Si administras una agenda de salud, probablemente conoces tu tasa de inasistencia. Y probablemente no te sirve para nada.
Un estudio publicado en febrero de 2026 en BMC Primary Care analizó 94.832 horas agendadas en cuatro centros de atención primaria de la comuna de Renca durante 2022 y 2023. La cifra global fue 21,8%: una de cada cinco horas no se ocupó. Ese número es el que circula. Y es el menos útil del estudio.
Lo valioso es lo que viene después: la inasistencia no se reparte pareja. Cambia según qué profesional atiende, a qué hora está el bloque, qué día de la semana es y —el dato más incómodo— por qué canal se reservó la hora. Esas diferencias sí se pueden trabajar.
Este artículo traduce esos hallazgos a decisiones que se pueden tomar el lunes.
Qué midió realmente el estudio de Renca
El trabajo de Escobar-San Martín, Droguett y Sabando, publicado el 25 de febrero de 2026, es un estudio transversal sobre registros clínicos electrónicos de cuatro centros de atención primaria de Renca. Se seleccionó al azar una hora por persona en todo el período, y se excluyeron sobrecupos, atenciones espontáneas, urgencias, procedimientos, talleres grupales y visitas domiciliarias. Quedaron 94.832 horas agendadas.
Los resultados se expresan en razones de prevalencia (RP), no en porcentajes de inasistencia. Esa diferencia es la que más se presta para malinterpretar el estudio, así que conviene fijarla antes de seguir.
El segundo punto es igual de importante: contra qué se compara cada cifra. El estudio no compara todo contra el promedio. Cada variable tiene una categoría de referencia fija: el lunes para los días, el bloque anterior a las 12:00 para los horarios, enero para los meses, la reserva presencial para el canal, el tramo de 0 a 17 años para la edad, y el grupo de profesionales asistenciales del centro —no el médico general— para el tipo de prestación.
Sin esa aclaración, las cifras se leen mal. Con ella, empiezan a servir.
Quién falta: la prestación pesa más que el paciente
Esta es la tabla que vale la pena mirar dos veces.
Profesional que atiende | Razón de prevalencia | IC 95% |
|---|---|---|
Psicólogo/a | 1,82 | 1,64 – 2,02 |
Nutricionista | 1,77 | 1,61 – 1,96 |
Dentista | 1,32 | 1,20 – 1,44 |
Médico/a general | 0,46 | 0,42 – 0,50 |
Todas las cifras comparadas contra el grupo de profesionales asistenciales del centro. Fuente: Escobar-San Martín et al., BMC Primary Care, 2026.
La distancia entre los extremos es grande. Si se comparan ambas razones entre sí —un cálculo derivado del estudio, no un resultado que el estudio reporte directamente—, la prevalencia de inasistencia en psicología resulta cerca de cuatro veces la de medicina general dentro de estos mismos centros.
La lectura útil no es que unos profesionales trabajen peor que otros. Es que la tasa base de inasistencia es una característica de la prestación, no del desempeño de quien atiende.
Tiene sentido. Una hora de medicina general suele responder a un síntoma presente, a una licencia, a un remedio que se acaba: hay una urgencia percibida que sostiene la asistencia. Una hora de psicología o de nutrición suele ser preventiva, continua, y su beneficio es difuso en el tiempo. Los propios autores apuntan en esa dirección cuando recomiendan priorizar las estrategias de recordatorio en los servicios preventivos y no médicos.
La consecuencia práctica para quien administra una agenda es directa: comparar la tasa de inasistencia de un psicólogo con la de un médico general no mide nada. Si evalúas equipos, agendas o sobrecupos con un único umbral para todos, estás midiendo la mezcla de prestaciones, no la gestión.
Lo que sí tiene sentido es comparar a cada profesional contra su propia tasa base histórica, y dimensionar el sobrecupo o el esfuerzo de confirmación según el tipo de prestación.
Cuándo falta: el sábado y el bloque de después de las 17:00
El momento del bloque también mueve la aguja, y en una dirección incómoda: los bloques que se abren justamente para dar más acceso son los que peor se sostienen.
Momento del bloque | Razón de prevalencia | IC 95% |
|---|---|---|
Sábado (vs. lunes) | 1,46 | 1,33 – 1,59 |
Después de las 17:00 (vs. antes de las 12:00) | 1,20 | 1,13 – 1,26 |
Entre 12:00 y 17:00 (vs. antes de las 12:00) | 1,08 | 1,04 – 1,12 |
Septiembre (vs. enero) | 1,09 | 1,00 – 1,19 |
Fuente: Escobar-San Martín et al., BMC Primary Care, 2026.
El sábado y el bloque de última hora existen para capturar a quien no puede venir en horario laboral. Y son exactamente los bloques donde la hora se pierde más. Es el mismo patrón que aparece en el canal de reserva, y tiene la misma explicación probable: cuando se baja la barrera de entrada, entra demanda que se compromete menos.
Sobre septiembre conviene ser honesto. Su intervalo de confianza es 1,00 – 1,19: toca exactamente el límite. Es una señal compatible con lo que cualquiera intuye de un mes con dos feriados irrenunciables, pero el estudio no permite afirmarlo como hallazgo. Es un dato para observar en tu propia agenda, no para citar.
La decisión que sale de aquí no es cerrar esos bloques. Es tratarlos distinto: el bloque de las 18:30 y el del sábado necesitan una confirmación que el bloque de las 9:00 del martes probablemente no necesita.
El dato más incómodo: la hora reservada online falta 41% más
Aquí está el hallazgo que cuesta publicar desde un blog que habla de reservas online.
Las horas reservadas por teléfono o por plataforma online presentaron una razón de prevalencia de inasistencia de 1,41 (IC 95% 1,35 – 1,47) frente a las reservadas presencialmente en el mesón del centro.
No hay forma elegante de decirlo: en esa muestra, la hora que el paciente sacó sin ir al centro se perdió con más frecuencia que la que sacó estando ahí.
Dicho eso, la interpretación más razonable no es que la reserva remota sea mala. Es que hace algo distinto: baja tanto la fricción de entrada que capta demanda menos comprometida.
Sacar una hora presencialmente implica trasladarse, esperar y decidir con un funcionario delante. Ese costo actúa como un filtro involuntario: quien llegó hasta ahí ya invirtió algo. Sacar una hora desde el teléfono a las once de la noche no cuesta casi nada, y el paciente puede hacerlo en un momento en que ni siquiera tiene claro si podrá ir.
La conclusión operativa se invierte respecto de lo que uno esperaría. Que la reserva sea fácil no hace menos necesaria la confirmación posterior: la hace más necesaria. El paso que la reserva presencial resolvía sola —el compromiso— hay que reponerlo después, por otro medio. Quitar fricción a la entrada y no agregar ningún punto de contacto entre la reserva y la atención deja la agenda coja.
Es la misma lógica que ya discutimos a propósito de cuándo una barbería puede cobrar por una hora no usada: el problema rara vez se resuelve en el cobro, se resuelve antes, en el diseño del compromiso.
El número que conviene vigilar no es la tasa de inasistencia
El estudio de Renca dice quién falta y cuándo. No mide la variable que, según otro trabajo chileno, predice mejor si una hora específica se va a perder.
Ese trabajo es de Dunstan y colaboradores, publicado en Health Care Management Science en 2023, sobre 395.963 citas del Hospital Doctor Luis Calvo Mackenna entre 2015 y 2018. Es importante decir que se trata de un hospital pediátrico: quien asiste o falta es, en la práctica, el adulto responsable del paciente. La inasistencia global fue 20,4%, con oftalmología como la especialidad más afectada, en 29,1%.
Lo relevante es cuál fue el resultado del modelo: las dos variables más correlacionadas con faltar fueron el historial de inasistencia previa del paciente y el retraso de reserva, es decir, cuántos días transcurren entre el momento en que se agenda la hora y el día en que se atiende.
Ese segundo número casi nadie lo mira, y es el más gestionable de los dos. El historial del paciente es un dato que se hereda. Los días de espera son una decisión de agenda.
Una hora dada para dentro de cinco semanas compite contra cinco semanas de vida del paciente. Cambia el trabajo, se enferma un hijo, se olvida, o simplemente el motivo que lo llevó a pedir la hora se resolvió solo. Acortar ese plazo —con listas de espera activas, con reasignación de cupos liberados, con bloques reservados para demanda cercana— actúa sobre la causa y no sobre el síntoma.
Qué funciona para recuperar esas horas
Aquí hay que separar lo que muestra el estudio de Renca de lo que muestra la evidencia de intervención, porque son cosas distintas. Renca describe dónde está el riesgo. Para saber qué hacer con él hay que mirar ensayos.
Los recordatorios funcionan, con un efecto real pero acotado. La revisión sistemática Cochrane de Gurol-Urganci y colaboradores reunió ocho ensayos aleatorizados con 6.615 participantes. Los recordatorios por mensaje de texto mejoraron la asistencia frente a no enviar nada (RR 1,14; IC 95% 1,03 – 1,26; evidencia de calidad moderada), pasando de 67,8% a 78,6% de asistencia. La revisión data de 2013 y su calidad de evidencia es baja a moderada, así que no conviene tratarla como una garantía.
El mensaje de texto rinde prácticamente igual que la llamada telefónica. En la misma revisión, la comparación directa entre ambos no mostró diferencia relevante (RR 0,99; IC 95% 0,95 – 1,02). Para un equipo pequeño eso importa: el canal más barato no es peor.
En Chile, con población pediátrica, el efecto fue mayor. El mismo trabajo del Calvo Mackenna incluyó un ensayo de ocho semanas con recordatorios telefónicos dirigidos. La inasistencia en las especialidades seleccionadas bajó de 21,0% a 10,7%, una diferencia de 10,3 puntos porcentuales respecto del grupo control. Es un solo estudio, en un solo hospital, con población pediátrica, pero es evidencia local y es fuerte.
El contenido del mensaje cambia el resultado. Dos ensayos aleatorizados de Hallsworth y colaboradores, publicados en PLOS ONE en 2015 sobre cerca de 20.000 citas hospitalarias en Londres, compararon distintas redacciones del mismo recordatorio. El mensaje que indicaba el costo específico de una hora perdida obtuvo 8,4% de inasistencia frente a 11,1% del mensaje control (OR 0,74; IC 95% 0,61 – 0,89). Un mensaje genérico sobre costos, o uno apelando a la empatía, rindieron peor que el específico. Es un contexto sanitario público británico, no chileno, así que el número no es trasladable: lo trasladable es el principio de que la redacción concreta supera a la genérica.
Puesto junto, esto sugiere una regla simple: confirmar diferenciado en lugar de recordar parejo. Si el riesgo se concentra en ciertos bloques, ciertas prestaciones y cierto canal, enviar el mismo recordatorio a todos reparte el esfuerzo donde no hace falta y lo diluye donde sí.
En la práctica, eso significa que una agenda debería permitir al menos tres cosas: distinguir el tipo de prestación, distinguir el bloque horario, y registrar por dónde entró la reserva. Sin ese tercer dato no se puede aplicar nada de lo que dice este estudio sobre el canal. Una agenda de reservas online como Zagenda deja registrado el canal de cada hora y permite automatizar recordatorios, que es la parte operativa del asunto; la decisión de a quién confirmar con más intensidad sigue siendo clínica y de gestión, no del software.
Hasta dónde llega este estudio
Antes de aplicar cualquiera de estas cifras a tu consulta, tres advertencias que el propio estudio y su contexto imponen.
Es atención primaria pública urbana
Los cuatro centros son municipales, la atención es gratuita en el punto de uso y la población es la de una comuna específica del Gran Santiago. En una consulta particular donde el paciente paga —o donde dejó una tarjeta registrada— la estructura de incentivos es distinta y la inasistencia suele ser considerablemente menor. Las razones de prevalencia de Renca describen patrones que probablemente se repiten en dirección, pero no en magnitud. Úsalas para saber dónde mirar, no para fijar tus umbrales.
Son asociaciones, no causas
Es un estudio transversal. Muestra qué características van juntas con la inasistencia, no qué la produce. Los propios autores señalan que no pudieron controlar variables como nivel socioeconómico, comorbilidades o alfabetización en salud, y que la ausencia de datos cualitativos impide explorar las motivaciones reales de los pacientes.
Los números son razones, no porcentajes
Vale la pena repetirlo porque es el error más probable al citar este estudio: RP 1,82 en psicología no es "el 82% falta". Es 1,82 veces la prevalencia del grupo de comparación. Si esta cifra aparece en una presentación interna mal traducida, el resto del análisis se cae.
Como contexto de magnitud nacional —y con una metodología distinta, sobre consultas de especialidad y no de atención primaria—, la tesis de Cristina Sepúlveda para el Magíster en Salud Pública de la Universidad de Chile contabilizó 1.185.393 inasistencias sobre 7.575.359 consultas de especialidad agendadas en los Servicios de Salud del país durante 2022. Eso equivale a alrededor de un 15,6% —cálculo propio a partir de sus cifras— y a una pérdida estimada de entre 14.871 y 19.359 millones de pesos según la tarifa que se aplique. No es comparable directamente con el 21,8% de Renca, pero da la escala del problema.
Qué revisar en tu agenda esta semana
Cinco preguntas concretas, todas respondibles con datos que tu sistema de agenda probablemente ya tiene:
- ¿Cuál es tu tasa de inasistencia por tipo de prestación, no global? Si nunca la separaste, es muy probable que un servicio esté cargando el promedio de todo el centro.
- ¿Cuánto es tu retraso de reserva promedio, y cómo se ve la inasistencia cuando supera las tres o cuatro semanas? Es el indicador con mejor relación entre esfuerzo de medición y capacidad de acción.
- ¿Registras por qué canal entró cada hora? Si no, no puedes saber si el patrón del canal se repite en tu caso — y es probable que se repita.
- ¿Tus bloques de última hora y de fin de semana reciben la misma confirmación que los de la mañana? Si la respuesta es sí, hay margen ahí.
- ¿Qué dice exactamente tu recordatorio? La evidencia disponible sugiere que un mensaje concreto y específico funciona mejor que uno genérico o apelativo.
Ninguna de las cinco requiere comprar nada. Requieren desagregar un número que hoy probablemente estás mirando entero.
Referencias
Dunstan J, Villena F, Hoyos JP, Riquelme V, Royer M, Ramírez H, Peypouquet J. 2023. Predicting no-show appointments in a pediatric hospital in Chile using machine learning. Consultado el 14 de septiembre de 2026 en https://link.springer.com/article/10.1007/s10729-022-09626-z
Escobar-San Martín P, Droguett Droguett N, Sabando Franulic V. 2026. Sociodemographic determinants of appointment no-show in primary care: a cross-sectional study in Renca Commune, Chile (2022–2023). Consultado el 14 de septiembre de 2026 en https://link.springer.com/article/10.1186/s12875-025-03170-9
Gurol-Urganci I, de Jongh T, Vodopivec-Jamsek V, Atun R, Car J. 2013. Mobile phone messaging reminders for attendance at healthcare appointments. Consultado el 14 de septiembre de 2026 en https://www.cochrane.org/evidence/CD007458_mobile-phone-messaging-reminders-attendance-healthcare-appointments
Hallsworth M, Berry D, Sanders M, Sallis A, King D, Vlaev I, Darzi A. 2015. Stating appointment costs in SMS reminders reduces missed hospital appointments: findings from two randomised controlled trials. Consultado el 14 de septiembre de 2026 en https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0137306
Sepúlveda Martin CA. 2024. Estimación de pérdidas económicas por inasistencias de usuarios agendados a consultas médicas de especialidad de Servicios de Salud en Chile año 2022. Consultado el 14 de septiembre de 2026 en https://repositorio.uchile.cl/handle/2250/203932
