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Introducción
La necesidad de contribuir al análisis de fenómenos en el área de control de la gestión en salud atrae la atención de investigaciones cuyos aportes permiten explicar diferentes aspectos en esta área. El análisis de redes permite abordar el fenómeno en relación con su conformación como red que constriñe a los actores involucrados, genera relaciones de vinculación y posiciones funcionales diferenciadas y, a la vez, permite inferir cómo las redes operan de manera organizada para insertarse en una dinámica de mayor amplitud.
Por lo tanto, el análisis de redes con sus fortalezas y debilidades es un buen punto de partida para comenzar a indagar acerca de los procesos de vinculación que estructuran el control de la gestión y condicionan los resultados de las redes sanitarias. Por esta razón, existen investigaciones que, a partir de estudios previos y de manera cooperada, aislada o en red, abordan el análisis de una realidad. Para sistematizar las brechas en el conocimiento, los temas y las redes que permiten conocer el estado del arte se realiza el análisis bibliométrico que en este estudio se relaciona con el área de control de gestión de las redes sanitarias.
El análisis bibliométrico es un método documental que ha alcanzado un importante desarrollo durante las últimas décadas. Su objetivo fundamental es el estudio del tamaño, crecimiento y distribución de los documentos científicos, junto con la estructura y dinámica de los grupos que producen y consumen dichos documentos y la información que contienen.1 En efecto, este método busca contribuir al análisis de fenómenos en diversas áreas, como los problemas médicos derivados del uso excesivo de Internet, lo que evidencia la necesidad de políticas públicas que orienten su uso, tal como lo plantea Vega-Almeida y Arencibia-Jorge.2
Como lo indica la tabla 1, uno de los indicadores asociados con la calidad científica consiste en la evaluación por pares que se considera de los más complejos de utilizar porque requiere contactar a los expertos en determinadas áreas de conocimiento y rescatar su percepción. Sin embargo, en la actualidad es posible acceder a otros indicadores para medir la importancia y el impacto de las publicaciones, a partir de las bases de datos científicas y mediante el empleo de diversos softwares para su análisis.
Tabla 1 Descripción de indicadores de calidad, importancia e impacto científico
| Indicador | Descripción |
|---|---|
| Revisión de colegas | Información sobre los aspectos de calidad cognitiva, metodológica, estética, etcétera, basados en la percepción de colegas o expertos |
| Número y distribución de publicaciones | Una característica o un fenómeno básico de la producción de publicaciones es el crecimiento exponencial de la ciencia, donde su ritmo es más rápido que la mayoría de los fenómenos sociales |
| Productividad de los autores | De una manera general, se puede afirmar que existe una fuerte correlación entre la eminencia de un científico y su productividad |
| Colaboración en las publicaciones | La participación de varios autores en la elaboración de un trabajo es consecuencia de la profesionalización de la comunidad científica |
| Número y distribución de las referencias | Los parámetros básicos que se pueden estudiar usando este tipo de indicador son: número de referencias por artículo; años de publicación de los trabajos referenciados; distribución de las referencias según revistas o áreas científicas |
| Indicador de impacto de los trabajos: número de citas recibidas | Este indicador se ha convertido en la parte esencial de la evaluación de las actividades científicas. Es el más profusamente utilizado, también el más controvertido y busca conocer el número de veces que una publicación ha sido citada por otras publicaciones |
| Indicadores de impacto de las fuentes: factor de impacto de las revistas | Es la valoración de una revista científica y ha ido ganando gran aceptación por parte de la comunidad científica |
| Índice de inmediatez | Rapidez con que se citan los artículos de una revista determinada |
| Asociaciones temáticas | Artículos citados simultáneamente, y la relación que existe entre ellos |
Fuente: Adaptado de González de Dios y otros3
Específicamente, el factor de impacto (FI), estudiado por Torre-Espinosa y otros,4) fue introducido por Garfield,5 quien señala que en el numerador se incluyen solo los artículos originales y las revisiones y en el denominador se consideran todos los artículos publicados por la revista durante dos años.5 Concretamente, propone la primera medida objetiva, cuantificable y estable de la valoración de las citas en una revista científica y, por ello, ha ido ganando aceptación por parte de la comunidad científica. Se ha posicionado como un elemento fundamental para la generación de estudios bibliométricos, como los de De Filippo y otros.6
De acuerdo con Cross y Gray7 los enfoques tradicionales de control de gestión de una red conducen a una inadecuada toma de decisiones y perjudican el rendimiento, debido a que carecen de métodos que puedan ayudar a identificar los puntos fuertes y débiles de la red, los cuales se requieren para utilizar las intervenciones estructurales y conductuales y agilizar el intercambio de las interacciones en la red.
El análisis de redes organizacionales es una forma estructurada de visualizar cómo las comunicaciones, la información y las decisiones fluyen a través de las organizaciones.8 Por esta razón, a lo largo del tiempo el análisis de redes ha desarrollado una metodología propia que ha ido creciendo de forma paralela a la gran variedad de estudios realizados desde distintas disciplinas y perspectivas, de acuerdo con o planteado por Freeman.9
Según Cross y Gray7 en las últimas dos décadas las organizaciones públicas se han vuelto más intensivas en colaboración, a menudo mediante la implementación de estructuras organizacionales basadas en matrices, la difusión de herramientas de coordinación de redes, junto con esfuerzos para crear la cultura de una sola gran organización, para integrar mejor los esfuerzos altamente especializados con el fin de mejorar la innovación. Sin embargo, si bien han logrado significativos avances, aún no han obtenido los resultados esperados.
En este sentido, el análisis de redes es una potente herramienta de evaluación que mejora la coordinación entre los agentes que prestan servicios públicos,10 donde se observan descensos en el número de actores periféricos, incrementos de vínculos y densidad, asociados a mejoras en la capacidad operativa de la red.11
También se ha investigado la forma de mejorar la evolución y el desarrollo de las redes organizacionales y sus agrupaciones, donde el aumento de la reciprocidad se relaciona con un mejor desempeño de la red.10 Además, el análisis de redes también se considera como una potente herramienta de evaluación e implementación de programas, puesto que mejora la coordinación entre las agencias y los agentes que prestan servicios públicos.10
En la misma línea, algunas investigaciones analizan datos relacionales para conocer la evolución, el desarrollo y los cambios que experimenta una red de promoción socio-sanitaria. Se ha encontrado que el incremento de la densidad de la red, la reducción del número de actores aislados y el aumento de la reciprocidad se relacionaban con un mejor desempeño de la red.10
El estudio de Wendel y otros11 investiga la forma de mejorar la coordinación de una red de organizaciones, para lo cual observaron descensos en el número de actores aislados, incrementos de vínculos y densidad asociados a mejoras en la capacidad operativa. El estudio de Luke y Harris12 señala que la aplicación de esta metodología en el campo de la salud pública es de gran utilidad y su potencial aún es más amplio, por lo cual, la integraron al análisis de la estructura interorganizativa de los servicios de salud. Por su parte, Provan y Sebastian13 y Provan y Lemaire14) también presentan aportes para evaluar las redes interorganizativas en el sector público.
Kwait y otros15 plantean que los esfuerzos integrados para abordar los problemas de salud pública, mediante la participación de múltiples partes interesadas, pueden producir mejores resultados de salud que los programas que no utilizan un enfoque de red. Puesto que ninguna organización tiene control total sobre todos los determinantes de la salud de la población, al sumar recursos y talentos se pueden llevar a cabo estrategias más efectivas.16
Por otra parte, la investigación de Mascia y otros17 demuestra cómo las redes de derivación hospitalaria influyen en los reingresos de pacientes. Los resultados demuestran que la centralidad organizativa en la red de referencia general y la densidad de la red del ego tienen efectos opuestos sobre la probabilidad de eventos de readmisión dentro de los hospitales, en los que una mayor centralidad se asocia negativamente con las readmisiones; mientras que una mayor densidad de la red del ego disminuye la probabilidad de eventos de readmisión. Además, logran demostrar que las redes de derivación de pacientes abarcan importantes mecanismos de coordinación e integración entre los hospitales, lo que aporta numerosos beneficios a nivel organizativo, como la productividad, la eficiencia y la calidad de la atención.
Estos hallazgos respaldan la necesidad de mejorar el control y la gestión de las redes sanitarias para reorganizar los sistemas de salud y proporcionar indicaciones importantes para los responsables de la formulación de políticas y los directivos del ámbito sanitario. Además, dada la relevancia que han adquirido los mapas de redes de autores para determinar los investigadores más influyentes,18 al igual que las redes académicas19 y de colaboración entre instituciones20 o de algún área en particular, como la de administración,21 este estudio realiza una revisión en profundidad de la literatura científica relacionada con el control de la gestión de las redes sanitarias con el objetivo de identificar las publicaciones más relevantes, los autores más influyentes y las diferentes tendencias, mediante un análisis bibliométrico.
Métodos
En este estudio se utilizaron dos técnicas de investigación, la primera con datos primarios y la segunda un análisis bibliométrico a partir de un ranking de publicaciones más citadas. El análisis bibliométrico es una herramienta de investigación que se refiere al análisis estadístico de una larga colección de análisis de resultados realizados por estudios individuales con el propósito de integrar una conclusión, además es útil para sintetizar los datos de una colección de estudios.22
Mediante una amplia búsqueda bibliográfica se identificó el estado actual de la literatura y las necesidades existentes en este tema. Se profundizó en los autores más influyentes y relevantes en el ámbito de la investigación; se revisaron y evaluaron artículos de revistas indexadas, libros, páginas web y reportes de entidades encargadas del manejo de este tipo de información.
Para el análisis e identificación de los autores más relevantes sobre el tema se utilizó la base de datos Web of Science (WoS) que permitió en el análisis y búsqueda de las publicaciones con mayor impacto; además de las referencias encontradas en los diferentes artículos leídos y las recomendaciones de los expertos. Adicionalmente, se recurrió al Journal Citation Reports (JCR) para analizar los factores de impacto y las revistas más influyentes.
En cuanto a la organización y almacenamiento de las referencias que se encuentran en la WoS, empleadas para este estudio, se utilizó Mendeley, gestor bibliográfico que combina una versión web con una versión de escritorio y, además, permite gestionar y compartir las referencias bibliográficas y documentos de investigación, encontrar nuevas referencias y documentos y colaborar en línea.
En efecto, Mendeley ha sido creado y desarrollado como una red social académica en línea de investigadores, para identificar, capturar, etiquetar, clasificar y referenciar artículos científicos y académicos. Su comunidad está formada por tres millones de usuarios, dispone de una base de datos con más de cien millones de referencias y desde el año 2013 pertenece al grupo editorial Elsevier.23
En la primera fase del análisis bibliométrico se determinaron los artículos de la disciplina y, como se mencionó anteriormente, se consultó la base de datos electrónica WoS, que fue escogida, debido al reconocimiento internacional por ser una de más completas que existen, además porque posee herramientas para clasificar la información, como el índice de impacto de las revistas científicas.
en palabras clave.
La tabla 2 describe los términos y sus respectivos descriptores que fueron utilizados en la búsqueda que contempló el estudio según ámbito:
Tabla 2 Términos o descriptores utilizados, según ámbito de estudio
| N° | Ámbito | Palabras clave |
|---|---|---|
| 1 | Control de gestión de redes |
Relaciones inter-organizacionales ( Control de gestión ( Redes organizacionales ( Sistema de control de gestión de redes ( |
| 2 | Análisis de redes ( |
Análisis de redes organizacional ( Análisis de redes públicas ( Metodológica de análisis de red ( Métricas para el análisis de red ( Herramienta de evaluación de red ( |
| 3 | Redes de salud ( |
Redes Integradas de Servicios de Salud ( Sistema de Salud ( Red de Salud Pública ( Fragmentación de los Sistemas de Salud ( Redes Complejas ( Sector Público ( |
Fuente: Elaboración propia.
Para la búsqueda en WoS se utilizaron los siguientes indicadores:
TEMA: ("management control" OR "network management control" OR network management control system "organizational networks" OR inter-organizational relationships OR "management control" OR "network management control" OR network management control system).
AND TEMA: ("network analysis" OR "analysis public networks" OR "methodology analysis network" OR metrics network analysis OR network evaluation tool OR "complex networks").
AND TEMA: ("health network" OR integrated networks health services OR system health OR public health network OR health systems fragmentation OR "public sector").
Período de tiempo: 1967-2018.
Bases de datos: WOS, CCC, DIIDW, KJD, MEDLINE, RSCI, SciELO.
Tipo: Artículo
Idioma de búsqueda: Auto
El estudio contempló un período de búsqueda de 51 años, es decir, desde 1967 hasta 2018. Los primeros resultados arrojaron 476 trabajos, de los cuales se realizó una segunda selección de pertinencia, mediante un ranking de ocurrencia de las palabras clave. De esta selección se obtuvieron 75 investigaciones, de acuerdo con el criterio de mayor concentración de ocurrencia, en un rango de seis a 24 conceptos.
Una vez obtenido el listado de las referencias bibliográficas, se creó un archivo de texto (*txt) delimitado por tabulados Windows, desarrollado en Java y se procesó con el software VOSwiever para construir y visualizar redes bibliométricas, con el cual se analizaron las coautorías, la cocitación y se obtuvieron las figuras de redes.
Para crear un mapa basado en los datos bibliográficos, primero el programa lee los datos desde el administrador de referencias obtenidas desde WoS, donde se obtienen los siguientes tipos de análisis: coautoría, método de conteo, conteo completo, unidad de análisis, autores, con un mínimo de un documento por autor. Se consiguieron 159 observaciones. Posteriormente, para cada uno de los autores se calculó la fuerza total de los vínculos de coautoría con otros autores.
Resultados y discusión
La figura 1 muestra que siete del total de actores presentan una mayor fuerza de enlace total. Además, se pueden apreciar las redes de las principales coautorías de la bibliografía y sus relaciones.
Fuente: Elaboración propia.Fig. 1 Red de las principales coautorías de la bibliografía y sus relaciones.
En cambio, la figura 2 representa los campos asociados a los términos con mayor ocurrencia; en este caso se consideran todos los abstract con el método de conteo binario y el límite mínimo de seis apariciones de un término. De los 1,472 términos encontrados, 37 cumplen el umbral.
Para cada uno de los 37 términos se calcula una puntuación de relevancia; teniendo como base este puntaje, se seleccionan los términos más relevantes con la opción predeterminada para seleccionar el 60 % de términos más relevantes, con lo que se obtuvo un total de 22 términos seleccionados, tal como se aprecia en la tabla 3.
Tabla 3 Selección de términos, según ocurrencia y relevancia de la bibliografía
| N° | Término inglés | Término español | Ocurrencia | Relevancia |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Red | 24 | 0,57 | |
| 2 | Asociación, relación fuerte o cercana | 22 | 0,74 | |
| 3 | Uso o utilidad | 11 | 1,06 | |
| 4 | Análisis | 11 | 0,99 | |
| 5 | Relación o conexión | 11 | 0,59 | |
| 6 | Datos | 11 | 0,31 | |
| 7 | Red social | 10 | 0,79 | |
| 8 | Recurso | 10 | 0.50 | |
| 9 | Enfoque | 10 | 0,21 | |
| 10 | Artículo | 9 | 2,01 | |
| 11 | Evidencia | 9 | 0,64 | |
| 12 | Forma o manera | 9 | 0,63 | |
| 13 | Desempeño | 8 | 1,89 | |
| 14 | Campo | 8 | 0,77 | |
| 15 | Análisis de red | 8 | 0,65 | |
| 16 | Sistema de control de gestión | 7 | 3,53 | |
| 17 | Firma | 7 | 1,26 | |
| 18 | Contabilidad | 7 | 1,03 | |
| 19 | Tiempo | 7 | 0,87 | |
| 20 | Coordinación | 7 | 0,65 | |
| 21 | Análisis de redes sociales | 7 | 0,43 | |
| 22 | Concepto | 6 | 1,87 |
Fuente: Elaboración propia.
La figura 3 presenta la densidad en que aparecen los conceptos con mayor ocurrencia en la bibliografía del estudio; para este caso los principales términos son red (network), asociación o relación fuerte o cercana (relationship); uso o utilidad (use); análisis y relación (relation); análisis (analysis) y relación o conexión (relations), cuyas palabras constituyen el centro de la investigación. Sin embargo, no hay presencia de palabras relacionadas con el ámbito sanitario (health) que, precisamente, es el ámbito de aplicación en este estudio.
Fuente: Elaboración propia.Fig. 3 Densidad de los principales términos de la bibliografía y sus relaciones.
Para un análisis más específico, como parte de una segunda fase, se seleccionaron las publicaciones más citadas con un mínimo de 100 citas. Se obtiene un total de 31 publicaciones, a partir de las cuales se elabora el ranking de acuerdo con el número de veces en que aparece citado (NVC) (tabla 4). En la tabla 4 se observa, además, el año de la publicación, el nombre de la investigación, el nombre de los autores, y el nombre de la revista, con el correspondiente volumen y número de páginas.
Tabla 4 Número de veces citados de la bibliografía
| NVC | Año | Investigación | Autor | Revista |
|---|---|---|---|---|
| 19,578 | 1998 | Watts y Strogatz |
|
|
| 13,813 | 1973 | Granovetter |
|
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| 1304 | 1994 | Mohr y Spekman |
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|
| 1278 | 2000 | Kale y otros |
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| 1136 | 2009 | Borgatti y otros |
|
|
| 1124 | 2003 | Borgatti y Foster |
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| 1101 | 2000 | Burt |
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| 1054 | 1998 | Gulati y Singh |
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| 851 | 2003 | Chenhall |
|
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| 841 | 2003 | Borgatti y Cross |
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| 837 | 1985 | Eisenhardt |
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| 649 | 2006 | Kossinets y Watts |
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| 569 | 2001 | Adamic y otros |
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| 532 | 2001 | Provan y Milward |
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| 393 | 2004 | Dekker |
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| 384 | 2010 | Szell y otros |
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| 376 | 1993 | Butterfoss y otros |
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| 342 | 1980 | Burt |
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| 337 | 2003 | Dodds y otros |
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| 281 | 2006 | Henri |
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| 279 | 2004 | Bisbe y Otley |
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|
| 269 | 1990 | Simons |
|
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| 258 | 1986 | Chenhall y Morris |
|
|
| 256 | 2009 | Maguire y Hardy |
|
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| 202 | 1999 | Abernethy y Brownell |
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| 186 | 1998 | Oliver y Ebers |
|
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| 163 | 1980 | Provan y otros |
|
|
| 153 | 2000 | Van der Meer-Kooistra y Vosselman |
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| 124 | 2008 | Caglio y Ditillo |
|
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| 100 | 1994 | Olland y Wilson |
|
|
| 100 | 2006 | Mouritsen y Thrane |
|
Fuente: Elaboración propia.
En primer lugar, es relevante mencionar que el 100 % de los estudios encontrados se encuentran en el idioma inglés. Es importante mencionar que, si bien WoS es reconocida internacionalmente por ser una de las bases de datos más completas que existen, presenta mayor cobertura de producción científica en inglés. Por lo que, de acuerdo con los que plantea Bojo-Canales y Sanz-Valero,24 las posibilidades de recibir citaciones son mayores si se publica en inglés.
En relación con el autor más citado del estudio, la principal publicación cuenta con 19,578 citas y se trata de la investigación Collective dynamics of 'small-world' networks de los autores Watts y Strogatz25 que, precisamente, aborda el ámbito de análisis de redes.
En la tabla 4 se puede apreciar, además, que las principales publicaciones se encuentran en revistas del área de la administración, lo cual explica que los autores que abordaron el tema a finales de la década de 1990 trabajaran principalmente en esa área. Posteriormente, el abordaje del tema se vuelve más transversal y se pueden observar publicaciones en revistas especializadas en la temática.
Para el análisis de las publicaciones más influyentes dentro de los 31 trabajos seleccionados se utiliza el FI, que se puede obtener del Journal Citation Reports (JCR), base de datos de información bibliométrica. Esta permite evaluar las principales revistas, mide su impacto, en función de las citas recibidas en los artículos publicados y recogidos en la WoS, permite conocer la influencia y el impacto de las investigaciones realizadas y muestra las relaciones entre las revistas que citan y las que son citadas.
La tabla 5 presenta el FI del año 2017, el número de citas de los últimos cinco años, la calificación de la revista y el cuartil correspondiente a la categoría.
Tabla 5 Factor de impacto de revistas sin categoría
| Revista | FI 2017 | No. de citas 5 años | Clasificación | Cuartil | Autor |
|---|---|---|---|---|---|
| 41,577 | 44,959 | 1 de 64 | Q1 | Watts y Strogatz | |
| 41,058 | 40,627 | 2 de 64 | Q1 |
Dodds y otros Borgatti y otros Kossinets y Watts |
|
| 9,504 | 10,359 | 5 de 64 | Q1 | Szell y otros | |
| 8,08 | 12,043 | 4 de 140 | Q1 | Borgatti y Foster | |
| 6,773 | 8,758 | 1 de 147 | Q1 | Burt | |
| 6,7 | 11,254 | 7 de 140 | Q1 | Maguire y Hardy | |
| 5,878 | 8,663 | 11 de 140 | Q1 |
Provan y otros Gulati y Singh |
|
| 5,482 | 7,48 | 12 de 140 | Q1 |
Mohr y Spekman Kale y otros |
|
| 4,591 | 5,284 | 1 de 47 | Q1 | Provan y Milward | |
| 3,764 | 5,678 | 4 de 147 | Q1 | Granovetter | |
|
|
3,544 | 4,927 | 41 de 210 | Q1 | Eisenhardt Borgatti y Cross |
| 3,238 | 4,375 | 49 de 210 | Q1 | Burt | |
| 3,133 | 5,028 | 52 de 210 | Q1 | Oliver y Ebers | |
| 2,245 | 4,411 | 13 de 98 | Q1 | Chenhall y Morris | |
| 2,077 | 3,916 | 20 de 98 | Q1 |
Simons Abernethy y Brownell Van der Meer-Kooistra y Vosselman Chenhall Dekker Bisbe y Otley Henri Mouritsen y Thrane Caglio y Ditillo |
|
| 2,667 | 3,25 | 24 de 94 | Q2 | Olland y Wilson | |
| 2,284 | 2,293 | 12 de 31 | Q2 | Adamic y otros | |
| 1,479 | 2,054 | 103 de 239 | Q2 | Butterfoss y otros |
Fuente: Elaboración propia.
El FI del año 2017 fluctúa entre 41,577 y 1,479 y en los últimos cinco años va de 44,959 a 2,054. La clasificación en la categoría varía entre 64 y 239 y las investigaciones se ubican entre el 1 y 103, respectivamente. En cuanto al cuartil se obtiene que 28 de ellas pertenecen al cuartil Q1 y solo tres al cuartil Q2.
El trabajo con mayor FI corresponde al realizado por Watts y Strogatz,25 cuya revista pertenece a la primera categoría de su área de investigación.
La tabla 6 representa las áreas temáticas (categoría, según el JCR) de los artículos revisados para el estudio, a los cuales se les puede considerar, en algunos casos, en más de un tema específico, dada la naturaleza de la investigación.
Tabla 5 Área temática de la bibliografía
| Área | Investigación |
|---|---|
Fuente: Elaboración propia.
Es posible apreciar que la mayoría de los trabajos utilizados en el estudio se enfocan en el área de negocios y finanzas (business, finance), seguido de solo negocios (business); luego ciencias multidisciplinares (multidisciplinary sciences), administración (management), sociología (sociology), física, fluidos y plasmas (physics, fluids & plasmas); administración pública (public administration), educación e investigación educativa (education & educational research) y finalmente servicios y ciencias de la salud (health care sciences & services).
Los estudios revisados, en su gran mayoría, tienen como objeto el análisis teórico de las redes y predomina la metodología cuantitativa mediante el análisis de fuentes primarias de información.
Otra característica de los datos es su dispersión, pues no se pueden apreciar tendencias en este tipo de investigaciones. Los investigadores enfocan el tema desde diversas perspectivas y abarcan diversos puntos del problema, lo que complejiza la identificación de las líneas de investigación.
Conclusiones
El análisis de los contenidos de las publicaciones objeto de estudio pone de manifiesto que las investigaciones disponibles han estado enfocadas en la profundización de los estudios teóricos para el análisis de redes con la prevalencia de la metodología cuantitativa. Si bien son disímiles las contribuciones, estas exponen el creciente interés del estudio de redes sociales, sin hallazgos de estudios bibliométricos y recientes estudios descriptivos relacionados con el control de la gestión de las redes sanitarias.
Por otro lado, considerando la evolución en el tiempo y la importancia dentro de las categorías de la revisión de la literatura, se evidenció que estos hechos documentan el creciente interés por estudiar estos temas, además de considerar la importancia que tienen dentro de las categorías.
Se concluye que la literatura científica de las redes sanitarias es un área de conocimiento que se encuentra en plena vigencia y actualidad, orientado principalmente al estudio teórico del análisis de redes; prevalece la metodología cuantitativa mediante el acceso a las fuentes de información primaria y predomina el inglés, sin embargo, solo se presentan recientes hallazgos relacionados con el estudio descriptivo del control de gestión de las redes sanitarias.
Finalmente, el análisis bibliométrico permitió obtener información científica de calidad que permite contribuir al estudio del control de gestión de las redes asistenciales. Además, se evidencia que aún es incipiente el desarrollo de información y estudios relevantes en relación con el control de gestión para contribuir al desarrollo de las redes sanitarias.
