Alejandra Contreras Instituto Centroamericano de Estudios Fiscales Gustavo Molina Instituto Centroamericano de Estudios Fiscales Kenset Rosales Analista de Sistemas de Información Geográfica Douglas Tobar Analista de Sistemas de Información Geográfica

Aplicación metodológica del mapeo geográfico al sistema de salud de Guatemala

Resumen El presente artículo analiza, desde una perspectiva metodológica, la utilización de la herramienta AccessMod 3.0 en Guatemala, con el propósito de demostrar su aplicabilidad en el país centroamericano y, de esta manera, ejemplificar sus posibilidades de reproducción en otros países de características similares. La herramienta fue aplicada al sistema de salud guatemalteco, considerando sus diferentes complicaciones y retos, con el objeto de arribar a conclusiones con respecto a la situación de cobertura en salud y sus implicaciones. Clasificación JEL: I10, I11, I110 Palabras clave: AccessMod 3.0, cobertura, salud, sistema, Guatemala Abstract: This article analyzes, from a methodological perspective, the use of 3.0 AccessMod tool in Guatemala in order to demonstrate the possibility of applying such a tool in the Central American country and thus provide an example that can be replicated in other countries with similar characteristics. The tool was applied in Guatemalan health system considering its different complications and challenges, in order to conclude on the state of health coverage and consequently the implications of such coverage. JEL Clasification: I10, I11, I110 Keywords: AccessMod 3.0, health, Guatemala, coverage, implications 1. Introducción El sistema de salud guatemalteco se caracteriza por una fragmentación y segmentación de actores públicos, privados, público-privados y comunitarios [ CITATION Gal08 \l 3082 ]. Cada uno funciona bajo lógicas de atención, cobertura, financiamiento, equidad y accesibilidad distintas y, en la mayoría de casos, no se reconocen entre sí e incluso coexisten en abierta competencia [ CITATION Wal08 \l 1034 ]. En el sistema público guatemalteco, el Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social (MSPAS) funge como rector principal de la prestación de los servicios de salud. No obstante, su red infraestructural de servicios presenta brechas de hasta cuatro veces la capacidad instalada actual en los niveles de primer contacto con la población (MSPAS, 2012). Para atender esta problemática, el MSPAS presentó en 2015 la Estrategia de fortalecimiento y desarrollo institucional del primer nivel de atención (MSPAS, 2015), en la cual se enfatiza la necesidad de identificar las oportunidades de redistribución territorial y reorganización de la red de servicios de salud para alcanzar mayores niveles de accesibilidad a la estrategia de atención primaria.1 Consecuentemente, el presente artículo se centra en adecuar una metodología de análisis espacial de accesibilidad de redes de servicios de salud para identificar las brechas del sistema de salud en el ámbito municipal y para el primer nivel de atención del MSPAS, con base en la consideración de entrega de servicios en el marco de la estrategia de atención primaria para todo el territorio nacional, según la red de infraestructura oficial de 2012. 2. Marco de análisis: El acceso territorial a la salud El acceso a la salud es un tema que alimenta discusiones amplias en la literatura académica, los principios marco de los derechos humanos y las políticas públicas de salud; sin embargo, es frecuente que no exista consenso sobre una definición operativa de sus determinantes.2 De esa cuenta, el presente artículo opta por abordar cuatro dimensiones que se ha sugerido determinan un acceso integral a la salud (Ray y Ebener, 2008: 2): a) accesibilidad geográfica (distancia física y tiempos de travesía desde la ubicación del usuario hacia los servicios de salud); b) disponibilidad de servicios (existencia de atención de calidad adecuada para la demanda de los usuarios); c) accesibilidad financiera (relación entre costos, explícitos e implícitos, de los servicios, así como la voluntad y capacidad de los usuarios para pagarlos); d) aceptabilidad (combinación entre las expectativas socioculturales y económicas de las poblaciones sobre la prestación de los servicios de salud y las dinámicas públicas actuales en la prestación de dichos servicios). Dado el interés específico de conocer las brechas de atención primaria con respecto a su infraestructura en el primer nivel de atención del MSPAS, se optó por delimitar el análisis a la (a) accesibilidad geográfica y la (b) disponibilidad de servicios como las determinantes que definirán el (c) acceso a los servicios de salud [CITATION Tan78 \l 3082 ]; (Mossialos y Oliver, 2004); [CITATION Gua04 \l 3082 ]; (Munoz y Källestal, 2012); (Ray y Ebener, 2008). El artículo analiza las variables de accesibilidad y disponibilidad con respecto a su dimensión territorial, a la cual se denomina cobertura.3 Siguiendo los lineamentos de Tanahashi (1978) y Ray y Ebener (2008), se define operativamente la cobertura (territorial) de la accesibilidad como el análisis de los tiempos de travesía necesarios para alcanzar cada instalación desde el centro de la posición de cada población. Esta variable determina parcialmente uno de los componentes de la demanda de los servicios de salud con relación a los (a) tiempos de travesía. Por otra parte, la cobertura (territorial) de la disponibilidad indica la relación que existe entre la capacidad instalada del número y tipo de instalaciones de salud, y la estimación de población a ser atendida por cada tipo de instalación.4 Esta variable se utiliza para determinar, en parte, algunos factores de la oferta de servicios de salud en términos de su (b) zona de atención.5 Cuando se entienden por separado, ambas variables de investigación evidencian poco dinamismo de la situación actual de acceso a la salud. En sí, la accesibilidad muestra solamente las distancias de travesía a los puestos de salud, mientras la disponibilidad muestra solo los territorios cubiertos por las instalaciones de salud en términos de la población que deberían atender. Para lograr combinar las dimensiones de accesibilidad (tiempos de travesía) y disponibilidad (zonas de atención), se buscó adecuar en un único análisis dinámico la metodología y sistema de análisis AccesMod 3.0 para la medición espacial del acceso a la salud.6 Utilizar esta metodología daría como resultado conocer las zonas de acceso real. En teoría, estas últimas se pueden definir como «[…] la zona que, dada una distribución determinada de instalaciones con una capacidad instalada de atención a un número de personas, permite establecer la superficie desde la cual se espera que los pacientes puedan provenir y ser atendidos, si la accesibilidad financiera y niveles de aceptabilidad son constantes y permisibles entre las instalaciones de salud» (Ray y Ebener, 2008, traducción libre).7 La zona de acceso real básicamente relaciona en un solo componente (a) la posición geográfica de los servicios y la capacidad instalada (mínima y máxima) de atención por cada tipo de instalación con (b) los tiempos de travesía de los demandantes de los servicios (lo cual se analiza a partir de la distribución geográfica de la población, su tamaño, la velocidad de desplazamiento según lo determina la tipografía del terreno y sus barreras, así como los métodos de transporte utilizados, incorporando además importantes diferencias en las velocidades de desplazamiento de ida y vuelta y en relación con las pendientes adyacentes, por ejemplo, el movimiento anisotrópico8). Las zonas de acceso real constituyen, así, la aproximación más cercana de una cobertura real del sistema de salud en el primer nivel de atención con respecto a los servicios de salud entregados en el marco de una estrategia de atención primaria. A partir de la identificación de las zonas de acceso real, se vuelve posible estimar las brechas territoriales de cobertura de la infraestructura en el primer nivel de atención del MSPAS. Esta brecha representa a la población excluida territorialmente del acceso a la atención primaria en salud, en el primero y segundo nivel de atención del MSPAS, tanto porque la capacidad de las instalaciones se ha superado (por ejemplo, estas se encuentran en territorios donde existe más población de la que pueden atender) y/o, conjuntamente, son las poblaciones que quedan a más de sesenta minutos de distancia (ida) de las instalaciones de salud. Tabla 1 Esquema referencial del marco teórico Variable dependiente Acceso Variable independiente Accesibilidad geográfica Disponibilidad Accesibilidad financiera Aceptabilidad Operatividad Cobertura de la accesibilidad (tiempos de travesía) Cobertura de la disponibilidad (zona de atención) Fuera del estudio Fuera del estudio Indicadores de medición 1. Número y tipo de instalaciones 2. Distribución geográfica de la población 3. Tamaño de la población 4. Velocidad de desplazamiento 5. Red vial 6. Topografía del terreno 7. Tipografía del terreno 8. Medios de transporte utilizados 1. Número y tipo de instalaciones 2. Capacidad de atención por instalación 3. Tamaño de la población 4. Tipología del terreno 5. Topografía del terreno Resultado 1 Accesibilidad (población a menos de 60 minutos de las instalaciones de salud) Disponibilidad (población comprendida en la capacidad de atención territorial de las instalaciones de salud) Resultado 2 Brecha de accesibilidad (población a más de 60 minutos de las instalaciones de salud) Brecha de disponibilidad (población fuera de la capacidad de atención territorial de las instalaciones de salud) Resultado 3 Zona de acceso real (o cobertura real) (población con accesibilidad y población con disponibilidad) Resultado 4 Brecha en la atención primaria en salud (población excluida de la zona de acceso real) Fuente: Elaboración propia, con base en Ray y Ebener (2008) y Tanahashi (1978) 3. AccesMod 3.0 para medir el acceso territorial a la salud 3.1 Insumos La metodología seleccionada utiliza como base la herramienta AccessMod 3.0, desarrollada por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 20129 como parte de una extensión del programa Esri ArcView 3.2.10 Para una correcta utilización, AccessMod requiere varias capas de información geográfica específicamente asociadas con la distribución poblacional e información del terreno; a partir de ellas permite integrar los tiempos de travesía, la distribución geográfica de la población, su tamaño y la capacidad de atención de los servicios para cada una de las instalaciones evaluadas en una sola medición (zonas de acceso real), entre otros análisis.11 Los insumos utilizados se muestran en la tabla 2. Tabla 2 Desglose de bases de datos e insumos utilizados por variable de medición Variable Indicadores de medición Insumos Fuente Accesibilidad Número y tipo de instalaciones Listado oficial de establecimientos de salud activos e inactivos de la red del Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social (MSPAS) hasta el año 2012 Departamento de Desarrollo de los Servicios de Salud (DG-SIAS), según consultas a las Direcciones Departamentales de Áreas de Salud DAS Listado de establecimientos de salud hasta el año 2009 del proyecto USAID/Diálogo para la Inversión Social Sistema Nacional de Información Territorial (Sinit) de la Secretaría de Planificación y Programación de la Presidencia (Segeplán) Distribución geográfica de la población Mapa dasimétrico Realización propia/a Capa de lugares poblados de Guatemala (Segeplán), según el XI Censo nacional de población y VI de habitación (INE, 2002) Sinit Tamaño de la población Proyección poblacional de 2002 al año 2014 con base en el XI Censo nacional de población y VI de habitación (INE, 2002) Instituto Nacional de Estadística (INE) Velocidad de desplazamiento Estimaciones promedio de desplazamiento según medio de transporte, red vial y cobertura de suelos disponibles en las bases de datos de AccessMod 3.0 Software AccessMod 3.0 de la Organización Mundial de la Salud (OMS) Red vial Capa o shapefile actualizada de carreteras Ministerio de Comunicaciones, Infraestructura y Vivienda (CIV); Ministerio de Agricultura, Ganadería y Alimentación (MAGA), y/o INE Topografía del terreno Modelo de elevación digital MAGA Tipología del terreno Capa del uso de la tierra años 2006 y/o 2010 MAGA Capa o shapefile de ríos y cuencas MAGA Medios de transporte utilizados Se empleó el supuesto de utilización de desplazamiento (a) a pie y (b) por automotor. Manual Access Mode 3.0 Disponibilidad Número y tipo de instalaciones Listado oficial de establecimientos de salud activos e inactivos de la red del MSPAS hasta el año 2012 MSPAS Listado de establecimientos de salud hasta el año 2009 del proyecto USAID/Diálogo para la Inversión Social Agencia de los Estados Unidos de Cooperación para el Desarrollo Institucional (USAID, por sus siglas en inglés) Distribución geográfica de la población Mapa dasimétrico Realización propia/a Capa de lugares poblados de Guatemala (Segeplán), según el XI Censo nacional de población y VI de habitación (INE, 2002) Sinit Tamaño de la población Proyección poblacional de 2002 al año 2014 con base en el XI Censo nacional de población y VI de habitación (INE, 2002) INE Topografía del terreno Modelo de elevación digital MAGA Tipografía del terreno Capa del uso de la tierra años 2006 y/o 2010 MAGA Capa o shapefile de ríos y cuencas MAGA Nota: El mapa dasimétrico se desarrolló con base en las experiencias recopiladas por la compañía especializada en ArcGIS ESRI 3.2 Análisis de la cobertura de la accesibilidad (tiempos de travesía) Preparación de la red de polígonos y los cuadrantes de las capas del suelo La red de polígonos de cobertura del suelo (landcover grid) es la base para determinar la travesía entre un punto y otro (movimiento entre polígonos), la cobertura del suelo por polígono (velocidad de desplazamiento entre cada uno) y la influencia del modelo anisotrópico entre dos puntos (la inclinación entre polígonos que determinan diferentes velocidades de desplazamiento). Esta se desarrolla combinando una capa base de elevación digital (la topografía) junto con las capas de uso de la tierra, la de ríos y cuencas, y la de la red vial. En este primer paso, AccessMod permite dar prioridad al desplazamiento en la red vial cuando hay alguna barrera al movimiento (ríos) en el caso de que alguno de los dos se interrumpiera (por ejemplo, la existencia de puentes). Esto repercute ampliamente en la determinación de las áreas de accesibilidad del desplazamiento y en la identificación de las zonas de atención. Esta capa se prepara automáticamente por medio del algoritmo de análisis espacial de ESRI una vez incluidas en el sistema las capas de insumo anteriormente mencionadas. Establecimiento de la red de servicios de salud Para determinar la red de servicios a usar se realizó una comparación entre el listado de establecimientos de salud hasta el año 2009 del Proyecto USAID/Diálogo para la Inversión Social, el listado oficial de establecimientos de salud activos e inactivos de la red del MSPAS hasta el año 2012, y el listado de obras de salud pública y asistencia social del Sistema Nacional de Inversión Púbica (SNIP). Tras la revisión de las coordenadas de cada establecimiento, algunos fueron reubicados en los municipios que les correspondían puesto que su ubicación geográfica había sido codificada en límites municipales que no coincidían con dichas coordenadas. Alrededor del 4% de los municipios sufrió alguna modificación de sus puntos asignados. El establecimiento de los escenarios de travesía Los tiempos de travesía se determinan siempre desde el centro de la aldea hasta la localización de la instalación de salud más cercana. A partir de esto, se procede al establecimiento de las velocidades de travesía (en kilómetros por hora) y los medios de transporte posibles a ser utilizados por la población, con base en cada uno de los tipos de cobertura del suelo. Para el caso de este informe, se tomó en cuenta dos escenarios que consideraron el desplazamiento (a) a pie y (b) con vehículo motorizado. Dado que las velocidades de travesía son fundamentales en la determinación de las zonas de cobertura de la accesibilidad y zonas de captación, su selección se basó en una base de datos referencial a nivel mundial accesible en AccessMod. Una segunda consideración fue la utilización de los diferentes tipos de cobertura del suelo, a los cuales se atribuye distintas velocidades de desplazamiento (tabla 3), aunque todavía sin considerar la influencia de las pendientes del modelo de elevación digital (DEM, por sus siglas en inglés). Esto es especialmente importante en la determinación de los tiempos de travesía del escenario «a pie», en donde la cobertura del suelo tiende a generar divergencias en la velocidad. El desplazamiento que se analiza integra las líneas del movimiento (y, en parte, la dirección) a través de la utilización de la capa de red vial para el caso de los escenarios del vehículo motorizado (método de vectores), y a través de una red de polígonos de la capa topográfica (movimiento todo terreno) para el escenario del desplazamiento a pie (método raster), para lo cual se computa un análisis del camino con el costo-mínimo (en términos de tiempo). Tabla 3 Escenarios de travesía a las instalaciones de salud Medio de transporte Cobertura del suelo Bosque Grama Arbusto Carretera A pie 3 3 5 20 Automotor No determinado No determinado No determinado 10 Nota: Todos los escenarios son eventualmente corregidos por movimientos anisotrópicos. La capa del modelo de elevación digital se utiliza, entonces, para realizar una corrección relevante para el movimiento anisotrópico determinado por cada una de las pendientes de los polígonos dentro de la red de análisis del desplazamiento. Derivada de la fórmula de Tobler (1993) en (Ray y Ebener, 2008), la corrección básicamente reduce la velocidad de caminar en las pendientes cuesta arriba y en las pendientes cuesta abajo cuando su inclinación aumenta, así como se incrementa levemente la velocidad de caminar cuando el desplazamiento sucede en una pendiente cuesta abajo. Asumiendo únicamente una dirección (ida) de las personas hacia las instalaciones de salud, las velocidades de desplazamiento (y, por consiguiente, las zonas de accesibilidad) variarán en todos los polígonos y sus inclinaciones entre el punto de partida y el de llegada. Las zonas resultantes de accesibilidad son, por lo tanto, generadas mediante patrones de áreas (dimensiones) muy variadas (figura 1). Fuente: «AccesMode 3.0: Computing geographic coverage and accessibility to health care services using anisotropic movement of patients», en International Journal of Health Geographic, 7:63, Ray y Ebener (2008); Three presentations on geographical analysis and modeling non-isotropic geographic modeling speculations on the geometry of geography global spatial analysis, Tobler (1993). AccessMod utiliza el algoritmo Dijkstra de costo mínimo que depende de los costos (tiempos) determinados por una red de polígonos de análisis en el terreno y el tiempo máximo acumulado de travesía entre cada polígono de la red de un punto al destino (Munoz y Källestal, 2012: 7). Asume que los tiempos de travesía entre un punto y otro siempre se obtienen del resultado óptimo (el camino que toma menos tiempo) (Adriaensen et al., 2003). Los cuerpos de agua, barrancos y áreas restringidas se asumieron como barreras al desplazamiento. Para zonas particulares consideradas como barreras, la velocidad de travesía fue estimada en 0. El análisis calcula, finalmente, varias categorías de accesibilidad a partir de las cuales se pueden medir diferentes niveles de exclusión: a) accesibilidad alta (entre 0 y 20 minutos); b) accesibilidad media (entre 21 y 40 minutos); c) accesibilidad baja (entre 41 y 60 minutos); d) exclusión total (más de 60 minutos). Figura 1 Resultados de las zonas de accesibilidad según movimientos anisotrópicos y varios escenarios de desplazamiento Fuente: Elaboración propia con base en modelaciones con AccessMod 3.3 Análisis de la cobertura de la disponibilidad (zona de atención) Preparación de la red de polígonos de cobertura del suelo Consistió en obtener una capa de uso o cobertura del uso del suelo de la República de Guatemala. La información más reciente fue publicada oficialmente en 2003 por el Ministerio de Agricultura, Ganadería y Alimentación (MAGA). Con posterioridad, se procedió a delimitar los límites político administrativos de los municipios de toda la República. El establecimiento de la zona de atención La identificación de las zonas de atención se puede resumir en el análisis de la extensión de las áreas de cada instalación de salud con respecto a su capacidad de atención a una población. El análisis se refiere a la capacidad de atención de cada instalación como la oferta de servicios, mientras la distribución poblacional alrededor de dichas instalaciones se refiere a la demanda. Se asume que cada población observada en el marco de un polígono de análisis puede ser servida únicamente por la instalación de salud más cercana, no por otra. Sin embargo, una limitación importante es que el modelo asume que una red de polígonos (una municipalidad) es un circuito cerrado, es decir que ninguna otra población fuera de esta área puede entrar a recibir atención, ni salir de ella para recibir atención.12 Para este análisis se consideró la tipología de la red de servicios de atención primaria en salud del primer nivel (y de soporte del segundo nivel13), para lo cual se detallaron los criterios de capacidad de atención que se describen en la tabla 4. Tabla 4 Tipología y capacidad máxima de atención estimada de la red de servicios del primero y segundo nivel de atención del MSPAS que prestan servicios de atención primaria en salud (hasta 2012) Instalación de Salud Nivel Capacidad máxima de atención estimada Centro de convergencia (CC) I 2,000 Puesto de salud (PS) /a I 2,000 Centro de salud (CS) II 2,000 Centro de atención permanente (CAP) II 20,000 Centro de atención a pacientes ambulatorios (Cenapa) II 20,000 Centro de atención integral materno infantil (Caimi) II 20,000 Nota: a/ Se tomó en cuenta toda la red de puestos de salud (PS), puestos de salud fortalecidos (PSF) y puestos de salud fortalecidos fines de semana (PSFFS). Fuente: MSPAS (s.f.). Modelo de atención integral en salud, Guatemala. 4. Resultados: Las zonas de acceso real Este análisis integra los análisis de tiempos de travesía y el de las zonas de atención en un solo procesamiento. El resultado de la zona de acceso real se calcula, entonces, tomando en cuenta la capacidad de atención de las instalaciones de salud, la distribución poblacional, la topografía y tipología del terreno, y los escenarios de tiempos de travesía a través de las diferentes categorías de cobertura de suelos corregidas por el movimiento anisotrópico. La capacidad de atención y la red de servicios se consideran como la distribución espacial de la oferta de salud, mientras que la distribución de la población (y sus tiempos de travesía), como la distribución espacial de la demanda. El cálculo de la zona de acceso real identifica a la población que entra en ella (que puede incluirse como aquella con acceso a la atención primaria en salud), extendiendo el cálculo a partir de dos límites: el tiempo máximo de travesía (60 minutos) o la capacidad de atención máxima (10,000 o 20,000 habitantes, dependiendo del tipo de instalación), cualquiera al que se llegue primero. Esto responde al hecho de que algunas instalaciones de salud alcanzan su cobertura máxima en términos de tiempo de viaje, pero no alcanzan a dar cobertura a suficientes poblaciones (trabajan en subcapacidad), o bien, existen algunas instalaciones que alcanzan su capacidad máxima de atención a personas antes de lograr los tiempos máximos de travesía (que responden a una zona donde probablemente se necesitan más instalaciones). AccessMod produce, consecuentemente, una tabla de atributos en la que detalla la población que se encuentra entre la zona de acceso real, el porcentaje de la población total cubierta por la red de instalaciones y el porcentaje de las instalaciones de salud cuya zona de acceso se excedió de los tiempos máximos de travesía (que están subutilizadas). Tabla 5 Tabla de datos de resultados del análisis de la zona de acceso real producida por AccessMod Fuente: Elaboración propia con base en modelaciones con AccessMod La modelación se fundamenta en un proceso iterativo en donde cada zona de atención se calcula primero y únicamente para una instalación de salud acorde con las variables ya mencionadas; la población seleccionada para ser atendida por dicha instalación se extrae entonces de la red de distribución poblacional resultante para el siguiente análisis, y el programa continúa con la instalación que se presenta a continuación. Típicamente, AccessMod prioriza la selección de una instalación según su capacidad máxima de cobertura, de manera iterativa en orden descendente, o bien, acorde con el número de personas distribuidas alrededor de una instalación, también iterativamente. El cálculo se realiza usando un buffer circular de un radio escogido, o bien, empleando un tiempo máximo de travesía (Ray y Ebener, 2008: 9). La superficie resultante del análisis permite reconocer el impacto que tiene en el desplazamiento la red vial, la topografía del terreno y su cobertura. La zona de acceso real representa la distribución territorial en donde tanto la demanda como la oferta se encuentran, lo cual representa los territorios en donde las personas pueden acceder a la atención primaria en salud. La superficie que queda delimitada fuera de la zona de acceso real (la brecha territorial de la atención primaria en salud) representa los territorios con variadas poblaciones en donde el acceso a la salud es menos del mínimo, o es inexistente (la población que no puede ser servida por ninguna instalación de salud cercana, tanto debido al tiempo como por la capacidad de atención). Figura 2 Resultados comparativos entre las zonas de accesibilidad (tiempos de travesía) y la zona de acceso real (tiempos de travesía y capacidad de atención) Fuente: Elaboración propia con base en modelaciones con AccessMod Capacidad instalada En ocasiones, los mapas generados por AccessMod pueden ser relativamente ambiguos. En el caso anterior, por ejemplo, la zona de acceso real pareciera identificar que, dado que más del 80% del territorio es zona de acceso, casi toda la población en el área está siendo servida. No obstante, esta interpretación es incompleta, pues si bien es cierto que la zona de acceso es bastante amplia, suceden dos fenómenos: a) La existencia de varios centros de convergencia que están operando con una capacidad subutilizada (hay menos de 10,000 habitantes alrededor de ellos) hace que la superficie de alcance (hasta 60 minutos) se extienda hasta cubrir gran parte del territorio (en donde, sin embargo, no se encuentra la mayor concentración de la población). b) La mayoría de la población se concentra en las áreas aledañas a la cabecera municipal, en donde la capacidad de atención del Cenapa, del puesto de salud aledaño y de alrededor de siete centros de convergencia en los alrededores no se está dando abasto para atender a una población que posiblemente supera los 150,000 habitantes. En este sentido, los centros de convergencia desplegados por todo el territorio dan la percepción de que la cobertura es amplia (y en realidad territorialmente así lo es), pero impiden ver que en los centros más poblados la atención es insuficiente. Una solución ajena al software de AccessMod presentada para una mejor interpretación visual de los resultados fue incluir un rango de capacidad de utilización de los establecimientos (porcentaje de personas que cada instalación de salud atiende con respecto a la capacidad máxima que podría atender). Así, en los mapas de zonas de acceso real cada ícono de las instalaciones de salud se distingue por tres colores: Fuente: Elaboración propia Esta distinción permite reconocer aquellos centros de salud en donde, especialmente, las capacidades máximas han sido sobrepasadas a pesar de existir cobertura territorial para la atención en salud. Finalmente, vale la pena resaltar que el análisis se sustenta en el algoritmo de costo mínimo a partir del cual el centro de salud que sirve a una población se selecciona como el origen, mientras que la distancia máxima de viaje (60 minutos) como la limitación que determina la extensión de la zona de acceso (que a veces es menor cuando la capacidad de atención se alcanza primero). Retomando el análisis de las zonas de atención, este nuevo cálculo también asume que una población puede ser atendida por una instalación de salud, y se ve nuevamente limitado en la asunción de circuitos cerrados, es decir, cada municipio se considera como una región independiente y, por consiguiente, poblaciones aledañas a otros centros de salud que se encuentran en otros municipios se consideran limitadas al no ser atendidas en ellos (Munoz y Källestal, 2012: 7). 4.1 Limitaciones La primera y gran limitación del estudio es la falta de datos poblacionales actualizados en Guatemala. El último censo de población data al año 2002, base del desarrollo de la capa de distribución de la población (lugares poblados). El problema de utilizarlo radica en que desde 2002 Guatemala ha visto una serie de fenómenos climáticos de gran envergadura (por ejemplo, las tormentas tropicales Agatha, Stan, 12-E, entre otros fenómenos hidrometeorológicos), un cambio gradual pero constante en las dinámicas de movilidad migratoria (de lo rural a lo urbano) y una expansión conflictiva de las fronteras de producción agroindustrial (desplazamientos, en varios casos forzados por la expansión de la palma africana, azúcar, ganadería, producción de narcóticos ilegales, entre otros) (Hurtado Paz y Paz, 2008) que hacen de la distribución poblacional de Guatemala en 2014 una realidad poco conocida. Otra limitación importante está dada por el modelo estándar de cómputo de AccessMod que asume que una red de polígonos (una municipalidad) es un circuito cerrado, es decir, que ninguna población fuera de esta área puede entrar a recibir atención, ni salir de ella para ser atendida. Ahora bien, AccessMod cuenta con una opción preferencial que permite tomar en consideración los movimientos de pacientes entre polígonos (en este caso, entre municipalidades), sin embargo, para el caso de un análisis a nivel nacional se requiere capas detalladas de superficies de los países vecinos que, para este caso, no estuvieron disponibles durante la investigación. Así las cosas, aplicar este análisis en el nivel nacional supera la capacidad actual del equipo de cómputo utilizado para el estudio (de reciente generación), debido a la necesidad de una mayor capacidad de procesamiento y memoria RAM para poder procesar la gran cantidad de información de capas para los 334 municipios de manera simultánea. Consecuentemente, el análisis fue realizado por municipio.  AccessMod cuenta con la capacidad de analizar varios escenarios de travesía: se puede emplear un modelo de caminar y usar bicicleta, o bien, automóvil y caminar, bus y bicicleta, etc. Para todos estos escenarios, las zonas de acceso pueden cambiar considerablemente. De esta manera, los niveles de complejidad pueden ampliarse; sin embargo, para el presente estudio —cuyo objetivo es más bien pedagógico, en tanto busca que la información sea utilizada por parte de la sociedad civil organizada a nivel nacional y local (Comudes y Cocodes)—14 un adecuado acceso interpretativo exigió la priorización del escenario más realista y la concreción de un solo cuerpo de mensajes. Cabe resaltar que oficialmente los centros de convergencia se identifican por tener una capacidad de atención de 2,000 habitantes. Sin embargo, dado que estos centros son usados primordialmente por el Programa de Extensión de Cobertura (PEC), su política de focalización15 básicamente reduce su capacidad de atención real a menos de la mitad de lo estimado oficialmente. No existen, sin embargo, estudios técnicos que puedan servir para considerar una estimación adecuada de su capacidad de atención. 5. Conclusiones 1. Avanzar hacia la realización del derecho a la salud en Guatemala requiere revisar y fortalecer el modelo y actuales dinámicas operativas de la atención primaria en salud; entre ellas, las asociadas con los pilares del derecho a la salud: la accesibilidad y la disponibilidad. En su forma operativa más concreta, esto significa fortalecer los lineamientos guía para la expansión de la infraestructura del primero y segundo nivel de atención del MSPAS tomando en cuenta análisis espacio-territoriales y conocimientos locales que fundamenten la expansión equitativa de la oferta de servicios según la cantidad de población (habitantes y familias), la dispersión geográfica de la población, las vías de acceso y comunicación, la topografía del terreno, el clima y las relaciones entre diferentes grupos, todo lo cual determina la accesibilidad real a los servicios. 2. El software AccessMod, desarrollado por la Organización Mundial de la Salud (OMS) en 2012, es una herramienta de análisis espacial de cobertura de un red de servicios de salud que permite calcular una zona de acceso a los servicios en donde, dada una distribución determinada de instalaciones con una capacidad de atención a un número de personas, permite especificar la superficie desde la cual se espera que los pacientes provengan y reciban atención, según las limitaciones de accesibilidad financiera y niveles de aceptabilidad entre instalaciones (zona de acceso real). Para el caso de Guatemala, el AccessMod se presenta en este artículo como una potencial herramienta de gestión para ser utilizada en los procesos de expansión y organización territorial de la red de servicios del Ministerio de Salud Pública y Asistencia Social (MSPAS), habiendo comprobado sus alcances a partir de la generación de 334 mapas municipales de accesibilidad que apoyan técnicamente las negociaciones para una asignación más equitativa y descentralizada (municipal) de los recursos financieros en salud. 3. A partir de los análisis municipales sobre la distribución territorial de las zonas de accesibilidad (tiempos de travesía) y de las zonas de disponibilidad (cobertura y capacidad de la red de servicios) realizados de manera conjunta (zonas de acceso real), se estima que la cantidad de personas excluidas de los servicios de atención primaria en salud en el primer nivel del MSPAS puede alcanzar entre un 30 y un 40% de la población, según cada municipio. 4. La utilización de herramientas de análisis espacial de accesibilidad es tan solo el comienzo de una logística de inteligencia a ser sugerida al MSPAS para su utilización en la organización de su red de servicios de salud. Nuevos horizontes se abren y dejan oportunidades para avanzar en la incorporación de otras herramientas de gestión de la información para mejorar la equidad y eficiencia en la asignación de los recursos, con especial énfasis en la capacidad técnica de las propuestas. Referencias bibliográficas Adriaensen, F., Chardon, J., De Blust, G., Swinnen, E., Villalba , S., Gulinck, H., et al. (2003). The application of 'least-cost' modelling as a functional landscape model. Landscape and Urban Planning. Flores, W. (2008). El sistema de salud de Guatemala, ¿hacia dónde vamos? ¿Así funcionamos? Guatemala. Galindo, G. E. (2008). Síntesis: El estado de salud en Guatemala, ¿hacia dónde vamos? Guatemala: Programa de las Naciones Unidas para el Desarrollo. Guagliardo, M. 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