret o s u p re- m o N º 1 7 0 el A n ex o t it u lad o “ Lis t ad o d e P res t ac io n es Es p ec íf ic o ” , q u e s e en c u en t ra en la p ág in a W eb d el M in is t erio d e S alu d (w w w .m in s al.c l)
3 . In s t it u c ió n d e S alu d P rev is io n al reg u lad a en la ley N º 1 8 .9 3 3 .
4 . Po r c u en t a ab iert a s e en t ien d e el p lan in d iv id u al c o n v en i- d o en la IS A P RE.
5 . Fo n d o N ac io n al d e S alu d reg u lad o en el d ec ret o ley N º 2 .7 6 3 d el añ o 1 9 7 9 .
6 . Ín d ic e d e D es arro llo H u m an o o b t en id o d es d e el es t u d io
“ Las Tray ec t o rias d el d es arro llo h u m an o en las c o m u n as d e C h ile” , in v es t ig ac ió n realizad a p o r la D iv is ió n S o c ial d el M in is t erio d e P lan if ic ac ió n (M ID EP LA N ) y el Eq u ip o d e D es arro llo H u m an o d el P ro g ram a d e las N ac io n es U n id as p ara el D es arro llo (P N U D ).
7 . D if eren c ia m o n et aria o b t en id a d el rep ro c es o d e las c u en - t as p ara lo s p ac ien t es G ES s i h u b ies en ac c ed id o a t rat a- m ien t o v ía C u en t a A b iert a y d e lo s p ac ien t es q u e rec h a- zaro n el G ES s i lo h u b ies en ac ep t ad o .
8 . Variab le m ed id a d e m o d o n o m ét ric o , t ran s f o rm ad a en u n a v ariab le m ét ric a m ed ian t e u n a as ig n ac ió n d e u n v alo r 1 ó 0 a u n s u jet o , d ep en d ien d o d e s i p o s ee o n o u n a c arac t erís t ic a p art ic u lar. w w w .es t ad is t ic o .c o m 9 . El 6 4 ,1 6 % d e lo s p ac ien t es c o n s id erad o s p ara es t e es t u -
d io p ert en ec en a la IS A P RE BA N M ÉD IC A , lo an t erio r s e s u s t en t a en q u e el p res t ad o r p ert en ec e a la red d e es t a IS A P RE p ara v arias d e las p at o lo g ías G ES.
1 0 . C o b ert u ra A d ic io n al p ara En f erm ed ad es C at as t ró f ic as .
BIBLIOGRAFÍA
1 . P ág in a w eb d e la S u p erin t en d en c ia d e S alu d w w w .s u p erin t en d en c iad es alu d .c l
2 . P ág in a w eb d el M in is t erio d e S alu d w w w .m in s al.c l 3 . P ág in a w eb d el Fo n d o N ac io n al d e S alu d (FO N A S A )
w w w .f o n as a.c l
4 . P ág in a w eb d el In s t it u t o d e S alu d P ú b lic a (IS P ) w w w .is p c h .c l
5 . “ Telem ed ic in e in C h ile” d e B elt rán M en a, J o s é B ad ía, M arc elo N eira y A lejan d ro Río s d e la Es c u ela d e M ed ic in a d e la U n iv ers id ad C at ó lic a.
6 . S c o t t , D av id H ., (1 9 9 4 ). “ Th e Reg u lat io n an d S u p erv is io n o f D o m es t ic Fin an c ial C o n g lo m erat es ” . Po lic y Res earc h W o rk in g Pap er 1 3 2 9 . Th e W o rld B an k .
7 . S u n d ararajan , V., (2 0 0 1 ).” Reg u lat io n o f Fin an c ial C o n - g lo m erat es : is u n if ic at io n o f f in an c ial o f f in an c ial s ec t o r s u p erv is io n t h e an s w er” .P res en t at io n in IM F.Fin an zas . 8 . G O N ZA LEZ F., Fern an d o . Im p lem en t ac ió n d el p lan A U G E
en p ac ien t es c o n IRC . Rev. m éd . C h ile, m ayo 2 0 0 3 , v o l.1 3 1 , n o .5 , p .5 4 5 -5 5 1 . IS S N 0 0 3 4 -9 8 8 7 .
9 . M an u al p ara la ap lic ac ió n d el s is t em a A U G E en las Red es d e A t en c ió n d el S is t em a N ac io n al d e S erv ic io s d e S alu d . M in is t erio d e S alu d , Fo n d o N ac io n al d e S alu d , G o b iern o d e C h ile. S an t iag o , ju lio d e 2 0 0 2 .
1 0 . A n ó n im o . Ev alu ac ió n : D irec t o res d e h o s p it ales h ac en b u en b alan c e d e m in i A U G E. El M erc u rio d e S an t iag o , C u erp o C , 1 5 d e en ero d e 2 0 0 3 .
1 1 . P. Zw eif el y F. B rey er: H ealt h Ec o n o m ic s . O x f o rd : O x f o rd U n iv ers it y P res s , 1 9 9 7 , c ap s . 5 y 6 .
1 2 . Th e W o rld B an k : W o rld D ev elo p m en t Rep o rt 1 9 9 3 : In v es t in g in H ealt h . Th e W o rld B an k , 1 9 9 3 . O v erv iew y C ap . 1 .
1 3 . D.W . K alis c h , T. A m an y L.A . B u c h ele: “ S o c ial an d H ealt h Po lic ies in O EC D C o u n t ries : A S u rv ey o f C u rren t P ro - g ram m es an d Rec en t D ev elo p m en t s ” , m an u s c rit o , D irec t o rat e f o r Ed u c at io n , Em p lo y m en t , Lab o u r an d S o c ial A f f airs , O EC D, J u lio 1 9 9 8 .
1 4 . H . O x ley y M . M ac f arlan , “ H ealt h C are Ref o rm : C o n t ro - llin g S p en d in g an d In c reas in g Ef f ic ien c y ” , O EC D W o rk in g Pap er 1 4 9 , O EC D.
1 5 . P. M u s g ro v e: “ P u b lic an d P riv at e Ro les in H ealt h : Th eo ry an d Fin an c in g Pat t ern s ” , W o rld B an k D is c u s s io n Pap er 3 3 9 , Th e W o rld B an k , 1 9 9 ??.
1 6 . S. Fo llan d , A .C . G o o d m an y M . S t an o : Th e Ec o n o m ic s o f H ealt h an d H ealt h C are. P ren t ic e-H all, 1 9 9 3 . C ap . 1 8 :
“ C o m p arat iv e H ealt h C are S y s t em s ” .
1 7 . M . G ay n o r y D. H aas -W ils o n : “ C h an g e, C o n s o lid at io n , an d C o m p et it io n in H ealt h C are M ark et s ,“ J o u rn al o f Ec o n o m ic Pers p ec t iv es 1 3 (1 ): 1 4 1 -6 4 , 1 9 9 9 . 1 8 . C . A ed o y C . S ap elli: “ El S is t em a d e S alu d en C h ile: Rea-
d ec u ar el M an d at o y Ref o rm ar el S is t em a d e S eg u ro s ” , Es t u d io s P ú b lic o s 7 5 (In v iern o ), 1 9 9 9 .
1 9 . D. Film er, J . S. H am m er, y L. P rit c h et t : “ W eak Lin k s in t h e C h ain : A D iag n o s is o f H ealt h Po lic y in Po o r C o u n t ries ” , W o rld B an k Res earc h O b s erv er, 1 5 (2 ):1 9 9 -2 2 4 , 2 0 0 0 . 2 0 . D. Film er, J . S. H am m er, y L. P rit c h et t : “A P res c rip t io n f o r
H ealt h Po lic y in Po o r C o u n t ries ” , W o rld B an k Res earc h O b s erv er, 1 7 (1 ):4 7 -6 6 , 2 0 0 2
2 1 . O . Larrañ ag a: “ H ealt h S ec t o r Ref o rm s in C h ile” , en D.
Leip zig er y G u illerm o Perry (ed s .): o p . c it , 1 9 9 9 . 2 2 . Ed m u n d o B et et a O .:” C rec im ien t o d el g as t o en s alu d en
C h ile: ¿Es t am o s an t e u n p ro b lem a?” , Ex p an s iv a, s erie en f o c o N º 1 3 , IS S N 0 7 1 7 -9 9 8 7 .
2 3 . M aris o l C o n c h a: “ In n o v ac ió n t ec n o ló g ic a en s alu d ” , Ex p an s iv a, s erie en f o c o N º 1 4 , IS S N 0 7 1 7 -9 9 8 7 . 2 4 . C o n s u elo Es p in o za M .: “ H erram ien t as leg ales p ara m an -
t en er lo s c o s t o s en s alu d .” , Ex p an s iv a, s erie en f o c o N º 1 5 , IS S N 0 7 1 7 -9 9 8 7 .
2 5 . C . O y arzo y M . Verg ara: “ Ref o rm a d e la s alu d en C h ile: lo lo g rad o y lo p en d ien t e.” , Ex p an s iv a, s erie en f o c o N º 4 2 , IS S N 0 7 1 7 -9 9 8 7 .
2 6 . M an u al p ara la ap lic ac ió n d el s is t em a A U G E en las Red es d e A t en c ió n d el S is t em a N ac io n al d e S erv ic io s d e S alu d . M in is t erio d e S alu d , Fo n d o N ac io n al d e S alu d , G o b iern o d e C h ile. S an t iag o , ju lio d e 2 0 0 2 .
2 7 . A n ó n im o . Ev alu ac ió n : D irec t o res d e h o s p it ales h ac en b u en b alan c e d e m in i A U G E. El M erc u rio d e S an t iag o , C u erp o C , 1 5 d e en ero d e 2 0 0 3 .
