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Necesidades médicas autopercibidas como no atendidas

Necesidades médicas autopercibidas como no atendidas. Por sexo Total
Cataluña España Unión Europea-27
2023 1,80 .. Dato confidencial, con baja fiabilidad o no disponible .. Dato confidencial, con baja fiabilidad o no disponible
2022 1,28 1,20 2,20
2021 1,54 1,10 2,00
2020 0,26 0,40 1,90 (e) Dato estimado
2019 0,14 0,20 1,70 (e) Dato estimado
2018 0,05 0,20 1,80 (e) Dato estimado
2017 0,06 0,10 1,60 (e) Dato estimado
2016 0,12 0,50 2,80 (e) Dato estimado
2015 0,27 (b) Ruptura en la serie temporal 0,60 3,30 (e) Dato estimado
Unidades: Porcentaje.
Fuente Cataluña: Idescat. Encuesta de condiciones de vida. Fuente España y Unión Europea: Eurostat.
(b) Ruptura en la serie temporal.
(e) Dato estimado.
(..) Dato confidencial, con baja fiabilidad o no disponible.
Indicador ODS Indicador 03.60 de los Objetivos de desarrollo sostenible de la UE

Última actualización: 26 de febrero de 2024.

ECV

Esta estadística dispone de una sección específica con toda la información disponible: Encuesta de condiciones de vida (ECV).

Nota metodológica

El indicador mide el porcentaje de la población de 16 años y más que informa de necesidades no atendidas de atención médica por una de las razones siguientes: "Motivos financieros", "Lista de espera" y "Demasiado lejos para viajar" (se acumulan las tres categorías). Las necesidades no satisfechas autoinformadas corresponden a la evaluación de estas personas de si necesitaban un reconocimiento o tratamiento médico (se excluye la atención dental), pero no lo tuvieron o no lo buscaron. Los datos provienen de las estadísticas de la UE sobre ingresos y condiciones de vida (EU-SILC).

Nota sobre la interpretación: El indicador deriva de datos autoinformados, de forma que, en parte, se ve afectado por la percepción subjetiva de los encuestados, así como por su entorno social y cultural. Otro factor que juega un papel es la organización diferente de los servicios de atención médica, tanto a escala nacional como local. Todos estos factores se tienen que tener en cuenta al analizar los datos e interpretar sus resultados.