Technical efficiency in primary health care: does quality matter?

The accuracy required in the measurement of output is an issue that has as yet still not been satisfactorily addressed in empirical research on efficiency in primary health care. We exploit information retrieved from a newly constructed database (APEX06) for the Spanish region of Extremadura. The richness of our dataset allows us to consider original synthetic measures of output that take into account both the quantity and the quality of services provided by 85 primary care centres (PCCs) in 2006. We provide evidence that neglecting the issue of properly accounting for the quality of health services can lead to misleading results. Our main finding is that adjusting output for quality influences efficiency analysis in three senses. First, inefficiency now explains relatively more of the deviation from the potential output. Second, the average technical efficiency in the sector is lower, while its dispersion among PCCs is significantly higher. And third, the efficiency ranking of the PCCs is also affected.Primary Health Care; Stochastic Frontier Analysis; Technical Efficiency; Quality

The breadth of primary care: a systematic literature review of its core dimensions

Background: Even though there is general agreement that primary care is the linchpin of effective health care delivery, to date no efforts have been made to systematically review the scientific evidence supporting this supposition. The aim of this study was to examine the breadth of primary care by identifying its core dimensions and to assess the evidence for their interrelations and their relevance to outcomes at (primary) health system level. Methods: A systematic review of the primary care literature was carried out, restricted to English language journals reporting original research or systematic reviews. Studies published between 2003 and July 2008 were searched in MEDLINE, Embase, Cochrane Library, CINAHL, King's Fund Database, IDEAS Database, and EconLit. Results: Eighty-five studies were identified. This review was able to provide insight in the complexity of primary care as a multidimensional system, by identifying ten core dimensions that constitute a primary care system. The structure of a primary care system consists of three dimensions: 1. governance; 2. economic conditions; and 3. workforce development. The primary care process is determined by four dimensions: 4. access; 5. continuity of care; 6. coordination of care; and 7. comprehensiveness of care. The outcome of a primary care system includes three dimensions: 8. quality of care; 9. efficiency care; and 10. equity in health. There is a considerable evidence base showing that primary care contributes through its dimensions to overall health system performance and health. Conclusions: A primary care system can be defined and approached as a multidimensional system contributing to overall health system performance and health

Comparative Efficiency Analysis of Referral Costs in

The aim of this paper is to compare English General Practitioner (GP) units in terms of their overall referral costs through Data Envelopment Analysis (DEA). Results revealed potential cost savings and benchmark practices under 4 perspectives: ‘overall cost efficiency’, ‘technical efficiency’, ‘allocative efficiency’, and ‘price efficiency’

El liderazgo de los profesionales de enfermería y el rendimiento organizativo: un estudio exploratorio con aplicación del Análisis de Redes Sociales

Las personas son seres sociales que buscan construir puentes de identidad y de amistad entre ellos. Estos nodos y lazos construyen redes dentro de los equipos de trabajo, lo que podría ser útil para que los directivos de salud los optimizaran. Por esta razón se aplicó el ARS al contexto de hospitales y centros de salud, y así determinar cómo las redes están construidas en las unidades clínicas y cómo influyen en la autopercepción de los trabajadores sobre el rendimiento grupal. Se aplicó el ARS para determinar la posición central y de liderazgo de los individuos en la redes. La muestra fue de 177 profesionales procedentes de organizaciones sanitarias públicas en España. Los médicos y las enfermeras tienden a diferir en cuanto al liderazgo y a la relevancia que otorgan a las redes. El liderazgo médico es mayor en la Red del Consejo, y el de las enfermeras en la Red de Ayuda y de Motivación. Las redes están positivamente relacionadas con el rendimiento. Este estudio empírico muestra que hay redes sociales dentro de los equipos de salud. Las enfermeras juegan un rol de liderazgo como mediador entre las distintas sub-redes dentro de las unidades clínicas.People are social beings who seek to build ties of identity and friendship with others. The nodes and their links build a social network. This framework could be useful for a health manager to optimize these ties. For this reason, it would be interesting to apply SNA to the context of hospitals and health centres in order to determine how the staff's social networks are built and how they influence on the self-perception of the employees about their team performance. The Social Network Analysis methodology is used to determine the central position and leadership of individuals in the networks. The study draws on a sample of 177 professionals from Spanish public health centres. Physicians and nurses tend to differ both in Leadership and in the importance they give to networks. The physician leadership is prominent in the Advice Network, and the nurse leadership in the Help Network and Motivation Network is positively related to performance. This empirical study shows that there are social networks within healthcare teams. Nurses play a leadership role as mediator between the different sub-networks within the same service

Data Envelopment Analysis Applications on Primary Health Care Using Exogenous Variables and Health Outcomes

[EN] A data envelopment analysis was used to evaluate the efficiency of 18 primary healthcare centres in a health district of the Valencian Community, Spain. Factor analysis was used as a first step in order to identify the most explanatory variables to be incorporated in the models. Included as variable inputs were the ratios of general practitioners, nurses, and costs; as output variables, those included were consultations, emergencies, avoidable hospitalisations, and prescription efficiency; as exogenous variables, those included were the percentage of population over 65 and a multimorbidity index. Confidence intervals were calculated using bootstrapping to correct possible biases. Efficient organisations within the set were identified, although the results depend on the models used and the introduction of exogenous variables. Pharmaceutical expenditure showed the greatest slack and room for improvement in its management. Data envelopment analysis allows an evaluation of efficiency that is focussed on achieving better results and a proper distribution and use of healthcare resources, although it needs the desired goals of the healthcare managers to be clearly identified, as the perspective of the analysis influences the results, as does including variables that measure the achievements and outcomes of the healthcare services.This research was funded by "Conselleria de Hacienda y Modelo Economico de la Comunitat Valenciana (Spain)", file number HIECPU/2019/1, in the context of the Project "Desarrollo de un Modelo para el analisis de la eficiencia en las Unidades Basicas de Salud de atencion primaria en un departamento de Salud perteneciente al mapa sanitario de la Comunidad Valenciana".González-De Julián, S.; Barrachina Martínez, I.; Vivas-Consuelo, D.; Bonet-Pla, Á.; Usó-Talamantes, R. (2021). Data Envelopment Analysis Applications on Primary Health Care Using Exogenous Variables and Health Outcomes. Sustainability. 13(3):1-18. https://doi.org/10.3390/su1303133711813

Challenges for performance assessment and improvement in primary health care: the case of the Portuguese health centres

Primary care is currently at the heart of health service policy, both in Portugal and internationally. At the same time, interest in the measurement of efficiency of health care delivery has increased considerably. However, very few studies have focused specifically on performance assessment in primary health care provision. In this paper we aim to contribute to a discussion regarding appropriate ways to compare the performance of primary health care providers. Following a review of the literature, a conceptual framework for performance assessment of health centres is developed and tested using the Portuguese case. Our empirical analysis uses data from 2004 and 2005 for all the Portuguese health centres and compares the geographical equity of access to services, technical efficiency and quality of services across District Health Authorities. Data Envelopment Analysis is the technique used to measure technical efficiency. From our empirical analysis, we conclude that there is evidence of large variation in equity of access to services, in technical efficiency and quality of services across District Health Authorities. Our findings suggest that a better use of resources could lead to more and improved services. Whilst formative evaluation could contribute to this, the challenge is to engage health care professionals in the evaluation exercise

Efficiency, Productivity and Risk Analysis in Turkish Banks: A Bootstrap DEA Approach

This paper, by using Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index, addresses the impacts of 2007 global financial crisis on the efficiency and productivity of Turkish banks, during 2003-2010 periods. Moreover, a risk taking measure is introduced for each bank and two-stage regression is used to analyze the determinants of DEA efficiency scores. However, because of the existence of inherent dependency among DEA efficiency scores, the basic assumption of regression analysis, i.e., independence within the sample is violated. Hence, to overcome the dependency problem and to be able to make valid statistical inferences, bootstrapping method is applied. This paper attempts to extend the existing DEA literature by applying some of the remarkable methods suggested to improve DEA efficiency and productivity estimates altogether, for the case of Turkey to observe the impacts of recent 2007 global financial crisis.Data Envelopment Analysis, Malmquist Productivity Index, Efficiency and Productivity, Bootstrapping

Performance assessment of primary health services in Brazil using data envelopment analysis and the quality-adjusted Malmquist index

A Atenção Primária à Saúde (APS) tem um papel central na estruturação de um sistema de saúde por estar projetada para ser a principal porta de entrada do paciente no sistema. No Brasil, o Sistema Único de Saúde (SUS) tem na Estratégia de Saúde da Família (ESF) a base para a promoção de um acesso universal e adaptado às necessidades da população. Tendo em conta o aumento da população idosa e o avanço da tecnologia em saúde, o uso racional dos recursos é cada vez mais premente para a sustentabilidade do sistema. Assim, este estudo teve como objetivo avaliar o desempenho dos serviços de atenção primária prestados pelos municípios do estado brasileiro de Santa Catarina de 2008 a 2014, período com maior disponibilidade de dados referentes à APS. Considerando que os impactos em saúde devem ser considerados na avaliação dos serviços e que estes dados têm sido ainda pouco explorados nas análises de eficiência, optamos por incorporar uma variável relacionada com impactos em saúde para tornar a avaliação de desempenho mais completa. A aplicação da Análise Envoltória de Dados (DEA), uma técnica não-paramétrica que usa programação linear inicialmente proposta por Charnes, Cooper e Rodes (1978), foi escolhida por lidar satisfatoriamente com múltiplos inputs (recursos) e outputs (resultados) e permitir uma análise comparativa entre as unidades avaliadas. Apesar da crescente avaliação do desempenho da APS, poucos estudos levam em consideração os impactos em saúde nas análises. Com a inclusão de uma variável relacionada à taxa de Internações por Condições Sensíveis à Atenção Primária (ICSAP), torna-se possível valorizar na análise os impactos em saúde gerados pelos serviços. Assim, a análise longitudinal por meio do Índice de Malmquist ajustado para qualidade (Q-MPI) permitiu verificar de forma particular mudanças tanto da produtividade quanto da qualidade dos serviços. A avaliação do desempenho dos municípios feita por DEA utilizou um modelo orientado para maximização de outputs e com rendimentos constantes à escala. Isso permitiu a análise com foco no que pode ser produzido em termos de serviços com os recursos existentes e verificar sua tendência ao longo do período. Foram incluídas como inputs as variáveis referentes aos profissionais diretamente envolvidos no atendimento da população adscrita. Como outputs foram introduzidos indicadores referentes ao volume dos diferentes tipos de consultas realizadas por tais profissionais, tanto nos centros de saúde quanto no ambiente domiciliar. Foram utilizados dois modelos de análise com estas variáveis, sendo que em um deles foi incluída uma variável adicional, calculada a partir da taxa de ICSAP padronizada por idade. Isso possibilitou a inclusão de uma variável com representação quantitativa das internações potencialmente evitadas pelos serviços prestados pela APS de cada município. Realizou-se ainda a inclusão de restrições aos pesos por meio da técnica descrita por Podinovski (2004) a fim de garantir que os alvos demonstrados para as unidades consideradas ineficientes sejam atingíveis na realidade. Antes das análises, foram realizados ajustes da base de dados a fim de evitar vieses pela existência de dados atípicos. Como o cálculo das ICSAP prevenidas teve como referência a maior taxa de internações no período, foram identificados e excluídos da análise municípios que em algum momento obtiveram taxas consideradas outliers extremos. Outro ajuste realizado foi a identificação de outliers em termos de desempenho por meio da análise de super-eficiência proposta por Banker e Chang (2005). A análise dos 266 municípios incluídos no estudo mostra uma taxa média de desempenho relativo pelo Modelo 1 de 53% a 59%, sendo esta taxa cerca de 10% maior ao se analisar o Modelo 2, o qual inclui a variável das ICSAP prevenidas. Em ambos os casos, no entanto, constata-se uma tendência de queda das taxas de desempenho ao longo dos anos analisados. Foram avaliados também os perfis de pesos atribuídos pelo DEA nos dois modelos com o intuito de identificar características que poderiam ajudar a explicar os resultados encontrados. Percebemos que os municípios considerados eficientes (100% na taxa de desempenho) têm mais peso atribuído às visitas domiciliares e consultas programáticas, enquanto os municípios pior avaliados alocam mais peso às consultas médicas e programáticas. Municípios com menor população comportam-se de forma semelhante aos mais bem avaliados, já os maiores tendem a atribuir peso de forma similar aos com pior avaliação. Em todos os casos, no Modelo 2, ao se incluir uma variável associada aos impactos em saúde, nota-se que o peso atribuído a esta variável costuma ser relativamente alto, em especial para os municípios maiores. Por fim, vê-se que os municípios maiores figuram entre os mais beneficiados com a aplicação do Modelo 2, muito em função das relativamente baixas taxas de ICSAP que apresentam. Análises de correlação foram feitas com as variáveis disponíveis, tendo-se percebido que a proporção de profissionais de enfermagem em relação a médicos e a taxa de consultas programáticas são indicadores positivamente correlacionados com o desempenho. Por outro lado, percebeu-se que a existência de uma maior dimensão populacional para cada profissional disponível tem correlação negativa com a taxa de visitas domiciliares, o que pode influenciar no desempenho dos municípios. Por fim, a análise longitudinal por meio do Q-MPI permitiu perceber que, apesar da tendência de queda da produtividade em termos de consultas prestadas, houve uma melhoria sustentada quando se analisa a qualidade, no caso representada pela variável de ICSAP prevenidas. Os achados da investigação indicam que municípios menores e com maior proporção de enfermeiros em relação a médicos tendem a ser mais bem avaliados, o que pode ser reflexo de uma implantação mais acentuada da ESF, modelo de organização que estimula a prática de ações programáticas e atividades no domicílio, bem como a participação de profissionais não-médicos no atendimento à população. A procura elevada por atendimento em locais maiores, refletida por uma quantidade de profissionais inadequada para o tamanho da população, pode ainda representar uma dificuldade para estes locais obterem resultados melhores em termos de desempenho, uma vez que parecem ter maior propensão a optarem por consultas nos centros de saúde em detrimento da atenção domiciliar. Por outro lado, municípios menores costumam ter maior taxa de ICSAP, que pode ser reflexo do menor grau de qualificação profissional nestes locais além da dificuldade da gestão em fixar tais profissionais, o que compromete a longitudinalidade. Pela análise dinâmica, percebe-se uma tendência geral de diminuição das taxas de ICSAP com consequente aumento das ICSAP prevenidas. Este achado pode ser fruto tanto da expansão da ESF quanto do aumento nos investimentos financeiros na saúde. A metodologia aplicada e os resultados demonstram a importância da inclusão de variáveis relacionadas com os impactos em saúde nas análises de eficiência, especialmente para tornar mais justa e completa a avaliação e para identificarmos a evolução da qualidade dos serviços ao longo do tempo. Assim, este tipo de análise permite considerar o impacto em saúde gerado aquando da avaliação do desempenho dos serviços, evitando-se análises baseadas unicamente em critérios de atividade. Além disso, este estudo procurou identificar características organizacionais que propiciem melhores resultados. Dessa forma, tais achados podem ser úteis para gestores ao fazerem um planeamento que considere não apenas o volume de atividade, mas também o impacto dos serviços prestados.Primary Health Care (PHC) is intended to be the first point of contact, with a continuous, coordinated and comprehensive response to the patients’ health needs. Considering the increasing demand for optimising the use of the resources available, it is essential to investigate the health services’ performance considering indicators related to outcomes that represent the impact on the population’s health. This work examines the performance and the evolution in productivity and quality of the primary care services delivered by the municipalities of the Brazilian state of Santa Catarina from 2008 to 2014. The technique used was the Data Envelopment Analysis (DEA), assuming the CCR model and the orientation to maximise outputs. The study utilises data related to the professionals directly involved in the health care and the services delivered to reflect the standard organisation of a primary care setting. Moreover, aiming at a quality approach, the DEA results are associated with an indicator representing the hospitalisations for ambulatory care sensitive conditions potentially prevented. To perform a longitudinal analysis and observe the changes in quality separately, a Quality-adjusted Malmquist Productivity Index was performed. The results reveal that productivity has deteriorated from 2008 to 2014, while the improvement in the services’ quality is observed. Municipalities considered efficient attributed more weight to home visits and programmatic consultations, activities that characterise the model of attention progressively adopted in Brazil. When including a variable related to outcome, we see that bigger municipalities improve their relative performance more significantly. The participation of non-medical professionals, the rate of programmatic consultations, and the adequate sizing of the population for the professionals available were also considered important aspects. Hence, as such findings consider not only the volume of activity but also the impact of the services delivered, they can be useful for managers when structuring the services and planning activitie

Technical efficiency in primary health care: does quality matter?

The accuracy required in the measurement of output is an issue that has as yet still not been satisfactorily addressed in empirical research on efficiency in primary health care. We exploit information retrieved from a newly constructed database (APEX06) for the Spanish region of Extremadura. The richness of our dataset allows us to consider original synthetic measures of output that take into account both the quantity and the quality of services provided by 85 primary care centres (PCCs) in 2006. We provide evidence that neglecting the issue of properly accounting for the quality of health services can lead to misleading results. Our main finding is that adjusting output for quality influences efficiency analysis in three senses. First, inefficiency now explains relatively more of the deviation from the potential output. Second, the average technical efficiency in the sector is lower, while its dispersion among PCCs is significantly higher. And third, the efficiency ranking of the PCCs is also affected