Introducción
La atención primaria (AP) es la asistencia sanitaria que debe ser accesible a todos los individuos y familias de una comunidad, de manera integral y sin discriminación, para obtener la mayor calidad de vida posible.1) En este estudio el termino AP se asocia a los servicios de atención médica provistos en las instalaciones del primer nivel asistencial de un sistema de salud.2) A nivel internacional se ha reiterado, recientemente, que garantizar una adecuada calidad y dotación de instalaciones y servicios de atención primaria constituye la piedra angular para que todo país alcance la cobertura universal de salud y el desarrollo sostenible.3
En Guinea la atención primaria constituye la base del sistema asistencial de salud. A pesar de ello, la incidencia reciente de la enfermedad del Ébola reveló que esta atención se caracteriza por muy bajos niveles de prevención y vigilancia epidemiológica relacionados con la gestión comunitaria de los problemas de salud, y una deficiente dotación de instalaciones y servicios.4 Estas vulnerabilidades llevaron al gobierno a plantearse un plan estratégico de salud comunitaria, en el cual su objetivo general era alcanzar la cobertura universal de salud.5
Debido a las restricciones financieras que enfrenta actualmente el sector sanitario guineano, el ministerio de salud se planteó como primer paso para alcanzar dicho objetivo, establecer prioridades para extender progresivamente la cobertura de instalaciones de atención primaria para mejorar la accesibilidad de la población del país antes del 2030.5 Para ello, designó a la capital Conakry como punto de partida por ser la región más poblada, con un tercio de la población total, donde se presenta la mayor desproporción entre población e instalaciones de atención primaria.
En Guinea el distrito constituye el nivel operacional de todo objetivo de salud y el núcleo de la atención primaria. Sin embargo, los estudios de salud realizados hasta hoy se han limitado al nivel regional, lo que impide identificar datos específicos y desigualdades distritales en cuanto a la necesidad poblacional de instalaciones y servicios de atención primaria.4
Ante esta situación, el presente estudio tiene como propósito establecer prioridades entre los cinco distritos de la ciudad de Conakry, República de Guinea, para la extensión progresiva de la cobertura de instalaciones de atención primaria.
Métodos
Área de estudio
El área de estudio Conakry se ubica en la región costera de Guinea a 9º34'30” Norte y 13º34'30” Oeste.6 Se extiende a lo largo de la península de 470 km2. Está conformado por cinco distritos (Dixinn, Kaloum, Matam, Matoto, Ratoma) estructurados en barrios y sectores (Fig. 1). El sistema asistencial guineano comprende los centros y puestos de salud, que representan las instalaciones de atención primaria de los distritos, pero en realidad en Conakry solo funcionan los centros de salud.
Para recopilar la información necesaria se revisaron fuentes oficiales del Ministerio de la Salud de la República de Guinea. Las principales fuentes utilizadas fueron: los mapas de la división administrativa de Conakry en formato vectorial con las vías de transporte, ubicación geográfica de las instalaciones de atención primaria, la proyección de la población por barrio del año 2016 y los datos de los anuarios estadísticos sanitarios del 2011 al 2016.7,8,9,10,11)
Para establecer la prioridad (P) entre los cinco distritos de la ciudad de Conakry se partió de las necesidades de atención primaria de la población, determinada en este estudio mediante dos variables: nivel de salud por distrito (NS) y nivel de accesibilidad a las instalaciones de atención primaria (NA).
El nivel de salud por distrito
Para la determinación del nivel de salud por distrito se empleó una evaluación multicriterio (EMC) consensuada entre los autores, en la que se integraron indicadores sociodemográficos y sanitarios, luego se combinaron con sistemas de información geográfica (SIG), en siete etapas, según la metodología de Barredo y Gómez.12
Definición del problema: se declaró como problema la pregunta: ¿cuál es el nivel de salud poblacional en cada distrito de Conakry?
Selección y conceptualización de criterios: se tuvieron en cuenta dos criterios que facilitaban la medición del nivel de salud en cada distrito: La vulnerabilidad social y el nivel de morbimortalidad, los que incluyen, respectivamente, un conjunto de sub-criterios:
tasa global de fecundidad (TGF),
tasa bruta de escolaridad (TBE) y
población en inseguridad alimentaria (PIA).
La vulnerabilidad social se tomó del modelo de determinantes sociales de la Organización Mundial de la Salud,13 el cual considera las vulnerabilidades diferenciales de grupos poblacionales que influyen en su calidad de vida, su posición social y les pone finalmente en desventaja social en el acceso a los servicios de salud.
subcriterios para determinar el nivel de morbimortalidad:
El número de subcriterios asumidos para determinar la vulnerabilidad social y el nivel de morbimortalidad fue limitado, porque los datos sociosanitarios del país a nivel de distrito eran insuficientes o de poca calidad.
Selección de la técnica de EMC: la técnica empleada para la EMC fue la sumatoria lineal ponderada, que se expresó en este caso de la manera siguiente:12
Donde: r i es la capacidad de cada distrito de constituir una prioridad, Wj es el peso ponderado de cada criterio j y Vij es el valor asignado al criterio o subcriterio j.
Cálculo de subcriterios (): los subcriterios para determinar la vulnerabilidad social fueron calculados con los datos obtenidos de los anuarios estadísticos generales y sanitarios de los años 2011 al 2016, como sigue:
Tasa global de fecundidad (TGF): se calculó para cada año y luego se determinó el promedio de las tasas, mediante la siguiente fórmula:14
Tasa bruta de escolaridad (TBE): se obtuvo a partir del anuario estadístico 201615 (único año disponible).
Población en inseguridad alimentaria (PIA): los datos se obtuvieron del estudio de Koscalova y Viot en 201216 (único año disponible a nivel de distrito).
Nivel de morbilidad: Los subcriterios para determinar el nivel de morbimortalidad fueron calculados de la manera siguiente:
Nivel de morbilidad distrital (NMc): se calculó según la expresión de Ramírez,17
definido para este trabajo como “la sumatoria lineal ponderada de los productos entre el porcentaje de morbilidad en cada distrito (Pmc) y la ponderación (Wj) que le corresponde a cada enfermedad según su importancia en los problemas de salud poblacional en Conakry”. Para definir el Pmc se calculó el porcentaje de las incidencias promedio anual para los años 2011 al 2016 de las diez enfermedades principales en Conakry para cada distrito (). Luego, para obtener Wj se agruparon dichas enfermedades según la clasificación internacional de enfermedades (CIE-10);18 y se aplicó el método de jerarquías analíticas de Thomas Saaty,19 comparando los grupos de enfermedades mediante criterio de asignación de juicios de 10 especialistas de salud, cubanos y guineanos (), en escalas de 1 hasta 9 (). La de selección de los especialistas se realizó a partir de su disponibilidad, sus conocimientos y experiencias en administración, planificación de salud y epidemiología.
Normalización de sub-criterios.: para que los sub-criterios fueran unidades comparables en la evaluación multicriterio, se convirtieron las magnitudes calculadas anteriormente en valoraciones porcentuales.
Asignación de ponderaciones a los subcriterios. (): se aplicó el método de Jerarquías Analíticas de Saaty.19 Para cada criterio (vulnerabilidad social y nivel de morbimortalidad), los especialistas de salud cubanos y guineanos compararon los subcriterios por pares, asignándoles una valoración mediante juicios, en una escala del 1 al 9, y evaluándolos en función de sus opiniones acerca de los impactos de los subcriterios en la calidad de vida de la población y en la calidad de los servicios de atención primaria en Conakry.
Evaluación multicriterio para la determinación del nivel de salud: se obtuvieron inicialmente dos modelos: “vulnerabilidad social” y “nivel de morbimortalidad”, resultados de la aplicación en el SIG de la sumatoria lineal ponderada aunada de la superposición espacial de sus respectivos subcriterios. Luego, siguiendo igual procedimiento, se obtuvo el modelo final “nivel de salud”, mediante la superposición de los dos modelos anteriores, otorgando una ligera importancia a la vulnerabilidad social por encima de la morbimortalidad, para seguir la lógica del modelo de la Organización Mundial de la Salud (OMS).13
Los tres modelos fueron representados en tres intervalos definidos en el SIG a partir del método de los cortes naturales; este método identifica los saltos más bruscos entre los valores de los píxeles mediante el histograma de frecuencia.
En los dos primeros modelos, los intervalos con valores superiores representaron respectivamente los distritos con mayor vulnerabilidad social y nivel de morbimortalidad mientras que los intervalos con los valores inferiores significaron lo contario. En el último modelo (nivel de salud) el intervalo con valores superiores representó el distrito de más bajo nivel de salud, mientras que los valores inferiores significan lo contrario.
Nivel de accesibilidad a las instalaciones de atención primaria en Conakry
Mediante la utilización de las técnicas de análisis espacial en el SIG, se determinó el centro de gravedad de los barrios en cada distrito. Luego, se midió la distancia en kilómetros (km) desde el centro de gravedad hasta la instalación de atención primaria más cercana, con la utilización de las vías de transporte público. Posteriormente se agruparon las distancias en cinco intervalos: menor de 1 km, de 1 a menos de 2 km, de 2 a menos de 3 km, de 3 a menos de 4 km, 4 km y más) los que fueron representados en un cartograma.
Tomando como base el censo de población del año 2016, se calculó el número de habitantes para cada barrio, luego se sumaron todos los habitantes que coincidían en un mismo intervalo de distancia, a partir de lo cual se calculó el porciento que cada población de un mismo intervalo representaba de la población total del distrito.
Para asignar el nivel de accesibilidad de la población de cada distrito a la instalación de salud, se consideró como distancia máxima 2 km en transporte público. Se clasificó el nivel de accesibilidad resultante en 5 clases (muy alto, alto, medio, bajo y muy bajo).
Finalmente, se estableció un análisis lógico-deductivo validado por los especialistas de salud para establecer en una tabla, la relación entre los resultados del nivel de salud y de accesibilidad a las instalaciones de atención primaria de los distritos de Conakry, y la asignación de prioridad otorgada en una escala de I a V.
Resultados
Los índices más altos de vulnerabilidad social, en cuanto al nivel de salud en Conakry, se encontraron en los distritos de Ratoma y Matam, seguidos de Dixinn y Matoto con índices medios y Kaloum con índices bajos (Fig. 2A). Dentro de ello, la inseguridad alimentaria obtuvo el mayor peso (0,608), seguido de la fecundidad global (0,271) y la escolaridad (0,119), en este mismo orden.
En la figura 2B se muestra el nivel de morbimortalidad en Conakry, donde los niveles más altos corresponden a los distritos de Kaloum, Matoto y Ratoma; le siguen Matam y Dixinn con niveles medios y bajos respectivamente. La mortalidad materna y la fetal tardía obtuvieron las mayores ponderaciones 0,576 y 0,363, en este orden, por encima de la morbilidad general 0,066.
Como resultado final, se presentan los niveles de salud por distrito de Conakry en la figura 2C, resultado de la superposición espacial entre la vulnerabilidad social y el nivel de morbimortalidad, con ponderaciones respectivas de 0,55 y 0,45, donde se aprecia que los mejores niveles de salud se registran en Dixinn, seguido de Matam y Kaloum con un nivel de salud medio, y con niveles más bajos Ratoma y Matoto.
El intervalo de distancia predominante desde el centro de gravedad hasta la instalación de atención primaria más cercana en Conakry fue de 2 km a 3 km, lo que por distrito está representado de la siguiente forma: en Ratoma, el 27 % de los barrios debe recorrer esa distancia, en Matoto el 36 %, en Matam el 32 %, en Dixinn el 10 % y en Kaloum el 0 % (Fig. 3).
El nivel de accesibilidad de la población de cada distrito a la instalación de salud se muestra en la tabla 1. Se aprecian muy bajos niveles de accesibilidad en Ratoma, al observarse que un 68 % de la población recorre más de 2 km en transporte público para acceder a la instalación de salud más cercana, y en particular alrededor de un 40 % recorre más de 3 km. Cabe señalar que, en ningún otro distrito de Conakry la población recorre más de 4 km, y resulta muy positivo que el 100 % de la población del distrito Kaloum recorra 2 km o menos.
En la tabla 2 se presenta el resultado de las prioridades otorgadas por distrito de la ciudad de Conakry según sus necesidades de atención primaria.
Discusión
No existen antecedentes de estudios que sustenten la priorización de distritos en Conakry según necesidades de atención primaria. Al respecto, se ha apreciado una concentración de resultados de la planificación en salud en el nivel de la atención hospitalaria y una prioridad hacia la dimensión regional sobre la atención distrital. Resulta una voluntad del gobierno fortalecer los planes de salud comunitarios, por lo que constituye una paradoja la intención de direccionar al distrito como unidad operacional de los objetivos de salud, cuando no existen estudios que sustenten estos planes.
En la planificación sanitaria, la priorización constituye una etapa posterior a la determinación de necesidades, y anterior a las intervenciones. Puede referirse a poblaciones, áreas geográficas, problemas o intervenciones de salud, debe ser preferentemente multidisciplinaria, y su último fin es facilitar la toma de decisiones.20) Para esta finalidad, se ha empleado la evaluación multicriterio, utilizando sus técnicas que consideran simultáneamente varios criterios o condicionantes,12 enfoque que ha sido integrado al entorno computarizado de los SIG, con el fin de eliminar sus limitaciones ante la resolución de problemas espaciales.12
Para la planificación sanitaria en Guinea, esta tecnología constituye una herramienta potente para tomar decisiones transparentes en la implementación de políticas de salud,21 y se recomienda para los sistemas de salud en entornos de bajos recursos;22 la cual permitió en este estudio construir modelos espaciales y clasificar áreas. En una evaluación multicriterio de necesidades de salud, lo importante radica en la pertinencia de los criterios utilizados respecto a la realidad sanitaria del contexto de estudio.17
La evaluación del nivel de salud en el presente estudio muestra que la inseguridad alimentaria y la fecundidad son las vulnerabilidades sociales más relevantes para la priorización de distritos en Conakry. Al respecto el Fondo Monetario Internacional (FMI) ha destacado que la vulnerabilidad de la población guineana está expuesta a riesgos, entre los cuales priman los sociales (inseguridad alimentaria y morbimortalidad elevada).23 Por su parte, el estudio de Koscalova y Viot,16 advirtió que en Conakry las familias pobres que se enferman prefieren no ir a un centro de salud y automedicarse, porque se quedarían sin nada de comer, debido al costo de la asistencia y del desplazamiento hacia a los puntos de asistencia médica. También señalan que la escolaridad en Conakry no garantiza el acceso a un empleo o un salario que pueda cubrir simultáneamente los gastos médicos y nutricionales básicos en el año.
Otro resultado reciente acerca de la pobreza en Guinea reveló que el 65 % de la población afirma vivir sin suficientes cuidados básicos de salud, el 59 % sin suficiente comida, el 70 % sin agua potable y el 37 % en insuficiencia de condiciones para cocinar.24 No obstante, si el acceso a la comida no está garantizado en un entorno de pobreza, no solo se compromete la salud, sino que pueden surgir formas de delincuencia y corrupción para satisfacer la necesidad, comprometiendo así el éxito de cualquier estrategia de desarrollo comunitario.
Con respecto a la fecundidad, el Banco Mundial ha manifestado que es uno de los desafíos más grande del gobierno guineano, que, junto a la alta natalidad y mortalidad de progresión exponencial, causan la lentitud de la transición demográfica del país, impidiendo la obtención de un dividendo demográfico.25
La morbimortalidad, la mortalidad materna y la fetal tardía, tienen mayores pesos que la morbilidad general por causas. Este resultado es entendible, ya que la aspiración de todo gobierno interesado realmente en exhibir indicadores de salud ejemplares es la de mantener la mortalidad materna, la fetal tardía y la infantil, lo más bajo posible.14 No obstante, en Guinea la mortalidad materna (724 por 100 000 nacidos vivos), e incluso la neonatal (33 por 1000 nacidos vivos) y la infantil (67 por 1000 nacidos vivos) son todavía muy preocupantes,3 y con tasas, en el caso de la materna, que evidencian la triste realidad de que cada cuatro años, cerca de un millón de madres africanas mueren en el momento del parto, por causas prevenibles.26
En los resultados del presente estudio los datos asumidos en la evaluación multicriterio mostraron que Ratoma y Matoto registraron 31,37 % y 50,24 %, respectivamente, de las muertes maternas y 52 % y 19 %, respectivamente, de las muertes fetales, acumuladas en el periodo 2011-2016. De acuerdo con los anuarios estadísticos sanitarios del 2011 hasta el 2016, las gestantes se benefician, en promedio, de solamente dos consultas en todo el periodo de su embarazo, lo que es inferior al mínimo de ocho que son los recomendados por la OMS.27 Por otro lado, durante este periodo, la frecuencia de visita a los centros de atención primaria por las embarazadas en Ratoma y Matoto disminuyó en un 17,3 % y un 6,11%, respectivamente, mientras que el número de partos aumentó en un 74,15 % y un 60 %, respectivamente.
Ello muestra que no solo debe responderse con un incremento de instalaciones para mejorar la accesibilidad en la atención primaria, como está previsto en el plan estratégico de salud comunitaria, sino también, y con antelación, evaluar la adecuación de las actuales carteras de servicios con los problemas de salud de la población y la calidad de dichos servicios. Además, para alcanzar una verdadera cobertura universal de salud, el gobierno guineano debe también garantizar acciones de promoción y educación para la salud, a nivel de los distritos, con vistas a eliminar las barreras culturales que pudieran existir en la población, y crear estrategias para lograr la participación de toda la sociedad, haciéndoles conocer sus derechos y responsabilidades, así como fortalecer la acción intersectorial en el abordaje de los determinantes sociales de la salud.28
Por otro lado, el método de Ramírez17 resultó efectivo para el objetivo del presente estudio, en el sentido que permite obtener una magnitud resumen de la morbilidad general por causas en cada distrito, teniendo en cuenta las incidencias e importancia de las principales causas de enfermedad en Conakry. El criterio que se aplicó para la asignación de juicios para comparar los grupos de enfermedades fue: “aquellas enfermedades causadas por factores exógenos sobre las cuales la función preventiva de las instalaciones de atención primaria debería ejercer mayor influencia, son las que tendrán las mayores ponderaciones”.17 De esta manera, se muestra una unanimidad entre los especialistas cubanos y guineanos participantes en el estudio, respecto al protagonismo de los grupos A00-B99, J00-J99, S00-T98.
Uno de los retos más relevantes para los sistemas de salud en los países de mediano y bajo ingreso es alcanzar un óptimo acceso a sus servicios.29) Cuba constituye un ejemplo, pese a su situación económica, de que se puede garantizar el acceso a una asistencia sanitaria de calidad del 99,1, lo que constituye hoy fuente de inspiración del sistema de salud francés del siglo xxi para enfrentar sus desafíos sociales.30
La identificación de desigualdades territoriales en la accesibilidad a las instalaciones de salud, constituye una herramienta de alto potencial para las decisiones en la planificación sanitaria.31) Para medir la accesibilidad, los SIG ofrecen diversas alternativas según el interés del estudio y la disponibilidad de información, ya sea mediante la distancia o el tiempo de recorrido hasta la instalación de salud más cercana,32,33 o la más preferida.34) En general, evaluar la accesibilidad únicamente con puntos de oferta y demanda en relación geométrica no permite identificar a aquellos individuos que realmente necesitan los servicios.35 Por esta razón en este estudio se identifica el número de habitantes correspondientes a cada intervalo de recorrido, para simular escenarios reales. Rivas y Puime afirman que esta forma de medir la accesibilidad permite establecer comparaciones territoriales y conocer si una población es lo suficientemente diferente de otra, para proponer o no nuevas instalaciones de salud.35
Los resultados muestran dos razones vinculadas a la accesibilidad: la infradotación y la deficiente distribución espacial de las instalaciones. Respecto a esta última se notaron anomalías en las que, por un lado, los distritos de Matam y Dixinn registraban niveles de accesibilidad muy diferentes mientras tenían la misma extensión territorial, número de instalaciones y población. Los distritos Matam y Matoto tienen muy similares niveles de accesibilidad, siendo Matoto 9 veces más grande en extensión y 4 veces en población, comparado con Matam. En Ratoma el bajo nivel de accesibilidad se puede deber a la escasez de instalaciones con respecto a su extensión y a la ubicación de las instalaciones lejos de los barrios más poblados.
Es importante aclarar que la priorización establecida no es sinónimo de injusticia social; por el contrario, se trata de promover que todo presupuesto destinado a construir un limitado número de instalaciones de atención primaria en la ciudad, pueda ser fraccionado en partes desiguales de modo que cada distrito sea intervenido en su escala correspondiente a su nivel de prioridad.
Como principales limitaciones del presente estudio se identifica la escasez de subcriterios para la determinación del nivel de salud por distritos, debido al deficiente sistema de información sanitaria guineano. Se debe resaltar la importancia que hubiera tenido, como criterio, la contaminación ambiental, dado que la higiene pública es uno de los mayores problemas de salud en Conakry. En el caso de la medición del nivel de accesibilidad, no se pudieron incluir factores de fricción sobre la distancia a recorrer, tales como el costo de transporte, y solo se incluyó la modalidad de desplazamiento en transporte público, ya que es la más utilizada para acudir a una instalación de salud en Conakry.
A través de este estudio se revela que los criterios y subcriterios empleados reflejan desafíos sociales de alta relevancia para el país, y la ciudad de Conakry en particular. Junto a ello, el empleo de la EMC, en combinación con los SIG, resulta ser un método práctico para apoyar la toma de decisiones en condiciones deficientes de los sistemas de información sanitaria, al permitir el establecimiento de prioridades para la extensión progresiva de la cobertura de instalaciones de atención primaria, en el alcance de la cobertura universal de salud. Lo que resulta pertinente, también, para monitorear el comportamiento de las variables en el tiempo, con potencial aplicabilidad a otras regiones del país, así como para implementar investigaciones orientadas a identificar nuevas desigualdades territoriales en salud.
Se concluye que la priorización de distritos en Conakry, según necesidades de atención primaria, puede apoyar al gobierno en la toma de decisiones para la implementación de políticas de salud que permitan avanzar hacia una cobertura universal de salud.