Trece rondas · 2012–2025Quíntuple Meta × Ley 100 235.350 personas en 2025Procesamiento desde el microdato

Cobertura récord,
medicamentos en el piso

Name: Termómetro del SGSSS · indicadores de la ENCV 2012–2025
Creator: Daniel A. Garavito Jiménez

La afiliación llegó a su máximo histórico, 97,2%, y en el mismo año la entrega de medicamentos cayó a su mínimo: el 46,9% de quienes recibieron fórmula no recibió todo lo formulado. Las dos cosas son ciertas a la vez, y esa es la lectura del año.

Sinergística · Datos es la vertical de salud y datos de Sinergística S.A.S. El análisis y el procesamiento de esta serie son de Daniel A. Garavito Jiménez, economista de la salud. Cómo se produjo este trabajo.

Versión borrador · no citar sin contrastar. Las estimaciones salen del microdato público del DANE con su diseño muestral; el texto interpretativo y las referencias siguen en verificación.

2025 frente al nivel prepandémico

Puntos porcentuales · promedio 2018–2019 como línea base · signo orientado

Contra qué se compara

La decisión que más cambia las conclusiones

Comparar 2025 contra 2023 hace ver un desplome, porque 2023 todavía estaba en el piso al que bajó el sistema durante la pandemia. El ancla correcta es 2018–2019: los dos únicos años prepandémicos que comparten el diseño muestral vigente. Es la misma convención que usa el DANE, que ancla sus pruebas en «2019, año previo a la pandemia».

Con esa ancla, la jerarquía del año es un deterioro robusto, uno probable y una tendencia: sometidos a la corrección de Holm y a la varianza entre rondas, de los tres indicadores que empeoran solo el de medicamentos sobrevive a ambas exigencias.

Los números detrás · 3 párrafos

Lo que volvió a donde estaba: la necesidad de atención no satisfecha está 2,2 puntos por debajo, pero con un error estándar de 1,6 puntos, de modo que no se distingue de cero (z = −1,40, p = 0,16). Lo honesto es decir que el acceso general no está ni mejor ni peor que antes de la pandemia.

Y lo que empeoró, con el valor p del método vigente, ya corregido por multiplicidad y por la varianza entre rondas: medicamentos +12,2 pp (p = 0,0025), espera en urgencias +5,6 pp (p = 0,0358) y barrera de trámite +2,6 pp (p = 0,0597). Solo el primero supera Holm. Medicamentos y espera en urgencias están en su máximo del diseño vigente; la barrera de trámite no, su máximo fue 2024, pero es el único de los tres con una tendencia que se distingue de cero.

El documento de trabajo DT-06 desarrolla la jerarquía completa.

Metodología

La trastienda

Cómo se lee un porcentaje de aquí, qué se calculó exactamente, dónde se rompe la serie y de dónde sale cada cifra. No hace falta leerlo para usar el tablero; hace falta para citarlo.

Qué significa cada elemento de la pantalla, y qué preguntas puede responder esta encuesta.

Qué es esto

Un monitoreo del sistema de salud colombiano construido desde los microdatos de la Encuesta Nacional de Calidad de Vida del DANE, trece rondas entre 2012 y 2025. Cada indicador se ancla a la vez en una meta de la Quíntuple Meta, el marco internacional de mejora en salud, y en el principio de la ley colombiana que lo obliga.

No reemplaza los registros administrativos: los audita. La encuesta llega a quien necesitó atención y no la buscó, que es exactamente la persona que ningún RIPS puede contar.

Cómo leer un porcentaje de aquí

Nunca sin su denominador. «Necesidad no satisfecha 35,9%» no significa que el 35,9% del país no se atienda: significa que, entre quienes tuvieron un problema de salud en los últimos 30 días, el 35,9% no recibió atención. Cada indicador declara su denominador en el explorador, en el panel de definición que queda siempre a la vista junto a los gráficos; los nombres subrayados llevan hasta él.

Los signos

En unos indicadores subir es bueno (afiliación) y en otros es malo (barreras). Donde el tablero compara, el gráfico de ancla prepandémica y el reporte, el signo ya viene orientado: a la derecha o en naranja siempre significa peor para la persona que usa el sistema, aunque el número bruto haya bajado.

Cómo se marca la incertidumbre

El tablero no reparte calificaciones de precisión. Muestra las dos cosas que hacen falta y son distintas entre sí. La barra sobre cada punto o columna es el intervalo de confianza del 95%: mide cuán fina es la estimación. El punto hueco, o la columna atenuada, indica que el contraste contra el resto del país no alcanza p < 0,05: mide si la diferencia se distingue del ruido.

Una estimación puede ser imprecisa y aun así diferir claramente del país si la brecha es enorme, el caso de varios departamentos amazónicos, y puede ser muy precisa sin diferir de nadie. Por eso el valor p exacto está impreso en el tablero y en el reporte, y no se sustituye por una etiqueta. El 5% es la convención que el tablero usa para resaltar, declarada como tal; el criterio para su decisión es suyo.

Cuando una casilla no llega al mínimo de 100 observaciones sin ponderar, no se estima: aparece el recuadro vacío con la etiqueta «sin dato». Ese piso sí es una regla operativa fija, y se declara en las definiciones estadísticas.

El eje recortado

En las desagregaciones el eje no arranca en cero, y lo dice debajo. Es deliberado: con la afiliación departamental entre 92,5% y 99,7%, unas barras desde cero se verían todas iguales y no dejarían ver nada. Con el eje recortado se comparan posiciones respecto a la línea nacional, no longitudes de barra.

Por qué 2017 no está

Porque el DANE lo retiró. La muestra rural de esa ronda quedó mal repartida y los ponderadores de cabeceras no correspondían a la estructura poblacional; el DANE publicó un anexo técnico declarando que el agregado nacional y todo el dominio rural «no son comparables con la serie». Lo verificamos en el microdato: el archivo que circula solo tiene registros de cabecera.

Por qué la línea se parte en 2018

Porque antes de 2018 la ECV era otra encuesta: 22.893 hogares en vez de 89.522, con semipanel, sin representatividad departamental y sin encuestar la zona rural de la Orinoquía-Amazonía. Unir 2016 con 2018 en una sola línea dibujaría una continuidad que no existe. Por eso el tramo viejo va atenuado y ninguna tendencia lo cruza.

Qué NO puede concluirse

Causas. La ENCV son cortes transversales repetidos, no un panel: muestra cuándo cambia un nivel, nunca por qué. Si una política y un cambio en la serie coinciden en el tiempo, eso es una coincidencia digna de investigar, no un efecto demostrado.

Tampoco puede compararse con cifras europeas de necesidad no satisfecha: allá la pregunta usa una ventana de doce meses y aquí de treinta días.

Para citarlo

Indique siempre el año de la ronda, el denominador del indicador y, si desagrega, el error estándar o el intervalo de confianza de la casilla. Los microdatos son públicos: DANE, Encuesta Nacional de Calidad de Vida, microdatos anonimizados. El procesamiento y los criterios de exclusión son los que este tablero documenta.

Dos marcos superpuestos. La Quíntuple Meta ordena qué vale la pena medir; los principios de la ley colombiana establecen a qué obliga cada medición. El artículo 7 de la Ley Estatutaria 1751 de 2015 ya ordena publicar una evaluación anual de los indicadores de goce efectivo del derecho: este tablero operacionaliza ese mandato con la encuesta oficial de hogares.

Diseño muestral declarado

La ENCV es bietápica, estratificada y por conglomerados. Ignorarlo subestima los errores estándar entre 1,5 y 4 veces. El error estándar se estima por linealización de Taylor con el diseño que el DANE publica, estrato y segmento, en 2022, 2024 y 2025; en los demás años, con el hogar como conglomerado y un factor de corrección declarado.

Errores estándar en los cortes

Linealizar por separado las nueve mil celdas del cubo dejaría a muchas con demasiados pocos conglomerados. Se estima el efecto de diseño una vez por indicador y año a nivel nacional y se aplica ese factor a la varianza binomial de cada dominio. Es la práctica habitual cuando no se puede estimar por dominio, y queda declarada con su límite: supone que el dominio está tan conglomerado como el país.

Denominadores condicionales

La necesidad no satisfecha se calcula sobre quienes reportaron un problema de salud en los últimos 30 días, no sobre la población total, siguiendo la lógica de dos etapas que EU-SILC adoptó en 2015. Calcularla sobre el total confunde morbilidad con falla de acceso.

La región se construye, no viene dada

La ENCV no trae una variable de región utilizable: en las rondas viejas aparece con años enteros en cero y otros enteros vacíos. Aquí se arma desde el código de departamento con la agrupación de nueve regiones que usa el DANE en la ECV. Determinista y reproducible.

Equidad como estratificación

Siguiendo el diseño del Commonwealth Fund, la equidad no es una dimensión con métricas propias sino un corte transversal de todas. Cada indicador se reporta por quintil, régimen, etnia, sexo y territorio, con índice de concentración de Erreygers para variables acotadas.

Pertenencia étnica: sí o no

Se reporta si la persona se reconoce en alguno de los cinco grupos que registra la encuesta, sin desagregar cuál. La muestra no sostiene estimaciones por grupo en la mayoría de dominios, y publicar cifras frágiles sobre poblaciones pequeñas hace más daño que no publicarlas.

La cuarta meta no se puede medir aquí

El bienestar del equipo de salud (la cuarta meta, de Bodenheimer y Sinsky) no tiene ninguna variable en una encuesta de hogares. Se declara como vacío en vez de sustituirlo por un indicador de conveniencia.

Vacíos de la fuente

2017 se excluye: su factor de expansión suma 38,0 millones frente a los ~49,3 proyectados, y el archivo que circula solo trae registros de cabecera. Las trece rondas restantes están completas, 2024 incluido. La variable de clase (cabecera, centro poblado, rural disperso) solo aparece desde 2018, así que ese corte no existe para el tramo 2012–2016. En 2020 y 2021 el DANE recortó el módulo de salud: desapareció el bloque de prevención, que aquí no se usa. El operativo de 2020 sí fue presencial, con la menor tasa de no respuesta de la serie (0,95%); la ronda es comparable y por eso se marca, no se excluye.

Una etiqueta cruzada del DANE

La variable P6199 se documenta como «días transcurridos entre pedir la cita y la consulta», pero sus etiquetas de valor son «Médico general / Odontólogo / Acudió directo al especialista». Verificado contra el microdato de 2020. No se usó: la oportunidad se mide con la espera en urgencias, que sí está bien codificada.

Todo número aquí es una estimación a partir de una muestra probabilística, no un censo. Lo que sigue define qué se calculó, con qué fórmula, bajo qué supuestos, y qué convenciones son decisiones de este tablero antes que propiedades de los datos.

1 · El estimador

Cada indicador es una proporción estimada por el estimador de razón con los factores de expansión de la encuesta:

p̂ = Σ_i∈d w_i y_i ⁄ Σ_i∈d w_i

donde w_i es el factor de expansión de la persona u hogar i, y_i vale 1 si cumple la condición del numerador y 0 si no, y d es el dominio (el país, un departamento, un quintil). El denominador de cada indicador es el que declara su ficha y no siempre es la población total: la necesidad no satisfecha, por ejemplo, se estima únicamente entre quienes reportaron un problema de salud en los últimos 30 días. Es un estimador de razón, no una media simple, porque el denominador también es aleatorio; eso ya se refleja en la varianza.

2 · La varianza y su error estándar

La ENCV tiene diseño bietápico, estratificado y por conglomerados. La fórmula de varianza binomial, p(1−p)/n, no aplica: subestima el error estándar por un factor de entre 1,5 y 4, porque las personas de un mismo hogar y de un mismo segmento se parecen entre sí. El error estándar se obtiene por linealización de Taylor, con el estimador de último conglomerado:

z_i = w_i ( y_i − p̂ )
V(p̂) = (1/W²) · Σ_h [ n_h/(n_h−1) · Σ_i∈h ( z_h· − z̄_h )² ]

donde h recorre los estratos y las unidades i son los conglomerados. No aplica corrección por población finita, de modo que es levemente conservador. Un estrato con un solo conglomerado no aporta varianza.

De dónde sale el diseño, y qué pasa donde no está. El DANE publica el módulo con el estrato (ESTRATO2020) y el conglomerado (SEGMENTO) solo para 2022, 2024 y 2025. En esos tres años se usa el diseño real, tal cual. En los diez años restantes se usa lo único que existe en todas las rondas (el hogar como conglomerado y departamento × clase como estrato) y el resultado se multiplica por un factor por indicador, estimado comparando ambos estimadores en los tres años que sí traen el módulo. El hogar recoge la correlación intrahogar, que es la componente dominante; lo que queda fuera es la correlación entre hogares de un mismo segmento, y eso es lo que corrige el factor. Los factores van de 1,01 a 1,25 según el indicador y son estables entre años (coeficiente de variación de 2% a 10%). Están declarados en config/factor_diseno.yaml. Es una corrección documentada, no el diseño certificado por la entidad.

Corrección de agosto de 2026. Hasta esa fecha el error estándar se estimaba por bootstrap de réplicas de Rao-Wu con los conglomerados reconstruidos desde el identificador de segmento. Al contrastarlo contra el diseño real de 2022, 2024 y 2025 resultó que subestimaba el error estándar en un 27% en la mediana, y hasta a la mitad en afiliación y en percepción de calidad, que son los indicadores más conglomerados. Todos los errores estándar, intervalos y valores p de este tablero son los del estimador de Taylor.

3 · El error estándar de los dominios

Linealizar por separado las más de nueve mil celdas del cubo desagregado dejaría a muchas con un puñado de conglomerados y una varianza inestable. Se usa el procedimiento estándar cuando no se puede estimar por dominio: se calcula una vez por indicador y año el efecto de diseño

deff = Var_Taylor(p̂) ⁄ Var_MAS(p̂)
Var_MAS(p̂) = p̂(1−p̂) ⁄ n

y se aplica ese mismo factor a la varianza binomial de cada dominio: EE_d = √( deff · p̂_d(1−p̂_d)/n_d ).

Límite declarado. Supone que el efecto de diseño del dominio es igual al nacional. En dominios geográficamente concentrados (un departamento pequeño, donde los mismos segmentos pesan más) el deff real suele ser mayor, de modo que estos errores estándar son, si acaso, conservadoramente pequeños. Los deff estimados aquí, sobre las 185 combinaciones de indicador y año, van de 1,11 a 17,34, con mediana 4,20 y cuartiles 3,11 y 6,57. Un deff de 4,2 quiere decir que la encuesta entrega, en la práctica, algo menos de una cuarta parte de la información que daría el mismo número de personas escogidas al azar; el resto se lo come el parecido entre miembros de un mismo hogar y de un mismo segmento. Los valores más altos, hasta 17 en afiliación, son los indicadores que se preguntan a toda la población y donde el hogar entero responde casi lo mismo.

4 · Coeficiente de variación

CV = EE(p̂) ⁄ p̂

Es la precisión relativa: un error estándar de 3 puntos es enorme sobre una estimación de 4% y despreciable sobre una de 90%. El tablero muestra el CV y no lo clasifica.

Sobre los puntos de corte que aquí no se usan. Varias oficinas estadísticas publican umbrales (Statistics Canada sugiere difundir sin reserva bajo 0,165 y no difundir sobre 0,333; otras guías usan 0,15 y 0,30). Son convenciones administrativas de cada entidad, calibradas para sus propias encuestas y sus propios usos, no propiedades de la estimación ni resultados de una prueba. Este tablero no adopta ninguna: imprime el CV para que cada lector aplique el criterio que su decisión exija.

5 · Tamaño efectivo de muestra

n_ef = p̂(1−p̂) ⁄ EE(p̂)²
equivalentemente, n_ef = n ⁄ deff

Cuántas observaciones bajo muestreo aleatorio simple producirían este mismo error estándar. Traduce el costo del diseño a una unidad legible: si un departamento tiene n = 900 y n_ef = 420, más de la mitad de la muestra se perdió en el conglomerado. Se despeja del error estándar; no incorpora ningún supuesto adicional.

6 · Intervalo de confianza del 95%

No se usa el intervalo simétrico de Wald, que en proporciones extremas produce límites imposibles (afiliación con techo de 101,3%) y tiene cobertura real muy inferior a la nominal. Se usa el intervalo logit, que es el habitual para proporciones de encuestas complejas: se transforma, se construye el intervalo en la escala transformada sobre el error estándar del diseño y se devuelve. No es el intervalo de Korn y Graubard (1998), que es un Clopper-Pearson con tamaño efectivo de muestra.

g = ln( p̂/(1−p̂) ), EE(g) = EE(p̂) ⁄ [p̂(1−p̂)]
IC = logit⁻¹( g ± 1,96 · EE(g) )

Queda siempre dentro de (0, 1) y es asimétrico cerca de los extremos, que es como se comporta la incertidumbre real de una proporción. El 1,96 es el cuantil 0,975 de la normal estándar; con dominios pequeños un cuantil t con los grados de libertad del diseño sería algo más ancho.

7 · El contraste: dominio contra el resto del país

La pregunta que responde el tablero no es «¿este departamento difiere del total nacional?» (el total lo contiene, y esa comparación está mecánicamente correlacionada) sino «¿difiere del resto del país?». El complemento se despeja de la identidad de la razón, donde w_d es la participación del dominio en el denominador ponderado:

p̂_c = ( p̂_T − w_d p̂_d ) ⁄ ( 1 − w_d )
Var(p̂_c) = [ Var(p̂_T) − w_d² Var(p̂_d) ] ⁄ (1 − w_d)²
EE(dif) = √( Var(p̂_d) + Var(p̂_c) )
z = ( p̂_d − p̂_c ) ⁄ EE(dif)
p = 2·[ 1 − Φ(|z|) ]

La hipótesis nula es que la diferencia poblacional es cero. El valor p es a dos colas y se reporta con cuatro decimales, o como «< 0,0001» cuando cae por debajo.

Supuesto y su alcance. La descomposición de la varianza omite el término 2·Cov(p̂_d, p̂_c). En los cortes geográficos (departamento, región, clase) el supuesto está respaldado por el diseño: la ENCV estratifica precisamente por departamento y clase, de modo que dominio y complemento no comparten unidades primarias y la covarianza es efectivamente nula. En los cortes por sexo, edad, pertenencia étnica y quintil los dos grupos conviven dentro de los mismos hogares y segmentos: la covarianza es positiva, omitirla infla EE(dif) o lo desinfla según el signo de la correlación intraconglomerado, y el contraste es solo aproximado. Esas celdas van marcadas con el superíndice a en el reporte y con la nota «covarianza aproximada» en el tooltip. La reconstrucción se verificó numéricamente: w_d·p̂_d + (1−w_d)·p̂_c devuelve p̂_T con error del orden de 2×10⁻⁶.

8 · Las tendencias

La recta de tendencia es una regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios del indicador contra el año, ajustada solo dentro del diseño muestral vigente (2018 en adelante) y excluyendo 2020 y 2021. Se reporta la pendiente en puntos porcentuales por año, su error estándar, el estadístico

t = β̂ ⁄ EE(β̂), con gl = n − 2

su valor p a dos colas, el R² y el número de puntos. Cuando el valor p de la pendiente supera 0,05 la recta se dibuja punteada y tenue, y el texto dice explícitamente que no se distingue de cero.

Límite declarado. Con cinco o seis puntos anuales, la potencia es baja: una tendencia real y moderada puede no alcanzar significancia. Además la regresión trata cada estimación anual como si no tuviera error de muestreo; incorporarlo (mínimos cuadrados ponderados por 1/EE²) cambiaría poco la pendiente y ampliaría algo su error estándar. Y sobre todo: una pendiente es una descripción, no una proyección ni una causa.

9 · Las convenciones, declaradas como tales

Tres decisiones de este tablero no salen de los datos. Se enumeran para que puedan discutirse o cambiarse.

α = 0,05. Es el umbral que el tablero usa para resaltar una fila, dibujar un punto lleno o afirmar que algo «se distingue». Es la costumbre disciplinar, no un hecho: no hay nada en los datos que separe p = 0,049 de p = 0,051. Por eso el valor p exacto se imprime en cada celda, cada tooltip y cada fila del reporte. Para una decisión de política con costo asimétrico, el umbral pertinente puede ser mucho más laxo o mucho más estricto, y es del lector.

Qué se corrige y contra qué familia. Un tablero muestra miles de comparaciones a la vez, y con el umbral crudo una de cada veinte resaltadas sería ruido. Aquí van tres correcciones distintas, una por cada conjunto de pruebas. Los trece contrastes de nivel contra el ancla prepandémica llevan Holm-Bonferroni. Las veintiséis pendientes son su propia familia, y ninguna la supera. Y cada contraste de dominio, el de un departamento o un quintil contra el resto, lleva control de tasa de falso descubrimiento de Benjamini-Hochberg dentro de su propia figura, que es el conjunto que el lector recorre con la vista: de los 3.400 que pasaban el umbral crudo, 2.994 sobreviven. Un punto lleno significa que sobrevivió a esa corrección, y la q ajustada viaja dentro del cubo.

n ≥ 100 sin ponderar para publicar una celda. Regla operativa de piso: por debajo, la aproximación normal del intervalo y del contraste deja de ser razonable y la celda aparece como «sin dato». No es un umbral de calidad (una celda con n = 105 puede ser muy imprecisa y se publica, con su CV a la vista) sino de validez de las fórmulas empleadas. El ancho del intervalo, que es el que decide la marca E o F, se evalúa sobre el intervalo de Korn y Graubard, que es sobre el que el NCHS define la regla; hasta la versión 2026.3 se evaluaba sobre el logit, más estrecho, y la regla resultaba más permisiva de lo declarado.

2018–2019 como ancla prepandémica. Los dos únicos años prepandémicos que comparten el diseño muestral vigente. Es la misma convención del DANE, que ancla sus pruebas en «2019, año previo a la pandemia». Anclar en 2023, el piso de la serie, haría ver una recuperación como un desplome; anclar en 2012 cruzaría dos diseños incomparables.

10 · Lo que estas cifras no son

El error estándar recoge el error de muestreo y nada más. No mide el error de cobertura, el sesgo de no respuesta, el error de medición del autorreporte, ni el sesgo de normalización de expectativas (el fenómeno por el cual las poblaciones con peor acceso histórico reportan menos necesidad insatisfecha, porque dejaron de esperar atención). Ese último puede ser mayor que todo el error de muestreo junto y va en la dirección que aplana los gradientes. Un intervalo de confianza estrecho es una afirmación sobre la muestra, no un certificado de verdad.

Cinco rupturas documentadas con la cita textual del DANE. Cualquier análisis que trace una sola línea de 2012 a 2025 está uniendo encuestas distintas.

Nivel 1 · dato retirado

2017 · el DANE lo sacó de la serie

La muestra rural quedó mal repartida: el rural disperso se llevó 6,6% de la muestra cuando le correspondía cerca del 15%, y los ponderadores de cabeceras no correspondían a la estructura poblacional. El DANE retiró el agregado nacional y todo el dominio rural, y republicó solo cabeceras.

«Las cifras del dominio geográfico rural […] y, por consiguiente, del agregado nacional de 2017 no son comparables con la serie. Por esta razón, no se contará con los datos de estas desagregaciones geográficas para el año mencionado.»

Verificado en el microdato: el archivo de vivienda de 2017 que circula solo contiene clase = 1, cabecera, 8.501 registros. Es la versión republicada. 2017 está excluido de todo este tablero.

Nivel 2 · otra encuesta

2016 → 2018 · rediseño muestral completo

Cuatro cambios a la vez: representatividad departamental por primera vez, muestra de 22.893 a 89.522 hogares, fin del semipanel, y ampliación del universo: hasta 2016 no se encuestaba la zona rural de los departamentos creados en 1991 y la Orinoquía-Amazonía entraba solo por cabeceras.

«La ECV 2018 tuvo una muestra independiente a la de años anteriores. Dado que hasta 2016 se realizaba semipanel en segmentos, ese cambio genera variabilidad en los indicadores. Adicionalmente, la ECV 2018 cubrió municipios que no se visitaban antes.»

Por eso el tramo anterior a 2018 se dibuja atenuado y separado, y ninguna tendencia lo cruza. Es la ruptura más grande de la serie, mucho mayor que la pandemia.

Nivel 3 · base de expansión

2018 → 2019 · cambio de base censal

La ECV 2018 se publicó primero expandida con proyecciones del Censo 2005 y se republicó con base en el CNPV 2018. El DANE reconoce que da «valores diferentes». Ningún año anterior a 2018 fue recalculado.

Consecuencia: 2018 se usa aquí como parte del ancla prepandémica, pero su comparabilidad con 2012–2016 es doble‑ mente frágil: por diseño y por base de expansión.

Nivel 4 · cuestionario

2022 → 2023 · cambia el universo de la pregunta de enfermedad crónica

El DANE reformuló la pregunta 12 del capítulo de Salud. Hasta 2022 preguntaba «¿le han diagnosticado alguna enfermedad crónica?», sin ventana temporal. Desde 2023 pregunta «en los últimos 12 meses, ¿le han diagnosticado alguna enfermedad crónica?». Es el paso de prevalencia de diagnóstico acumulado a incidencia de diagnóstico en doce meses: dos indicadores distintos con el mismo nombre y el mismo código. La subpregunta de tratamiento cambió en el mismo sentido, de «recibe o recibió» a «actualmente está recibiendo».

Consecuencia: la serie cae 4,0 puntos entre 2022 y 2023 (z = −15,3) y se estabiliza en el nivel nuevo. Hasta agosto de 2026 este tablero publicaba una tendencia de −0,64 pp/año con p = 0,016 para este indicador; era enteramente el cambio de cuestionario. Ajustada solo dentro del tramo comparable, la pendiente cambia de signo y deja de distinguirse de cero. Ahora no se estima ninguna. El código de respuesta nunca cambió, así que ninguna validación contra el microdato podía detectarlo: se encontró leyendo el Historial de Cambios al Formulario que publica el DANE y contrastando la descripción de P1930 entre el diccionario de datos de 2021 y el de 2025.

Nivel 4 · cuestionario

2020–2021 · se cayó el bloque de prevención

Se eliminaron las preguntas de consulta preventiva anual (P1699 y sus subítems), lugar de atención preventiva (P8591), calidad del servicio preventivo (P8595) y razón de no consulta preventiva (P800). Las tres últimas no han vuelto. En sentido contrario, en 2020 se agregó el bloque de gasto de bolsillo (P3178–P3189).

Ninguno de los indicadores de este tablero usa las variables eliminadas, verificado una por una contra el microdato de las trece rondas. La razón de no consulta que sí se usa es P6153, que pregunta por quien tuvo un problema de salud y no consultó, y está presente en todas las rondas.

Nivel 5 · sin ruptura operativa

La pandemia no rompió el operativo

La ECV 2020 se levantó presencialmente, con dispositivo móvil de captura, entre el 14 de septiembre y el 30 de noviembre, prácticamente la misma ventana que 2019. Sin cambio de marco, sin cambio de base de expansión, sin imputación. Los 33 departamentos tuvieron indicador de cobertura y la tasa de no respuesta de 2020, 0,95%, fue la más baja de la serie. El DANE no publicó ninguna advertencia de comparabilidad para 2020, y sí publicó varias, extensas, para 2017 y 2018. El silencio es elocuente.

Contraste útil: el INE de España sí pasó su Encuesta de Condiciones de Vida a 100% telefónica en 2020 y lo advirtió en portada; Eurostat exigió a diecisiete países declarar ruptura de serie en EU-SILC. Colombia tomó el camino de México: operativo presencial, sin ruptura declarada.

Lo que sí cambió

El fenómeno, no la medición

Lo que marca la banda gris es que en 2020 la gente efectivamente dejó de usar el sistema. Con registros RIPS, las consultas cayeron 42% y las hospitalizaciones 37% entre marzo y noviembre de 2020 frente al mismo periodo de 2019 (con la salvedad de que ese estudio cubre 60 municipios y no es una estimación nacional).

Matiz que importa para leer el punto de 2020: la utilización ya había recuperado casi el nivel prepandémico hacia diciembre de 2020, y la ECV se levantó entre septiembre y noviembre. La ronda de 2020 captó la recuperación, no el valle. Por eso su valor no es tan bajo como uno esperaría.

Una estimación de encuesta puede ser demasiado imprecisa para sostener una cifra. Hasta la versión anterior este tablero marcaba un solo caso y publicaba todo lo demás con la misma tipografía, tuviera 235.000 observaciones detrás o cuarenta. Ahora la regla es explícita, numérica y se aplica a cada celda antes de pintarla.

Las tres marcas

Se sigue la notación de Statistics Canada, que es corta y de uso internacional, con los umbrales del estándar del National Center for Health Statistics de Estados Unidos, escrito específicamente para proporciones estimadas sobre encuestas de diseño complejo.

Marca	Significado	Qué hace el tablero
·	Publicable	Se muestra sin más.
E	Usar con precaución	Se muestra con trama diagonal y la razón en el detalle. La cifra sirve para ordenar, no para citar como magnitud exacta.
F	Demasiado imprecisa para publicarse	Se retira del mapa y de la cuadrícula, que es donde la cifra invita a ordenar territorios. En la desagregación sí aparece, porque allí va con su intervalo de confianza al lado y no se puede confundir con un dato firme.

Los umbrales, en orden de aplicación

F si la celda tiene menos de 30 observaciones sin expandir.
F si el tamaño efectivo de muestra , el que descuenta el efecto del diseño, es menor que 30. Es el umbral que más veces manda: con conglomerados y estratos, 195 observaciones en un departamento pueden equivaler a 28 observaciones simples.
F si el intervalo de confianza del 95% abarca 30 puntos porcentuales o más. Un intervalo así no distingue nada.
F si el intervalo mide más del 130% de la propia estimación, y solo cuando además abarca más de 5 puntos. Esta última condición importa: sin ella se suprimiría casi toda la desagregación departamental de las barreras de acceso, que son proporciones pequeñas donde un intervalo estrecho en puntos es ancho en proporción, y ahí el intervalo estrecho es información buena, no mala.
E si el conteo efectivo de la celda escasa , la que tiene menos casos entre el sí y el no, es menor que 5. Por debajo de ese umbral la aproximación normal del intervalo deja de sostenerse.
E si el coeficiente de variación supera el 30%.

Los cuatro primeros umbrales son los del NCHS. El quinto es propio y más exigente que el del NCHS para proporciones cercanas a 0 o a 1. El sexto es el de Statistics Canada.

Qué implica esto en la práctica

Aplicada a las 821 estimaciones desagregadas de 2025, la regla deja 73% sin marca, marca 2% con E y retira 25% con F. En la desagregación por departamento la proporción retirada sube a cerca de un tercio, y en cinco de los quince indicadores (las barreras de acceso, cuyo denominador es un subconjunto de un subconjunto) el mapa departamental queda casi vacío.

Eso no es una falla del tablero: es el resultado. La ENCV no permite decir en qué departamento es peor una barrera de acceso concreta. Antes esa imposibilidad estaba oculta detrás de un mapa lleno de colores; ahora se ve.

La regionalización, verificada

Las nueve regiones son las de la ECV, no un agrupamiento propio. Cada región es la suma exacta de estos departamentos, y el ensamblaje del tablero falla si deja de serlo:

Región	Departamentos
Caribe	Atlántico, Bolívar, Cesar, Córdoba, La Guajira, Magdalena y Sucre
Oriental	Boyacá, Cundinamarca, Meta, Norte de Santander y Santander
Central	Caldas, Caquetá, Huila, Quindío, Risaralda y Tolima
Pacífica	Cauca, Chocó y Nariño, sin Valle del Cauca, que es región aparte
Orinoquía-Amazonía	Amazonas, Arauca, Casanare, Guainía, Guaviare, Putumayo, Vaupés y Vichada
Antioquia	Antioquia
Valle del Cauca	Valle del Cauca
Bogotá D.C.	Bogotá D.C.
San Andrés	San Andrés, Providencia y Santa Catalina

Cómo se comprobó. Para cada indicador, año y región donde la tabla departamental está completa, el tamaño de muestra de la región debe ser exactamente la suma del de sus departamentos. Se comprobaron 907 agregaciones y las 907 cuadran al individuo. Si el cubo se hubiera construido con otro agrupamiento, no cuadraría ninguna.

Una diferencia declarada. El DANE lleva los centros poblados y el rural disperso de Bogotá a la región Oriental, y deja en la región Bogotá solo la cabecera. Aquí Bogotá D.C. va entera a su propia región. Lo que se desplaza es la población de Sumapaz y las veredas, del orden de milésimas del total de cualquiera de las dos regiones, pero conviene saberlo antes de comparar contra un cuadro del DANE al tercer decimal.

Cuánto del país se ve en cada mapa

Que un territorio no aparezca no es neutro: los territorios que se retiran suelen ser los de muestra pequeña, y a veces también los urbanos grandes, que son los que tiran del promedio. Por eso cada mapa declara qué porcentaje de la muestra nacional representa lo que queda a la vista, y avisa en dos casos:

Cobertura parcial cuando lo publicado cubre menos del 85% de las observaciones. Sirve para ubicar dónde hay evidencia, no para un ranking del país.
Atención cuando el valor nacional queda fuera del rango de todo lo mostrado. No es una contradicción aritmética: significa que los territorios ausentes concentran buena parte de la muestra y empujan el promedio. En 2022 y 2023, la barrera financiera regional tenía exactamente ese problema (los cuatro dominios retirados eran Antioquia, Bogotá, Valle y San Andrés) y nada lo decía.

En cinco indicadores de 2025 no queda ningún departamento publicable. En esos casos el mapa no se dibuja y se dice por qué, en vez de mostrar tres departamentos como si fueran el país.

La primera pregunta razonable ante cualquier cifra de aquí es por qué no coincide con el boletín del DANE. La respuesta corta: casi siempre coincide, y cuando no, es por una de cuatro razones conocidas.

Dónde debería coincidir y dónde no

Este tablero no reproduce los cuadros del boletín: calcula indicadores propios sobre el mismo microdato anonimizado que el DANE publica. Las diferencias vienen de:

Denominadores distintos. El boletín suele reportar sobre el total de personas; varios indicadores de aquí se estiman sobre subconjuntos (quienes recibieron fórmula, quienes necesitaron atención y no la buscaron, quienes tienen diagnóstico crónico). Cada indicador declara su denominador exacto en el panel de definición del explorador.
Recodificaciones propias. Las razones de no consulta se agrupan en cinco barreras (de sistema, financiera, geográfica, de oferta y de trámite) que no son categorías del cuestionario sino una agrupación de este tablero, documentada en las definiciones.
Rupturas de serie tratadas explícitamente. El tablero no une 2012–2025 en una sola línea. El DANE publica series que sí lo hacen en algunos anexos.
Versión del microdato. Se usa la última entrega publicada de cada ronda. Si el DANE reprocesa una ronda, la cifra de aquí cambia con el siguiente corte y queda fechada en la fe de erratas.

El contraste, número por número

Un cálculo propio sobre microdato público tiene que poder compararse contra la cifra oficial. La afiliación al SGSSS es el único de los quince indicadores con contraparte publicada en los boletines técnicos, y se contrasta en 28 puntos: total nacional de ocho años, cabecera y resto de cinco años, hombres y mujeres de cuatro, y los dos extremos departamentales de 2019.

Contraste	Resultado
Total nacional, 2019 a 2025	Siete años, diferencia máxima de 0,04 puntos porcentuales. Todos dentro del redondeo con que el DANE publica.
Total nacional, 2018	93,52% contra 93,6%: 0,08 pp. Es el único año con dos cifras oficiales distintas: el boletín de 2018 publicó 93,4% solo para cabeceras con base Censo 2005, y el de 2019 reexpandió el mismo año a 93,6% con proyecciones del CNPV 2018.
Cabecera y resto, 2018 a 2022	Diez contrastes, nueve dentro de 0,05 pp.
Hombres y mujeres, 2022 a 2025	Ocho contrastes, todos dentro de 0,05 pp.
Extremos departamentales, 2019	El boletín reporta La Guajira como el más bajo con 82,1% y Vaupés como el más alto con 98,6%. Aquí salen los mismos dos departamentos en los mismos lugares, con 82,13% y 98,57%.
Tamaño de muestra	228.688 personas en 2024 y 235.350 en 2025: idéntico al boletín, sin redondeo de por medio.

Los otros catorce indicadores no tienen contraparte oficial. Ningún boletín técnico de la ECV entre 2018 y 2025 publica percepción del estado de salud, prevalencia de enfermedad crónica, uso de servicios ni razones de no consulta. Se verificó boletín por boletín. Para esos indicadores esta es la fuente primaria, y por eso el método está publicado entero: la única forma de contradecirlos es rehacer el cálculo.

Qué añade esto a lo que ya publica el DANE

Nada de lo que sigue es un reproche: son decisiones de alcance del operador estadístico. Pero conviene que el lector sepa qué encuentra aquí y no en el boletín.

Error estándar y coeficiente de variación en cada estimación. Los anexos de la ECV publican el valor puntual.
Regla de supresión explícita con umbrales numéricos publicados.
Medidas de desigualdad por quintil de ingreso. El índice de concentración de Erreygers se calcula para cada indicador y año, pero no se muestra en el tablero: se reporta sin error estándar, y en 17% de las combinaciones su magnitud es menor que 0,02, donde afirmar una dirección del gradiente no está justificado. Vive en los documentos de trabajo, con su discusión al lado.
Pruebas de diferencia contra el nivel prepandémico con corrección por multiplicidad.
Dirección que conserva el estado de la vista, para poder citar y compartir un hallazgo exacto.

La fuente primaria sigue siendo el DANE, y para citar cifras oficiales hay que citar el boletín, no este tablero. Lo que aquí se publica son cálculos propios, con su método a la vista para que puedan ser contradichos.

De dónde sale cada marco, cada norma y cada cifra que este tablero cita.

Berwick, D. M., Nolan, T. W., & Whittington, J. (2008). The Triple Aim: Care, health, and cost. Health Affairs, 27(3), 759–769. doi.org/10.1377/hlthaff.27.3.759. El artículo original no contiene indicadores; provienen del white paper de 2012.
Stiefel, M., & Nolan, K. (2012). A guide to measuring the Triple Aim (IHI Innovation Series white paper). Institute for Healthcare Improvement. ihi.org
Bodenheimer, T., & Sinsky, C. (2014). From Triple to Quadruple Aim. Annals of Family Medicine, 12(6), 573–576. doi.org/10.1370/afm.1713
Nundy, S., Cooper, L. A., & Mate, K. S. (2022). The Quintuple Aim for health care improvement. JAMA, 327(6), 521–522. doi.org/10.1001/jama.2021.25181
Mery, G., Majumder, S., Brown, A., & Dobrow, M. J. (2017). What do we mean when we talk about the Triple Aim? Health Policy, 121(6), 629–636. doi.org/10.1016/j.healthpol.2017.03.014
Congreso de Colombia. (1993). Ley 100 de 1993, arts. 2 y 153. minsalud.gov.co
Congreso de Colombia. (2011). Ley 1438 de 2011, art. 3. Diario Oficial 47.957. minsalud.gov.co
Congreso de Colombia. (2015). Ley Estatutaria 1751 de 2015, arts. 6 y 7. Diario Oficial 49.427. minsalud.gov.co
Radley, D. C., Kolb, K., & Collins, S. R. (2025). 2025 scorecard on state health system performance. The Commonwealth Fund. doi.org/10.26099/w0ns-ae34
Lumley, T. (2010). Complex surveys: A guide to analysis using R. Wiley.
Korn, E. L., & Graubard, B. I. (1998). Confidence intervals for proportions with small expected number of positive counts estimated from survey data. Survey Methodology, 24(2), 193–201.
Rao, J. N. K., & Wu, C. F. J. (1988). Resampling inference with complex survey data. Journal of the American Statistical Association, 83(401), 231–241. doi.org/10.1080/01621459.1988.10478591
Kish, L. (1965). Survey sampling. Wiley. Origen del efecto de diseño y del tamaño efectivo de muestra.
Erreygers, G. (2009). Correcting the concentration index. Journal of Health Economics, 28(2), 504–515.
DANE. (2026). Boletín técnico: Encuesta Nacional de Calidad de Vida 2025. dane.gov.co

Cobertura récord,medicamentos en el piso