Métodos de medición de las desigualdades de salud (Parte III)
Maria Cristina Schneider, Carlos Castillo-Salgado, Jorge Bacallao, Enrique Loyola, Oscar J. Mujica, Manuel Vidaurre y Anne Roca.
Coeficiente de Gini y curva de Lorenz
El coeficiente de Gini se basa en la curva de Lorenz, que es una curva de frecuencia acumulada que compara la distribución empírica de una variable con su distribución uniforme (de igualdad), representada por una línea diagonal. Cuanto mayor es la distancia, o más propiamente, el área comprendida entre la curva de Lorenz y esta diagonal, mayor es la desigualdad. El ejemplo clásico es la distribución del ingreso en la población.
Para su aplicación en un contexto de salud, el eje de las abscisas (x) representaría la proporción acumulada de la población y el eje de las ordenadas (y), la proporción acumulada de la variable de salud estudiada. Las personas/grupos o unidades geográficas que conforman la población se ordenan según la variable de salud estudiada, de la peor situación a la mejor. Cuanto mayor es el área entre la curva y la diagonal, mayor es la desigualdad. La curva puede estar por debajo o por encima de la diagonal, según la variable utilizada. Cuando esta es beneficiosa para la población (por ejemplo, el acceso al agua potable), la curva se sitúa por debajo de la diagonal, mientras que cuando es perjudicial (por ejemplo, las muertes) se sitúa por encima de ella.
Una de las formas de medir el grado de desigualdad es el coeficiente de Gini, que es una medida resumen de la desviación de la curva de Lorenz con respecto a la diagonal de igualdad (figura 3). El coeficiente de Gini es el doble del área entre la curva de Lorenz y la diagonal y toma valores entre cero (perfecta igualdad) y uno (total desigualdad).
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Curva e índice de concentración
Si se ordenan la población o las unidades geográficas según el estatus socioeconómico, y no según una variable de salud, se consigue incluir la dimensión socioeconómica en el análisis. La curva y el índice de concentración se calculan así, con el mismo método que la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini, pero incorporando la dimensión social. El índice de concentración toma valores entre –1 y +1. Los valores son negativos cuando la curva se encuentra por encima de la diagonal y positivos cuando se encuentra por debajo. Si el ordenamiento según la variable socioeconómica y según la variable de salud coinciden, las curvas de Lorenz y de concentración también coinciden, y el índice de concentración y el coeficiente de Gini adoptan el mismo valor. Como el ordenamiento de los países según la variable socioeconómica utilizada en los ejemplos anteriores es el mismo que según la variable de salud, en el siguiente ejemplo los países se ordenan según el valor corriente del PNB per cápita, sin ajustar por el PAM. Así se evita la obtención de resultados idénticos a los del ejemplo anterior.
Si el ordenamiento no varía considerablemente, los resultados del coeficiente de Gini y del índice de concentración suelen ser similares, particularmente cuando el número de observaciones es grande. En un estudio que analizó un mayor número de datos subnacionales de varios indicadores de salud se demostró que, para variables de salud relacionadas con factores socioeconómicos, el cambio entre el coeficiente de Gini y el índice de concentración es pequeño.
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Comparación de los indicadores más conocidos
Según Wagstaff,4 entre los indicadores analizados en su publicación (razón de las tasas, coeficiente de Gini, de Gini modificado, índice de disimilitud, índice de desigualdad de la pendiente (IDP) e índice relativo de desigualdad (IRD), e índice de concentración), solamente el IRD y el índice de concentración cumplen los requisitos necesarios para la medición de las desigualdades citados anteriormente:
1) reflejan la dimensión socioeconómica de las desigualdades en el campo de la salud;
2) utilizan la información de toda la población, y
3) son sensibles a la redistribución de la población entre los diferentes grupos sociales.
En la revisión elaborada por Thió,12 este autor comenta que Kunst y Mackenbach5 se inclinan por la utilización de los modelos de regresión estándar y por la regresión en percentiles (IRD), que según ellos son los que mejor cumplen los siguientes criterios:
• Validez: los indicadores deben medir tanto la dirección como la fuerza de la asociación entre el nivel socioeconómico y la salud. Las medidas basadas en razones, el riesgo atribuible poblacional (RAP) y el índice de disimilitud no miden bien las desigualdades de salud cuando no hay un gradiente claro desde la clase más alta hasta la más baja. Las medidas que no tienen en cuenta el grupo socioeconómico (coeficiente de Gini, curva de Lorenz) obviamente no poseen este atributo.
• Precisión: los indicadores deben permitir calcular los intervalos de confianza de las estimaciones, sobre todo cuando se trabaja con muestras pequeñas. Para aumentar la precisión es importante tener en cuenta la información de todos los grupos socioeconómicos, cosa que no hacen las medidas que comparan los extremos. Es difícil calcular intervalos de confianza para el coeficiente de Gini y el índice de disimilitud porque sus propiedades distribucionales son complicadas.
• Flexibilidad: el indicador debe permitir calcular cifras tanto absolutas como relativas. Además, es deseable poder controlar el efecto de factores de confusión y esto solo es posible mediante los modelos de regresión.
Ventajas y desventajas de los indicadores presentados
A favor de la razón de las tasas y la diferencia de las tasas puede apuntarse que son los más fáciles de calcular e interpretar, incluso por personas sin formación académica. Su gran desventaja es que hacen caso omiso de las desigualdades entre los grupos intermedios. Otra limitación importante es que no toman en cuenta los tamaños de los distintos grupos.5 La ventaja del índice de efecto es que abarca todos los grupos socioeconómicos (y no solo los extremos) y que su cálculo incorpora otras variables.5
Su desventaja es que hay que tener conocimientos estadísticos para elegir el mejor modelo e interpretar los resultados. Por otra parte, los supuestos de la regresión pueden resultar restrictivos y hacerlo inaplicable en muchos casos.
El RAP es fácil de calcular e interpretar. Su otra ventaja es que no solo mide el indicador de salud de los grupos con alto nivel socioeconómico (comparados con el conjunto de la población), sino que también tiene en cuenta el tamaño de la población, porque cuanto mayores son los grupos con el indicador elevado, mayor es la reducción potencial del indicador global.5
El índice de disimilitud no es sensible a la dirección de la asociación entre el nivel socioeconómico y el de salud.12 Por otra parte, no se recomienda para el análisis de la situación de salud porque presupone la redistribución de la carga de enfermedad o muerte, lo cual es inadmisible desde el punto de vista ético.
El IRD y el IDP tienen la ventaja de tomar en consideración el tamaño de la población y la posición socioeconómica relativa de los grupos. Son sensibles a la condición de salud promedio de la población.12 Sin embargo, su cálculo y su interpretación son relativamente complejos y pueden arrojar resultados poco confiables cuando se aplican a muestras pequeñas en datos agregados.
La curva de Lorenz y el coeficiente de Gini aprovechan íntegramente la información de todos los sujetos o grupos poblacionales, pero su desventaja radica en que pasan por alto la condición socioeconómica.5 Murray y López13 han señalado, además, que el coeficiente de Gini es poco sensible a los cambios de la magnitud de la desigualdad en la mortalidad de los grupos de edad por encima de los 15 años. Por otro lado, la información del coeficiente es incompleta para entender la forma de la desigualdad si no aparece acompañada de la curva correspondiente.
El índice de concentración incorpora la dimensión socioeconómica, pero comparte el resto de las desventajas apuntadas para el coeficiente de Gini.
Tipos de resultados que proporcionan los indicadores
Los indicadores presentados proporcionan medidas diferentes de la desigualdad en salud. Algunos permiten estimar cuántas veces más ocurre un evento en un grupo, en comparación con otro en situación opuesta; otros permiten estimar cuántos casos de un determinado evento se podrían evitar si la situación mejorara, o qué proporción de un determinado evento ocurre en una proporción de la población más pobre.
La razón de las tasas y el IRD proporcionan información semejante, aunque la complejidad del método de obtención es distinta. El primero, más sencillo, solo tiene en cuenta los grupos extremos. La misma relación existe entre la diferencia de las tasas y el IDP. No obstante, los resultados no son idénticos. Cabe al investigador definir el grado de sofisticación deseado.
El RAP que se obtiene por la fórmula simplificada es el más indicado cuando el propósito es obtener datos para la toma rápida de decisiones. El RAP calculado mediante modelos de regresión permite controlar factores de confusión y, por lo tanto, obtener una información más completa, pero está sujeto a las limitaciones de la verificación del ajuste y los supuestos del modelo.
Tanto el RAP como el índice de disimilitud proporcionan medidas porcentuales de desigualdad, pero el cálculo del primero se hace con relación al grupo o unidad geográfica con la mejor situación socioeconómica, mientras que el del segundo toma en consideración todos los grupos y los reduce a un valor común de referencia. La elección entre uno y otro depende de los propósitos del estudio.5 El índice de disimilitud se plantea una meta menos ambiciosa, pero tal vez más realista.
La lógica subyacente del coeficiente de Gini y del índice de concentración es la misma, pero el segundo tiene la ventaja de incluir la dimensión socioeconómica, lo cual, a su vez, comporta el riesgo de hacerlo mediante un indicador inapropiado. En un estudio que comparó los resultados del coeficiente de Gini y del índice de concentración agrupando los departamentos en niveles socioeconómicos, se encontraron valores más bajos para el índice de concentración en las 17 variables estudiadas (14 de salud y 3 socioeconómicas).
Algunos de los indicadores requieren instrumentos más complejos, como los paquetes estadísticos o métodos de cálculo más complicados. La elección de estos indicadores depende de los conocimientos del investigador y de los objetivos del estudio. No obstante, cualquiera que sea el indicador, lo importante es que se interprete adecuadamente y que se conozcan su alcance y sus limitaciones.
Si el objetivo del estudio es una aproximación a la cuestión con fines prácticos, de acción, y no con propósitos estrictamente congnoscitivos, es preferible utilizar indicadores menos complejos y más fáciles de calcular e interpretar. De esta forma, la medición de las desigualdades podría tener una aplicación más inmediata. Sin embargo, siempre que sea posible, los resultados deben ser contrastados con los métodos más potentes, aunque sean más complejos.
Diferentes indicadores pueden conducir a distintas conclusiones
El uso de diferentes indicadores puede conducir a diferentes conclusiones sobre la existencia de desigualdades. Wagstaff4 refiere el ejemplo de un estudio sobre la relación entre enfermedades crónicas y clase social en Suecia, comparado con otro realizado en Inglaterra y Gales, en los cuales se obtuvieron conclusiones opuestas utilizando la razón de las tasas y el índice de concentración. Es muy importante que, independientemente del tipo de indicador, se haga un análisis descriptivo de las diferencias y que, siempre que sea posible, se utilice más de un indicador. De esta forma se incrementa la verosimilitud de los hallazgos.
La existencia de bajos niveles de desigualdad en salud es siempre relativa a los grupos que se comparan y no implica que existan buenas condiciones de salud. Para interpretar los resultados, es importante contextualizarlos, tener en cuenta las variables empleadas y el escenario en que lo fueron. No existen valores umbral para la alta o la baja desigualdad, de modo que la decisión suele ser difícil, a menos que los indicadores tomen valores extremos, y es siempre contextual.
Consideraciones finales
La búsqueda de la equidad en salud es uno de los principales objetivos actuales de la OPS. No basta solamente con hablar de desigualdades, sino que también hay que demostrar objetivamente su existencia. La medición de las desigualdades entre países y en un mismo país es el primer paso para tomar decisiones que pongan en marcha acciones y estrategias destinadas a reducir, y eventualmente a eliminar, dichas desigualdades. Transformar los resultados de estos estudios en políticas es un desafío que hay que afrontar. Para ello es necesario buscar formas de integración entre los investigadores y las instancias decisorias, y desarrollar la capacidad del personal que trabaja junto a estas últimas para realizar sus propios estudios en busca de posibles desigualdades en el campo de la salud.
Una vez medida la situación y desarrolladas las acciones y estrategias correspondientes, también se tiene que medir su impacto.
Referencias (parte III)
4. Wagstaff A, Paci P, Van Doorslaer E. On the measurement of inequalities in health. Soc Sci Med 1991;33:545–557.
5. Kunst AE, Mackenbach JP. Measuring socioeconomic inequalities in health. WHO Regional Office for Europe, 1994 (document EUR/ ICP/RPD 416). Acceso el 12 noviembre 2002. Disponible en: http://www.who.dk/Document/PAE/Measrpd416.pdf.
11. Brown MC. Using Gini-style indices to evaluate the spatial patterns of health practitioners: theoretical considerations and an application based on Alberta data. Soc Sci Med 1994;38:1243–1256.
12. Thió CB. Las desigualdades sociales en la salud. Revisión de la bibliografía. Barcelona: Adjuntament de Barcelona, Instituto Municipal de Salud Pública, Imprenta Municipal; 1996.
13. Murray CJL, López AD. Estimating causes of death: new methods and global and regional applications for 1990. En: Murray CJL López, AD, eds. The global burden of disease: a comprehensive assessment of mortality and disability from diseases, injuries, and risk factors in 1990 and projected to 2020. Cambridge, MA: Harvard University Press; 1996.
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. 2, junio 2005