Objetivo: determinar si la variabilidad en los niveles de ocupación es producto de una mala planificación de las camas respecto a la demanda, o si se trata de un mal manejo de estancias.

Métodos: la información corresponde a 2011 y proviene de la Caja Costarricense de Seguro Social. Mediante gráficos de dispersión, se comparan el índice de funcionamiento, que mide la eficiencia en el manejo de las estancias, con el índice de ocupación, que mide la eficiencia en el manejo de las camas, para determinar si los niveles de ocupación son producto de una mala planificación de las camas respecto a la demanda, o si se trata de un mal manejo de estancias.

Resultados: el 58% de los hospitales presenta mala distribución interna de las camas, lo que provoca que algunos servicios estén sobreocupados y otros registren índices muy inferiores al nivel óptimo. El 83% de los hospitales tiene más de un servicio con estancias superiores a lo esperado, de acuerdo con la casuística que atienden.

Conclusión: la mayoría de hospitales presenta inadecuada distribución interna de las camas, situación que se podría solucionar asignando el número de camas conforme la demanda esperada en cada especialidad. Se registra un alto número de hospitales con estancias inadecuadas, de acuerdo con la casuística que atienden. Esto hace necesario un análisis más detallado del manejo de estancias de los principales grupos relacionados de diagnóstico y la elaboración de protocolos para estandarizar la prestación de servicios en los grupos relacionados de diagnostico con mayor variabilidad en la estancia media.

Objective: To determine if the variability in occupancy levels is a product of poor planning of bed occupancy with respect to demand or of mismanagement in length of stay.

Methods: Data is from 2011 and was provided by the Social Security Institution (Caja Costarricense de Seguro Social). By using scatter graphs, we compared the Hospital Efficiency Index, which measures efficiency in management of length of stay, with bed occupancy rate, which measures efficiency in management of beds, to determine if variability in occupancy rates results from poor planning of bed occupancy with respect to demand or from mismanagement of hospital stays.

Results: Poor internal distribution of the beds was found in 58% of hospitals, causing high occupancy in some departments and suboptimal occupancy in others. In 83% of hospitals there is more than one department with longer stays than the ones expected in the cases they attend.

Conclusion: Most hospitals have an inadequate internal distribution of beds, a situation that could be solved by assigning the number of beds based on the expected demand for each specialty. There is a high number of hospitals with inappropriate lengths of stay when compared to the cases they attend. This requires a more detailed analysis of length of stay management in the main Diagnosis Related Groups and the development of protocols to standardize service delivery in Diagnosis Related Groups and the development with greater variability in average length of stay.