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A partir de un escenario hipotético de demanda extraordinaria de servicios de salud en la Zona Metropolitana de la Ciudad de México (zmcm) y bajo el supuesto de que aquellas personas que residen más cerca de una clínica u hospital llegarán primero a atenderse, se realiza un ejercicio de diagnóstico espacial de la estructura urbano-metropolitana del equipamiento para la atención médica del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales de los Trabajadores del Estado (issste). Se parte de una pregunta básica: ¿Ante una emergencia epidemiológica o un desastre ocasionado por una amenaza natural (o su ocurrencia simultánea), los servicios de salud para la atención médica atenderían el número de enfermos y heridos? Para responder se evalúa el patrón territorial de localización y la capacidad de cobertura de las clínicas y hospitales del issste, en función del número y la distribución territorial de su población derechohabiente. Aplicando un modelo de programación lineal para determinar la relación global de demanda de servicios de salud, se obtiene como resultado un escenario en el que 70 por ciento de la población derechohabiente del issste en la zmcm, no recibiría atención médica. Adicionalmente, los resultados muestran que la población derechohabiente de menor ingreso estaría sujeta a mayor grado de desatención.
With a hypothetical scenario of an extraordinary demand for health services in the Mexico City’s Metropolitan Area (mcma) and under the assumption that those who live closer to a clinic or hospital will arrive first to receive care, this article presents a spatial diagnostic of the urban-metropolitan structure of the health care system of the Institute of Security and Social Services for State Workers (issste). The question is whether the health care system would be able to address the demand of patients, given an epidemiological or natural hazard emergency (or both). We thus, evaluate the spatial localization patterns and coverage capacity of clinics and hospitals of the issste, as a function of the spatial distribution of the insured population. Applying a linear programming model to determine the overall relationship of access for health services, the resulting scenario shows that 70 per cent of issste insured population would not receive medical attention. Furthermore, results show that lower income people are more prone to be in that situation.
