Primary care and multimorbidity in six Latin American and Caribbean countries

[ABSTRACT]. Objectives. To describe patterns of multimorbidity in six diverse Latin American and Caribbean countries, examine its effects on primary care experiences, and assess its influence on reported overall health care assessments. Methods. Cross-sectional data are from the Inter-American Development Bank’s international primary care survey, conducted in 2013/2014, and represent the adult populations of Brazil, Colombia, El Salvador, Jamaica, Mexico and Panama. Robust Poisson regression models were used to estimate the extent to which those with multimorbidity receive adequate and appropriate primary care, have confidence in managing their health condition, and are able to afford needed medical care. Results. The prevalence of multimorbidity ranged from 17.5% in Colombia to 37.3% in Jamaica. Most of the examined conditions occur along with others, with diabetes and heart disease being the two problems most associated with other conditions. The proportions of adults with high out-of-pocket payments, problems paying their medical bills, seeing multiple doctors, and being in only fair/poor health were higher among those with greater levels of multimorbidity and poorer primary care experiences. Multimorbidity and difficulties with primary care were positively associated with trouble paying for medical care and managing one’s conditions. Nonetheless, adults with multimorbidity were more likely to have received lifestyle advice and to be up to date with preventive exams. Conclusions. Multimorbidity is reported frequently. Providing adequate care for the growing number of such patients is a major challenge facing most health systems, which will require considerable strengthening of primary care along with financial protection for those most in need.

[RESUMEN]. Objetivos. Describir los modelos de multimorbilidad en seis países distintos de América Latina y el Caribe, examinar sus efectos en las experiencias de atención primaria y evaluar su influencia con base en informes sobre evaluaciones generales de atención de salud. Métodos. Los datos transversales son de la encuesta internacional de atención primaria del Banco Interamericano de Desarrollo, realizada en el 2013-2014, y representan la población adulta de Brasil, Colombia, El Salvador, Jamaica, México y Panamá. Se utilizaron modelos robustos de regresión de Poisson en personas con multimorbilidad para estimar hasta qué punto reciben la atención primaria suficiente y apropiada, tienen confianza en que pueden controlar su estado de salud, y pueden costear la atención médica necesaria. Resultados. Se observó que la prevalencia de la multimorbilidad abarcaba desde 17,5% en Colombia hasta 37,3% en Jamaica. La mayoría de las afecciones examinadas se presentan acompañadas de otras, siendo la diabetes y las cardiopatías los dos problemas más asociados con otras afecciones. La proporción de adultos que afrontan pagos directos altos, problemas para pagar sus cuentas médicas, consultas con múltiples médicos y un estado de salud entre aceptable y desmejorado fue mayor en aquellos con niveles de multimorbilidad más altos y experiencias de atención primaria más deficientes. La multimorbilidad y las dificultades concernientes a la atención primaria presentaron una asociación positiva con la dificultad para costear la atención médica y controlar su estado de salud. No obstante, los adultos con multimorbilidad tenían mayores probabilidades de haber recibido asesoramiento sobre su estilo de vida y de estar al día con sus exámenes preventivos. Conclusiones. La multimorbilidad se notifica con frecuencia. Ofrecer un cuidado adecuado para el número cada vez mayor de pacientes con esas características es un reto importante al que se enfrenta la mayoría de los sistemas de salud, que necesitarán un fortalecimiento considerable de la atención primaria y de la protección financiera para atender a aquellos más necesitados.

[RESUMO]. Objetivos. Descrever os padrões de multimorbidade em seis países da América Latina e Caribe, examinar os efeitos da multimorbidade na prática de atenção primária e avaliar a influência nas avaliações relatadas pelos pacientes atendidos. Métodos. Estudo baseado em dados transversais obtidos de uma pesquisa internacional de atenção primária realizada pelo Banco Interamericano de Desenvolvimento (BID) em 2013–2014, representativos da população adulta do Brasil, Colômbia, El Salvador, Jamaica, México e Panamá. Modelos robustos de regressão de Poisson foram usados para estimar em que medida a atenção primária prestada aos pacientes com multimorbidade é adequada e oportuna, eles se sentem seguros em controlar a própria doença e podem pagar pela atenção médica necessária. Resultados. A prevalência de multimorbidade variou entre 17,5% na Colômbia e 37,3% na Jamaica. A maioria das doenças avaliadas ocorre junto com outros problemas, sendo a diabetes e a doença cardíaca mais comumente associadas a outras doenças. Os percentuais de adultos que relataram grandes desembolsos por conta própria, dificuldade para pagar as contas médicas, consultas a vários médicos distintos e estado de saúde regular/ruim foram maiores nos pacientes com maior número de doenças e experiências de atendimento piores na atenção primária. A multimorbidade e problemas com a atenção primária tiveram uma associação positiva com a dificuldade de pagar pela atenção médica e controlar a própria doença. Porém, verificou-se uma probabilidade maior de os adultos com multimorbidade receberem orientações sobre estilo de vida e manter em dia os exames preventivos. Conclusões. A multimorbidade é frequente. Proporcionar atenção adequada ao número crescente de pacientes portadores de diversas doenças é um grande desafio enfrentado pela maioria dos sistemas de saúde e requer um reforço substancial da atenção primária e proteção financeira para os mais carentes.

Efectos combinados de la ampliación de la atención primaria de salud y de las transferencias condicionadas de dinero en efectivo sobre la mortalidad infantil en Brasil, 1998 - 2010 / The combined effects of the expansion of primary health care and conditional cash transfers on infant mortality in Brazil, 1998 - 2010

OBJETIVOS: Examiné los efectos combinados del acceso a la atención primaria mediante el Programa de Salud Familiar (PSF) y las transferencias condicionadas de dinero en efectivo del Programa Bolsa Familia (PBF) sobre la mortalidad infantil posneonatal (MIPN) en Brasil. MÉTODOS: Empleé un análisis ecológico longitudinal usando datos en panel de 4 583 municipios brasileños de 1998 al 2010, con 54 253 observaciones en total. Estimé modelos de regresión de efectos fijos por mínimos cuadrados ordinarios, con la tasa de MIPN como la variable dependiente y el PSF, el PBF y sus interacciones como las principales variables independientes de interés. RESULTADOS: La asociación de una mayor cobertura del PSF con una menor tasa de MIPN se volvió más fuerte conforme aumentaba la cobertura del PBF. En los promedios de todas las demás variables, cuando la cobertura de PBF era 25%, la MIPN predicha fue 5,24 (intervalo de confianza [IC] de 95% = 4,95, 5,53) para una cobertura del PSF de 0%, y de 3,54 (IC de 95% = 2,77, 4,31) para una cobertura del PSF de 100%. Cuando la cobertura del PBF era de 60%, la MIPN predicha fue 4,65 (IC de 95% = 4,36, 4,94) para una cobertura del PSF de 0%, y de 1,38 (IC de 95% = 0,88, 1,89) para una cobertura del PSF de 100%. CONCLUSIONES: El efecto del PSF depende de la ampliación del PBF. Para las poblaciones empobrecidas y subatendidas, la combinación de intervenciones tanto del lado de la oferta como del lado de la demanda podría ser necesaria para mejorar los resultados en salud.

OBJECTIVES: I examined the combined effects of access to primary care through the Family Health Program (FHP) and conditional cash transfers from the Bolsa Familia Program (BFP) on postneonatal infant mortality (PNIM) in Brazil. METHODS: I employed longitudinal ecological analysis using panel data from 4 583 Brazilian municipalities from 1998 to 2010, totaling 54 253 observations. I estimated fixed-effects ordinary least squares regressions models with PNIM rate as the dependent variable and FHP, BFP, and their interactions as the main independent variables of interest. RESULTS: The association of higher FHP coverage with lower PNIM became stronger as BFP coverage increased. At the means of all other variables, when BFP coverage was 25%, predicted PNIM was 5.24 (95% confidence interval [CI] = 4.95, 5.53) for FHP coverage = 0% and 3.54 (95% CI = 2.77, 4.31) for FHP coverage = 100%. When BFP coverage was 60%, predicted PNIM was 4.65 (95% CI = 4.36, 4.94) when FHP coverage = 0% and 1.38 (95% CI = 0.88, 1.89) when FHP coverage = 100%. CONCLUSIONS: The effect of the FHP depends on the expansion of the BFP. For impoverished, underserved populations, combining supply- and demand-side interventions may be necessary to improve health outcomes.

Municipal-level covariates of health status in Brazil: a proposed method for data interpolation / Covariables a escala municipal del estado de salud en el Brasil: propuesta de un método para la interpolación de datos

OBJECTIVE: To propose a method for the interpolation of yearly local-level covariates of health status that is suitable for panel data analysis of the effect of health services. METHODS: The proposed method distributes the yearly rate of growth of covariates at the regional level (e.g., state) from household survey data, and applies it to interpolate yearly data at the local level (e.g., municipality) between two consecutive census surveys. The method was applied to municipal-level socioeconomic covariates of health status in Brazil for every year between 2001 and 2009. The data was tested on a previously validated analysis of the effects of the Family Health Program on post-neonatal infant mortality in Brazil. RESULTS: A total of 895 628 values were generated for 20 socioeconomic predictors of health status. Valid data were obtained for 5 057 municipalities in the Northeast, Southeast, South, and Center-West regions of Brazil, from 2001 to 2009, covering 98.89% of the municipalities in these regions and 90.87% of municipalities in the country. A supplemental annex includes the interpolated data from 2001 to 2009, plus the 2000 and 2010 census data, for all 5 057 municipalities. An application on a fixed-effect regression model suggested that, compared to linear interpolation, the proposed method reduced multi-collinearity and improved the precision of the estimates of the effects of health services. CONCLUSIONS: The advantages of the proposed interpolation method suggest that it is a feasible solution for panel data analysis of health services at the local level in Brazil and other countries.

OBJETIVO: Proponer un método para la interpolación de las covariables locales anuales del estado de salud que sea apropiado para el análisis de datos longitudinales del efecto de los servicios de salud. MÉTODOS: El método propuesto, a partir de los datos de las encuestas llevadas a cabo en los hogares, distribuye la tasa anual de crecimiento de las covariables a escala regional (por ejemplo, un estado) y la utiliza para interpolar los datos anuales a escala local (por ejemplo, un municipio) entre dos encuestas censales consecutivas. El método se aplicó a las covariables socioeconómicas a escala municipal del estado de salud en el Brasil para cada año de los comprendidos entre el 2001 y el 2009. Los datos se sometieron a prueba mediante un análisis previamente validado de los efectos del Programa de Salud Familiar sobre la mortalidad posneonatal en lactantes del Brasil. RESULTADOS: Se generaron un total de 895 628 valores correspondientes a 20 factores predictivos socioeconómicos del estado de salud. Se obtuvieron datos válidos de 5 057 municipios de las regiones del nordeste, sudeste, sur y centro-oeste del Brasil, del 2001 al 2009, que comprendían el 98,89% de los municipios de estas regiones y el 90,87% de los municipios del país. Un anexo suplementario incluye los datos interpolados del 2001 al 2009, y los datos de los censos del 2000 y del 2010 correspondientes a los 5 057 municipios. La aplicación de un modelo de regresión de efectos fijos indicó que, en comparación con la interpolación lineal, el método propuesto redujo la multicolinealidad y mejoró la precisión de los cálculos de los efectos de los servicios de salud. CONCLUSIONES: Las ventajas del método de interpolación propuesto indican que cons- tituye una solución factible para el análisis de datos longitudinales de los servicios de salud a escala local en el Brasil y en otros países.