Listas de espera en salud: múltiples miradas

Silva, Everton Nunes da

doi:10.1590/0102-311XEN098925

En el número actual, CSP ha publicado el ensayo de Giannotti et al. ¹ sobre las listas de espera en la atención ambulatoria especializada. En el estudio, los autores abordan una problemática que permite comprender y problematizar esta cuestión en los sistemas de salud, bajo una mirada especial al Sistema Único de Salud brasileño (SUS). Entre la problemática abordada destacan los aspectos conceptuales, el dimensionamiento de esta cuestión en salud, las disposiciones normativas disponibles y las reflexiones sobre la transparencia de las listas de espera. En la atención ambulatoria especializada, las listas de espera cubren, principalmente, consultas, exámenes y procedimientos electivos.

Demasiado tiempo de espera para la atención médica puede generar problemas sustanciales a las personas y al sistema de salud ². En ámbito individual, el diagnóstico tardío debido a largos períodos para acceder a consultas y pruebas especializadas puede reducir las probabilidades de tener un pronóstico favorable, lo que afecta la supervivencia y la calidad de vida de las personas. Respecto al sistema de salud, el empeoramiento del estado de salud de las personas reduce las opciones terapéuticas y aumenta los costos de tratamiento, lo que requiere aumentos presupuestarios que, muchas veces, no son factibles. Por lo tanto, el seguimiento de las listas de espera es esencial para garantizar la integridad y la sostenibilidad del SUS.

Además, las listas de espera también pueden indicar debilidades en la coordinación de la atención médica en el SUS, lo que refleja la fragmentación de la atención ³. A pesar de los avances durante la implementación de este sistema, aún existen desafíos en la continuidad de la atención médica y en la articulación de los servicios de salud con diferentes tecnologías ⁴. Este contexto puede influir en la duplicación de solicitudes de exámenes y consultas, sobre todo cuando los sistemas de información no permiten compartir los registros médicos. Y así es difícil medir cuánto las listas de espera reflejan las necesidades reales de salud de la población atendida. Al menos dos puntos proporcionan soporte teórico y empírico a esta afirmación: la adopción de sistemas de remuneración basados en la cantidad (fee for service) y la existencia de asimetría de información (demanda inducida).

Los sistemas de remuneración basados en el número de procedimientos tienden a estimular el volumen de producción innecesariamente y sin agregar valor al diagnóstico o tratamiento de los usuarios ⁵. Este modus operandi continúa porque los ingresos de los proveedores (profesionales y centros de salud) dependen de la cantidad producida con base en la lógica de “cuanto más, mejor”. En otras palabras, la preocupación por la cantidad puede superponerse a la calidad de la atención. Este modelo de remuneración es predominante en el sistema de salud brasileño, en particular en el SUS. El incentivo económico adverso genera ineficiencias y sobrecarga los sistemas de salud, principalmente en aquellos con sistemas fragmentados y presupuestos limitados ⁶.

La demanda inducida también genera consumos innecesarios y, en consecuencia, ineficiencias en los sistemas de salud ⁷. Su origen radica en la asimetría de información entre agentes económicos, que, en este caso, son el profesional sanitario, y el paciente al definir los procedimientos necesarios para establecer el diagnóstico o tratamiento. La demanda inducida se produciría cuando la decisión del paciente sobre el número de procedimientos es menor que la propuesta por el profesional de la salud, si el paciente tuviera los mismos conocimientos en medicina que el profesional de la salud ⁸. Por lo tanto, es probable que haya personas en listas de espera para consultas, exámenes y procedimientos electivos que no necesariamente los necesitan. La presencia de demanda inducida termina por exacerbar el problema de largos períodos de espera.

Una forma de mitigar los problemas relacionados con el fee for service y la demanda inducida es la implementación de guías de práctica clínica. Estas orientaciones indican las necesidades de salud para cada enfermedad o condición de salud con base en procesos sistemáticos y transparentes para resumir la mejor evidencia científica disponible ⁹. Más allá de la calidad y la solidez de la recomendación de las guías, es importante establecer estrategias de implementación para aumentar las posibilidades de que las prácticas basadas en evidencia se utilicen efectivamente en la atención clínica ¹⁰. Un estudio realizado en Polonia ¹¹ reveló que la implementación de una intervención educativa para el uso de prácticas basadas en evidencia redujo un 20% en los procedimientos médicos innecesarios y un 18% en los costos de los procedimientos ambulatorios tras dos años de la intervención, lo cual permitió mantener una alta satisfacción de los pacientes con el tratamiento médico.

Otro punto destacado por Giannotti et al. ¹ se refiere al absentismo en las listas de espera, es decir, la no asistencia a consultas, exámenes o procedimientos programados, sin justificación. Aunque el absentismo es un fenómeno global, en Brasil alcanza altos niveles, con el 25% de los casos en lista de espera en el SUS ¹². Este contexto ha abierto un campo de investigación prometedor a partir del uso de la inteligencia artificial y del aprendizaje automático (machine learning) aplicado a la programación de procedimientos de salud. Una revisión reciente de la literatura señaló resultados heterogéneos e inciertos sobre el potencial de estos enfoques para predecir posibles ausencias en la atención médica ¹³. Además, el dominio de estos enfoques requerirá una alta capacidad tecnológica de los servicios de salud, lo que puede aumentar las desigualdades en el SUS.

El estudio de Giannotti et al. ¹ incita al debate sobre diversos puntos de vista y enfoques metodológicos, ya sea en la investigación de las causas del tiempo de espera excesivo en las listas o en la propuesta de estrategias para superar este problema. Sin importar el camino que recorrer, los estudios sobre las listas de espera en el SUS tienen mucho por contribuir a mejorar la gestión y avanzar el conocimiento.

Referencias bibliográficas

¹ Giannotti EM, Louvison MCP, Chioro A. Listas de espera na atenção ambulatorial especializada: reflexões sobre um conceito crítico para o Sistema Único de Saúde. Cad Saúde Pública 2025; 41:e00220724.
² Farias CML, Giovanella L, Oliveira AE, Santos Neto ET. Tempo de espera e absenteísmo na atenção especializada: um desafio para os sistemas universais de saúde. Saúde Debate 2019; 43(n.spe 5):190-204.
³ Freire MP, Louvison M, Feuerwerker LCM, Chioro A, Bertussi D. Regulação do cuidado em redes de atenção: importância de novos arranjos tecnológicos. Saúde Soc 2020; 29:e190682.
⁴ Fausto MCR, Campos EMS, Almeida PF, Medina MG, Giovanella L, Bousquat A, et al. Therapeutic itineraries for patients with cerebrovascular accident: fragmentation of care in a regionalized health network. Rev Bras Saúde Mater Infant 2017; 17 Suppl 1:S63-72.
⁵ Agência Nacional de Saúde Suplementar. Guia para implementação de modelos de remuneração baseados em valor. Brasília: Agência Nacional de Saúde Suplementar; 2019.
⁶ Kraft KB, Hoff EH, Nylenna M, Moe CF, Mykletun A, Østby K. Time is money: general practitioners' reflections on the fee-for-service system. BMC Health Serv Res 2024; 24:472.
⁷ Piola SF, Vianna SM. Economia da saúde: conceitos e contribuição para a gestão da saúde. Brasília: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada; 1995.
⁸ Bellón Saameño JA. Demanda inducida por el profesional: aplicaciones de la teoría económica a la práctica clínica. Aten Primaria 2006; 38:293-8.
⁹ Institute of Medicine (US) Committee to Advise the Public Health Service on Clinical Practice Guidelines; Field MJ, Lohr KN. Clinical practice guidelines: directions for a new program. Washington DC: National Academies Press; 1990.
¹⁰ Mello NF, Silva SN, Gomes DF, Girardi JM, Barreto JOM. Models and frameworks for assessing the implementation of clinical practice guidelines: a systematic review. Implement Sci 2024; 19:59.
¹¹ Walewska-Zielecka B, Religioni U, Soszynski P, Wojtkowski K. Evidence-based care reduces unnecessary medical procedures and healthcare costs in the outpatient setting. Value Health Reg Issues 2021; 25:23-8.
¹² Beltrame SM, Oliveira AE, Santos MAB, Santos ET. Absenteísmo de usuários como fator de desperdício: desafio para sustentabilidade em sistema universal de saúde. Saúde Debate 2019; 43:1015-30.
¹³ Knight DRT, Aakre CA, Anstine CV, Munipalli B, Biazar P, Mitri G, et al. Artificial intelligence for patient scheduling in the real-world health care setting: a metanarrative review. Health Policy Technol 2023; 12:100824.

Fechas de Publicación

Publicación en esta colección
20 Jun 2025
Fecha del número
2025

Histórico

Recibido
19 Mayo 2025
Acepto
20 Mayo 2025

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[1] ¹ Giannotti EM, Louvison MCP, Chioro A. Listas de espera na atenção ambulatorial especializada: reflexões sobre um conceito crítico para o Sistema Único de Saúde. Cad Saúde Pública 2025; 41:e00220724.

[2] ² Farias CML, Giovanella L, Oliveira AE, Santos Neto ET. Tempo de espera e absenteísmo na atenção especializada: um desafio para os sistemas universais de saúde. Saúde Debate 2019; 43(n.spe 5):190-204.

[3] ³ Freire MP, Louvison M, Feuerwerker LCM, Chioro A, Bertussi D. Regulação do cuidado em redes de atenção: importância de novos arranjos tecnológicos. Saúde Soc 2020; 29:e190682.

[4] ⁴ Fausto MCR, Campos EMS, Almeida PF, Medina MG, Giovanella L, Bousquat A, et al. Therapeutic itineraries for patients with cerebrovascular accident: fragmentation of care in a regionalized health network. Rev Bras Saúde Mater Infant 2017; 17 Suppl 1:S63-72.

[5] ⁵ Agência Nacional de Saúde Suplementar. Guia para implementação de modelos de remuneração baseados em valor. Brasília: Agência Nacional de Saúde Suplementar; 2019.

[6] ⁶ Kraft KB, Hoff EH, Nylenna M, Moe CF, Mykletun A, Østby K. Time is money: general practitioners' reflections on the fee-for-service system. BMC Health Serv Res 2024; 24:472.

[7] ⁷ Piola SF, Vianna SM. Economia da saúde: conceitos e contribuição para a gestão da saúde. Brasília: Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada; 1995.

[8] ⁸ Bellón Saameño JA. Demanda inducida por el profesional: aplicaciones de la teoría económica a la práctica clínica. Aten Primaria 2006; 38:293-8.

[9] ⁹ Institute of Medicine (US) Committee to Advise the Public Health Service on Clinical Practice Guidelines; Field MJ, Lohr KN. Clinical practice guidelines: directions for a new program. Washington DC: National Academies Press; 1990.

[10] ¹⁰ Mello NF, Silva SN, Gomes DF, Girardi JM, Barreto JOM. Models and frameworks for assessing the implementation of clinical practice guidelines: a systematic review. Implement Sci 2024; 19:59.

[11] ¹¹ Walewska-Zielecka B, Religioni U, Soszynski P, Wojtkowski K. Evidence-based care reduces unnecessary medical procedures and healthcare costs in the outpatient setting. Value Health Reg Issues 2021; 25:23-8.

[12] ¹² Beltrame SM, Oliveira AE, Santos MAB, Santos ET. Absenteísmo de usuários como fator de desperdício: desafio para sustentabilidade em sistema universal de saúde. Saúde Debate 2019; 43:1015-30.

[13] ¹³ Knight DRT, Aakre CA, Anstine CV, Munipalli B, Biazar P, Mitri G, et al. Artificial intelligence for patient scheduling in the real-world health care setting: a metanarrative review. Health Policy Technol 2023; 12:100824.