Aproximación a los pesos de calidad de vida de los «años de vida ajustados por calidad» mediante el estado de salud autopercibido

Abstract

Objetivos: Estimar los pesos de calidad de vida para España, para los años 1987, 1993 y 2001, a partir del estado de salud autopercibido declarado en la Encuesta Nacional de Salud.

Material y métodos: Los pesos de calidad se han estimado mediante un modelo probit ordenado en el que el estado de salud autopercibido se relacionaba con la presencia de enfermedades crónicas, características demográficas y un error aleatorio, y normalizado a partir de una transformación de los estimadores obtenidos en el modelo.

Resultados: La calidad de vida asociada con las enfermedades crónicas difiere según cuáles sean éstas. Las dolencias, las limitaciones y las enfermedades en los últimos 12 meses reducen más la calidad de vida que las enfermedades crónicas. La calidad de vida disminuye a medida que aumenta la edad y se incrementa a medida que aumenta el nivel de estudios. Para una misma enfermedad, y tras ajustar por edad, sexo y nivel de estudios, los pesos de calidad de vida en los años 1993 y 2001 son mayores que en el año 1987.

Conclusiones: La metodología propuesta permite calcular los pesos de calidad de vida a partir de los datos de las encuestas de salud, con una aplicación directa en la evaluación económica, el análisis de las desigualdades socioeconómicas en el estado de salud de las poblaciones y el cálculo del capital de salud

Objectives: To estimate quality of life weights in Spain for 1987, 1993 and 2001, based on self-assessed health status reported in the National Health Survey.

Material and methods: Quality of life weights were estimated using an ordered probit model. In this model, self-assessed health status was related to the presence of chronic diseases, demographic characteristics, and a random error. Quality of life weights were derived by normalizing the regressors obtained.

Results: Quality of life values related to chronic diseases varied depending on the diseases. Pain, limitations, and diseases in the previous 12 months had a greater negative impact on quality of life than did chronic diseases. Quality of life decreased as age increased, and increased as educational level increased. For the same disease and adjusted for age, sex, and educational level, quality of life weights were greater for 1993 and 2001 than for 1987.

Conclusions: The proposed methodology allows quality of life weights to be calculated from health survey data, which has direct application in economic assessment, analysis of socioeconomic health inequalities, and health capital estimation.