Y si analizamos el número de camas hospitalarias (públicas y privadas) por comunidad autónoma. ¿Están bien distribuidas?

Introducción

Al acceder a un cargo de alta dirección, sobre todo si por azares de la vida te ofrecen la ocasión y no andabas buscándolo, quizás el primer sentimiento que te aborda es una gran responsabilidad asociado a vértigo o incluso miedo a no hacerlo correctamente. Escribió una vez el escritor T. H. White: “Lo mejor cuando estas triste es aprender algo. Eso es lo único que nunca falla: puedes envejecer y sufrir temblores por todo el cuerpo, puedes pasarte la noche en vela escuchando circular la sangre por tus venas, puedes echar de menos al amor de tu vida, o contemplar el mundo que te rodea devastado por malvados lunáticos, o saber que tu honor fue pisoteado por la gentuza más infecta. En esas situaciones sólo hay una opción: aprender. Aprende por qué se mueve el mundo y qué lo mueve”.

Muy probablemente las dos cuestiones que más te planteen los profesionales que acudirán a ti y sobre las que más debas aprender serán las siguientes:

Una relativa a un posible déficit personal: ¿Está mi departamento bien dotado de profesionales? Esta cuestión ya se trató en una reciente publicación de un servidor¹.

Otra cuestión relativa a la dotación de camas de tu centro hospitalario: ¿Está mi departamento, mi provincia, o mi comunidad autónoma bien dotado de camas hospitalarias?

Y es que en algunos centros o ciudades es algo bastante recurrente ver cómo los pacientes se amontonan en las urgencias mezclándose aquellos que esperan para ser atendidos con aquellos que esperan para ser ingresados, o la creación de áreas de preingreso instaladas cerca de urgencias para descongestionar las mismas, u observaciones repletas de pacientes en espera de subir a una planta de hospitalización tras generar el ingreso administrativo. Cierto es que este hecho suele venir asociado a momentos estacionales como la gripe o aquellas situaciones donde se combina el personal médico de vacaciones con un aumento de la población flotante fruto del turismo del que, recordemos, España es líder.

Para intentar responder si mi población está bien dotada de camas hospitalarias me propongo encontrar una fórmula matemática que explique de la manera más exacta y menos compleja posible la dotación de camas hospitalaria que debería asignarse a una determinada población, es decir, una ecuación donde al introducir un valor de X que represente la población asignada (variable independiente) nos indique el número de camas que deberíamos tener en nuestra comunidad (variable dependiente) y realizar esto para cada una de las comunidades autónomas usando como referencia los últimos datos facilitados por el Ministerio de Sanidad en su Catalogo Nacional de Hospitales (CNH)². El objetivo final de este trabajo es buscar la equidad entre las distintas poblaciones del territorio español donde todas las personas deberían tener derecho a una atención sanitaria de calidad en condiciones de igualdad^3,4.

Figura 1. Camas hospitalarias públicas en función de la población y su análisis de regresión para el cálculo adecuado de las mismas.

Metodología

El primer punto es extraer la información de la forma más fiable y actual. En nuestro caso la fuente es el catálogo nacional de hospitales (CNH), concretamente su última versión del 2024². Posteriormente se realizará un análisis de regresión intentando encontrar una fórmula matemática, a ser posible una línea recta, que estime la relación entre dos variables: la población de una comunidad autónoma (variable independiente) y el número de camas (variable dependiente). Calcularé el coeficiente de determinación o R² para la ecuación que mejor se ajuste intentando que la función final tenga el mayor valor posible. Se debe recordar que una R² de 1 en la ecuación de una recta equivaldría a decir que el número de camas hospitalarias de una comunidad autónoma se explicaría en un 100% de los casos por la población de dicha comunidad. En ciencias sociales y medicina, un coeficiente entre 0,5 y 0,7 podría considerarse un buen valor estableciendo una importante relación entra las dos variables.

Se procederá a realizar dicho estudio en dos partes:

Usando los datos de hospitales u organizaciones públicas. Dicho análisis se realizará recogiendo los datos en formato tabla (tabla 1) y en formato gráfica (figura 1). Tras obtener la fórmula matemática se calculará, a través de la función obtenida, el número de camas más adecuado que debería tener cada comunidad autónoma.

Incluyendo los hospitales u organizaciones privadas que aportan camas. Se realizará también el análisis numérico (tabla 1) y gráfico (figura 2), calculando cuál sería el número de camas sobrantes o excedentes de dicho sistema privado.

Figura 2. Camas hospitalarias totales (públicas y privadas) en función de la población y su análisis de regresión para el cálculo adecuado de las mismas.

Resultados y discusión

Tras extraer los datos del Catálogo Nacional de Hospitales en su última versión² del 2024 y cruzarlos con la población recogida por el Instituto Nacional de Estadística (INE) durante ese año⁵, se elabora la tabla 1 tanto para datos de camas públicas, como privadas y totales por cada una de las comunidades autónomas del estado español, así como para Ceuta y Melilla. El número total de camas públicas asciende a 108.484 y el número de camas totales, incluidas las privadas a 159.587. El número total de centros públicos es 388 y de centros privados 452 siendo un total de 840 centro sanitarios con camas para ingreso (tabla 1 y figura 3).

Se elaboran dos gráficos de dispersión (figura 1 y figura 2) cuyos resultados son los siguientes:

El primero de ellos (figura 1) recoge las camas públicas por comunidades autónomas. Al realizar un análisis de regresión usando mínimos cuadrados vemos que la mejor función que se ajusta es una línea recta obteniéndose la siguiente ecuación: f(X)= y= 0,0019X + 936,12 con un coeficiente de determinación (R²) de 0,9721. Esto quiere decir que existe una relación muy fuerte y lineal entre el número de camas y la población de cada comunidad autónoma, de tal forma que el número de camas aumenta proporcionalmente con el tamaño de la población de cada comunidad. De hecho, se podría decir que la variabilidad en el número de camas se explica en un 97% de los casos por la población asignada y que sólo el 3% se podría explicar por otros factores.

El segundo gráfico (figura 2) de dispersión recoge el total de camas incluyendo las camas privadas. Al realizar también su correspondiente análisis de mínimos cuadrados se obtiene una línea recta y no una exponencial u otra curva. En concreto, la función de la recta sería f(x)=y=0,0032X + 182,84 y su coeficiente de determinación o R² sería igual a 0,9143. Aunque con un poco menos de intensidad, también existe una gran correlación entre ambas variables explicándose el número de camas totales en más de un 91% de los casos por la población de cada comunidad autónoma.

Mediante las ecuaciones resultantes, se obtiene cuál sería el número de camas, tanto totales como por comunidades autónomas, que se deberían tener tanto a nivel público como privado para mantener la proporción lineal que tiende al coeficiente de determinación de 1, reflejándose estos datos en la tabla 1. Aunque, como hemos indicado, la correlación es muy buena y se acerca a la perfección, fruto de un gran trabajo de las autonomías en materia de sanidad, llama la atención, según los modelos obtenidos, un déficit de 744 camas públicas con un excedente de 3821 camas privadas en todo el territorio español.

Analizando por comunidades autónomas, a nivel público (figura 1), 7 comunidades autónomas se encontrarían por encima en cuanto al número de camas hospitalarias de su población entre las que destaca Castilla y León y Galicia. En otro nivel, aunque también por encima en número de camas, se encontrarían Aragón, Castilla-la Mancha, la Comunidad Valenciana, Extremadura y el País Vasco. Esto podría implicar un mayor gasto sanitario en la creación de camas por parte de las administraciones públicas de esas comunidades y una situación, en sus centros públicos, algo más holgada que la de otras comunidades autónomas con respecto a la presión asistencial existente a nivel global. En el lado contrario se sitúan, sin embargo, 10 comunidades autónomas además de Ceuta y Melilla, destacando por encima de todo Cataluña con un déficit muy importante de camas públicas y probablemente una mayor presión asistencial.

Si consideramos, no obstante, las camas privadas (figura 2) observamos que 8 comunidades autónomas se encuentran por encima de lo que deberían tener destacando entre todas ellas Cataluña, justo al contrario de lo que pasaba con las camas públicas de esa región, pudiendo reflejar un mercado algo saturado pero que ha sabido aprovechar la escasez de dinero público invertido en las camas hospitalarias de los centros públicos, lo cual, puede ser una explicación bastante lógica. Por el contrario, existen 9 comunidades, además de Ceuta y Melilla, donde la presencia de clínicas privadas sería menor a lo estimado por el estudio. Entre estas comunidades se encuentran: Andalucía, la Comunidad Valenciana y, algo más alejada, la Comunidad de Madrid, indicando que las empresas privadas de gestión sanitaria todavía tienen cabida en dichas comunidades.

Figura 3. Captura de pantalla del Ministerio de Sanidad donde se refleja el número total de hospitales y camas instaladas (públicas y privadas) en todo el territorio español.

Este estudio presenta algunos sesgos entre los que destacan los siguientes:

El hecho de que la estimación de camas públicas a nivel estatal, según el modelo, sólo indique un déficit de 744 camas, no quiere decir que el sistema solo necesite ese número de camas. Si pensamos en las listas de espera quirúrgicas que precisan de camas de ingreso y en las saturaciones de los servicios urgencias^6-9, lo lógico sería pensar que TODAS las comunidades deberían aumentar proporcionalmente el número de camas, según la ecuación obtenida, para seguir manteniendo una R² elevada. De la misma forma, tampoco “sobrarían” camas privadas pues las empresas tienen todo el derecho a crear clínicas, sino que la proporcionalidad excede lo que el modelo de regresión nos indica sobre todo en algunas comunidades, lo que podría sugerir un mercado saturado a ese nivel. De hecho, según la Organización para la Cooperación y el Desarrollo (OECD) España presenta 3 camas de ingreso por cada 1000 habitantes (lo cual se ajusta a lo visto en nuestros datos) mientras que los países de la Unión Europea presentan 4,7 camas por cada 1000 habitantes¹⁰ (figura 4) y la media de los países que pertenecen a la OECD ^4,311 (figura 5). Es por ello por lo que, muy probablemente, si se repitiera este estudio, pero escalándolo a los países de nuestro entorno y no a las comunidades autónomas, se vería una gran desigualdad de España con respecto a nuestros países vecinos.

Tampoco se han tenido en cuenta, dentro de los centros púbicos, cuantos eran hospitales de agudos u hospitales de larga estancia y cada uno tiene su importancia y uso pues con los primeros gestionamos mejor las emergencias y las epidemias como la gripe mientras con los segundos gestionamos mejor el envejecimiento de nuestra población.

Finalmente, otro importante sesgo son los movimientos poblacionales hacia zonas costeras durante los veranos que tensionan enormemente la zona levantina o andaluza mientras aligeran la carga asistencial del interior del país.

Finalmente, este sencillo análisis a partir de datos obtenidos de forma pública y sin necesidad de utilizar inteligencia artificial alguna pudiera servir para:

Orientar mejor las políticas sanitarias a nivel autonómico, destinando más recursos a la creación de camas hospitalarias públicas en aquellos lugares donde se observa un déficit.

A nivel empresarial para observar qué comunidades podrían estar saturadas de camas en centros privados y buscar probables nichos de mercado.

Y sobre todo a nivel estatal para realizar el siguiente análisis: es cierto que se observa una gran proporcionalidad de la distribución de las camas hospitalarias entre las comunidades autónomas (salvando el tema de Cataluña deficitaria en atención pública) y esto refleja una buena gestión sanitaria por parte de las comunidades autónomas pero, si año tras año, tras cada proceso gripal, se observa una importante saturación en las camas hospitalarias y, sabiendo lo que ocurrió en el COVID, deberíamos aumentar proporcionalmente el número de camas de hospital y hacerlo de forma proporcional conforme a lo indicado en las ecuaciones obtenidas para cada una de las comunidades autónomas¹².

Figura 4. Número de camas hospitalarias por cada 1000 habitantes en Europa.

Conclusiones

Mantener el equilibrio entre comunidades en cuanto al número de camas públicas es un factor muy importante para garantizar la equidad de nuestro sistema sanitario. Aunque el estudio refleja una relación muy potente entre camas y población, dicha población puede variar de forma importante incluso a lo largo del año al ser un país donde cobra tanta importancia el turismo sobre todo hacia nuestras costas. Este trabajo puede servir como herramienta a los políticos y gestores sanitarios para orientar las políticas de gasto sanitario manteniendo esta equidad. Así mismo, al hacerse una valoración de las camas de hospitales privados, se pueden sacar conclusiones muy interesantes a nivel empresarial que orienten sus futuras inversiones.

Conflicto de intereses: No existen conflictos de intereses y el artículo no ha sido financiado por ninguna fuente pública o privada.

Figura 5. Número de camas hospitalarias por cada 1000 habitantes entre los países de la OECD.

Bibliografía

1. González Bonet, L. G. (2023). Modelo de regresión para explicar la dotación de recursos humanos en función de la población asignada en la Comunidad Valenciana: ¿está mi departamento bien dotado? New Medical Economics. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.newmedicaleconomics.es/en-profundidad/modelo-de-regresion-para-explicar-la-dotacion-de-recursos-humanos-en-funcion-de-la-poblacion-asignada-en-la-comunidad-valenciana-esta-mi-departamento-bien-dotado/.
2. Ministerio de Sanidad (España). (2024). Catálogo Nacional de Hospitales 2024. Madrid: Ministerio de Sanidad. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.sanidad.gob.es/estadEstudios/estadisticas/sisInfSanSNS/ofertaRecursos/hospitales/docs/CNH_2024.pdf.
3. España. (1978). Constitución Española, Artículo 43. Boletín Oficial del Estado, núm. 311, 29 de diciembre de 1978.
4. España. (1986). Ley 14/1986, de 25 de abril, General de Sanidad. Boletín Oficial del Estado, núm. 102, 29 de abril de 1986.
5. Instituto Nacional de Estadística (España). (s.f.). Datos estadísticos. Madrid: INE. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.ine.es.
6. Cadena SER. (2025). Los hospitales de Málaga colapsados y sin camas: hay pacientes esperando más de 40 horas para ingresar. Málaga: Cadena SER. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://cadenaser.com/andalucia/2025/01/19/los-hospitales-de-malaga-colapsados-y-sin-camas-hay-pacientes-esperando-mas-de-40-horas-para-ingresar-ser-malaga/.
7. Barakaldo Digital. (2025). El sindicato ELA asegura que el hospital de Cruces está saturado y no se puede garantizar la seguridad de los pacientes. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://barakaldodigital.blogspot.com/2025/01/el-sindicato-ela-asegura-que-el.html.
8. Información. (2025). Esperas en urgencias por falta de camas en hospitales de Alicante. Alicante: Información. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.informacion.es/alicante/2025/01/07/esperas-urgencias-falta-camas-hospitales-alicante-113178733.html.
9. Público. (2025). Urgencias de tres hospitales madrileños colapsadas: denuncian que comparten planta pacientes recién nacidos. Madrid: Público. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.publico.es/sociedad/sanidad/urgencias-tres-hospitales-madrilenos-colapsadas-denuncian-comparten-planta-pacientes-recien-nacidos.html.
10. OECD, European Union. (2024). Health at a Glance: Europe 2024. Paris: OECD Publishing. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.oecd.org/en/publications/health-at-a-glance-europe-2024_b3704e14-en.html.
11. OECD. (2023). Health at a Glance 2023: Global Indicators. Paris: OECD Publishing. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.oecd.org/en/publications/health-at-a-glance-2023_7a7afb35-en.html.
12. El Economista. (2022). España está a la cola de Europa en número de camas hospitalarias, con 3 por cada mil habitantes. Madrid: El Economista. Recuperado el 8 de febrero de 2025, de https://www.eleconomista.es/salud/noticias/11891830/08/22/Espana-esta-a-la-cola-de-Europa-en-numero-de-camas-hospitalarias-con-3-por-cada-mil-habitantes.html.

Luis Germán González Bonet, Director médico del Hospital General Universitario de Castellón