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Efectos sobre el
gasto farmacéutico y el número de
recetas del Real Decreto 16/2012
Fernando Antoñanzas
Roberto Rodríguez Ibeas
Carmelo A. Juárez-Castelló
Mª Reyes Lorente
Antecedentes y Objetivos del trabajo
Nuestro objetivo era evaluar el impacto sobre el número de recetas y el
gasto farmacéutico de las intervenciones públicas de 2012 -Real DecretoLey 16/2012 y subsiguientes- para el periodo junio 2012-agosto 2013, y
predecir la evolución de ambas variables para el periodo septiembre
2013-diciembre 2014.
El crecimiento del gasto farmacéutico es una preocupación constante de las
autoridades sanitarias que en España han utilizado en las últimas décadas cuatro clase de
medidas para reducirlo: el sistema de precios de referencia, las medidas de ajuste directo de
precios y márgenes, listas negativas de medicamentos y el sistema de copagos. El RDL
16/2012 y las medidas subsiguientes se centran en las dos últimas, justificándose la
intervención en el “principio de austeridad y de racionalización en el gasto público en la oferta
de medicamentos”.
NOTA:
El trabajo de base de esta comunicación se encontraba en proceso de revisión en el momento de enviar
la propuesta de comunicación habiéndose publicado entre tanto como:
Antoñanzas, F. Rodríguez-Ibeas, R. Juárez-Castelló, C.A. y Lorente, M.R. (2014) Impacto del Real
Decreto Ley 16/2012 sobre el copago farmacéutico en el número de recetas y en el gasto farmacéutico.
Revista Española de Salud Pública; 88:233-249.
EFECTOS SOBRE EL GASTO FARMACÉUTICO Y EL NÚMERO DE RECETAS DEL REAL DECRETO 16/2012
F. Antoñanzas, R. Rodríguez-Ibeas, C.A. Juárez-Castelló, M.R. Lorente
Pamplona 29 de mayo de 2014
Resumen de intervenciones reguladoras
Medida
Fecha de la norma
PR PV EX CO
Ley 16/2003 de cohesión y calidad del Sistema Nacional de Salud
Mayo 2003
X
Orden SCO/2958/2003. Revisión anual sistema de precios de referencia
Octubre 2003
X
Orden SCO/3524/2003. Modifica la Orden SCO/2958/2003
Diciembre 2003
X
Mayo 2004
X
Orden SCO/1344/2004. Revisión anual sistema de precios de referencia
Real Decreto 2402/2004. Revisiones coyunturales de precios y medidas de contención del
Diciembre 2004
X
gasto farmacéutico.
Ley 29/2006 de garantías y uso racional de los medicamentos y productos sanitarios.
Julio 2006
X
Noviembre 2006
X
Real Decreto 1338/2006. Desarrolla la Ley 29/2006
Diciembre 2006
X
Orden SCO/3997/2006. Revisión anual y desarrollo Ley 29/2006
Diciembre 2007
X
Orden SCO/3867/2007. Revisión anual sistema precios de referencia
Mayo 2008
X
Real Decreto 823/2008. Márgenes, deducciones y descuentos en la distribución
Diciembre 2008
X
Orden SCO/3803/2008. Revisión anual sistema precios de referencia
Diciembre 2009
X
Orden SAS/3499/2009. Revisión anual sistema precios de referencia
X
RDL 4/2010, de racionalización del gasto farmacéutico con cargo al Sistema Nacional de Salud. Marzo 2010
X
RDL 8/2010, por el que se adoptan medidas extraordinarias para la reducción del déficit público. Mayo 2010
Noviembre 2010
X
Orden SPI/3052/2010. Revisión anual sistema precios de referencia
Agosto 2011
X
X
RDL 9/2011 de medidas para la mejora de la calidad y cohesión del sistema nacional de salud
Diciembre 2011
X
Resolución de actualización Orden SPI/3052/2010
Abril 2012
X
X
X
RDL 16/2012 modificado por RDL 19/2012 – Ley 12/2012
Resolución de actualización aportación reducida
Mayo 2012
X
Resolución de lista exclusión de la prestación
Agosto 2012
X
Resolución de actualización aportación reducida
Enero 2013
X
Siglas: PR, Precios de referencia; PV, Ajustes de precios y márgenes de distribución; EX, listas negativas; CO, copagos.
Nota: No se incluyen algunas normativas relacionadas con el copago en la dispensación hospitalaria dado que no afectan a la serie objeto de estudio.
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Elementos del análisis
Se han analizado las series de datos mensuales de gasto farmacéutico y
de recetas que publica el Ministerio de Sanidad Servicios Sociales e Igualdad
en su página web, correspondientes al periodo de enero 2003 hasta agosto de
2013.
Se elaboró un escenario contrafáctico prediciendo el comportamiento de
las series hasta agosto de 2013 para compararlos con los datos reales.
Se realizó un análisis de intervención Box y Tiao para captar el impacto en
las series de recetas y de gasto farmacéutico de las diferentes medidas
legislativas adoptadas.
Se han efectuado predicciones hasta diciembre de 2014 para los modelos
estimados (al nivel de confianza del 80%), que se cotejan con los datos reales
hasta el momento actual.
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Análisis contrafáctico: serie de recetas
Análisis contrafáctico recetas (Enero 2003-Mayo 2012)
Variable
Coeficiente
Error estándar
FNOV11
-2,42%
-0,024601
0,007661
FENE10
-1,04%
-0,010552
0,002901
Término autorregresivo 1
-1,106465
0,027363
Término autorregresivo 2
-0,965917
0,030960
Término de medias móviles estacional 1
-0,883982
0,029065
Termino de medias móviles MA(3)
-0,810453
0,075501
FJUN12
Observaciones
98
Q test (p-valor, retardo 36)
23,791 (0,852)
Suma de cuadrados de los residuos
Error estándar de la regresión
Modelo ARIMA
0,051854
2,3%
0,023741
(2,1,3) (0,1,1)12
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Análisis contrafáctico: predicciones de recetas
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Análisis contrafáctico: serie de gasto
Análisis contrafáctico gasto (Enero 2003-Mayo 2012)
Variable
Coeficiente
-5,6%
-5,4%
FNOV11
Error estándar
-0,058195
0,013185
-0,056085
0,007357
Término autorregresivo 1
-0,932072
0,073074
Término autorregresivo 2
-0,544935
0,076773
Término de medias móviles estacional 1
0,923970
0,000529
Término de medias móviles estacional 2
0,900500
0,024057
-0,219956
0,082594
FJUN10
DFJUN12
Termino de medias móviles MA(4)
Termino de medias móviles MA(10)
Observaciones
110
Q test (p-valor, retardo 36)
38,365 (0,17)
Suma de cuadrados de los residuos
Error estándar de la regresión
Modelo ARIMA
0,063778
2,4%
0,024786
(2,1,0) (0,0,2)12
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Análisis contrafáctico: predicciones de gasto
.
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Análisis de intervención: serie de recetas
Análisis de intervención recetas (Enero 2003–Agosto 2013)
Variable
Coeficiente
Error estándar
FNOV11
-0,030491
0,009622
FENE10
-0,010386
0,002917
-0,136413
0,010052
Término autorregresivo 1
-1,145320
0,026272
Término autorregresivo 2
-0,973486
0,027325
Término de medias móviles estacional 1
-0,775507
0,062867
Termino de medias móviles MA(3)
-0,867091
0,059480
FJUN12
-12,75%
Observaciones
113
Q test (p-valor, retardo 36)
19,817 (0,954)
Suma de cuadrados de los residuos
Error estándar de la regresión
Modelo ARIMA
0,079731
2,7%
0,027426
(2,1,3)(0,1,1)12
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Análisis de intervención: serie del gasto
Análisis de intervención del gasto (Enero 2003–Agosto 2013)
Variable
Coeficiente
Error estándar
FNOV11
-0,070520
0,016005
FJUN10
-0,050369
0,008830
-0,151215
0,010457
Término autorregresivo 1
-0,817604
0,082552
Término autorregresivo 2
-0,508001
0,081451
Término de medias móviles estacional 1
0,897990
0,038552
Término de medias móviles estacional 2
0,865235
0,017494
Termino de medias móviles MA(4)
-0,300948
0,094904
Termino de medias móviles MA(10)
-0,120857
0,079895
DFJUN12
-14,03%
Observaciones
125
Q test (p-valor, retardo 36)
30,901 (0,42)
Suma de cuadrados de los residuos
Error estándar de la regresión
Modelo ARIMA
0,098684
2,8%
0,029167
(2,1,0) (0,0,2)12
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Comparación con la realidad: serie de recetas
Millones
Se realizaron predicciones hasta diciembre de 2014 en las que se aprecia una
estabilización –en torno a 70 millones de recetas mensuales-, tras el brusco
descenso acontecido con motivo del RDL.
Serie prolongada de recetas
95
90
85
Recetas reales antes de predecir
Predicción
80
75
70
65
60
55
50
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Detalle de la serie de recetas
Millones
Serie prolongada de recetas
95
90
85
Recetas reales antes de predecir
Recetas reales después de predecir
Predicción
80
75
70
65
60
55
50
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Comparación con la realidad: serie del gasto
Millones de €
Se efectuaron predicciones hasta diciembre de 2014 que continuaron con la
tendencia creciente que ya apuntaba la serie tras el descenso brusco del
verano de 2012
Serie prolongada de gasto
1.200
Gasto real antes de predecir
1.100
Predicciones
1.000
900
800
700
600
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Detalle de la serie de gasto
Millones de €
Serie prolongada de gasto
1.000
950
900
Gasto real antes de predecir
Gasto real después de predecir
Predicciones
850
800
750
700
650
600
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Diferencias entre realidad y predicción
Periodo
septiembre-13
octubre-13
noviembre-13
diciembre-13
enero-14
febrero-14
marzo-14
Recetas reales
(a)
67.298.983
75.427.368
67.183.471
69.676.418
75.563.003
67.104.575
72.667.747
Recetas predichas
(b)
69.258.872
75.773.095
70.665.820
70.834.923
76.532.122
67.856.120
73.679.156
(a/b)-1
%
2,91%
0,46%
5,18%
1,66%
1,28%
1,12%
1,39%
Gasto real
(a)
721.714.436,75
815.732.579,28
714.314.788,76
763.794.864,93
792.328.778,34
722.877.936,98
789.533.429,62
Gasto predicho
(b)
744.383.760
808.408.964
758.049.699
762.005.741
812.964.200
726.463.343
792.182.421
(a/b)-1
%
3,14%
-0,90%
6,12%
-0,23%
2,60%
0,50%
0,34%
Las diferencias entre las series de nuestras predicciones a partir de
agosto de 2013 y las series reales hasta la última disponible, marzo de 2014,
son muy pequeñas, salvo en el mes de noviembre en que superaron el 5% la
de número de recetas y el 6% la de gasto.
Con la salvedad de dos meses de la serie de gasto, tanto este como las
recetas han superado siempre a nuestras predicciones. Ello parecería indicar
que el modelo estimado permite una buena apreciación de la realidad y
que la tendencia creciente que pronostica parece confirmarse incluso con
algo más de fuerza que la esperable.
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Conclusiones
- Las predicciones efectuadas muestran un perfil casi estable para el caso de
las recetas y una tendencia creciente para el gasto, lo que significaría que
el precio medio por receta habría crecido y, dado que hay una menor
población asegurada, que se habría producido una sustitución de fármacos
de menor precio.
- Los resultados parecen indicar que el impacto del RDL y las normas
subsiguientes han supuesto un descenso en escalón del consumo, en
número de recetas y en gasto, pero que no han modificado la estructura de
la serie, que retoma su tendencia creciente tras el primer shock de la
aplicación de la norma.
- Los modelo ARIMA presentados vienen mostrando su validez para la
predicción del comportamiento de las series, la longitud de la serie es
suficiente y los datos tienen una consistencia estructural que permite
efectuar predicciones.
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Conclusiones
- El método de análisis empleado resume en un periodo determinado los
impactos de todas las variables que afectan a la serie, por lo que parte de
la reducción del consumo reflejada puede deberse a otras variables
distintas a la aplicación del RDL y las normas subsiguientes como la
expiración de algunas patentes, modificaciones de la intensidad del
marketing farmacéutico o el aumento de la dispensación hospitalaria de
algunos fármacos.
- Este trabajo no ha pretendido efectuar un valoración de éxito o fracaso de
la intervenciones producida en 2012 ya que no ha tratado de establecer una
relación entre ellas y los niveles de salud, lo que constituye una vía de
investigación abierta.
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GRACIAS POR SU
ATENCIÓN
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