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“Efectos de la pandemia en el sector salud en el Perú durante el periodo 2020-2021” 
 
CURSO: 
Macroeconomía II 
 
 BLOQUE: 
FC-PREECO07A1T 
 
PROFESOR: 
Gee Caballero, Bill William 
 
INTEGRANTES: 
 
● Benazic Chumpitazi, Franco Renato -1910224 
● Borda Carrasco Meliza- 
● Canchari Campos, Jorge Luis - 2012905 
● Alcántara Llata, Nayeli Almeyda - 2012884 
● Choque Sanchez, Araceli - 1912447 
 
 
 
 
 2023-01 
Lima - Perú 
 
ÍNDICE 
 
Resumen ejecutivo………….….….….….….….….….…….….….….….….….….……….4 
Introducción…..…….….….….….….….….….….….….….….….….….….….….…..…….5 
CAPÍTULO I 
1. Planteamiento del problema……………………………………………………..……….6 
1.1 Formulación del problema 
1.1.1 Pregunta general………………………………………………………………7 
1.1.2 Preguntas específicas.………………………………………………..……….7 
1.2 Objetivos de la investigación…………………………………………………………...7 
1.2.1 Objetivo general……………………………………………………………...7 
1.2.2 Objetivos específicos………………………………………………..…….….7 
1.3 Justificación del problema……………………………………………………………...8 
CAPÍTULO II 
2.1 Marco teórico…………………………………………………………………………..8 
2.1.1 Antecedentes …………………………………………………………..…….8 
2.1.1.1 Nacionales……………………………………………………………..…...8 
2.1.1.2 Internacionales…………………………………………………..…………9 
2.2 Bases teóricas…………………………………………………………………………..9 
2.2.1 Productividad laboral……………………………………………………….. 10 
2.2.2 Gestión de salud ……………………………………………………………..11 
2.2.3 Eficiencia……………………………………………………………………..11 
2.2.4 Manejo clínico…….. ..……………………………………………………….12 
2.2.5 Impacto económico…………………………………………………………...12 
2.3 Variables de interés………………………………………………………………….….13 
2.3.1 Sistema de salud……………………………………………………………....13 
2.3.2 Efectos de la pandemia en la economía…….……………………….…….….14 
2.4 Contexto de investigación……………………………………………………………...15 
2.5 Formulación de hipótesis……………………………………………………………....19 
2.5.1 Hipótesis general……………………………………………………………..19 
2.5.2 Hipótesis objetivas…………………………………………………………....19 
CAPÍTULO III 
3. Metodología…………………………..…………………………………………………..19 
3.1 Tipo, nivel y enfoque de la investigación………………………………...…..19 
 
3.1 Diseño de investigación……………………………………………………....19 
3.2 Definiciones operacionales de variables……………………………………...………20 
3.3 Población y muestra……………………………………………………………….….21 
3.3.1 Población……………………………………………………………….…..21 
3.3.2 Muestra……………………………………………………………………..21 
3.3.3 Técnicas………………………………………………………………….…22 
3.3.4 Procedimiento de análisis…………………………………………….…….22 
CAPÍTULO IV 
4.1 Evidencia empírica…………………………………………………………………...22 
4.2 Análisis de datos, gráficos y estadística descriptiva …………………………..…….23 
CAPÍTULO V 
Conclusión ………………………………………………………………………….. 27 
Recomendaciones de política económica…………………………………..……..... 28 
CAPÍTULO VI 
Referencias ……………………………………………………………………….……..29 
Anexos ……………………………………………………………………………..…….31 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
RESUMEN EJECUTIVO 
Según el Ministerio de salud, (2021). La pandemia de COVID-19 ha interrumpido todos los 
aspectos de nuestras vidas. Hasta el primer trimestre de 2020, se han reportado casi 500.000 
casos de personas infectadas en todo el mundo, con un saldo de poco más de 20.000 muertos y 
una tasa de mortalidad del 2,4 %, según la Organización Mundial de la Salud, que informó de 
la propagación acelerada de la epidemia. El 10 de marzo, el virus se había extendido a 109 
países, y solo 12 días después, 198 países reportaron su presencia. Asimismo, podemos 
mencionar que incluso antes de que comenzara la crisis, la integración social y económica y la 
débil infraestructura del sistema de salud eran un desafío constante para toda la población y el 
gobierno peruano debido a la situación del COVID 19. Actualmente, salvo en casos de 
emergencia y a pesar de las medidas establecidas, los ciudadanos más vulnerables y con pocos 
recursos son los más afectados por este fuerte impacto durante el brote. 
El objetivo de este trabajo es identificar las variables determinantes para la eficiencia del sector 
Salud en el Perú en el periodo 2020 – 2021. Usando la metodología de tipo descriptiva de 
factores que se relacionan con la aparición de un fenómeno causado por la pandemia del 
COVID-19, el diseño es un arreglo restringente, mediante el cual se pretende recoger la 
información necesaria para responder a la pregunta de investigación. En base a los resultados 
obtenidos en la presente investigación, se concluye que el impacto de número de camas UCI 
en el sector salud sobre el número de pacientes atendidos en el periodo noviembre 2020 a Julio 
2021, revela que ante el aumento de 1% del número de Camas UCI disponible genera un 
incremento de 1.44% de pacientes atendidos en el Perú, con nivel de confianza del 95% y con 
un coeficiente de determinación del 24.34%. Los resultados de la relación del número de 
concentradores de oxígeno medicinal sobre el número de pacientes atendidos en el Perú, 
analizado en el periodo noviembre 2020 a Julio 2021, indican que ante el aumento de 1% del 
número de concentradores de oxígeno medicinal genera una reducción de 0.37% el número 
pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado, con nivel de confianza del 95% y con 
un coeficiente de determinación del 4.24%. Así mismo, la relación del efecto del número de 
plantas de oxígeno sobre el número de pacientes atendidos en el Perú analizado en el periodo 
noviembre 2020 a Julio 2021, indican que ante el aumento de 1% del número de plantas de 
oxígeno medicinal en salud, el número de pacientes atendidos se incrementa en 0.43%, con 
nivel de confianza del 95% y con un coeficiente de determinación del 10.08%. 
 
 
INTRODUCCIÓN 
Más de tres años han pasado desde que se presentó en el Perú el primer caso de coronavirus 
(COVID-19), lo cual desencadenó una crisis sanitaria en muchos países, pero sobre todo en el 
respectivo país, debido al deteriorado sistema de salud que tiene, esta crisis se ha prolongado 
hasta el día de hoy. El virus solo muta, debido a ello sigue entre los pobladores del país, a pesar 
de las campañas de vacunación que se realizaron desde el año 2021. Muchas personas no 
tomaron en serio y no consideraron esto como una realidad, por ello, no acudieron a los centros 
de vacunación para protegerse, lo que hizo que el sistema de salud peruano ya colapsado y 
crónicamente enfermo haya reportado una gran cantidad de casos y fallecidos a causa de este 
virus. 
El 6 de marzo del 2020, el Gobierno anuncia el primer caso de COVID -19 en el Perú y días 
después, se dictan medidas urgentes y excepcionales destinadas a reforzar el sistema de 
vigilancia y respuesta sanitaria frente al COVID -19 en el territorio nacional, por un plazo de 
noventa 90 días calendario y se dictan medidas de prevención y control de la COVID-19, 
disponiendo el aislamiento social obligatorio (cuarentena), por las graves circunstancias que 
afectan la vida a consecuencia de la pandemia. 
Durante la pandemia, se debió enfrentar retos a corto y largo plazo, nos tuvimos que preparar 
para posiblemente varias olas, se incorporaron a nuestras vidas el uso de mascarillas, el 
distanciamiento físico, la higiene de las manos, desinfectar ropa, zapatos y todo nuestro cuerpo, 
para poder ingresar a la casa si llegábamos de la calle, muchas personas (tercera edad) estaban 
prácticamente prohibidas de salir a la calle, solo un familiar podía ir al supermercado a 
comprar, los demás teníamos que quedarnos y esperar, días de angustia por no saber si 
volveríamos a ver a nuestros padres regresar a casa. 
En la televisión veíamos como personas llegaban a los hospitales y clínicas, sin poder ser 
recibidos, muchos murieron en las calles, muchas familias desaparecieron por completo, todo 
había colapsado en cuestión de días, las personas eran atendidas en pasadizos, toldos en el patio 
de las canchas, lugares que improvisaron, como estadios, terrenos baldíos,zonas para 
espectáculos y otros lugares que puedan servir para la atención de la población en masa. 
La COVID-19 ha demostrado que esta pandemia no reconoce ni toma partido por ideologías, 
género o fronteras. La lección aprendida del año 2020, 2021, 2022 y lo que va de este año 2023, 
nos enseña que sólo el compromiso colectivo, la unidad como país y la gobernabilidad pueden 
derrotarlo. 
 
CAPITULO I 
1. Planteamiento del problema 
Durante la pandemia se observó con gran preocupación que el sistema de salud ya 
mellado por falta de insumos y limitados en todos los aspectos, colapso ante el Coronavirus, 
incluso se interrumpieron los servicios esenciales no relacionados con el Covid-19. Además, 
se reafirmó la importancia de garantizar la provisión de servicios esenciales de salud en el 
contexto de una pandemia prolongada y se efectuó la vacunación masiva como el principal 
desafío en el país para controlar la pandemia, junto con las medidas aplicadas para proteger 
socialmente a la población (Bárcena & Etienne, 2021). 
En el primer trimestre del 2020 ya habían cerca de medio millón de personas infectadas en el 
mundo y 20 mil fallecidos, con una tasa de mortalidad de 2.4%, según reporte de la OMS, con 
una cuenta acelerada de propagación de la pandemia, y para finales de marzo solo 12 días 
después del primer contagio en el país, se informó de la presencia del virus ya había alcanzado 
a 198 países, La Organización Mundial de la Salud solicito a los países la activación de la 
política de gestión de crisis con el fin de que se preparen todos los países para esta situación. 
El Ministerio de Salud del Perú aprobó en enero del 2020, el Plan Nacional de preparación y 
respuesta frente al riesgo de introducción del Coronavirus 2019, con la finalidad de reducir el 
impacto sanitario, social y económico en nuestro país (Ministerio de Salud, 2021). 
Se habla de una caída del 5% del PBI en nuestro país, pero los más pesimistas creen que será 
de un 15% o 20%, esto dependerá del ritmo con el cual se pueda controlar la pandemia y que 
rápido se abra la economía, por esto, el objetivo en el tema de salud a corto plazo es que no se 
desborde la infraestructura hospitalaria (Grados, 2020). 
También, el sector salud en el año 2020, ejecutó una inversión de 136 millones en 
establecimientos de salud en todo el Perú, para mejorar el equipamiento médico. Además, en 
el 2021 invirtieron 140 millones de nuevos soles para mejorar el equipamiento del sistema UCI, 
con el fin de mejorar el sistema de salud, puesto que este sector tuvo diversas dificultades 
durante el COVID 19 y no tuvieron una ejecución acelerada y Eficiente de la inversión pública 
(Ministerio de Salud, 2021). 
 
 
 
1.1 Formulación del problema 
 1.1.1 Problema General 
¿Cuáles son las variables determinantes para la eficiencia del sector Salud en el Perú en el 
periodo 2020 - 2021? 
1.1.2 Problemas Específicos 
¿Cuál es el impacto de número de camas UCI sobre el número de pacientes atendidos en el 
Perú en el periodo 2020-2021? 
¿Cuál es el efecto del número de concentradores de oxígeno sobre el número de pacientes 
atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021? 
¿Cuánto afecta el número de plantas de oxígeno sobre el número de pacientes atendidos en el 
Perú en el periodo 2020-2021? 
1.2 Objetivos de la investigación 
 1.2.1 Objetivo General 
Identificar las variables determinantes para la eficiencia del sector Salud en el Perú en el 
periodo 2020 - 2021 
1.2.2 Objetivos Específicos 
Determinar el impacto de número de camas UCI sobre el número de pacientes atendidos en el 
Perú en el periodo 2020-2021. 
Determinar el efecto del número de concentradores de oxígeno sobre el número de pacientes 
atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021. 
Determinar como afecta el número de plantas de oxígeno sobre el número de pacientes 
atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021 
1.3 Justificación de la Investigación 
El presente trabajo de investigación nos permite Identificar las variables determinantes para la 
eficiencia del sector Salud en el Perú en el periodo 2020 - 2021, en ese sentido se pretende 
 
determinar el impacto de número de camas UCI sobre el número de pacientes atendidos en el 
Perú y como afectó a las familias, por ende, esto repercute en la economía del país, asimismo, 
tenemos que determinar como afecta el número de plantas de oxígeno sobre el número de 
pacientes atendidos en el Perú durante la pandemia. Según (Ministerio de Salud, 2021), desde 
el inicio de la pandemia a la fecha, el 75 % de los brotes notificados se presentaron en las UCI 
COVID, donde el 61,2 % de los pacientes afectados tuvieron neumonía asociada a ventilador 
mecánico (NAV), con una tasa de letalidad de 31,7 %, sobre todo, cuando se hizo evidente 
después de una pandemia, la situación precaria del sistema de salud del cual aún no nos 
recuperamos. 
CAPITULO II 
2. MARCO TEÓRICO 
2.1 Antecedentes 
2.1.1 Nacionales: 
De la Cruz, J. (2021), el estudio trata sobre el objetivo de comparar la tasa de mortalidad 
por COVID-19 a nivel nacional por regiones y departamentos desde marzo a septiembre del 
2020. Empleando el estudio cuantitativo, observacional, transversal, ecológico y retrospectivo. 
La data fue extraída del Sistema Nacional de Defunciones en Microsoft Excel y se importó a 
STATA. Las variables numéricas fueron descritas como desviación estándar y medias, 
mientras que las categóricas se expresaron como frecuencias y porcentajes. Obteniendo los 
siguientes resultados, donde se reportaron, 32535 fallecidos, el 69.84 % fueron varones y la 
mediana de edad fue 67. La mortalidad por mil habitantes, en la región Costa, se calculó en 
145 muertes (n=24276), seguidas de Sierra con 51 (n=4434) y Selva con 63 (n=2545). 
Existieron diferencias significativas de mortalidad de acuerdo a la región, en la comparación 
de la costa con la Sierra se halló un coeficiente beta de -96.28 (p <0.001 IC -123.76 -68.77), 
mientras que en la comparación con la selva se determinó un coeficiente de -50.38 (p 0.01 IC 
95 % -91.47 -9.29). No se encontró asociación significativa entre mortalidad y la edad o el sexo 
de los fallecidos por departamento. 
Olivera y Loza (2021), utilizaron una investigación básica descriptiva, con la finalidad de medir 
las propiedades de la variable de estudio: ¨comportamiento de la economía del Perú 2020¨, y 
se utilizó un diseño (no experimental) descriptivo. Asimismo, para la recolección de datos se 
empleó el análisis documental. Por lo que, sus resultados “fue alcanzado al hallarse valores 
 
negativos en el PBI (-11.1 %); importaciones (-14.9 %); oferta y demanda global (-12); 
demanda interna (-10.1 %), y, exportaciones (-19 %). Estos valores determinaron la caída de 
PBI (-11.1 %) en el 2020, lo que representa una pérdida de más de 131 000 millones de soles, 
equivalentes a más de 1.2 mil millones de soles diarios”. 
2.1.2 Internacionales: 
Tullo et al., (2020). En su investigación pudo determinar la magnitud del impacto de la 
actual pandemia de enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) en la prestación de 
servicios de salud esenciales en todos los niveles de atención de Paraguay. Usando los métodos, 
de investigación observacional descriptiva y transversal. Donde se utilizaron indicadores de 
servicios del Ministerio de Salud Pública y Bienestar Social que se monitorean en el país, para 
comparar el comportamiento de dichos indicadores en el tiempo, se utilizaron datos del primer 
cuatrimestre (enero-abril) de los años 20172020. Para el cálculo del impacto en cada indicador 
se comparó el mismo cuatrimestre de 2019 y de 2020, y se calcularon los porcentajes de 
incremento o decremento entre estos años. Obteniendo los siguientes resultados, desde el año 
2017, se ha incrementado el número de consultas en todos los indicadores; sin embargo, en 
2020 casi todos han disminuido en grado variable, los más afectados (más de30% de 
reducción) son la atención por alteraciones digestivas, hemolinfopoyéticas y oculares. Para los 
indicadores control de diabetes mellitus y control de salud en menores de 5años se observó un 
incremento del número de consultas de 10,5% y 3,9%, respectivamente. 
Peña et al., (2021). En esta investigación se trató de analizar el conocimiento que tiene el 
trabajador de KDM tratamiento en su sistema de protección de salud en contexto de pandemia 
COVID 19. Utilizando el diseño de carácter mixto ya que tiene elementos tanto cualitativos 
como cuantitativos, el tipo de estudio corresponde a una mixtura exploratorio ya que se 
“investigan problemas poco estudiados, indagan desde una perspectiva innovadora, ayudan a 
identificar conceptos promisorios y preparar el terreno para nuevos estudios”. Obteniendo los 
resultados para el trabajo social, el tema de salud y enfermedad ha estado siempre presente, 
desde el inicio de la disciplina en Chile, ha estado ligado al sector sanitario, por tanto el estudiar 
la pandemia y la respuesta recibida por los trabajadores con respecto a sus sistemas de 
protección ya sea en lo público (Fonasa) o en lo privado (Isapre), es un antecedente a considerar 
para optimizar el trabajo que se realiza al interior de los departamentos de gestión y calidad de 
la vida de las empresas. 
 
Núñez, (2021), la presente investigación busca determinar los niveles de satisfacción de los 
usuarios en el proceso de atención ante el COVID-19 en el Centro de Salud Martínez, 
empleando un enfoque cuantitativo y de campo de nivel descriptivo, que tomó como muestra 
a 84 casos de Covid-19 atendidos durante el periodo marzo – septiembre del 2020, a quienes 
se les aplicó una encuesta basada en el cuestionario SERVQUAL (Quality Service) que mide 
los niveles de satisfacción bajo las dimensiones de fiabilidad, capacidad de respuesta, 
seguridad, empatía y tangibles realizando una comparación entre las expectativas y 
percepciones. La cual ha permitido determinar una satisfacción del 45% en dimensión de 
fiabilidad, el 34% en la capacidad de respuesta, 70% en la seguridad, 70% en la empatía y 86% 
en la dimensión de tangibles. Por lo cual se concluye un alcance de un 61% de satisfacción en 
los usuarios atendidos ante el Covid-19 en el centro de Salud Martínez, dando como resultado 
un 39% de insatisfacción que se considera dentro de los rangos aceptables, estableciendo así 
aspectos a mejorar como la reducción del tiempo de espera, el respetar el orden de llegada para 
ser atendidos y el abastecimiento de la farmacia. 
2.2 Bases teóricas 
2.2.1 Productividad laboral 
Según OIT, (2020). Menciona que ha habido un impacto significativo de la pandemia 
de COVID-19 en los sistemas de salud de Perú, así como en la economía general y la 
productividad laboral del país. La pandemia ejerció una gran presión sobre el sistema de salud 
de Perú, con hospitales y clínicas abrumados por la cantidad de pacientes que requieren 
atención médica, particularmente durante el aumento de casos en 2020 y principios de 2021. 
Esto ha tenido un impacto significativo en la productividad laboral del país, ya que los 
trabajadores que contrajeron el virus, así como los que cuidaban a familiares que enfermaron, 
se vieron obligados a ausentarse del trabajo, lo que redujo la producción en muchos sectores. 
El impacto económico de COVID-19 en Perú ha sido grave, y el país experimentó una 
contracción significativa de su PIB en el año 2020. Las medidas tomadas para frenar la 
propagación del virus, como los cierres y las restricciones a los viajes y el comercio, 
provocaron la pérdida de puestos de trabajo, reducción de los ingresos, aumento de la pobreza 
y la desigualdad. La fuerza laboral se ha visto muy afectada tanto por los efectos directos de la 
pandemia en el empleo como por el impacto más amplio en la actividad económica y la 
inversión. 
 
Según IPE, (2021). El mercado laboral peruano se caracteriza por una alta tasa de informalidad 
y una baja calidad del empleo, lo cual está asociado a la baja productividad del trabajo. En la 
última década, la productividad laboral, entendida como el producto medio del trabajo, se ha 
incrementado en promedio 3% cada año. Así, el valor generado por cada trabajador (en soles 
constantes 2007) pasó de S/ 25,3 miles en 2010 a S/ 31,9 miles en 2019. No obstante, existe 
una alta heterogeneidad entre los diversos sectores de la economía y los distintos tamaños de 
empresa. En particular, los sectores y las empresas más productivos presentan una mayor tasa 
de formalidad laboral (Jaramillo y Ñopo, 2020). Así, sus trabajadores gozan de más 
protecciones laborales que disminuyen su vulnerabilidad ante los choques externos de la 
economía, como la pandemia por COVID-19. En este sentido, es relevante identificar los 
sectores y los segmentos empresariales de mayor productividad que generan empleos de mayor 
calidad. 
2.2.2 Gestión de salud 
Según el Ministerio de Salud, (2020 - 2021). Durante la pandemia de COVID-19, el 
sistema sanitario de salud en el Perú fue severamente afectado, lo que tuvo un impacto negativo 
en la gestión de la salud y en la economía del país en general. El sistema sanitario peruano 
luchó por atender a un gran número de pacientes, lo que dio como resultado muchos casos en 
la falta de recursos y personal médico. 
La pandemia también afectó la economía del Perú, con una disminución significativa en su PIB 
en 2020 y en la primera mitad de 2021, lo que afectó la gestión de la salud en el país. La 
implementación de las medidas para limitar la propagación del virus, como los cierres y las 
restricciones de viaje y comercio, generó pérdidas de empleos, reducción de ingresos, y 
aumento en la pobreza y la desigualdad. 
Además, la pandemia afectó directamente la gestión de la salud en el Perú debido a la gran 
cantidad de casos de COVID-19 que requerían atención médica, lo que dejó poco tiempo y 
recursos a la atención de otros pacientes y enfermedades. La pandemia también exacerbo la 
falta de recursos económicos en el país y la falta de infraestructuras sanitarias, afectando la 
capacidad de respuesta del sistema de salud de manera significativa (Ministerio de Salud, 
2021). 
En general, el impacto del sistema sanitario en el crecimiento económico del Perú durante la 
pandemia de COVID-19 fue negativo, reflejando la necesidad de una mayor inversión en la 
 
gestión de la salud y en la infraestructura sanitaria para aumentar la resiliencia del país ante 
futuras crisis (Ministerio de Salud, 2021). 
2.2.3 Manejo Clínico 
Según el Ministerio de Salud, (2021). El manejo clínico en la pandemia COVID-19 en 
el Perú fue extremadamente desafiante debido a las limitaciones en el sistema de salud y la 
falta de recursos. Las autoridades sanitarias peruanas emitieron varias guías y protocolos para 
el manejo clínico y prevención de infecciones en los centros de salud. Sin embargo, la 
aplicación de estos protocolos fue limitada debido a la falta de personal médico capacitado y 
recursos suficientes. Así mismo, en general, el manejo clínico de la pandemia de COVID-19 
en el Perú fue desafiante debido a las limitaciones en el sistema de salud y la falta de recursos. 
Por lo tanto, la pandemia ha puesto en evidencia la necesidad de una inversión significativa en 
el sistema de salud del país para mejorar tanto la resiliencia como la calidad de la atención 
médica. 
2.2 4 Impacto Económico 
Fernández, (2021), asegura que durante la pandemia de COVID-19 en el 2020-2021, el 
sistema sanitario de salud en el Perú se vio abrumado y enfrentó una escasez de recursos, lo 
que ha tenido un impacto significativo en la economía del país. Se estima que el PIB del Perú 
se contrajo en un 11,5 % en 2020 debido a la pandemia, según el Banco Central del Perú. Los 
sectores más afectados incluyen el turismo, la minería y la construcción, que son importantes 
motores dela economía peruana. 
Jaramillo & Ñopo, (2020), afirman que la pandemia, también ha tenido un impacto en la 
productividad laboral debido a las restricciones y medidas adoptadas para frenar la propagación 
del virus. El cierre de empresas y la reducción de la actividad económica han dado como 
resultado una mayor tasa de desempleo y un impacto económico significativo en aquellos que 
han perdido sus trabajos. Además, el sistema de salud peruano ha enfrentado una crisis sin 
precedentes, y los esfuerzos para controlar la pandemia han consumido una gran cantidad de 
recursos y el tiempo de los trabajadores de la salud. Esto ha afectado la producción y la 
eficiencia en el sector de la salud y ha dificultado la atención de pacientes con otras afecciones 
aparte del COVID-19. 
 
En resumen, el impacto del sistema sanitario de salud en el crecimiento económico del Perú 
durante la pandemia en el 2020-2021 ha sido negativo debido a las limitaciones impuestas por 
la pandemia y la falta de recursos para hacer frente a la misma, lo que ha reducido la 
productividad laboral y afectado a diversos sectores económicos del país. 
2.3 VARIABLES DE INTERÉS 
2.3.1 Sistema de salud 
El sistema de salud del Perú cuenta con dos sectores, el privado y el público. El sector 
público se divide en régimen subsidiado o contributivo indirecto y régimen contributivo 
directo. El gobierno brinda servicios de salud a la población. La asistencia de servicios tanto 
para el régimen subsidiado de población abierta, así también como para la población afiliada 
al SIS se lleva a cabo a través de la red de establecimientos del Ministerio de Salud (MINSA). 
También, en el sector privado podemos distinguir dos sectores, el privado lucrativo y el privado 
no lucrativo. Ellos forman parte del privado lucrativo, “las EPS, las aseguradoras privadas, las 
clínicas privadas especializadas y no especializadas, los centros médicos y policlínicos, los 
consultorios médicos y odontológicos, los laboratorios, etc.” (pág. S244). De igual manera, el 
sector privado no lucrativo está representado por un conjunto variado de asociaciones civiles 
sin fines de lucro (Alcalde-Rabanal et al., 2011). 
Figura 1: Organigrama del Sistema de salud de Perú 
 
Fuente: Salud México - Sistema de salud de Perú. 
 
2.3.2 Efectos de la pandemia en la economía 
Según Tapia, (2013), en su investigación que aborda el crecimiento económico y las 
inequidades en el sector salud, expone que el crecimiento económico es inversamente 
proporcional a las desigualdades en el sistema de salud, esto se ve admisible debido al aumento 
de la precariedad en el sector público como en el privado, lo que converge en en datos 
negativos. Específicamente, el estudio indica que cuando hay un proceso de recesión las 
desigualdades disminuyen, a pesar de ello, también afirma que inequidades en el sector salud 
durante un proceso económico estable se dan principalmente por los niveles socioeconómicos 
de las personas y algunos factores étnicos. 
Según Gutierrez et al., (2020), Aquí son muy importantes dos factores, desde el punto de vista 
del presupuesto, el estado destina básicamente dos páginas: 11 MINSA y 134 SUSALUD. El 
MINSA asegura la disponibilidad de insumos médicos, mientras que SUSALUD asegura la 
continuidad de los procesos médicos y el cumplimiento del EESS. A principios de 2020, el 
MINSA fue designado en S/. 1.761 millones se destinó a gastos en materias primas críticas 
requeridas para las estaciones de servicio. En el caso de SUSALUD, se destinaron 21 millones. 
S/S para asegurar la promoción y protección de los derechos a la salud, la supervisión y 
regulación, autorización, registro e inspección de las instituciones administradoras de fondos 
de salud y las instituciones prestadoras de servicios de salud. Sin embargo, con la pandemia de 
Covid-19, estos presupuestos aumentaron significativamente. En el caso del MINSA, el 
presupuesto por COVID-19 a mediados de año alcanzó los S/. 1.532 millones, sin fondos 
adicionales asignados a SUSALUD. Sin embargo, estos recursos contrastan fuertemente con la 
ejecución presupuestaria; como se muestra claramente en la Figura 2 el desempeño de bajo 
presupuesto de las instalaciones presupuestarias claves que no son de Covid-19, en particular 
las instalaciones biomédicas. Aunque la tasa de finalización para COVID-19 fue del 13,6%, 
incluso entonces fue muy baja. Como resultado, los insumos necesarios no estarán disponibles 
a tiempo y por lo tanto el proceso será muy limitado, especialmente si SUSALUD no tiene 
asignado un presupuesto. 
 
 
 
 
 
 
Figura 2: Asignación y ejecución presupuestal del Ministerio de salud (MINSA) y 
Superintendencia Nacional de Salud (SUSALUD) en el contexto de la pandemia COVID-19. 
 
Fuente: Consulta amigable del MEF (2020). 
2.4 Contexto de Investigación 
Para discutir el contexto y despliege de politicas durante la cuarentena peruana, la cual 
comenzó el 16 de marzo, al principio esta decisición fue aplaudida y cumplida por la población, 
en este lapzo se reporto una caida en todas sus medidas de movilidad, en la segunda mitad del 
periodo de marzo y todo abril, en todo el Perú hubo una caída de 82% en salidas a tiendas de 
menudeo y recreación, 60% a tiendas de abarrotes y farmacias, 73% a parques, 82% a 
estaciones de tránsito, y 72% a centros de trabajo. Está era una estrategía para ganar tiempo y 
poder potenciar la capacidad de atención hospitalaria. Entre el inicio de la pandemia y fines de 
julio de este año, el número de camas UCI pasó de 270 a más 1500, y el número de camas 
hospitalarias pasó de 2 mil a 20 mil (Ministerio de Economía y Finanzas, 2020). Con el paso 
de los meses, se ha ido recuperando niveles no muy por debajo de los niveles de enero y febrero, 
a medida que las medidas del gobierno se relajaron y la primera ola de contagios terminó. Pero, 
hubo un pico notable en diciembre debido a las fiestas de fin de año, en que visitas a farmacias 
y tiendas de comestible sobrepasaron sus niveles de inicio de año. 
Figura 3: Equipamiento del Sistema de Salud para Atender la COVID-19 
 
Fuente: Ministerio de Salud 
 
En general, el gobierno realizó una serie de medidas para aliviar la economía y poder contener 
los efectos desvatadores de la pandemía. La primera medida fue desplegar una serie de 
subsidios a escala nacional de forma temporal para aliviar a las familias más vulnerables, en 
forma de bonos universales, también se suspendieron los impuestos, por un monto de 24 mil 
millones de soles o 3.2% del PBI. Los bonos devengados a las familias, en particular, sumaron 
un monto de 4500 millones de soles, que es cerca del 0.6% del PBI, los cuales, enfrentaron 
grandes obstáculos para la entrega, por la falta de un padrón actualizado. Asimimo, el Banco 
Central de Reserva, lanzó Reactiva Perú, un programa de inyección masiva de créditos a las 
empresas por 60 mil millones de soles, o cerca del 8% del PBI. El objetivo de este programa 
es salvaguardar la cadena de pagos para evitar una crisis crediticia fatal en la economía, a través 
de créditos a empresas de todos los tamaños y reduciendo las tasas de interés a niveles sin 
precedentes. En suma, el Gobierno estimó un costo de 127 mil millones de soles, o 17% del 
PBI. Además, estos y otros programas de reactivación, como el retiro de las Administradoras 
de Fondos de Pensiones (AFP) y mayores medidas de alivio tributario (Jaramillo & López, 
2020). 
Según el Ministerio de Salud, (2021). El Sector Salud, durante el año 2020 ejecutó un monto 
de inversión de S/ 136 millones en 178 establecimientos de salud a nivel nacional, 
concentrándose la mayor inversión en la adquisición de equipamiento médico tipo UCI 
(Monitores, ventiladores, aspiradores y camillas multipropósito), por la suma S/ 84 millones, 
seguido de una inversión de S/ 43 millones para la adquisición de Plantas de Oxígeno a nivel 
nacional; mientras quepara el año 2021, el Sector Salud ha ejecutado al primer semestre un 
monto de inversión de S/ 140 millones en 1,091 establecimientos de salud a nivel nacional, 
concentrándose la mayor inversión en la adquisición de equipamiento médico tipo UCI 
(Monitores, ventiladores, aspiradores y camillas multipropósito) por la suma S/ 114 millones, 
seguido de una inversión de S/ 26 millones para la adquisición de Concentradores de Oxígeno 
en 1,071, quedando pendiente la adquisición de ambulancias, plantas de oxígeno y equipos 
para la cadena de frío (Ministerio de Salud, 2021). 
Asimismo, para el Ministerio de Salud, (2021) a nivel de gobierno regional, se ha invertido al 
año 2021, un monto total de S/ 150 millones, en inversiones de emergencia que se encuentran 
culminadas, liquidadas y en funcionamiento a la fecha, con lo cual se ha adquirido un total de 
369 camas clínicas, 137 camas UCI como ventiladores mecánicos; 22 plantas de oxígeno y 15 
ambulancias para la prevención y contención del COVID; siendo la región San Martín, Piura, 
Junín e Ica, las que presentaron una mayor inversión en la adquisición de equipamiento 
 
biomédico para combatir la atención de pacientes afectados por el COVID 19 (Ministerio de 
Salud, 2021). 
Figura 4 : Principales activos adquiridos mediante inversiones en el marco del Estado de 
 Emergencia Nacional por COVID-19 
 
 
Grandes han sido las dificultades que atravesó el Sector Salud durante el periodo de pandemia 
para la ejecución de inversiones, principalmente debido a las medidas de aislamiento social 
obligatoria establecidas para evitar la propagación del COVID-19, las cuales impactaron 
directamente en la ejecución de las obras públicas, aunado a las dificultades operativas que 
tuvieron implicancia en la gestión de las inversiones, que no hicieron posible la ejecución 
acelerada y eficiente de la inversión pública orientada a fortalecer la capacidad resolutiva de 
los establecimientos de salud a nivel nacional para la atención de pacientes afectados por el 
COVID-19, por lo que el Sector viene sumando esfuerzos para alcanzar las metas establecidas 
en la gestión para hacer frente a este proceso pandémico que aún perdura (Ministerio de Salud, 
2021). 
Figura 5: Aprobacion de dispositivos legales de Financiamiento para atender la COVID-19 
 
 
Las Unidades de Cuidados Intensivos o Áreas de Soporte Ventilatorio Mecánico, tuvieron un 
espacio especial, las camas fueron instaladas en áreas específicas y los pacientes no solo 
estuvieron bajo el manejo directo del médico especialista en Medicina Intensiva; durante está 
lucha contra la pandemia por la COVID-19, que al inicio los pacientes eran referidos al Hospital 
Emergencia Ate Vitarte, muy pronto todos los Hospitales entraron en la necesidad de 
implementar áreas para la atención de pacientes en estado crítico, que además necesitaban 
soporte ventilatorio, requerían monitoreo y manejo intensivo (Ministerio de Salud, 2021). 
 
Figura 6: Camas de hospitalización y Camas UCI ocupadas 
 
 
2.5 Formulación de hipótesis 
2.5.1 Hipótesis general 
Existe una relación positiva entre las variables determinantes para la eficiencia del sector Salud 
en el Perú en el periodo 2020 - 2021 
2.5.2 Hipótesis objetivas 
Existe una relación positiva entre el impacto de número de camas UCI sobre el número de 
pacientes atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021. 
Existe una relación positiva entre el efecto del número de concentradores de oxígeno sobre el 
número de pacientes atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021. 
Existe una relación positiva entre como afecta el número de plantas de oxígeno sobre el número 
de pacientes atendidos en el Perú en el periodo 2020-2021. 
 
CAPITULO III 
3. METODOLOGÍA 
3.1 Tipo, nivel y enfoque de la investigación 
Teniendo en cuenta el tipo de estudio según el planteamiento del problema, podemos decir que 
es una descripción de factores que se relacionan con la aparición de un fenómeno causado por 
la pandemia del COVID-19, que inicia en el sector salud, pero implica al sector social y 
económico en todo el mundo, para Hernández et. al (2018), los estudios de enfoque cualitativo 
en donde se liga a este tipo de estudios con el análisis de conductas, espacios, fenómenos y 
todo tipo de eventos que se conectan con la conducta humana y el resultado de esta, se enmarca 
este estudio dentro de un enfoque de tipo cualitativo. 
En cuanto al nivel de las fuentes de investigación fue de modo descriptivo ya que, según 
Sánchez, Reyes (2015) en este tipo de investigación se pretende establecer situaciones, 
contextos y sucesos, que detallan como son y se manifiestan, lo cual, pretende recabar datos de 
manera conjunta e independiente sobre conceptos o variables, es por ello que se analiza el 
desempeño económico en el sector inmobiliario durante la pandemia. 
Con un enfoque que implica la recolección y análisis de datos cualitativos, a su vez su 
integración y discusión, donde se realizan inferencias del producto obtenido y lograr un mayor 
entendimiento del fenómeno bajo estudio (Hernández y Mendoza, citado por Hernández, 
Fernández & Baptista, 2018). 
 
Diseño de investigación 
Para Peña (1984, citado en Hurtado, 2000), el diseño es un arreglo restringente, mediante el 
cual se pretende recoger la información necesaria para responder a la pregunta de investigación. 
Pero Gutiérrez (1991, citado en Hurtado, 2000) lo define como el conjunto de decisiones, pasos, 
esquema y actividades a realizar en el curso de una investigación. Para Namakforoosh (1995, 
citado en Hurtado, 2000) el diseño de investigación es un arreglo de condiciones para recopilar 
y analizar la información, de modo que permita alcanzar el objetivo de la investigación a través 
de un procedimiento económico. 
El diseño del estudio fue no experimental ya que para Hernández, Fernández y Baptista, (2018) 
el diseño no experimental es el que tenga por característica la no manipulación de variables, 
solo el de la observación de posibles fenómenos. En esta investigación se analizó el impacto 
de la inmovilización social en los ingresos de las microempresas del sector inmobiliario en 
Lima. La investigación desarrollada es de diseño transversal, ya que se recopila datos, 
 
información de un momento determinado, llamado correlacional-causal, puesto que se va a 
describir la relación existente entre uno o más conceptos. (Hurtado, 2000) 
 
Definiciones operacionales de variables 
Según Gutiérrez, (1991) una definición operacional es aquella que le indica al investigador 
como identificar el evento definido. También se puede afirmar que una definición operacional 
asigna un significado a una característica, especificando las actividades u operaciones 
necesarias para medirla. 
 
Sistema de salud 
En primer lugar, Sánchez (2014) menciona que el sistema nacional de salud es un conjunto de 
organizaciones, instituciones, dependencias y recursos, y los que están vinculados con otros 
sectores, lo cual realizan principalmente labores de salud. También, están conformados por 
todas las personas quienes ejercen en él y las diferentes actividades que se ejecutan. Asimismo, 
“cada país tiene un sistema nacional de salud, aunque parezca funcionar de manera no 
sistemática” (p. 747) 
El Perú tiene un sistema de atención sanitaria descentralizado, existen cinco entidades que 
administran este sistema: el Ministerio de Salud (MINSA), el 60% de la población recibe este 
servicio; EsSalud, ayuda a un 30% de la población; la Policía Nacional (PNP), y las Fuerzas 
Armadas (FFAA), al igual que el sector privado, se encargan del 10% de la población restante 
del sistema (Colegio químico farmacéutico del Perú [CQFDP], 2022). 
De igual manera, según el último censo realizado en el año 2017 por el Instituto Nacional de 
Estadística e Informática (INEI), los afiliados a algún seguro del sistema público son más de 
20 millonesde peruanos. Mientras que, un total de 13 039 920 de la población pertenecen al 
Sistema Integral de Salud (SIS), y 7 299 949 personas conforman el Seguro Social de Salud 
(EsSalud). Desde otra perspectiva, 7 208 221 peruanos no tienen ningún seguro, mucho menos 
del sector privado, la cual está conformado por casi un 25% de la población (Liza, 2022) 
 
Efectos de la pandemia en la economía 
La pandemia de COVID-19 ha tenido un impacto significativo en el crecimiento económico 
del sistema de salud en el Perú. En respuesta a la pandemia, el Ministerio de Salud aprobó el 
“Plan Nacional para la Gestión de Inversiones en Salud” en enero de 2020. Sin embargo, la 
pandemia ha provocado retrocesos en el desarrollo y ha llevado al aumento de los índices de 
pobreza en el país. En 2020, la pobreza extrema aumentó por primera vez en más de 20 años, 
 
con alrededor de 100 millones de personas más viviendo con menos de 1,90 USD al día. La 
pandemia también ha puesto de relieve las disparidades en el acceso a la atención médica, 
siendo las poblaciones vulnerables y marginadas las más afectadas. Si bien el Banco Mundial 
ha respondido de manera rápida e innovadora a la crisis, existe la necesidad de un acceso 
amplio y justo a vacunas contra el COVID-19 efectivas y seguras para salvar vidas y fortalecer 
la recuperación económica mundial. 
 
3.3 Población y muestra 
3.3.1 Población 
Conformado por maestros, científicos, economistas, entidades financieras y personas con 
conocimiento financiero que sepan sobre el impacto del sistema sanitario en el crecimiento 
económico del Perú durante la pandemia. 
 
3.3.2 Muestra 
Se extraerá datos estadísticos de diversos medios tanto como libros y páginas web que muestren 
información correcta y actualizada, además, se recogerá información de páginas nacionales e 
internacionales que sean autorizados, como el MINSA, INEI y BCRP, entre otros. 
 
3.3.3 Técnicas 
Se utilizarán diversas técnicas como entrevistas, seminarios y análisis de los datos extraídos de 
distintas páginas oficiales que ayuden con la investigación del tema. 
 
3.3.4 Procedimiento de análisis 
El procesamiento de los datos de tablas y gráficos sacados del MINSA, se realizó mediante el 
software Microsoft Excel y el análisis estadístico de la distribución de variables, el análisis de 
significancia y la determinación del coeficiente de correlación se realizó en el software 
Microsoft Excel. 
 
 
 
 
 
 
 
 
IV CAPITULO 
EVIDENCIA EMPIRICA 
Según Larios et al. (2016), se establece el modelo lineal múltiple para explicar el 
comportamiento de los servicios de salud en el Perú, donde se denotaron las variables asociadas 
a número de pacientes atendidos y los recursos requeridos para la eficiencia del servicio de 
salud, en dicho caso se usa el siguiente modelo de eficiencia: 
 
Número de pacientes = f (Número de médicos, Número de Camas hospitalarias, Números de 
camas UCI, Número de Enfermeras). 
 
En nuestra investigación asociada al periodo de la pandemia por la Covid-19, se ha 
considerado las siguientes variables: 
 
• Número de pacientes atendidos por Covid-19 (Pac_Covid) 
• Número de concentradores (Q_Concentradores) 
• Numero de Tanques de oxígeno medicinal (Q_TO) 
• Camas Hospitalarias (Camas_Hospitalarias) 
• Camas UCI (Camas_UCI) 
• Camas para alto Flujo (Camas_AF) 
• Número de Cilindros (Q_Cilindros) 
• Plantas generadoras de oxígeno medicinal (Q_Plantas). 
• Camas en centros de atención y aislamiento temporal (CAAT) 
 
Por lo tanto, nuestro modelo podría ser explicado, con la siguiente expresión: 
 
Pacientes_Covid = f(Q_Concentradores, Q_TO, Camas_Hospitalarias; Camas_UCI, 
Cmas_UCI, Camas_AF, Q_Cilindros, Q_Plantas, CAAT) 
 
Variable dependiente: Pacientes_Covid 
Variables independientes: Q_Concentradores, Q_TO, Camas_Hospitalarias; Camas_UCI, 
Cmas_UCI, Camas_AF, Q_Cilindros, Q_Plantas, CAAT. 
 
 
 
 
ANÁLISIS DE DATOS 
A continuación, se detallan el análisis de los datos de cada una de las variables, a través de 
sus estadísticas descriptivas: 
 
RESULTADOS 
En base a los objetivos planteados y de acuerdo a la metodología en la sesión anterior de la 
investigación, a continuación, podemos describir los resultados de las variables asociadas al 
sector salud con respecto al número de personas por casos atendidos durante la pandemia del 
COVID-19. 
 
Resultados de las estimaciones inferenciales del impacto de número de camas UCI sobre 
el número de pacientes atendidos en el Perú en el periodo noviembre 2020 a Julio 2021: 
 
El aumento del 1% del número de Camas UCI disponible genera un aumento de 1.44% de 
pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
Resultados de las estimaciones inferenciales del efecto del número de concentradores de 
oxígeno medicinal sobre el número de pacientes atendidos en el Perú en el periodo 
noviembre 2020 a Julio 2021: 
 
El aumento del 1% del número de concentradores de oxígeno medicinal genera una reducción 
de 0.37% de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
Resultados de las estimaciones inferenciales del efecto del número de plantas de oxígeno 
sobre el número de pacientes atendidos en el Perú en el periodo noviembre 2020 a Julio 
2021: 
 
El aumento del 1% del número de Plantas de oxígeno medicinal genera un aumento de 0.43% 
de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
Resultados de las estimaciones inferenciales de otras las variables determinantes que 
afectan la eficiencia del sector Salud en el Perú en el periodo noviembre 2020 a Julio 2021: 
 
 
El aumento del 1% del número de tanques de oxígeno medicinal genera una reducción de 
0.09% de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
El aumento del 1% del número de Camas Hospitalaria disponible genera un aumento de 2.18% 
de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
El aumento del 1% del número de Camas para Alto flujo de oxígeno medicinal disponible 
genera una reducción de 0.01% de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
El aumento del 1% del número de Cilindros de oxígeno medicinal genera una reducción de 
3.8% de pacientes atendidos en el Perú en el periodo analizado. 
 
El aumento del 1% del número de Camas disponible en centros de atención y aislamiento 
temporal genera una reducción de 1.1% de pacientes atendidos en el Perú en el periodo 
analizado. 
 
 
 
 
 
 
 
Estadísticas descriptivas 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Pac_Covid Q_plantas
Q_Concentr
edores
Cilindros Q_Tanques
Camas_Hos
pitalarias
Camas_UCI Camas_AF CAAT
Media 131710.889 Media 182.444444 Media 2432.33333 Media 24530.2222 Media 110.111111 Media 21344.5556 Media 2336 Media 453.777778 Media 3511.33333
Error típico 25779.3195 Error típico 24.8451376 Error típico 338.709438 Error típico 331.13885 Error típico 24.830226 Error típico 1216.74693 Error típico 168.893035 Error típico 197.305022 Error típico 259.481267
Mediana 127318 Mediana 190 Mediana 2087 Mediana 24264 Mediana 51 Mediana 22828 Mediana 2537 Mediana 0 Mediana 3054
Moda #N/D Moda #N/D Moda 1989 Moda #N/D Moda 48 Moda #N/D Moda #N/D Moda 0 Moda 3054
Desviación estándar77337.9584 Desviación estándar74.5354129 Desviación estándar1016.12831 Desviación estándar993.416551 Desviación estándar74.490678 Desviación estándar3650.24078 Desviación estándar506.679104 Desviación estándar591.915065 Desviación estándar778.4438
Varianza de la muestra5981159812 Varianza de la muestra5555.52778 Varianza de la muestra1032516.75 Varianza de la muestra986876.444 Varianza de la muestra5548.86111 Varianza de la muestra13324257.8 Varianza de la muestra237629.25 Varianza de la muestra350363.444 Varianza de la muestra605974.75
Curtosis -1.56926618 Curtosis -1.08224229 Curtosis 0.92776604 Curtosis -0.96965881 Curtosis -2.47734068 Curtosis -0.57340102 Curtosis -0.92338609 Curtosis -0.47358986 Curtosis -1.27701837
Coeficientede asimetría0.23928977 Coeficiente de asimetría-0.3003958 Coeficiente de asimetría1.42322531 Coeficiente de asimetría-0.09800251 Coeficiente de asimetría0.30189626 Coeficiente de asimetría-0.9592832 Coeficiente de asimetría-0.86835573 Coeficiente de asimetría0.91749375 Coeficiente de asimetría0.07378338
Rango 207104 Rango 216 Rango 3091 Rango 2794 Rango 154 Rango 9937 Rango 1218 Rango 1556 Rango 2235
Mínimo 44780 Mínimo 63 Mínimo 1329 Mínimo 23013 Mínimo 44 Mínimo 15409 Mínimo 1577 Mínimo 0 Mínimo 2308
Máximo 251884 Máximo 279 Máximo 4420 Máximo 25807 Máximo 198 Máximo 25346 Máximo 2795 Máximo 1556 Máximo 4543
Suma 1185398 Suma 1642 Suma 21891 Suma 220772 Suma 991 Suma 192101 Suma 21024 Suma 4084 Suma 31602
Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9 Cuenta 9
 
Análisis gráfico de las variables 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
CAPITULO V 
CONCLUSIONES 
En base a los resultados obtenidos en la presente investigación, se concluye que el impacto de 
número de camas UCI en el sector salud sobre el número de pacientes atendidos en el periodo 
noviembre 2020 a Julio 2021, revela que ante el aumento de 1% del número de Camas UCI 
disponible genera un incremento de 1.44% de pacientes atendidos en el Perú, con nivel de 
confianza del 95% y con un coeficiente de determinación del 24.34%. 
 
Los resultados de la relación del número de concentradores de oxígeno medicinal sobre el 
número de pacientes atendidos en el Perú, analizado en el periodo noviembre 2020 a Julio 
2021, indican que ante el aumento de 1% del número de concentradores de oxígeno medicinal 
genera una reducción de 0.37% el número pacientes atendidos en el Perú en el periodo 
analizado, con nivel de confianza del 95% y con un coeficiente de determinación del 4.24%. 
 
Así mismo, la relación del efecto del número de plantas de oxígeno sobre el número de 
pacientes atendidos en el Perú analizado en el periodo noviembre 2020 a Julio 2021, indican 
que ante el aumento de 1% del número de plantas de oxígeno medicinal en salud, el número de 
pacientes atendidos se incrementa en 0.43%, con nivel de confianza del 95% y con un 
coeficiente de determinación del 10.08%. 
 
Finalmente se concluye que la relación de otras variables determinantes que afectan la 
eficiencia del sector Salud en el Perú, analizado en el periodo noviembre 2020 a Julio 2021, 
indican que ante el aumento de 1% de Tanques de oxígeno medicinal, el número de pacientes 
atendidos genera una reducción de 0.09%, con nivel de confianza del 95% y con un coeficiente 
de determinación del 0.97%. Del mismo modo, con el aumento del 1% del número de Camas 
Hospitalaria disponibles se genera un aumento de 2.18% de pacientes atendidos, con nivel de 
confianza del 95% y con un coeficiente de determinación del 36.09%. De igual forma, con el 
aumento del 1% del número de Camas para Alto flujo de oxígeno medicinal disponibles, el 
número de pacientes atendidos genera una reducción de 0.01%, con nivel de confianza del 95% 
y con un coeficiente de determinación del 0.53%. Así como, el aumento del 1% del número de 
Cilindros de oxígeno medicinal genera una reducción de 3.8% de pacientes atendidos, con nivel 
de confianza del 95% y con un coeficiente de determinación del 5.28%. Y con el aumento del 
1% del número de Camas disponible en centros de atención y aislamiento temporal genera una 
 
reducción de 1.1% de pacientes atendidos en el Perú, con nivel de confianza del 95% y con un 
coeficiente de determinación del 13.88%. 
 
RECOMENDACIONES 
En base a las conclusiones y resultados del presente trabajo, se recomienda aplicar una política 
expansiva para el sector salud a través de mayor inversión en infraestructura en el sector salud. 
Para mejorar las condiciones en el servicio sanitario. 
 
Según los análisis presentados anteriormente se puede ver la mala inversión en los servicios de 
salud, se recomienda en el futuro incrementar el presupuesto de salud, para una eficaz atención 
que pudo tener este sistema durante el periodo 2020-2021 y evitar una gran cantidad de 
problemas por la falta de estos servicios básicos. 
 
Finalmente se recomienda que los diferentes niveles de gobierno, es decir central, regional y 
local se integren con la finalidad de desarrollar Capacitaciones de excelencia, para todo el 
personal que trabaja en la primera línea del sistema de salud. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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ANEXO 
 
Anexo 1: Matriz de Requerimientos Totales 
 
Fuente: Ministerio de Salud (2020-2021), creación propia 
 
 
 
Anexo 2: Matriz de Casos Covid 
 
Fuente: Ministerio de Salud (2020-2021), Creación propia 
 
 
Anexo 3: Matriz de Insumo – Producto de salud 
 
Fuente: Ministerio de Salud (2020-2021), creación propia 
Meses Pac_Covid Q_plantas
Q_Concentr
edores
Cilindros Q_Tanques
Camas_Hos
pitalarias
Camas_UCI Camas_AF CAAT
Nov.20 44780 63 1329 24252 44 15675 1577 0 3054
Dic.20 58082 99 1989 23331 47 15409 1584 0 3054
Ene.21 177053 131 1989 23013 48 19442 2033 0 3054
Feb.21 185022 163 1989 24264 48 22828 2390 0 3054
Mar.21 251884 190 2087 24262 51 23261 2537 0 2308
Abr.21 209849 216 2087 24700 175 25346 2781 1556 3975
May.21 127318 236 2101 25340 182 24273 2795 1106 4054
Jun.21 84321 265 3900 25803 198 23145 2687 730 4506
Jul.21 47089 279 4420 25807 198 22722 2640 692 4543
 
 
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.1008187
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 9.39732424 2.50157522 3.75656273 0.00710679 3.48203881 15.3126097 3.48203881 15.3126097
Variable X 1 0.43176715 0.48736424 0.88592292 0.40506382 -0.72066615 1.58420044 -0.72066615 1.58420044
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.0423736
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 14.4997436 5.20777892 2.78424714 0.02713193 2.18530323 26.8141839 2.18530323 26.8141839
Variable X 1 -0.37452354 0.67294641 -0.55654289 0.59517583 -1.96578894 1.21674186 -1.96578894 1.21674186
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.05272949
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 50.0946838 61.6617884 0.81241049 0.44330349 -95.7122764 195.901644 -95.7122764 195.901644
Variable X 1 -3.80831225 6.10089785 -0.62422161 0.55227447 -18.2346433 10.6180188 -18.2346433 10.6180188
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.00971078
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 12.0129074 1.57762053 7.61457347 0.00012476 8.28242767 15.7433872 8.28242767 15.7433872
Variable X 1 -0.09134801 0.34866152 -0.26199626 0.80086669 -0.91580149 0.73310547 -0.91580149 0.73310547
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.36094934
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción -10.0485106 10.8912554 -0.92262189 0.38689986 -35.8022372 15.705216 -35.8022372 15.705216
Variable X 1 2.175288521.09398752 1.98840342 0.08709605 -0.41158089 4.76215793 -0.41158089 4.76215793
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.24343705
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 0.45145077 7.43427756 0.06072557 0.95327516 -17.1278222 18.0307238 -17.1278222 18.0307238
Variable X 1 1.44204069 0.96085463 1.50078966 0.17709918 -0.83001947 3.71410085 -0.83001947 3.71410085
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.0052886
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 11.6455509 0.32080367 36.3011774 3.1273E-09 10.8869708 12.4041311 10.8869708 12.4041311
Variable X 1 -0.01349184 0.0699359 -0.19291724 0.85250171 -0.17886396 0.15188028 -0.17886396 0.15188028
Estadísticas de la regresión
Coeficiente de determinación R^20.13883322
Observaciones 9
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95% Superior 95%Inferior 95.0%Superior 95.0%
Intercepción 20.5841678 8.45603178 2.43425856 0.04513758 0.58882995 40.5795056 0.58882995 40.5795056
Variable X 1 -1.10301172 1.03831241 -1.06231199 0.32336334 -3.55823042 1.35220698 -3.55823042 1.35220698
Pac_Covid C Camas_AF
Pac_Covid C CAAT
Pac_Covid C Q_plantas
Pac_Covid C Q_Concentredores
Pac_Covid C Cilindros 
Pac_Covid C Q_Tanques
Pac_Covid C Camas_Hospitalarias
Pac_Covid C Camas_UCI