Who is missing out on GP enrolment? Determinants of GP non-enrolment in the Netherlands and its impact on healthcare utilization and health

Resumen Técnico: Determinantes de la no inscripción en el médico de cabecera (GP) en los Países Bajos y su impacto en la utilización de la atención sanitaria y la salud

Planteamiento del problema
En los Países Bajos, los médicos de cabecera (GP, por sus siglas en inglés) actúan como los guardianes centrales del sistema sanitario, proporcionando atención de primera línea, gestión de enfermedades crónicas y derivaciones a la atención secundaria. Aunque el seguro médico es universal, la inscripción en una consulta de medicina de cabecera específica es voluntaria, aunque se recomienda encarecidamente. A pesar de esto, un número significativo de residentes permanece no inscrito. Las estimaciones previas de la población no inscrita han variado ampliamente (oscilando entre 45.000 y más de 370.000), y existe una falta de datos granulares sobre las características sociodemográficas específicas de estos individuos. Además, las consecuencias de la no inscripción en la utilización de la atención sanitaria, los costes y la mortalidad siguen estando insuficientemente investigadas en el contexto neerlandés. Este estudio aborda dos lagunas primarias: identificar los determinantes de la no inscripción en el médico de cabecera y evaluar el impacto de la no inscripción en el uso de la atención sanitaria, los costes y la mortalidad.

Metodología
El estudio utilizó microdatos vinculados a nivel individual de Statistics Netherlands (CBS) y del centro de información de atención sanitaria de los Países Bajos (Vektis), que cubren el periodo 2017–2023. El análisis se centró en el año 2022, comprendiendo una población de estudio de aproximadamente 16,77 millones de personas (el 94% de la población neerlandesa).

• Definición de no inscripción: Se clasificó como no inscrito a aquel individuo en el que no se observó ningún cargo por capitación de médico de cabecera en los datos de reclamaciones de salud durante todo el año natural.
• Criterios de exclusión: El estudio excluyó al personal militar activo, a los residentes en centros de cuidados (quienes reciben atención institucional), a las personas sin seguro médico y a aquellas que no residieron en los Países Bajos durante el año natural completo.
• Enfoque estadístico:
  • Determinantes: Se utilizaron Modelos Lineales Generalizados (GLM) binomiales para calcular las razones de momios (OR) de la no inscripción. Los modelos progresaron de univariantes a multivariantes, ajustando por demografía, estatus socioeconómico (ingresos, educación, tipo de hogar) y características del vecindario (urbanización, proporción de alquiler, escasez de médicos de cabecera).
  • Utilización de la atención sanitaria y costes: El uso de la atención sanitaria se definió mediante la incursión en gastos positivos. Se empleó una Estimación de Máxima Verosimilitud Cuasi-Poisson (Poisson QMLE) mediante un GLM con una función de enlace logarítmico, para abordar el problema de los datos con exceso de ceros y sesgados a la derecha.
  • Mortalidad: La mortalidad se midió en el año siguiente a la observación del estado de inscripción. Los modelos ajustaron las covariables demográficas, socioeconómicas y del vecindario para aislar el efecto de la no inscripción.

Contribuciones clave y resultados

1. Características de los individuos no inscritos
El estudio identificó una duplicación de la población no inscrita del 0,87% (141.764 individuos) en 2017 al 1,92% (322.030 individuos) en 2023. El análisis multivariante reveló grupos distintos con una probabilidad significativamente mayor de no inscripción:

• Migrantes recientes: Las personas que emigraron a los Países Bajos en el año anterior presentaron las mayores probabilidades de no estar inscritas (OR 20,6 univariante; OR 7,2 tras el ajuste completo).
• País de origen: Las personas de origen no neerlandés, particularmente aquellas procedentes de otros países europeos (OR 3,5), otros países de África, Asia y América/Oceanía, enfrentaron mayores probabilidades en comparación con los ciudadanos neerlandeses.
• Demografía: Los hombres y las personas de entre 20 y 49 años tenían más probabilidades de no estar inscritos. Los hogares unipersonales presentaron probabilidades significativamente más altas (OR 2,4) en comparación con las parejas con hijos.
• Factores socioeconómicos y del vecindario: Las personas de bajos ingresos (el 20% inferior) y aquellas que vivían en áreas altamente urbanizadas (OR 3,8) enfrentaban mayores riesgos. Los vecindarios con una alta proporción de viviendas de alquiler y aquellos que experimentaban escasez de médicos de cabecera también mostraron una elevada probabilidad de no inscripción.
• Variación geográfica: Se observaron disparidades regionales significativas, siendo el municipio de Terneuzen (Zeeland) el que presentó la tasa más alta con un 37,6%.

2. Utilización de la atención sanitaria y costes
Los individuos sin inscripción en el médico de cabecera demostraron una utilización y unos costes de atención sanitaria sustancialmente menores en comparación con los individuos inscritos:

• Utilización: Solo el 68,1% de los individuos no inscritos utilizó cualquier servicio de atención sanitaria, en comparación con casi el 100% de los individuos inscritos. Las probabilidades de utilizar cualquier atención fueron drásticamente menores para los no inscritos (OR 0,05 a 0,07).
• Costes: El coste anual medio de la atención sanitaria para los individuos no inscritos fue de 1.682 €, frente a los 2.696 € de los individuos inscritos. Tras el ajuste completo, los individuos no inscritos incurrieron en costes equivalentes al 69% de los del grupo inscrito.
• Categorías específicas: Se observó una menor utilización en todas las categorías, incluyendo atención hospitalaria, medicación y servicios de salud mental. Notablemente, para condiciones crónicas (EPOC, diabetes, enfermedades cardiovasculares), los individuos no inscritos tenían menos probabilidades de utilizar la atención hospitalaria (OR ~0,74), lo que sugiere un posible acceso limitado a especialistas a pesar de la función de control de los médicos de cabecera.

3. Resultados de mortalidad
Contrariamente a la menor utilización y los costes, la no inscripción se asoció con un aumento significativo del riesgo de mortalidad en el año siguiente:

• Mortalidad general: La razón de momios bruta fue de 1,94. Tras ajustar por todas las covariables, la razón de momios aumentó a 2,50 (IC: 2,42–2,58), lo que indica que los individuos no inscritos tenían 2,5 veces más probabilidades de morir dentro de un año en comparación con sus contrapartes inscritas.
• Causas de muerte: El grupo de no inscritos mostró probabilidades notablemente más altas de muerte por trastornos mentales y del comportamiento (OR 4,86), causas externas (OR 1,40) e infecciones (OR 1,39). Por el contrario, tuvieron menores probabilidades de muerte por neoplasias, enfermedades circulatorias y enfermedades respiratorias, lo que probablemente refleja la reducción en la detección y el tratamiento de estas condiciones debido a la falta de acceso.

Significación y afirmaciones
Los autores afirman que este estudio proporciona la primera visión integral, a nivel de individuo, de la no inscripción en el médico de cabecera en los Países Bajos, yendo más allá de las estimaciones agregadas previas. La principal significación radica en revelar una paradoja: mientras que los individuos no inscritos utilizan menos la atención sanitaria e incurren en menores costes, enfrentan un riesgo sustancialmente elevado de mortalidad, particularmente por causas prevenibles o manejables, como los trastornos de salud mental y las infecciones.

El artículo concluye que la no inscripción en el médico de cabecera representa una desigualdad crítica en el acceso a la atención primaria. Los hallazgos sugieren que las barreras de entrada (como las paradas de pacientes en las consultas y las dificultades de navegación para los recién llegados) impiden que los grupos vulnerables accedan a la función de "guardián" de los médicos de cabecera. Esta falta de acceso no implica una falta de necesidades de salud, sino más bien un fallo en la interacción con el sistema, lo que conduce a resultados de salud adversos. Los autores argumentan que comprender estos determinantes es vital para diseñar intervenciones dirigidas, que potencialmente involucren a las aseguradoras de salud como intermediarios para garantizar el acceso oportuno a la atención, reduciendo así las disparidades de salud en los Países Bajos. El estudio señala modestamente limitaciones, como el enfoque en resultados a corto plazo y la dificultad para identificar subgrupos específicos como los objetores de conciencia, lo que sugiere la necesidad de futuras investigaciones sobre las consecuencias de salud a largo plazo.