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Vol. 33. Núm. 4.
Páginas 333-340 (julio - agosto 2019)
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Análisis de las cesáreas en Uruguay por tipo de centro hospitalario
An analysis of caesarean sections in Uruguay by type of hospital
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14596
Rafael Aguirrea,b, José-Ignacio Antónc,
Autor para correspondencia
janton@usal.es

Autor para correspondencia.
, Patricia Triunfod
a Clínica Ginecotocológica “C”, Facultad de Medicina, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay
b Área Programática de Salud Integral de la Mujer, Área de Salud Sexual y Reproductiva, Dirección General de la Salud, Ministerio de Salud Pública, Montevideo, Uruguay
c Departamento de Economía Aplicada, Facultad de Economía y Empresa, Universidad de Salamanca, Salamanca, España
d Departamento de Economía, Facultad de Ciencias Sociales, Universidad de la República, Montevideo, Uruguay
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Estadísticas
Tablas (6)
Tabla 1. Clasificación de Robson
Tabla 2. Distribución de nacimientos, tasas de cesárea por grupo de Robson y tipo de hospital
Tabla 3. Media de las variables utilizadas en el análisis
Tabla 4. Determinantes del parto por cesárea en Uruguay (modelo logit, odds ratios)
Tabla 5. Resultados de la comparación de las distintas categorías de hospitales y el Centro Hospitalario Pereira Rossell aplicando controles por características observables
Tabla 6. Resultados de la comparación de tasas de cesáreas predichas por el C-Model y los coeficientes del Centro Hospitalario Pereira Rossell
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Resumen
Objetivo

Analizar comparativamente la incidencia de las cesáreas en los subsistemas de salud de Uruguay y en relación con los estándares de la Organización Mundial de la Salud (OMS) considerando las características médico-obstétricas de los partos, en especial la clasificación de Robson.

Método

Se emplean 190.847 nacimientos registrados en el Sistema Informático Perinatal de Uruguay entre 2009 y 2014 por tipo de subsector sanitario. Mediante modelos logit se analiza la probabilidad de cesárea considerando la clasificación de Robson, otros factores de riesgo y las características de las madres. Se comparan las tasas de cesárea predichas por los distintos subsectores sanitarios para una población común. Asimismo, se contraponen las tasas de cesáreas observadas en cada subsistema con las que, hipotéticamente, se encontrarían si los hospitales siguiesen las pautas de la muestra de hospitales de referencia de la OMS.

Resultados

El subsector privado, en términos generales, presenta una incidencia de cesáreas mucho más elevada que el público, incluso después de considerar las características médico-obstétricas de los nacimientos. Las tasas de cesáreas en Uruguay están más de un 75% por encima del valor que cabría esperar de acuerdo con el modelo de la OMS.

Conclusiones

La incidencia de cesáreas en Uruguay es muy alta respecto a los estándares definidos por la OMS, en especial en el subsector privado. Este hecho no se explica por las características clínicas de los nacimientos.

Palabras clave:
Cesárea
Hospitales
Prestación de atención de salud
Organización Mundial de la Salud
Uruguay
Abstract
Objective

To analyse on a comparative basis the incidence of caesarean sections among the different health care systems in Uruguay and with respect to the World Health Organization's (WHO) standards, taking into account the medical-obstetric characteristics of the births, particularly, the Robson classification.

Methods

We examine 190,847 births registered by the Perinatal Information System in Uruguay between 2009 and 2014 by type of health care system. Using logit models, we analyse the probability of caesarean section taking into account the Robson classification, other risk factors and the mothers’ characteristics. We compared the caesarean rates predicted by the different subsystems for a common population. Furthermore, we contrast the caesarean rates observed in each subsystem with the rates that resulted if the Uruguayan hospitals followed the guidelines of the sample of WHO reference hospitals.

Results

Private health systems in Uruguay exhibit a much higher incidence of caesarean sections than public ones, even after considering the medical-obstetric characteristics of the births. Caesarean rates are more than 75% higher than those observed if the WHO standards are applied.

Conclusions

Uruguay has a very high incidence of caesarean sections with respect to WHO standards, particularly, in the private sector. This fact is unrelated to the clinical characteristics of the births.

Keywords:
Caesarean section
Hospitals
Delivery of health care
World Health Organization
Uruguay
Texto completo
Introducción

De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), existe una tendencia de carácter global al incremento de la incidencia de cesáreas. Uruguay no resulta ajeno a esta tendencia, pues su tasa de cesáreas pasó de un 36% a un 44% entre 2009 y 20141,2. Debido al impacto de las cesáreas sobre la salud materno-infantil3–9 y los costes sanitarios2,10, la OMS ha insistido sistemáticamente en el estudio de las cesáreas innecesarias, esto es, aquellas que no responden a indicaciones clínicas11. Desde 1985, la OMS situó la tasa «ideal» de cesáreas entre un 10% y un 15%12. En 2015, propuso usar el sistema de Robson como un método de clasificación normalizado que permite comparar las tasas de cesáreas de forma homogéna entre instituciones y en el tiempo. Esta clasificación ayudaría a identificar los grupos que contribuyen en mayor medida a la evolución observada, y así brindar insumos para evaluar y mejorar la calidad de la atención, y con ello la salud materna y perinatal11. La clasificación de Robson (tabla 1) agrupa a todas las madres en 10 grupos, excluyentes unos de otros, en función de cinco variables que dan cuenta de si el embarazo es múltiple, el inicio del parto (espontáneo, inducido o cesárea electiva), la presentación (cefálica, pelviana o situación transversa), la historia obstétrica (nulípara, multípara sin cesárea previa, multípara con cesárea previa) y la edad gestacional (término o pretérmino –menos de 37 semanas de gestación–)13.

Tabla 1.

Clasificación de Robson

Grupo  Mujeres incluidas en el grupo 
Nulíparas con feto único en presentación cefálica, de 37 semanas o más de gestación, que han iniciado el parto de forma espontánea 
Nulíparas con feto único en presentación cefálica, de 37 semanas o más de gestación, que han iniciado el parto de forma inducida o con cesárea electiva antes del inicio del parto 
Multíparas sin cesárea previa, con feto único en presentación cefálica, de 37 semanas o más de gestación, que han iniciado el parto de forma espontánea 
Multíparas sin cesárea previa, con feto único en presentación cefálica, de 37 semanas o más de gestación, que han iniciado el parto de forma inducida o con cesárea electiva antes del inicio del parto 
Multíparas con al menos una cesárea previa, con feto único en presentación cefálica, de 37 semanas o más de gestación 
Nulíparas con feto único en presentación podálica 
Multíparas con feto único en presentación podálica, incluyendo aquellas con cesárea previa 
Todas las mujeres con embarazo múltiple, incluyendo aquellas con cesárea previa 
Todas las mujeres con feto único en posición transversa u oblicua, incluyendo aquellas con cesárea previa 
10  Todas las mujeres con feto único en presentación cefálica de menos de 37 semanas de gestación, incluyendo aquellas con cesárea previa 

Asimismo, la OMS, tomando como base los criterios de Robson y una serie de hospitales con bajas tasas de cesáreas y de mortalidad perinatal intraparto, ha desarrollado un modelo estadístico (C-Model) que permite computar las tasas «ideales» de cesáreas para cualquier muestra poblacional de acuerdo con sus características clínicas14,15. A partir de la World Health Organization Multicountry Survey on Maternal and Newborn Health 2010-2012, esta organización analizó la incidencia de cesáreas en 66 centros hospitalarios de 22 países con tasas de cesáreas y de mortalidad perinatal intraparto inferiores a la mediana. A través de un modelo logit, los investigadores de la OMS estudiaron cómo las características clínico-obstétricas y socioeconómicas afectaban a la probabilidad de cesárea en los hospitales del grupo de referencia. Con estas estimaciones, los autores desarrollaron una herramienta estadística, el C-Model, que permite computar la tasa de cesáreas «ideal» para cualquier población o muestra.

Desde su reforma en 2007, el sistema de salud uruguayo busca ofrecer una cobertura universal a través de una financiación basada en aportaciones de los trabajadores, e integrando la libertad de elección entre proveedores públicos y privados bajo ciertas condiciones. La remuneración de los proveedores incluye un pago per cápita y una parte sujeta al cumplimento de metas asistenciales. En el sistema de salud uruguayo es posible distinguir diferentes subsectores de proveedores de cuidados médicos, atendiendo al peso distinto de los componentes fijo y variable en el total del salario médico, diferencias salariales y cargas horarias promedio. En particular, existen profundas diferencias entre el sector público y el privado, y entre la capital y el interior del país16–18. En el sector privado del interior del país y en el sector público predomina un componente fijo, mientras que en el resto de la práctica privada la forma de remuneración dominante es el pago por acto o un pago mixto. Asimismo, los salarios en Montevideo son muy superiores a los del interior, sobre todo en el caso del sector privado. Finalmente, la jornada laboral promedio es superior en el sector público y en el interior. Por ello, este trabajo considera cuatro categorías de hospitales: públicos del interior del país (categoría 1), privados del interior del país (categoría 2), públicos de la capital del país (categoría 3) y privados de la capital del país (categoría 4). A su vez, por presentar características únicas, se analiza de forma separada el Centro Hospitalario Pereira Rossell (CHPR), la mayor maternidad del país, hospital público-universitario y de referencia nacional, incluido en la categoría 3.

El objetivo de este trabajo es explorar la incidencia de las cesáreas en Uruguay en los partos entre 2009 y 2014. En particular, tomando como eje los criterios de Robson, se pretende llevar a cabo un análisis comparativo de las tasas de cesáreas en Uruguay entre distintos subsectores sanitarios y en relación con los estándares fijados por la OMS. Además, dentro de este objetivo se distinguen dos finalidades. En primer lugar, comparar las tasas de cesáreas entre distintos subsectores sanitarios controlando por las características médico-obstétricas y sociales observables que pueden afectar a la probabilidad de cesárea de acuerdo con la literatura relevante19–21, permitiendo que las diferencias entre el comportamiento de los hospitales sean capturadas por el impacto diferencial de cada una de estas características en cada categoría hospitalaria. En segundo término, se persigue comparar las tasas de cesárea de Uruguay con las idóneas según los estándares internacionales aplicando la herramienta C-Model de la OMS14,15. Asimismo, también se realiza una comparación de las tasas de cesáreas de los hospitales tomando como patrón de comportamiento la práctica del CHPR.

El trabajo realiza varias aportaciones a la literatura previa. En primer lugar, se trata del primer estudio en Uruguay que aplica la clasificación de Robson y uno de los primeros sobre la incidencia de las cesáreas en el país18. En segundo término, en el ámbito internacional, mientras anteriores trabajos consideran contextos hospitalarios diversos y presentan una cobertura hospitalaria muy desigual22–24, nuestro estudio tiene un carácter pionero en la aplicación de los criterios de Robson a una muestra basada en registros administrativos representativa de la nación. Asimismo, el carácter innovador del trabajo viene dado por la comparación de la incidencia de las cesáreas entre distintos subsectores sanitarios y por la contraposición de las tasas de cesárea observadas con aquellas consideradas «ideales» de acuerdo con los criterios médicos de la OMS.

MétodosFuente de datos

En este trabajo se utilizan los nacimientos registrados por el Sistema Informático Perinatal de Uruguay entre 2009 y 2014, en hospitales con al menos 50 nacimientos al año y excluyendo el Centro Auxiliar de Young (único del país donde opera la colaboración público-privada y, por lo tanto, difícil de encuadrar en los subsistemas sanitarios mencionados)25,26. Tras eliminar las observaciones con valores perdidos en las variables de interés, la base de datos cuenta con 190.847 nacimientos que tuvieron lugar en 55 hospitales entre 2009 y 2014.

Variables

La variable dependiente fundamental es la ocurrencia de cesárea en el parto, una variable binaria que toma el valor 0 en caso de parto vaginal y 1 en caso de cesárea. Dentro de las variables independientes, la principal variable de interés se refiere a los grupos de Robson. La literatura previa sugiere menores tasas de cesárea para los grupos 3 y 4, y más altas en los grupos 9, 6, 7, 8 y 10. En particular, en los cuatro primeros, más de nueve de cada diez nacimientos se producen por cesárea. En los modelos multivariantes, esta variable categórica se introduce a través de nueve variables binarias (que toman el valor 1 si el parto pertenece al grupo en cuestión y 0 en caso contrario), tomando el grupo 3 como categoría de referencia, por ser el de mayor tamaño relativo y el de menor probabilidad de tener una cesárea. Asimismo, se consideran una serie de variables binarias médico-obstétricas que, de acuerdo con la literatura, pueden afectar a la probabilidad de cesárea, como placenta previa, desprendimiento de placenta, hipertensión, preeclampsia, eclampsia, problemas renales y virus de la inmunodeficiencia humana (VIH). A su vez, se incluyen variables sociodemográficas disponibles en nuestra base de datos que, a priori, de acuerdo con lo descrito en la literatura, pueden influir en la probabilidad de cesárea, tales como la edad de la madre (menor de 20 años, entre 20 y 34 años –nuestra categoría de referencia– y 35 años o más), el estado civil (casada, unión libre –omitida–, soltera y otro estado civil) y la educación de la madre (primaria o inferior, secundaria –categoría de referencia– y nivel terciario). Por último, se incluyen efectos fijos por año.

De cara a realizar el segundo de los análisis, y a efectos de emplear exactamente la misma especificación que en el C-Model de la OMS, en lugar de considerar los grupos de Robson se incluyeron las cinco variables que determinan dichos grupos, a través de variables binarias: número de partos anteriores (ninguno –categoría de referencia–, 1 o 2, y 3 o más), número de cesáreas previas (ninguna –valor de referencia–, 1 y 2 o más), parto múltiple, tipo de inicio de parto (espontáneo e inducido o con cesárea programada), presentación (cefálica –categoría de referencia–, podálica y situación transversa) y nacimiento prematuro (menos de 37 semanas de gestación). De acuerdo con la evidencia previa, cabe esperar que, manteniendo el resto de las variables constantes, los partos previos disminuyan la probabilidad de cesárea, mientras que las cesáreas previas, los nacimientos múltiples, los partos inducidos o por cesárea programada, la presentación podálica, la situación transversa y la gestación pretérmino incrementen su probabilidad.

Métodos estadísticos

Con el objetivo de posibilitar la comparación entre la incidencia de las cesáreas en diferentes subsectores de salud de Uruguay y establecer comparaciones con las tasas recomendadas por las OMS realizamos dos aproximaciones.

El primero de los ejercicios estadísticos realizados persigue comparar la tasa de cesáreas de cada uno de los subsistemas para una muestra común (el total de nacimientos del país) que resultaría de cada uno de los subsistemas sanitarios. Para ello, se emplea un modelo logit que incluye las nueve variables binarias indicando la pertenencia del parto a los grupos de Robson, todas la variables médico-obstétricas y demográficas mencionadas anteriormente y efectos fijos por año. En primer lugar, predecimos cuáles serían las tasas de cesárea de distintos tipos de hospitales si las características médicas observables de la población de madres fuesen exactamente las mismas, es decir, pretendemos calcular las tasas de cesárea estandarizadas. Con este objetivo estimamos, separadamente, un modelo logit para cada categoría de hospital de interés (descritas a continuación). Seguidamente, utilizando los coeficientes econométricos estimados, calculamos la probabilidad de cesárea predicha aplicando dichos coeficientes a toda la población de madres de Uruguay. Por último, computamos la media de las predicciones para cada uno de los subsistemas. Las diferencias encontradas no se asociarán a las características observables que, de acuerdo con la literatura, deben determinar la incidencia de las cesáreas, sino a las tasas específicas de cesáreas para madres con distintas características. Estas predicciones emplean todo el conjunto de variables, incluidas aquellas estadísticamente no significativas. Esto implica que la predicción puntual, aunque seguiría siendo consistente, podría no ser eficiente y el error estándar es conservador.

En segundo lugar, comparamos las tasas de cesáreas observadas en los distintos subsistemas hospitalarios y en el total del país con la proporción de cesáreas considerada como adecuada por la OMS para la población atendida en cada subsistema. Este ejercicio se realiza a partir de la herramienta online desarrollada por la OMS. Este instrumento se basa en los coeficientes de modelos logit de la probabilidad de cesárea en hospitales con tasas de cesáreas y de mortalidad perinatal intraparto, y los aplica a la muestra suministrada por los usuarios. El output de esta herramienta son las tasas de cesárea predichas si los centros hospitalarios de la misma se comportasen como dichos hospitales «ideales». Por último, se repite este mismo tipo de análisis tomando como patrón de referencia el CHPR (esto es, se estima un modelo logit para el CHPR idéntico al modelo de la OMS, y sus coeficientes se aplican a los cuatro subsistemas hospitalarios del país). Las variables consideradas en este segundo ejercicio −determinadas completamente por la herramienta de la OMS− son las que determinan los grupos de Robson (introducidas a través de variables binarias): placenta previa, desprendimiento de placenta, hipertensión, preeclampsia, eclampsia, problemas renales, VIH y edad de la madre.

En el Apéndice online se encuentran los detalles formales de los dos ejercicios realizados, así como los resultados de la estimación de modelos alternativos. Los cálculos se efectuaron con el programa estadístico Stata MP 15.1.

Resultados

La información de la tabla 2 presenta una primera aproximación a la incidencia y la evolución de las cesáreas por categoría hospitalaria y grupo de Robson. En primer lugar, es posible observar el incremento generalizado de la incidencia de las cesáreas a lo largo del periodo. En segundo término, las tasas de cesárea son, en general, muy altas, por encima del 15% que fija la OMS como objetivo. Para el total del país, en nuestra muestra la proporción de partos por cesárea ascendía al 46,3% en 2014. Estas cifras son mucho más altas en el sector privado, donde se sitúan en el 48,8% en el interior y en el 55,3% en Montevideo. Asimismo, aunque el patrón general se verifica en el caso uruguayo, es importante señalar que para el grupo 3, el de menor tasa de cesáreas, se observan diferencias entre los subsistemas de salud. En particular, este grupo es mayor en los hospitales públicos, dando cuenta del propio comportamiento respecto a las cesáreas de este tipo de hospital.

Tabla 2.

Distribución de nacimientos, tasas de cesárea por grupo de Robson y tipo de hospital

Grupo de Robson  Categoría 1: hospitales públicos del interiorCategoría 2: hospitales privados del interiorCategoría 3: hospitales públicos de MontevideoCategoría 4: hospitales privados de MontevideoCentro Hospitalario Pereira RossellTotal país
  Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)Distribución de los nacimientos (%)Tasa de cesáreas (%)
  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014  2009  2014 
22,3  23,7  22,8  24,8  26,7  25,9  25,9  34,1  21,8  18,1  18,9  22,7  23,7  22,7  36,5  38,0  22,4  17,4  19,8  19,3  24,0  23,0  26,2  32,4 
6,0  9,0  68,5  70,5  11,0  15,2  70,5  75,6  8,8  10,2  54,1  59,0  15,1  19,3  70,6  73,3  5,5  7,3  45,9  50,0  10,7  14,8  66,5  71,9 
40,6  34,2  5,1  7,4  27,7  23,0  7,0  9,8  32,3  30,4  5,6  5,8  21,5  17,3  9,6  9,7  37,0  34,8  5,2  4,0  29,2  24,0  6,7  8,3 
6,7  7,3  34,4  43,7  7,5  8,2  39,3  49,4  7,7  11,5  28,8  32,6  8,3  7,8  41,4  38,6  6,1  11,0  19,1  28,3  7,6  8,5  36,2  41,0 
13,0  14,6  60,1  69,4  14,8  15,9  77,9  86,0  15,1  16,3  60,9  62,4  17,8  18,9  88,5  87,8  15,0  16,6  53,0  56,3  15,4  16,9  74,1  80,4 
0,8  1,1  79,3  94,8  1,7  1,6  94,8  96,3  1,4  1,1  91,7  88,9  1,9  2,0  93,1  96,7  1,1  1,1  88,9  89,8  1,5  1,6  92,4  95,4 
1,3  1,3  85,1  91,4  1,7  1,4  94,3  96,6  1,8  1,7  94,5  84,9  1,7  1,4  93,8  97,1  2,0  1,7  93,5  81,6  1,7  1,4  93,3  93,6 
2,4  1,4  83,1  85,5  1,9  1,8  82,5  95,8  2,6  2,6  88,5  85,8  3,0  3,6  96,1  97,8  2,9  2,4  82,4  81,3  2,5  2,6  88,5  94,1 
0,1  0,2  80,0  100,0  0,3  0,3  90,0  90,6  0,3  0,5  95,7  100,0  0,4  0,4  96,0  100,0  0,2  0,4  90,0  100,0  0,3  0,4  92,8  97,6 
10  6,7  7,1  34,1  37,5  6,7  6,6  46,3  53,1  8,3  7,6  40,8  41,4  6,7  6,6  61,9  60,9  7,8  7,3  34,2  34,7  7,2  6,9  46,5  51,0 
Total  100,0  100,0  27,6  34,4  100,0  100,0  39,2  48,8  100,0  100,0  31,0  34,1  100,0  100,0  51,3  55,3  100,0  100,0  26,1  28,2  100,0  100,0  38,2  46,3 
N° de nacimientos  26.19161.86945.87356.91431.133190.847
N° de hospitales  132859155

Los principales estadísticos descriptivos (tabla 3) revelan la existencia de diferencias en la composición de la población atendida por los distintos subsistemas hospitalarios del país.

Tabla 3.

Media de las variables utilizadas en el análisis

  Categoría 1: hospitales públicos del interior  Categoría 2: hospitales privados del interior  Categoría 3: hospitales públicos de Montevideo  Categoría 4: hospitales privados de Montevideo  Centro Hospitalario Pereira Rossell  Total Uruguay 
Cesárea  0,310  0,439  0,337  0,547  0,285  0,429 
Grupo Robson 1  0,231  0,266  0,205  0,216  0,207  0,232 
Grupo Robson 2  0,073  0,129  0,100  0,173  0,084  0,128 
Grupo Robson 3  0,368  0,256  0,303  0,194  0,336  0,264 
Grupo Robson 4  0,076  0,079  0,095  0,087  0,089  0,085 
Grupo Robson 5  0,138  0,152  0,156  0,189  0,146  0,162 
Grupo Robson 6  0,010  0,016  0,013  0,020  0,012  0,015 
Grupo Robson 7  0,015  0,015  0,018  0,016  0,018  0,016 
Grupo Robson 8  0,017  0,020  0,027  0,032  0,027  0,025 
Grupo Robson 9  0,002  0,003  0,003  0,004  0,003  0,003 
Grupo Robson 10  0,071  0,065  0,079  0,069  0,078  0,070 
Menor de 20 años  0,415  0,163  0,383  0,062  0,445  0,220 
Entre 20 y 34 años  0,564  0,670  0,586  0,535  0,544  0,595 
35 o más años  0,021  0,166  0,031  0,403  0,012  0,184 
Casada  0,156  0,296  0,149  0,413  0,084  0,276 
Unión libre  0,553  0,573  0,609  0,485  0,647  0,553 
Soltera  0,277  0,123  0,233  0,095  0,259  0,162 
Otro estado civil  0,013  0,008  0,009  0,007  0,009  0,009 
Educación primaria o inferior  0,278  0,144  0,247  0,068  0,258  0,164 
Educación secundaria  0,622  0,716  0,648  0,699  0,645  0,682 
Educación universitaria  0,100  0,140  0,105  0,234  0,097  0,154 
Ningún parto anterior  0,347  0,452  0,356  0,460  0,341  0,417 
1 o 2 partos anteriores  0,440  0,466  0,453  0,486  0,441  0,465 
3 o más partos anteriores  0,213  0,082  0,191  0,054  0,218  0,118 
Ninguna cesárea previa  0,835  0,816  0,807  0,774  0,819  0,804 
1 cesárea previa  0,130  0,151  0,155  0,189  0,144  0,160 
2 o más cesáreas previas  0,035  0,032  0,038  0,037  0,037  0,036 
Parto múltiple  0,017  0,020  0,027  0,032  0,027  0,025 
Inicio de parto espontáneo  0,743  0,641  0,656  0,527  0,700  0,625 
Inicio de parto inducido o cesárea programada  0,257  0,359  0,344  0,473  0,300  0,375 
Presentación cefálica  0,969  0,963  0,956  0,952  0,958  0,959 
Presentación podálica  0,029  0,034  0,039  0,043  0,038  0,037 
Situación transversa  0,002  0,003  0,005  0,005  0,004  0,004 
Nacimiento prematuro  0,086  0,083  0,106  0,099  0,103  0,094 
Placenta previa  0,001  0,003  0,004  0,006  0,005  0,004 
Desprendimiento de placenta  0,004  0,004  0,007  0,007  0,007  0,005 
Hipertensión  0,014  0,018  0,027  0,022  0,025  0,021 
Preeclampsia  0,023  0,025  0,041  0,030  0,041  0,030 
Eclampsia  0,002  0,001  0,002  0,001  0,002  0,001 
Problema renal  0,001  0,001  0,002  0,001  0,001  0,001 
VIH  0,001  0,000  0,002  0,001  0,002  0,001 
Año 2009  0,141  0,150  0,175  0,119  0,151  0,145 
Año 2010  0,153  0,164  0,174  0,142  0,178  0,158 
Año 2011  0,154  0,167  0,177  0,160  0,183  0,166 
Año 2012  0,161  0,177  0,174  0,173  0,171  0,173 
Año 2013  0,189  0,173  0,163  0,187  0,173  0,177 
Año 2014  0,203  0,168  0,137  0,219  0,144  0,181 
             
N° de observaciones  26.191  61.869  45.873  56.914  31.133  190.847 

VIH: virus de la inmunodeficiencia humana.

Nota: la desviación estándar de las variables (al ser todas ellas binarias) puede obtenerse como 1−media×media.

Los resultados principales del análisis econométrico indican que, en términos generales, la probabilidad de cesárea de acuerdo con los criterios de Robson se articula, de menor a mayor, en el orden siguiente: grupo 3, grupo 1, grupo 4, grupo 10, grupo 2, grupo 5, grupo 8, grupo 7, grupo 6 y grupo 9. Asimismo, la probabilidad de cesárea aumenta con la edad de la madre y casi todas las complicaciones médicas consideradas. Por último, el efecto del nivel de escolaridad materna y del estado civil varía según la categoría del hospital. Cabe destacar el impacto positivo de la educación sobre la probabilidad de cesárea, con la excepción de los hospitales privados de Montevideo, y el impacto negativo, en algunas categorías, de la soltería (tabla 4).

Tabla 4.

Determinantes del parto por cesárea en Uruguay (modelo logit, odds ratios)

  Categoría 1: hospitales públicos del interiorCategoría 2: hospitales privados del interiorCategoría 3: hospitales públicos de MontevideoCategoría 4: hospitales privados de MontevideoCentro Hospitalario Pereira Rossell
Grupo Robson 1  5,137a    5,994a    5,736a    6,786a    6,242a   
  (0,291)    (0,215)    (0,274)    (0,260)    (0,378)   
Grupo Robson 2  30,758a    34,189a    23,976a    26,843a    25,365a   
  (2,093)    (1,378)    (1,204)    (1,083)    (1,647)   
Grupo Robson 4  8,106a    9,236a    6,984a    5,809a    6,843a   
  (0,513)    (0,385)    (0,352)    (0,254)    (0,446)   
Grupo Robson 5  27,004a    50,089a    29,120a    66,759a    26,683a   
  (1,478)    (2,008)    (1,306)    (2,938)    (1,497)   
Grupo Robson 6  212,136a    319,192a    182,974a    228,423a    171,033a   
  (51,558)    (53,757)    (26,954)    (35,400)    (28,569)   
Grupo Robson 7  133,393a    205,509a    123,901a    228,557a    113,275a   
  (23,645)    (31,681)    (14,369)    (41,345)    (14,609)   
Grupo Robson 8  108,032a    120,211a    118,945a    284,738a    100,322a   
  (16,474)a    (12,510)    (11,383)    (40,114)    (10,616)   
Grupo Robson 9  255,216    102,786a    626,135a    475,501a    448,322a   
  (152,431)    (27,139)    (318,554)    (240,919)    (229,774)   
Grupo Robson 10  7,501    10,677a    10,081a    13,510a    8,528a   
  (0,495)    (0,475)    (0,522)    (0,644)    (0,563)   
Menor de 20 años  0,702a    0,666a    0,701a    0,620a    0,680a   
  (0,029)    (0,020)    (0,022)    (0,026)    (0,027)   
35 o más años  1,105c    1,582a    1,180a    1,465a    1,130b   
  (0,067)    (0,051)    (0,050)    (0,040)    (0,062)   
Casada  1,285a    1,064b    1,319a    0,993    1,031   
  (0,061)    (0,026)    (0,047)    (0,024)    (0,060)   
Soltera  1,001    0,928b    0,923a    0,920b    0,943c   
  (0,039)    (0,030)    (0,028)    (0,035)    (0,034)   
Otro estado civil  0,860    0,805c    1,054    0,973    0,951   
  (0,126)    (0,097)    (0,129)    (0,133)    (0,147)   
Educación primaria o inferior  0,912a    0,872a    0,855a    0,969    0,917a   
  (0,031)    (0,026)    (0,022)    (0,048)    (0,029)   
Educación universitaria  1,091    1,138a    1,376a    0,968    1,047   
  (0,118)    (0,032)    (0,089)    (0,023)    (0,139)   
Placenta previa  42,059a    16,727a    5,143a    21,747a    6,290a   
  (35,265)    (5,963)    (0,996)    (6,585)    (1,393)   
Desprendimiento de placenta  107,019a    63,342a    69,190a    32,562a    81,290a   
  (66,781)    (23,581)    (21,953)    (11,038)    (28,111)   
Hipertensión  2,263a    1,582a    1,426a    1,530a    1,498a   
  (0,304)    (0,125)    (0,104)    (0,115)    (0,138)   
Preeclampsia  4,623a    3,420a    2,490a    3,669a    2,415a   
  (0,528)    (0,247)    (0,145)    (0,297)    (0,170)   
Eclampsia  3,183a    3,955a    3,890a    8,950a    4,125a   
  (1,341)    (1,400)    (1,134)    (6,110)    (1,326)   
Problema renal  1,206    0,943    1,553    2,358a    0,729   
  (0,540)    (0,318)    (0,435)    (0,750)    (0,319)   
VIH  38,162a    32,962a    82,985a    6,950a    117,379a   
  (31,767)    (36,950)    (52,450)    (2,927)    (94,737)   
Pseudo-R2  0,280,300,280,310,27
Porcentaje de predicciones correctas
Partos totales  80,077,878,276,979,2
Parto sin cesárea  88,485,385,578,587,6
Parto con cesárea  61,468,263,975,658,0
N° de observaciones  26.19161.86945.87356.91431.133

VIH: virus de la inmunodeficiencia humana.

a

Significativamente distinto de 1 al 1%.

b

Significativo al 5%.

c

Significativo al 10%.

Nota: entre paréntesis se muestran los errores estándar robustos a la heteroscedasticidad. El modelo incluye efectos fijos por año y una constante. Las categorías de referencia omitidas son la pertenencia al grupo 3 de Robson, la edad entre 20 y 35 años, la unión libre y la educación secundaria. El porcentaje de predicciones correctas se ha calculado asumiendo una probabilidad de corte de 0,5.

Utilizando los coeficientes obtenidos en el análisis econométrico y siguiendo la metodología propuesta, se calcula la probabilidad promedio predicha de cesárea por cada una de las distintas categorías con una misma población de referencia (total de nacimientos de Uruguay), a fin de determinar en qué medida las diferencias entre las tasas de cesárea en los cuatro subsistemas considerados y el CHPR responden a nacimientos con características muy distintas, o si por el contrario tienen que ver con las diferencias en la probabilidad de cesárea para un mismo tipo de parto.

Los resultados obtenidos sugieren que las características de la población desempeñan un papel relevante (tabla 5). Así, si la población atendida fuese exactamente la misma, la tasa de cesáreas en los hospitales públicos (categorías 1 y 3) se incrementaría de forma relevante, mientras que aumentaría solo ligeramente en el caso de los hospitales privados del interior y tomaría valores más bajos en los hospitales privados de Montevideo. Pese a que el rango de los promedios estimados se estrecha, las diferencias siguen siendo sustanciales. Así, por ejemplo, las tasas de cesárea observadas en los hospitales privados del interior y de Montevideo son un 42% y un 62% mayores que las de las categorías públicas, respectivamente, mientras que, cuando se considera una misma población de referencia, estas diferencias pasan a ser del 13% y el 26%. El CHPR presenta tasas de cesárea inferiores al promedio nacional y, por su tamaño, es el principal causante de lo observado en los hospitales públicos de la capital.

Tabla 5.

Resultados de la comparación de las distintas categorías de hospitales y el Centro Hospitalario Pereira Rossell aplicando controles por características observables

  Tasa de cesáreas observada  Tasa de cesáreas predicha por grupos de Robson y variables adicionales  Ratio entre la tasa predicha para el subsistema y la tasa predicha para el Centro Hospitalario Pereira Rossell 
Categoría 1: hospitales públicos del interior0,310  0,395  1,210 
(0,003)  (0,004)  (0,022) 
Categoría 2: hospitales privados del interior0,439  0,447  1,371 
(0,002)  (0,002)  (0,021) 
Categoría 3: hospitales públicos de Montevideo0,337  0,377  1,157 
(0,002)  (0,003)  (0,015) 
Categoría 4: hospitales privados de Montevideo0,547  0,477  1,462 
(0,002)  (0,002)  (0,023) 
Centro Hospitalario Pereira Rossell0,285  0,326  1,000 
(0,003)  (0,005)   

Nota: los errores estándar robustos a la heteroscedasticidad se incluyen entre paréntesis en la columna 2. Los errores estándar de las ratios se han obtenido mediante bootstrap con 500 replicaciones sin reposición.

Por último, procedemos a la comparación entre las tasas de cesárea observadas en los distintos subsistemas y las que se observarían si los hospitales siguiesen pautas similares, esto es, si los coeficientes estimados fuesen los mismos que los descritos por el C-Model de la OMS o el CHPR (tabla 6 y tabla I del Apéndice online). Nuevamente, los resultados expresados por las ratios entre cesáreas observadas y cesáreas predichas por el C-Model sugieren que el porcentaje de cesáreas en Uruguay se encuentra muy por encima (más de un 75%) del valor que cabría esperar de acuerdo con el modelo de la OMS. Esto es especialmente relevante en el caso de los hospitales privados del interior, los públicos del interior y los privados de Montevideo (véanse las ratios de la tercera columna de la tabla 6). Es destacable que incluso el CHPR se encuentra más de un 50% por encima de lo que cabría esperar a partir de las características de los partos que atiende.

Tabla 6.

Resultados de la comparación de tasas de cesáreas predichas por el C-Model y los coeficientes del Centro Hospitalario Pereira Rossell

  Tasa de cesáreas observada  Tasa de cesáreas predicha por C-Model  Ratio entre la tasa observada y la tasa predicha por el C-Model  Tasa de cesárea predicha por el Centro Hospitalario Pereira Rossell  Ratio entre la tasa observada y la tasa predicha por el Centro Hospitalario Pereira Rossell 
Categoría 1: hospitales públicos del interior0,310  0,166  1,864  0,254  1,223 
(0,003)  (0,021)  (0,016)  (0,002)  (0,011) 
Categoría 2: hospitales privados del interior0,439  0,233  1,889  0,332  1,324 
(0,002)  (0,030)  (0,009)  (0,003)  (0,012) 
Categoría 3: hospitales públicos de Montevideo0,337  0,213  1,596  0,309  1,092 
(0,002)  (0,027)  (0,010)  (0,002)  (0,004) 
Categoría 4: hospitales privados de Montevideo0,547  0,314  1,758  0,410  1,333 
(0,002)  (0,040)  (0,007)  (0,004)  (0,012) 
Centro hospitalario Pereira Rossell0,285  0,188  1,506  0,285  1.000 
(0,003)  (0,024)  (0,012)  (0,000)   
Total Uruguay0,429  0,243  1,755  0,339  1,266 
(0,001)  (0,031)  (0,004)  (0,003)  (0,009) 

Nota: los errores estándar robustos a la heteroscedasticidad se incluyen entre paréntesis en las columnas 2 y 4. Los errores estándar de las ratios se han obtenido mediante bootstrap con 500 replicaciones sin reposición.

Discusión

Los resultados de este trabajo muestran que la distribución de los nacimientos por grupos de Robson sigue patrones muy similares a los encontrados en otros países13, si bien en el sector privado hay una presencia mucho menor del grupo 3 (el más numeroso) que en los hospitales públicos. Asimismo, el impacto de las variables consideradas se encuentra cualitativamente en línea con la literatura de otros países13,22–24. Sin embargo, las tasas de cesáreas en Uruguay están muy por encima de lo que justificarían criterios médicos y obstétricos, así como de los niveles considerados «ideales» por la OMS11,12. Finalmente, aunque estas altas cifras no se limitan a ninguno de los subsistemas médicos analizados, resultan en especial elevadas en el sector privado de Uruguay, fundamentalmente en Montevideo, lo cual constituye un resultado habitual en los trabajos que realizan comparaciones entre el sector público y el privado27–29.

Las principales limitaciones del trabajo, que dan pie a futuras investigaciones, hacen referencia a la conveniencia de explorar el posible sesgo de selección en la elección de la cobertura pública o privada por parte de las madres, y a la determinación de cuáles son los factores causales concretos (protocolos de atención, formas de trabajo, calidad percibida, etc.)30–32.

¿Qué se sabe sobre el tema?

En un contexto internacional de incremento generalizado de las tasas de cesáreas, en 2015 la Organización Mundial de la Salud comenzó a sugerir la evaluación de la incidencia de las cesáreas en los hospitales y en el ámbito nacional a partir de la clasificación de Robson, diseñando incluso una herramienta para este fin.

¿Qué añade el estudio realizado a la literatura?

Las tasas de cesáreas de Uruguay se encuentran muy por encima de las que se justificarían por criterios médicos de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud, especialmente en el sector privado en Montevideo. Investigaciones futuras deben determinar los elementos causales (sistemas de pago, protocolos, formas de trabajo, etc.) tras estas cifras que permitan la puesta en marcha de políticas públicas que faciliten su reducción.

Editor responsable del artículo

Miguel Ángel Negrín Hernández.

Declaración de transparencia

El autor principal (garante responsable del manuscrito) afirma que este manuscrito es un reporte honesto, preciso y transparente del estudio que se remite a Gaceta Sanitaria, que no se han omitido aspectos importantes del estudio, y que las discrepancias del estudio según lo previsto (y, si son relevantes, registradas) se han explicado.

Contribuciones de autoría

R. Aguirre y P. Triunfo son los responsables de la concepción original del trabajo. P. Triunfo se encargó del tratamiento previo de la base de datos. J.I. Antón y P. Triunfo realizaron el análisis estadístico. R. Aguirre, J.I. Antón y P. Triunfo participaron en la interpretación de los datos, la escritura del artículo y la revisión crítica del mismo. El orden de los autores es alfabético.

Agradecimientos

Los autores agradecen a Zuleika Ferre, Mariana Gerstenblüth, Rafael Grande y Rafael Muñoz de Bustillo sus comentarios y sugerencias sobre una versión previa de este trabajo.

Financiación

J.I. Antón agradece la financiación recibida del Ministerio de Economía, Industria y Competitividad (proyecto CSO2013-41828-R).

Conflictos de intereses

Ninguno.

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