Para una asignación racional y equitativa de los recursos financieros disponibles, la elaboración de los presupuestos debe estar vinculada a objetivos de actividad. Para ello es necesario disponer de alguna herramienta de medida de la producción hospitalaria.
Este artículo presenta los resultados del estudio de costes realizado para el diseño de una nueva unidad de medida de productos intermedios, denominada Unidad Ponderada Asistencial (UPA).
Posteriormente se investigan mediante regresión múltiple las variables hospitalarias de estructura, servicios y actividad que explican la variabilidad del gasto por UPA entre 64 hospitales de INSALUD. Resultan significativas: médicos por cama, plantilla (resto de personal sanitario más auxiliares administrativos) por cama, tamaño inferior a 200 camas, porcentaje de camas de UCI, servicio de oncología, UPAs por cama y estancia media. El conjunto de estas variables con sus interacciones explican el 91,4% de la varianza del gasto por UPA.
La UPA y la modelización estadística permiten una mejor comprensión del gasto de los hospitales y pueden resultar muy útiles para alcanzar el objetivo de adecuar el presupuesto a la actividad teniendo en cuenta las características diferenciales de cada hospital.
Hospital budgets must be based on estimated workload in order to fairly distribute available financial resources. A tool to measure hospital production is need to achieve this aim.
We present in this article the results of a study on hospital cost which was carried out to design a new unit for measuring intermediate hospital products: the Weighted Health Care Unit (Unidad Ponderada Asistencial: UPA).
Thereafter we use multiple regression to find out structure, services and activity variables which explain the variations in expenses per UPA among 64 hospitals of INSALUD. Significant variables include: doctors per hospital bed, hospital staff (sanitary personnel except doctors plus administrative assistants) per bed, hospital size (less than 200 beds), ICU beds percentage, oncology service, UPAs per bed average length of stay. These variables, along with interactions between them, explain 91.4% of the variance of expenses per UPA.
The UPA and statistical modeling allow a better understanding of hospital expenses and can be very useful in coordinating budgets to hospital activity taking into account the different characteristics of each hospital.
