1. Introducción

A principios de 2020, la humanidad enfrentó la pandemia por Covid-19, uno de los desafíos más grandes de las últimas décadas, siendo necesario construir estructuras resilientes, flexibles y adaptables con las instituciones que dieran una respuesta eficaz y eficiente, al tiempo que pudieran sobreponerse con el me‑nor impacto social ante situaciones traumáticas, como la generada por el virus. El 11 de marzo de 2020, la Organización Mundial de la Salud (OMS) declaró una pandemia global al evidenciar una clara transmisión altamente peligrosa del virus SARS-CoV-2 (^{Organización Panamericana de la Salud [OPS, 2021]}). Las medidas de control fueron la base principal de la prevención: reducción de su propagación mediante la higiene de manos, y al toser, precauciones de transmisión estándar de contacto y aérea; así como establecer medidas de aislamiento.

A finales de abril de 2020, a nivel mundial se reportaban más de 3.1 millones de casos y 217 132 personas fallecidas; para el mes de agosto, estas cifras alcanzaron los 21.1 millones de casos y 750 660 muertes. En abril de 2021, el número de contagios fue de 147.2 millones y 3.1 millones de fallecidos; en mayo del mismo año, las cifras aumentaron de manera alarmante, a nivel mundial se contabilizaban cerca de 176 millones de casos, y casi 4 millones de personas fallecidas. Las cifras dan muestra de un proceso infeccioso altamente transmisible, su facilidad de contagio por partículas nasales o bucales detuvo al planeta (véase Tabla 1).

Bajo este panorama, se tuvo un desconocimiento generalizado sobre las causas, consecuencias y, sobre todo, la forma en la que las instituciones de salud respondían y ofrecían la seguridad necesaria a la población, de hecho, la comunidad científica advirtió que la presencia de pandemias serán más frecuentes y sus consecuencias más devastadoras con altos niveles de contagio y mayor mortalidad (^{IPBES, 2020}; ^{Han et al., 2015} y ²⁰¹⁶; ^{Menachery et al., 2015}; ^{Allen et al., 2017}). Se estima que existen cerca de 1.7 millones de virus no descubiertos, de los cuales, más de 850 mil con capacidad de contagio humano (^{IPBES, 2020}); un futuro desolador parece inminente, haciéndose necesario orientar los esfuerzos hacia la prevención en el campo de la salud.

El servicio de salud entendido como un derecho, cuenta con elementos constitutivos que el Estado debería garantizar, como satisfacción de una de las necesidades básicas, así como de justicia social e igualdad (^{Vanhulst, 2015}). Al respecto, la OMS y la OPS han desarrollado una serie de indicadores que determinan umbrales mínimos para que los servicios de salud correspondan con efectividad en atención, los más usuales son: el gasto público corriente en salud per cápita y los gastos de bolsillo.¹ Se ha encontrado también que por cada mil habitantes se requieren 2.28 profesionales sanitarios y 2.4 camas en el sistema de salud, para alcanzar una cobertura mínima de atención del 80% (^{OMS, 2006}).

La Tabla 2 muestra que Argentina y Brasil tienen el gasto en salud per cápita más alto de América del Sur, mientras que en el gasto de bolsillo, Ecuador, Paraguay y Venezuela muestran un porcentaje mayor, aunque en el caso de Venezuela, este gasto ha ido disminuyendo.

Sin embargo, no se establecen parámetros de eficiencia; más bien se ha logrado identificar ineficiencias de entre el 20 y 40% de los recursos asignados al campo de la salud (^{OMS, 2010}).

La eficiencia debe ser concebida como la capacidad para producir con recursos limitados, midiéndose en la cantidad de bienes y servicios que pueden ser obtenidos por cada unidad de recurso utilizado (^{Mankiw, 2012}). ^{Hurley (2000)}, por su parte, indica que resulta significativo discutir la eficiencia de un servicio, bien o actividad si se ha articulado un objetivo explícito contra el cual se puede evaluar dicha eficiencia.

^{Farrell (1957)} manifiesta la necesidad de medir la eficiencia productiva en una industria determinada para conocer qué tanto, dicha unidad de producción, puede aumentar su producto simplemente con el incremento de su eficiencia, sin absorber más recursos de los que cuenta.

^{Hurley (2000)} y ^{Cid et al. (2016)} distinguen a la ET como aquella que se alcanza al producir un output dado con la mínima utilización de inputs, entendiéndose como el uso adecuado y óptimo de los recursos en la producción, existiendo varias combinaciones de inputs para alcanzar un output determinado. ^{Soto y Casado (2019)} contribuyen indicando que la ET se alcanza al lograr el máximo resultado a partir de unos recursos dados, o que, estos resultados sean, al menos, tan elevados como el coste de oportunidad, o bien, que si produciendo los mismos resultados, se consuma una menor cantidad de recursos.

^{Santelices (2017)} encuentra, sobre una muestra de 32 hospitales públicos en Chile, durante el periodo 2011-2013, una eficiencia promedio de 77%; otra muestra de 40 unidades durante 2012, una eficiencia del 86%. En Colombia, ^{Fontalvo (2017)} indica que, 12 de las 17 unidades analizadas presentan una eficiencia óptima; por su parte ^{Meza (2018)} observó en su estudio que sólo 14.5% de las 29 entidades colombianas estudiadas tienen una eficiencia del 100%.

^{Rodríguez et al. (2015)} midieron la ET de cuatro clínicas especializadas en enfermedades neurológicas en Cuba, encontrando una media de eficiencia de escala de 66.8% en 2012 y del 78.7% en 2013. En Ecuador, ^{Suin et al. (2021)} encuentran mayor ET en el sistema público que en el sistema privado de salud; sin embargo, advierten que podría deberse a la naturaleza misma del servicio privado reflejado en las variables utilizadas.

Estudios de carácter multinacional, como el de ^{Maza y Vergara (2017)}, que analiza la eficiencia en hospitales y clínicas de alta complejidad de Latinoamérica, durante el periodo 2010-2011, encontraron que 65% de las unidades son totalmente eficientes y 48% experimentaron crecimientos en su productividad por aumentos de su eficiencia y mejoras tecnológicas. ^{Sanmartín et al. (2019)}, cuantificaron la eficiencia relativa del gasto total en salud de 62 países de América Latina y el Caribe (ALC) y de la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE), encontrando que para el 2014, los países más eficientes de ALC fueron Chile, Cuba, República Dominicana, Venezuela y Jamaica, y de la OCDE Japón, Luxemburgo y Turquía.

El Banco Interamericano de Desarrollo (^{Banco Interamericano de Desarrollo [BID], 2018}), que mide niveles de eficiencia de los sistemas de salud de ALC y de países de ingreso medio de la OCDE, encontró que América Latina muestra grandes variaciones en términos de eficiencia, siendo Chile el país mejor posicionado (octavo lugar), compartiendo con la mayoría de países de la OCDE en el 25% superior; mientras que otros 22 de los 27 países se sitúan en la mitad inferior de la eficiencia promedio. Los países con más bajo desempeño fueron Bolivia, Ecuador, Guatemala, Guyana, Panamá y Suriname.

En el uso de variables en la Tabla 3, diferentes estudios han empleado el Análisis Envolvente de Datos (DEA, por sus siglas en inglés) en el análisis de la ET; se usa esta metodología con distintos tipos de datos por su gran versatilidad.

Bajo este panorama, el objetivo del presente estudio es determinar la existencia de una relación causal y su nivel de incidencia de la ET de los sistemas de salud, en su respuesta y manejo de la mortalidad ocasionada por la presencia, a nivel mundial, de la pandemia por Covid-19.

En la formalidad del documento, su estructura consta de cinco secciones: la primera es el campo introductorio con una revisión de la literatura. En la sección segunda se hace una explicación de las metodologías utilizadas, además de una referencia completa de los datos que sirvieron de base para el análisis. En la tercera, se presentan los resultados obtenidos, así como su interpretación y aporte desde la investigación realizada. La cuarta sección proporciona una discusión de los resultados, y refiere a las limitaciones y nuevas alternativas de investigación desde otras ópticas y recursos metodológicos. Finalmente, la sección quinta trae a colación las conclusiones de la investigación realizada.

2. Materiales y métodos

3. Resultados

4. Discusión

La ET muestra valores con un comportamiento esperado; existe una mayor diferencia cuando los cálculos realizados usan modelos CRS o VRS, aunque dicha diferencia no es mayor; de la misma manera, al cambiar el input, los resultados no sufren mayores alteraciones. En la muestra de países con un gasto en salud menor a US$500, Bangladesh es el único que mantiene una ET del 100% en todos los escenarios propuestos, ocurre lo mismo con Singapur y Japón, en la muestra de países con un gasto en salud superior a US$500.

Por su parte, en el análisis de regresión, las pruebas realizadas para los tres tipos de muestras, y utilizando tanto MCO, MCG y MC2E, los resultados se revelan homogéneos y estadísticamente significativos. La variable independien‑te Muertes por Covid, tiene una relación inversa con la variable dependiente ET, aunque vale mencionar que, para los países con gasto en salud menor a US$500, las deducciones no son confiables.

Los resultados finalmente se traducen en que un incremento en 1% en la ET de los sistemas de salud de los países tomados como muestra, disminuiría entre 61 y 127 fallecidos por Covid-19, por cada 100 mil habitantes. Estos resultados son respaldados cuando se toma como muestra a todos los países: el regresor de la variable independiente mantiene su relación inversa y su significancia estadística, lo que indica que los valores y, sobre todo, las deducciones que se puedan alcanzar a partir de estos resultados, son estadísticamente confiables.

Los resultados muestran también la importancia de mantener altos porcentajes de ET para atender las necesidades de la población, de hecho, ^{Gómez et al. (2019)} indican que cambios positivos en los niveles de ET, provocarán incrementos de productividad de los factores operativos y financieros de los sistemas nacionales de salud de 28 países de la Unión Europea.

De la misma manera, el ^{BID (2018)} sugiere que varios países de América Latina podrían mejorar considerablemente los indicadores de productos de salud, manteniendo estable su presupuesto actual. El análisis indica que, de ser eficientes, la región alargaría en cuatro años su esperanza de vida; la mortalidad de los menores de cinco años podría reducirse en 10 muertes por cada mil nacidos vivos; los Años de Vida Ajustados por Discapacidad (AVAD) perdidos por todas las causas podrían reducirse en promedio en 6.1432 por cada 100 mil habitantes; la atención especializada durante el parto podría mejorarse en un 4.4% y las tasas de inmunización DTP² podrían alcanzar el 96.9%.

Por otra parte, el R2 resulta relativamente bajo, el modelo no se alcanza a ajustar a la variable dependiente; no obstante, aunque el modelo no explica fehacientemente la variabilidad de los datos, las causas de la mortalidad parten desde situaciones particulares de salud de cada persona, resultando lógico el valor del R2.

En cuanto a las variables de control, cuando sólo se usan tres, los Gastos de Bolsillo muestran una relación directa con las muertes por Covid-19, además que su valor resulta confiable; en este caso, su comportamiento podría explicarse que un sistema de salud deficiente provoca mayores Gastos de Bolsillo. Finalmente, cuando se emplean cinco variables de control, el Índice de Desnutrición mantiene significancia estadística, aunque con una relación inversa a la variable dependiente, lo que se podría explicar por factores de salud propios de cada persona y la relación con el Covid-19.

El estudio presenta, ante la falta de datos completos, actualizados y relevantes, una mayor limitación, dado que no existe información de calidad disponible, sobre todo en países de América Latina y África y, en algunos casos, incluso de países de primer mundo. Lo anterior dificulta trabajar con un mayor número de variables para contrastar resultados.

El DEA presenta también, por su esencia misma, la dificultad de contrastar hipótesis al no poseer características estadísticas como la presencia del error, traduciendo cualquier desviación de los datos en un comportamiento ineficiente de la DMU, sin embargo, es un método válido y utilizado en la investigación científica.

En cuanto al análisis de regresión, trabajar con pocas observaciones se traduce en un R2 poco significativo. El escaso conocimiento y el carácter heterogéneo de la variable dependiente, hace que el modelo no la alcance a explicar de manera fehaciente; sin embargo, hay que entender que la variable explicada dependerá de factores médicos, que tampoco han alcanzado a explicarla de manera contundente.

En cuanto al alcance, el estudio no realiza un análisis de slacks, por lo que desconoce exactamente las variables que son fuente de ineficiencias. Finalmente, no se han estandarizado las tasas de mortalidad por grupo etario, para conocer el nivel de respuesta ante esta condición en cada país y poder compararlos.

5. Conclusiones y recomendaciones

El estudio alcanza a establecer una relación entre las muertes por Covid-19 y la ET de los sistemas de salud. Y es que, mientras de mejor manera se utilicen los recursos disponibles, más preparados estarán los países para afrontar situaciones como las ocurridas en los dos últimos años. El estudio muestra que un incremento en 1% en la ET de los sistemas de salud de los países analizados, disminuiría entre 61 y 127 fallecidos por Covid-19, por cada 100 mil habitantes.

Hay que resaltar, además, que la heterogeneidad de los países, la estructura de los sistemas de salud, las condiciones físicas de las personas, el comportamiento y vertiginosa mutación del virus, así como la estructura y el desarrollo económico de los Estados, tuvieron un papel preponderante en la efectividad en el combate a la pandemia; teniendo al principio, como principal reto, atenuar y contener el acelerado avance de la epidemia.

La extensa literatura indica que las pandemias continuarán. Existen altas posibilidades de que la humanidad vuelva a enfrentar otras emergencias sanitarias, mismas que se prevén serán mayormente catastróficas y devastadoras. Ante este panorama, resulta necesario un nuevo planteamiento y orientación de las políticas públicas en el campo de la economía de la salud, actuando desde una visión más proactiva, preparando y mejorando la capacidad de respuesta de los sistemas de salud en aras de enfrentar, con el mínimo impacto, las consecuencias que traigan estas nuevas epidemias.

Resulta importante poner en manos del responsable político, las herramientas técnicas que ayuden a tomar decisiones que puedan prevenir y corregir las consecuencias que traen situaciones como la presencia del Covid-19, sobre todo, en cuanto al uso y destino del capital. Pues no se trata sólo de incrementar o destinar mayores recursos al campo de la salud -al menos en primera instancia-, sino de mejorar su destino y uso.

La eficiencia del gasto se vuelve entonces trascendental, no sólo en garantizar el derecho de las personas a un libre acceso y a una alta cobertura en atención médica, sino también, en lograr que los servicios y el sistemas de salud respondan de una manera eficiente y oportuna ante las necesidades y los requerimientos de la población, siendo resilientes y logrando sobreponerse con el menor impacto posible ante situaciones adversas y de alta vulnerabilidad como la vivida por la reciente pandemia.

Resulta impostergable comenzar a dilucidar sobre una nueva forma de actuar. El propósito no está en obtener más recursos disponibles, sino en obtener más, de los recursos disponibles -sobre todo por su escasez en contraposición con las ilimitadas necesidades-, siendo cautelosos, pragmáticos y flexibles en cuanto a la priorización del gasto y en la correcta asignación de recursos.