This paper summarizes eight country studies of inequality in the health sector. The analyses use household data to examine the distribution of service use and health expenditures. Each study divides the population into "income" quintiles, estimated using consumption expenditures. The studies measure inequality in the use of and spending on health services. Richer groups are found to have a higher probability of obtaining care when sick, to be more likely to be seen by a doctor, and to have a higher probability of receiving medicines when they are ill, than the poorer groups. The richer also spend more in absolute terms on care. In several instances there are unexpected findings. There is no consistent pattern in the use of private providers. Richer households do not devote a consistently higher percentage of their consumption expenditures to health care. The analyses indicate that intuition concerning inequalities could result in misguided decisions. It would thus be worthwhile to measure inequality to inform policy-making. Additional research could be performed using a common methodology for the collection of data and applying more sophisticated analytical techniques. These analyses could be used to measure the impact of health policy changes on inequality
En este documento se resumen las conclusiones de ocho estudios específicos de país sobre las desigualdades en la distribución de los recursos sanitarios. Los países son representativos de una amplia variedad de regiones: Burkina Faso, Sudáfrica y Zambia en África; Guatemala y el Paraguay en América Latina; Tailandia en Asia; y Kazajstán y Kirguistán en la antigua Unión Soviética. Se examinan la distribución socioeconómica del uso de los servicios de salud y de los gastos sanitarios familiares a partir de los datos aportados por las encuestas de hogares, aplicando una metodología común de análisis en todos los países. En cada estudio se divide a la población según los quintiles de ingresos, determinados a partir del gasto en consumo notificado. En los trabajos sobre Sudáfrica, Tailandia y Zambia se utilizan muestras representativas del país, mientras que en el caso de los otros países se han utilizado muestras subnacionales. Se han hecho mediciones de las desviaciones simples respecto a la igualdad en diversos aspectos del uso de los servicios de salud y el gasto correspondiente. Debido a algunas limitaciones de los datos, no se han podido medir las inequidades. Las encuestas se llevaron a cabo independientemente unas de otras, formulando de diferentes maneras las preguntas sobre las enfermedades y el uso de los servicios y empleando distintos periodos de rememoración. Por consiguiente, no procede hacer ninguna comparación entre los países. En general, los grupos de población más ricos tienen una mayor probabilidad de conseguir atención sanitaria en caso de enfermedad que los más pobres. En realidad, en casi todos los países analizados se observan altos niveles de desigualdad en el acceso a la atención de salud. Los quintiles más ricos tienen más probabilidades de ver a un médico que los grupos más pobres. Análogamente, en todos los países estudiados, salvo en el Paraguay, los más ricos tienen más probabilidades de recibir medicinas cuando enferman. Los grupos más ricos también gastan más en términos absolutos en atención sanitaria. En varios casos, sin embargo, el estudio ha aportado resultados inesperados. En particular, no hay ningún indicio consistente de que los hogares más ricos recurran más a menudo a la asistencia privada. En comparación con los hogares más pobres, las familias acomodadas no dedican sistemáticamente un mayor porcentaje de sus gastos de consumo a la atención de salud. En Burkina Faso, el Paraguay y Tailandia, los quintiles superiores gastan en asistencia sanitaria una proporción más pequeña de su consumo total que los más pobres. Los análisis efectuados indican que, en lo tocante a las desigualdades en salud, la intuición puede dar lugar a decisiones de política desacertadas. Como los resultados no siempre coinciden con las ideas previamente formadas sobre las desigualdades, parece que convendría medir la magnitud y las tendencias de éstas para informar la formulación de políticas. Un dato inesperado, por ejemplo, es que el sector privado constituye un importante proveedor de atención de salud para los grupos de población más pobres en tres de los países estudiados. Proveedores privados atendieron a más del 37% de los individuos en el quintil de consumo más pobre que solicitó asistencia en Guatemala, el Paraguay y Sudáfrica. Por lo tanto, sería interesante estudiar si en estos y otros países similares se podría utilizar, y de qué manera, a los proveedores privados para aumentar el acceso de los pobres a la atención de salud y reducir las desigualdades en ese sentido. Ello entrañaría probablemente la adopción de medidas que asegurasen la promoción y reglamentación del sector público, así como de sistemas de subvención de la demanda para las personas con menor poder adquisitivo. Estos análisis muestran que es necesario llevar a cabo nuevas investigaciones con una metodología común para recopilar y analizar datos que faciliten las comparaciones interpaíses. Convendría también emplear técnicas analíticas más perfeccionadas a fin de normalizar las distribuciones por edad y sexo de los ingresos y de articular una respuesta multifactorial a algunas de las preguntas planteadas por los datos inesperados obtenidos. Los métodos sencillos aquí utilizados, o los más complejos que se han sugerido, podrían ser de utilidad para medir la repercusión en las desigualdades de cambios específicos de las políticas de salud
Cet article résume les conclusions de huit études conduites dans autant de pays sur les inégalités des allocations de ressources dans le secteur de la santé. Les pays considérés représentent des régions très diverses : Afrique du Sud, Burkina Faso et Zambie pour l’Afrique ; Guatemala et Paraguay pour l’Amérique latine; Thaïlande pour l’Asie ; et Kazakhstan et Kirghizistan our l’ex-Union soviétique. On a analysé la distribution socio-économique de l’utilisation des services de santé et des dépenses de santé des ménages à partir des résultats d’enquêtes existantes sur les ménages et à l’aide d’une méthode d’analyse commune à tous les pays. Dans chaque étude, la population a été divisée en quintiles d’après le revenu évalué sur la base des chiffres fournis sur les dépenses de consommation. En Afrique du Sud, en Thaïlande et en Zambie, on a utilisé des échantillons représentatifs de l’ensemble du pays et ailleurs, des échantillons infranationaux. Ces études ont consisté à mesurer les écarts simples par rapport à une situation d’égalité pour différents aspects de l’utilisation des services de santé et des dépenses de santé. Les limites des données diponibles n’ont pas permis de chercher à mesurer les inéquités. Les enquêtes ont été conduites indépendamment les unes des autres, à l’aide de questions formulées de diverses manières sur la morbidité et l’utilisation des prestations de santé et sur la base de différentes périodes de référence. En conséquence, aucune comparaison ne serait appropriée et il n’en a pas été fait entre les pays. D’une manière générale, les groupes de population plus prospères ont davantage de chances de bénéficier de prestations de santé en cas de maladie que les groupes plus pauvres. De fait, des inégalités importantes dans l’accès aux soins ont été relevées dans la quasi-totalité des études. Les populations correspondant aux « quintiles les plus riches » ont davantage de chances de consulter un médecin que les plus pauvres. De même, les plus riches ont, quand ils sont malades, plus de chances de recevoir des médicaments dans tous les pays étudiés, à l’exception du Paraguay. Enfin, les groupes plus riches dépensent davantage, en termes absolus, pour leurs soins de santé. Toutefois, les études ont donné dans plusieurs cas des résultats inattendus. En particulier, il n’apparaît pas du tout de façon systématique que les ménages les plus prospères ont davantage recours à des services privés. De même, ces ménages ne consacrent pas systématiquement à la santé un pourcentage plus élevé de leurs dépenses de consommation que les ménages plus pauvres. Au Burkina Faso, au Paraguay et en Thaïlande, les quintiles supérieurs consacrent à leurs dépenses de santé une plus faible proportion du total de leurs dépenses de consommation que les plus pauvres. Les analyses montrent qu’au sujet des inégalités dans le secteur de la santé, l’intuition pourrait conduire à des décisions politiques erronées. Les constatations n’étant pas toujours conformes aux attentes, il paraît utile de mesurer le sens et l’étendue des inégalités pour que puissent être prises des décisions éclairées. Un exemple de résultat inattendu est que le secteur privé assure une part importante des prestations de santé dont bénéficient les groupes de population les moins prospères dans trois des pays étudiés. En Afrique du Sud, au Guatemala et au Paraguay, plus de 37% des personnes classées dans le quintile correspondant aux dépenses de consommation les plus faibles ont recours à des dispensateurs privés. Il pourrait donc être intéressant de déterminer si ces derniers pourraient êre utilisés dans ces pays et d’autres pays semblables - et de quelle façon - pour améliorer l’accès des plus pauvres aux prestations de santé et réduire ainsi les inégalités. Peut-être pourraiton développer et réguler au mieux le secteur public. Une autre solution serait de subventionner la demande de prestations privées en faveur des plus défavorisés. Une autre solution serait d’accroître la proportion des services financés par le secteur public. Il ressort de ces études qu’il serait souhaitable de conduire de nouvelles recherches en utilisant les mêmes méthodes de collecte et d’analyse des données afin de pouvoir faire des comparaisons interpays. Il conviendrait également d’appliquer des techniques d’analyse plus sophistiquées pour standardiser les quintiles du revenu sur l’âge et sur le sexe et de s’appuyer sur l’analyse multivariée pour répondre aux questions soulevées par les résultats inattendus observés. Les méthodes simples qui ont été utilisées ici ou les techniques plus sophistiquées suggérées pourraient être utilement mises à profit pour mesurer l’impact de modifications précises des politiques de santé sur les inégalités