OBJECTIVE: To analyze home care services in Cuba and determine how length of stay, per-day cost, and per-patient cost vary by diagnosis and by the area of the country in which the services are rendered. METHODS: Patient information was analyzed for 837 individuals who were enrolled in home care services between July 2001 and June 2002 in the following four municipalities: (1) Playa municipality (a metropolitan urban area) in the province of the City of Havana; Cruces municipality (an urban, but not metropolitan, area) in the province of Cienfuegos; Unión de Reyes municipality (a rural area) in the province of Matanzas; and Fomento municipality (a mountainous rural area) in the province of Sancti Spiritus Analysis of the mean length of stay for home care services was conducted using the Kaplan-Meier survival curve method. The impact of the following criteria on the probability and timing of discharge was also assessed: diagnosis at time of enrollment (respiratory, gastrointestinal, obstetrical/gynecological, hospital discharge follow-up, and other causes), area in which services were rendered, and patient gender and age. The total service, per-patient, and per-day costs were determined for each municipality. Adjusted multilinear regression models were used to determine how length of stay, diagnosis upon enrollment, and service area affected cost. RESULTS: The diagnoses most frequently requiring home care were respiratory illness (31.4%), hospital follow-up of acute condition (15.5%), obstetrical/ gynecological illness (10.8%), and gastrointestinal disorder (8.1%). The mean length of stay was 6 days (95% confidence interval: 5.75 to 6.25). In Fomento, the probability of patients enrolling in home care was 66% lower than in Cruces and 30% lower than in Playa and Unión de Reyes. The total direct cost of home care in the municipalities studied ranged, in Cuban pesos, from $3 983.54 to $9 624.87. The per-day cost ranged from $2.57 to $6.88, and the per-patient cost from $23.04 to $42.78. The length of stay had a direct impact on per-patient cost (P < 0.0001). CONCLUSIONS: A longer length of stay was observed in the mountainous rural area; however, this was where the lowest per-patient and per-day costs were incurred. Length of stay can be used as an indicator for measuring the quality of home care services. From a cost perspective, length of stay must be evaluated based on diagnosis and geographic area.

OBJETIVOS: Analizar el tiempo de estadía en ingreso en el hogar (IH) y su costo diario y por paciente en Cuba, según el diagnóstico al ingreso y la zona donde se brinda el servicio. MÉTODOS: Se analizó la información de los 837 pacientes en IH entre julio de 2001 y junio de 2002 en un área del municipio Playa, en Ciudad de La Habana (zona urbana metropolitana), una del municipio Cruces, en Cienfuegos (zona urbana no metropolitana), otra del Municipio Unión de Reyes, en Matanzas (zona rural) y una de Fomento, en Sancti Spiritus (zona rural montañosa). Se analizó la mediana del tiempo del IH mediante curvas de supervivencia Kaplan Meier y se evaluó el efecto del diagnóstico al ingreso (afecciones respiratorias, gastrointestinales, ginecobstétricas, egreso hospitalario precoz y otras causas), la zona del IH, el sexo y la edad, sobre la posibilidad de egresar del IH. Para cada municipio se calculó el costo directo del servicio, el costo por paciente y el costo por día de estadía. Se ajustaron modelos de regresión lineal múltiple para identificar el efecto que sobre el costo por paciente tienen el tiempo de estadía, el diagnóstico al ingreso y el área donde se presta el servicio de IH. RESULTADOS: La causa más frecuente de IH en los municipios estudiados fueron las afecciones respiratorias (31,4%), seguidas del egreso hospitalario precoz (15,5%), las afecciones ginecobstétricas (10,8%) y los trastornos gastrointestinales (8,1%). La mediana del tiempo de estadía fue de 6 días (IC95%: 5,75 a 6,25). En Fomento los pacientes tuvieron 66% menos probabilidad de egresar que en Cruces y 30% menos que en Playa y Unión de Reyes. El costo directo del IH en los municipios estudiados medido en pesos cubanos ($) varió entre $3 983,54 y $9 624,87. El costo por día de estadía fue de $2,57 a $6,88, mientras el costo por paciente fue de $23,04 a $42,78. El tiempo de estadía tuvo un efecto intrínseco sobre el costo por paciente (P < 0,0001). CONCLUSIONES: El tiempo de estadía resultó mayor en el área rural montañosa, sin embargo, esta fue el área que generó los menores costos por paciente y los menores costos por día de estadía. El tiempo de estadía puede utilizarse como un indicador de la calidad del servicio del ingreso en el hogar. Desde el punto de vista económico, el tiempo en IH debe analizarse según el diagnóstico al ingreso y el área geográfica.

OBJECTIVES: To look at the individual features of three different methods used to estimate simple parameters-means, totals, and percentages, as well as their standard errors-and of logistic regression models, and to describe how such methods can be used for analyzing data obtained from complex samples. METHODS: Data from Cuba’s Second National Survey of Risk Factors and Non-Communicable Chronic Ailments [Segunda Encuesta Nacional de Factores de Riesgo y Afecciones Crónicas No Transmisibles], which was conducted in 2001, were studied. A complex, stratified multi-stage cluster sampling design was used. Cuba’s 14 provinces and the municipality of Isla de la Juventud served as the strata, while the clusters consisted of sampled geographic areas (SGA), blocks, and sectors. Samples were weighted in inverse proportion to their probability of being selected, and estimates were performed by sex and age group (15-34, 35-54, 55-74, and 75 or more years). Taylor approximations were used to estimate variances. Three statistical methods were compared: conventional analysis, which assumes all data were obtained through simple random sampling; weighted analysis, which only takes into account the weight of the samples when performing estimates; and adjusted analysis, which looks at all aspects of the sampling design (namely, the disparity in the probability of being included in the sample and the effect of clustering on the data). RESULTS: The point estimates obtained with the three different types of analytic methods were similar. Standard error (SE) estimates for the prevalence of overweight and of arterial hypertension that were obtained by conventional analysis were underestimated by 19.3% and by more than 11.5%, respectively, when such estimates were compared to those obtained with the other two analytic methods. On the other hand, weighted analysis generated SE values that were much smaller than those obtained with the other two types of analyses. The same pattern was noted when odds ratios were calculated using the different methods. CONCLUSIONS: Analytic methods that take into account the way the data are structured as well as the study design give a more realistic picture of the problem under study and provide more exact estimates of the study parameters and their SE than conventional analytic methods. Because data from epidemiologic and public health research are often obtained through complex sampling designs, the methods described in this paper and the statistical packages that utilize them should be used more widely.

OBJETIVOS: En el presente trabajo se discuten las particularidades de tres métodos de estimación de parámetros simples -medias, totales y porcentajes, y sus respectivos errores estándar-, así como de los modelos de regresión logística, en el análisis de los datos de muestras complejas. MÉTODOS: Se tomaron los datos de la Segunda Encuesta Nacional de Factores de Riesgo y Afecciones Crónicas No Transmisibles, realizada en Cuba en el año 2001. Se usó un diseño muestral complejo estratificado y por conglomerados polietápicos. Los estratos estuvieron conformados por las 14 provincias de Cuba y el municipio especial Isla de la Juventud, mientras que los conglomerados fueron las áreas geográficas muestrales (AGEM), manzanas y secciones. Las muestras se ponderaron en proporción inversa a las probabilidades de selección y para la estimación se realizó una estratificación por sexo y grupo de edad (15-34, 35-54, 55-74 y 75 años o más). Las varianzas se estimaron mediante las aproximaciones de Taylor. Se compararon tres métodos estadísticos: el análisis convencional, que da por sentado que los datos provienen de un muestreo simple aleatorio; el análisis ponderado, que solo toma en consideración los pesos muestrales para obtener las estimaciones; y el análisis con ajustes, que toma en cuenta la desigualdad en las probabilidades de selección y el efecto de la conglomeración en los datos. RESULTADOS: Las estimaciones puntuales obtenidas mediante las tres estrategias de análisis fueron similares. Los errores estándar estimados para la prevalencia de sobrepeso obtenidos por el análisis convencional se subestimaron en 19,3% y para la prevalencia de hipertensión en más de 11,5% en relación con los otros métodos. El análisis ponderado generó valores de los errores estándar mucho menores que los calculados por otros métodos. Resultados similares se encontraron al estimar los valores de la razón de posibilidades. CONCLUSIONES: Los métodos de análisis que toman en cuenta la estructura de los datos y las características del diseño ofrecen una visión más realista del problema estudiado. Con ellos se obtienen estimaciones más precisas de los parámetros y de sus errores estándar. La frecuencia con que se encuentran datos procedentes de diseños muestrales complejos en estudios epidemiológicos y de salud pública exige una mayor utilización de estos métodos y de los paquetes estadísticos que los contemplan.