Métodos de medición de las desigualdades de salud (Parte II)
Maria Cristina Schneider, Carlos Castillo-Salgado, Jorge Bacallao, Enrique Loyola, Oscar J. Mujica, Manuel Vidaurre y Anne Roca.
Indicadores más conocidos para medir las desigualdades de salud
Para facilitar la interpretación y la comparación entre los indicadores, siempre que tenga sentido de acuerdo con el tipo de indicador, se presenta el mismo ejemplo de la mortalidad infantil (MI) en el área andina, calculado e interpretado por los diferentes métodos.
La variable de salud utilizada en los ejemplos fue la tasa de mortalidad infantil (TMI) por 1000 nacidos vivos (NV), obtenida a partir de los indicadores básicos de la OPS referentes al año 1997.6 Los demás indicadores demográficos utilizados proceden de la misma fuente.6 La variable socioeconómica fue el producto nacional bruto (PNB) per cápita, corregido por el poder adquisitivo de la moneda (PAM), obtenido del Banco Mundial7 y publicado también en los indicadores básicos de la OPS.6
El Cuadro 1 contiene los procedimientos básicos para calcular cualquiera de los indicadores incluidos en este texto a partir de datos secundarios.
Razón de las tasas y diferencia entre las tasas
Se comparan dos grupos en situaciones extremas, por ejemplo, clase social V (o V + IV) y clase social I (o I + II), o dos unidades geográficas con indicadores socioeconómicos extremos. Se recomienda que los grupos extremos no sean tan atípicos que las medidas resumen enmascaren la mayoría de las desigualdades existentes, y que no sean tan amplios que las medidas sumarias cancelen la magnitud real de las inequidades en la población.3
La interpretación descansa en la razón o en la diferencia de las tasas de mortalidad o morbilidad del grupo socioeconómico más bajo con respecto al más alto: cuanto mayor el valor de la razón o de la diferencia, mayor la desigualdad. Cuando se utilizan percentiles, los términos de la razón o de la diferencia son los quintiles inferior y superior. El trabajo más conocido que ha utilizado este indicador es el Black report,9 publicado en la década de los 80, que analizaba datos de mortalidad por clase social en Inglaterra y que dio origen, junto con otras publicaciones posteriores que utilizaron el mismo procedimiento, a los debates metodológicos sobre la medición de las desigualdades en el campo de la salud.
Índice de efecto
Algunas medidas de efecto, como la razón de tasas y la diferencia de tasas, solo toman en consideración las desigualdades entre los dos grupos socioeconómicos que se comparan, pasando por alto las existentes entre los grupos excluidos de la comparación. El índice de efecto no tiene esta limitación porque describe las diferencias entre todos los grupos de la población mediante los parámetros de un modelo de regresión en el que la variable dependiente suele ser una tasa de mortalidad o morbilidad y la variable independiente un indicador del estatus socioeconómico. Si la relación entre estas variables es lineal, la pendiente de la recta de regresión es el índice de efecto absoluto y se interpreta como el cambio que experimenta la variable dependiente cuando la variable independiente se modifica en una unidad (por ejemplo, mil dólares de PNB).
La mayor limitación de este índice consiste en el riesgo de emplear modelos de regresión o métodos de estimación inadecuados, como cuando la relación no es lineal o los grupos tienen tamaños muy diferentes. En el primer caso no procede la aplicación de un modelo lineal, y en el segundo no procede el empleo de los mínimos cuadrados ordinarios como procedimiento de estimación. Para utilizar una regresión lineal es recomendable verificar, en primer lugar, que se cumplen los supuestos básicos de la regresión, y en segundo lugar, la condición de linealidad.10 Otros modelos, como la regresión de Poisson o la regresión logística, pueden proporcionar mejor ajuste.
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Riesgo atribuible poblacional (RAP)
Riesgo atribuible poblacional es uno de los indicadores de impacto total más conocidos en el campo de la salud. También se conoce como fracción etiológica y es muy utilizado en epidemiología. Se define como la diferencia entre la tasa general y la tasa del grupo socioeconómico más alto, expresada como un porcentaje de la tasa general; cuanto más se desvía de cero, mayor desigualdad y mayor potencial de reducción.5 Permite estimar la proporción de la tasa general de morbilidad o mortalidad que sería posible reducir si todos los grupos tuvieran las tasas del grupo socioeconómico más alto o con menores tasas de mortalidad o morbilidad. En la publicación de Kunst y Mackenbach5 sobre desigualdades socioeconómicas en el campo de la salud, el grupo de referencia es el de mejor situación socioeconómica, que no siempre coincide con el grupo con la tasa más baja. Dependiendo del objetivo del estudio, puede haber interés en medir la desigualdad con relación a la menor tasa encontrada, de tal forma que el grupo de referencia para el cálculo del RAP podría ser el grupo con el valor observado más bajo.
El RAP también se puede calcular mediante una regresión en la que la variable dependiente (y) es la tasa de mortalidad o morbilidad y la variable independiente (x) es el estatus socioeconómico. En este caso se utiliza el valor de la tasa del grupo socioeconómico más alto estimado mediante regresión, en lugar del valor observado de dicha tasa. Hay que escoger el modelo con el mejor ajuste, lo cual normalmente implica optar entre la regresión lineal simple, la regresión logística o la regresión de Poisson. Esta última es especialmente apropiada para modelar la relación con tasas de eventos muy poco frecuentes.5
Utilizando el RAP también se puede calcular la magnitud de la reducción necesaria en cada grupo para conseguir plena igualdad, indicador que es útil para las instancias decisorias porque permite estimar metas de reducción.
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Índice de disimilitud
Este índice puede interpretarse como el porcentaje de todos los casos que debería ser redistribuido para obtener la misma tasa del indicador en todos los grupos socioeconómicos. Dicho de otro modo, expresa la medida en que la distribución del evento de salud estudiado en la población se aproxima a la situación que correspondería a un nivel socioeconómico igual para todos.5 El índice de disimilitud es grande cuando existe una gran parte de la población en los grupos socioeconómicos bajos y altos y hay pocas personas en los grupos intermedios.5
Este indicador se aplica a variables relacionadas con los servicios de salud, como el número de médicos que hay que redistribuir entre los municipios para lograr la equidad. Su aplicación es dudosa para analizar desigualdades en la mortalidad, la morbilidad u otros indicadores de la situación de salud porque carece de sentido práctico y ético hablar de redistribuir las defunciones o la enfermedad. Por esta razón, en este caso no utilizamos el ejemplo de la MI.
Índice de desigualdad de la pendiente (IDP) e índice relativo de desigualdad (IRD)
Mediante el análisis de regresión se pueden obtener otras medidas de impacto total en salud, entre ellas el IDP y el IRD.Estos índices se obtienen mediante un análisis de regresión de la variable de salud sobre un indicador de la posición relativa acumulada de cada grupo con respecto a una variable socioeconómica y toman en consideración tanto la situación socioeconómica de los grupos como el tamaño de la población. Los grupos se ordenan de forma decreciente según su estatus socioeconómico. Cada grupo se caracteriza por un valor (ridit) que corresponde a la frecuencia acumulada media de dicho grupo, ordenado en función de la variable socioeconómica. La tasa de morbilidad o mortalidad de cada país es la variable dependiente (y).
La pendiente de la recta de regresión (b) se estima por el método de los mínimos cuadrados ponderados y representa el cambio que experimenta la tasa de mortalidad cuando la posición del grupo cambia en una unidad o, dicho de otro modo, la diferencia entre los puntos extremos de la escala con respecto a la variable de salud, ya que las posiciones respectivas de estos puntos (sus ridits) son 0 y 1 (o 0 y 100%). Esta pendiente se conoce como IDP. Si es negativa, las dos variables (x e y) varían en direcciones opuestas. Esto es, si la situación socioeconómica empeora, la tasa de mortalidad aumenta. Al igual que los otros índices basados en la regresión lineal, la relación entre las dos variables debe cumplir los supuestos básicos de la regresión y la linealidad.
Para obtener la versión relativa de este índice (el IRD), Mackenbach y Kunst3 sugieren que primero se obtenga el cociente entre b y el valor estimado de la variable de salud (tasa de mortalidad) para la situación socioeconómica más alta (x = 1; el punto más alto en la escala ridit). El valor así obtenido representa las veces que la tasa del grupo socioeconómico más bajo es mayor que la del grupo socioeconómico más alto. Para expresar este resultado como una razón de tasas se adiciona uno a este valor y se obtiene el IRD modificado. Cuanto mayor es este valor, mayor es la diferencia entre los grupos.
Este índice debe utilizarse preferentemente cuando el criterio de agrupación conserva un ordenamiento total, de modo que cualquier individuo de un grupo i tiene una situación socioeconómica mejor que cualquiera de un grupo j (si j < i). Cuando los datos se agregan por unidades geopolíticas y estas se ordenan en función de un indicador socioeconómico, no todos los sujetos de un grupo socioeconómico superior se hallan en mejor condición que todos los de un grupo socioeconómico inferior. En los estudios de prueba que se realizaron con el IPD y IRD utilizando datos agregados por unidades geopolíticas, estos indicadores no se mostraron muy estables.1 Los requisitos básicos de la regresión y el requisito de linealidad son, como siempre, condiciones para la aplicación de estos índices basados en modelos de regresión.
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Referencias (Parte II)
1. Greenland S, Morgenstern H. Ecological bias, confounding and effect modification. Int J Epidemiol 1989;18:269–274.
3. Mackenbach JP, Kunst AE. Measuring the magnitude of socio-economic inequalities in health: an overview of available measures illustrated with two examples from Europe. Soc Sci Med 1997;44:757–771.
5. Kunst AE, Mackenbach JP. Measuring socioeconomic inequalities in health. WHO Regional Office for Europe, 1994 (document EUR/ICP/RPD 416). Se acceso el 12 noviembre 2002 en la siguiente dirección web:
http://www.who.dk/Document/PAE/Measrpd416.pdf.
6. Organización Panamericana de la Salud, División de Salud y Desarrollo Humano, Programa de Análisis de la Situación de Salud. Situación de salud en las Américas. Indicadores básicos, 1998. Washington, DC: OPS; 1998. (OPS/HDP/HAD/98.01).
7. World Bank. 1998 World Development Indicators. Washington, DC: World Bank; 1988.
8. Organización Panamericana de la Salud, Análisis de la Situación de Salud. Situación de salud en las Américas. Indicadores básicos — Glosario. Washington, DC: OPS; 1998.
9. Townsed P, Davidson N. The Black Report. En: Townsend P, Davidson N, Whitehead M, eds. Inequalities in health: The Black report and the health divide. London: Penguin Books; 1988.
10. Daniel WW. Bioestadística. México, D.F.: Noruega Limusa; 1991.
Las referencias respetan el orden del artículo original.
Fuente:
Publicado originalmente con el título “Métodos de medición de las desigualdades de salud” en Revista Panamericana de Salud Publica 12(6), 2002.
—tomado del Boletín Epidemiológico, Vol. 26 No. 1, marzo 2005