ÍNDICE JERARQUIZACIÓN... 3

Transcripción

1 JERARQUIZACIÓN

2 ÍNDICE JERARQUIZACIÓN... 3 COEFICIENTE DE GINI Y CURVA DE LORENZ... 3 Conceptos generales...3 Coeficiente de Gini... 4 Curva de Lorenz...4 Advertencias y recomendaciones...5 ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN Y CURVA DE CONCENTRACIÓN...7 Conceptos generales...7 Índice de concentración... 7 Curva de concentración...8 Advertencias y recomendaciones...8 ÍNDICE DE NECESIDADES EN SALUD...11 Conceptos generales...11 Índice de Necesidades en Salud...12 Advertencias y recomendaciones...12 ÍNDICE DE DESARROLLO EN SALUD COMUNITARIA Conceptos generales...14 Advertencias y recomendaciones...16 ÍNDICE DE INEQUIDADES EN SALUD: INIQUIS...18 Conceptos generales...18 Inequidad relativa...19 Selección de indicadores "distantes"...19 Selección de indicadores incorrelacionados...19 Advertencias y recomendaciones...20 INDICE DE DISIMILITUD Conceptos generales...22 Índice de Disimilitud...22 Advertencias y recomendaciones...23 ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO Conceptos generales...24 Índice de desarrollo humano...25 Advertencias y recomendaciones...25 ÍNDICE DE DESARROLLO RELATIVO AL GÉNERO...28 Conceptos generales...28 Índice de desarrollo relativo al género...29 Advertencias y recomendaciones...29 BIBLIOGRAFÍA... 33

3 JERARQUIZACIÓN En la práctica de la salud pública, los gerentes de salud requieren de información sintética sobre las condiciones de vida y salud de las poblaciones, que les permita orientar sus decisiones sobre el uso de los recursos de salud y definir la respuesta organizada de los servicios de salud para mejorar dichas condiciones. Por tanto, es necesario contar con un conjunto de indicadores que faciliten organizar y clasificar a grupos de población y unidades geográficas de acuerdo a jerarquías de necesidades y prioridades en salud. Este proceso es un paso esencial para poder dirigir las intervenciones de salud y focalizar esfuerzos de manera más eficiente hacia quienes más lo requieren. A continuación se presenta una serie de métodos e índices comunes, complementarios entre sí, propios de estos procesos de jerarquización. Para cada indicador y procedimiento se incluyen algunas recomendaciones sobre las situaciones en las que se usan y advertencias sobre su abuso. Entre los aspectos generales, debe considerarse que algunos de los procedimientos presentados requieren de ciertos indicadores preestablecidos (particularmente para efectos de comparación internacional), mientras que otros dependen más de la disponibilidad y calidad de la información. Tales serían los casos del Índice de Desarrollo Humano y el Índice de Necesidades en Salud, por ejemplo. Para facilitar la definición de los requisitos de cada procedimiento, se indicará en el texto si se requieren indicadores específicos para el cálculo. Así mismo, deberá considerarse en los análisis cuál es el nivel apropiado de agregación de la información, que proporcione estimaciones válidas y confiables, según los tamaños de los grupos de comparación. Para ilustrar la riqueza de un conjunto de indicadores básicos de salud, en varios ejemplos se utilizan los mismos datos presentando diferentes situaciones que podrían observarse y las preguntas que pueden responderse en cada caso. Este módulo de Epidat 3.1 contiene los siguientes procedimientos analíticos: Coeficiente de Gini y curva de Lorenz Índice de concentración y curva de concentración Índice de Necesidades en Salud Índice de Desarrollo en Salud Índice de Inequidades en Salud Índice de Disimilitud Índice de Desarrollo Humano Índice de Desarrollo de Género COEFICIENTE DE GINI Y CURVA DE LORENZ Conceptos generales El coeficiente de Gini es una medida de desigualdad basada en la curva de Lorenz. Tomada del área de la economía, dicha curva fue desarrollada por Mark O. Lorenz para representar las desigualdades en los ingresos de los hogares (personas, grupos, etc.) en cierta región; en general, 3

4 es una forma gráfica de mostrar la distribución de una variable en una población y compararla con la distribución uniforme o de igualdad. En la curva se relacionan los porcentajes acumulados de población con los porcentajes acumulados de la variable en estudio que, en el contexto de las desigualdades en salud, será una variable que mida mortalidad, morbilidad o disponibilidad de recursos de salud, por ejemplo. La distribución uniforme estaría representada por una línea diagonal; cuanto más se distancia la curva de Lorenz de esta línea, mayor es la desigualdad. Por tanto, la curva proporciona una forma visual de identificación de desigualdades. Por su parte, el valor del coeficiente de Gini corresponde al área entre la curva de Lorenz y la línea diagonal (expresada como una proporción del área bajo la curva). Los valores que puede asumir el coeficiente de Gini van desde 0 hasta 1; cuanto más se acerca a la unidad, el coeficiente indica mayor desigualdad. El coeficiente de Gini fue inicialmente desarrollado para el análisis de la distribución de los recursos económicos; solo recientemente se empieza a utilizar en el área de la salud. La Organización Panamericana de la Salud ha utilizado el coeficiente de Gini y la curva de Lorenz como herramientas para el análisis de situación de la mortalidad infantil, entre otros indicadores de salud, en la región de las Américas. Así mismo, ha publicado unas guías para la medición de las desigualdades en salud. Coeficiente de Gini Operacionalmente, el coeficiente de Gini se obtiene a partir del análisis de la distribución de dos variables medidas en un conjunto de N unidades geográficas. Así, los elementos que se requieren para el cálculo son una población P y un indicador de salud I de cada unidad. Existen diferentes métodos para obtener el coeficiente de Gini, pero uno de los más sencillos y robustos es el de Brown (1994), cuya fórmula es la siguiente: donde, G = 1 N 1 i = 0 ( Y + Y )( X X ) i + 1 i i + 1 Y = Proporción acumulada de la variable de salud, X = Proporción acumulada de la población, Y 0 = X 0 = 0. Para realizar este cálculo es necesario ordenar previamente las unidades geográficas en función de la variable de salud considerada, de peor a mejor situación, es decir, en orden decreciente para los indicadores negativos (por ejemplo, mortalidad infantil) y en orden creciente para los positivos (por ejemplo, alfabetismo). Luego se transforma el indicador de salud, generalmente una tasa, en una variable que cuenta el número de casos en cada unidad geográfica (defunciones, enfermos, etc.), multiplicando la tasa por la población. Por último, se determinan las frecuencias acumuladas (en proporciones) de la población y de esta nueva variable de salud, y se calcula el coeficiente. Curva de Lorenz La curva de Lorenz se obtiene representando los puntos (X k, Y k ) de la proporción acumulada de las variables de población e indicador de salud en un cuadrado cuyos lados están divididos en i 4

5 una escala de 0 a 1, y uniendo dichos puntos por una línea. Debe representarse también la diagonal del cuadrado como referencia que expresa igualdad. De acuerdo con la curva desplegada se puede determinar qué proporción de los eventos ocurre en una fracción de la población específica. La curva puede estar por encima o por debajo de la diagonal de acuerdo a la variable de salud utilizada. Cuando ésta es beneficiosa para la población (por ejemplo, acceso a agua potable), la curva se sitúa debajo de la línea diagonal, mientras que se sitúa por encima en caso contrario, es decir, si la variable es perjudicial (por ejemplo, tasa de mortalidad). Advertencias y recomendaciones Una de las ventajas que ofrece el coeficiente de Gini, a diferencia de otras medidas epidemiológicas (por ejemplo, riesgo relativo), es que considera toda la distribución de valores en una población y no sólo grupos extremos. El coeficiente de Gini no proporciona, sin embargo, una idea de la magnitud de los valores relacionados con su cálculo (población e indicador de salud), sino sólo de su distribución. De tal manera, situaciones de poca o de gran relevancia epidemiológica pueden proporcionar coeficientes de Gini similares. Para comprender algunos aspectos de la distribución se requiere revisar la curva de Lorenz, ya que, de nuevo, la desigualdad puede ocurrir en distintos extremos. La interpretación de los resultados de comparaciones de coeficientes es difícil, ya que las diferencias se deben fundamentalmente a las formas que asume la distribución. Los valores se pueden organizar en categorías. Ejercicio Para ilustrar el uso e interpretación del coeficiente de Gini y la curva de Lorenz respectivamente, se presenta como ejemplo el análisis de la mortalidad infantil en el Área Andina en Sudamérica. El propósito es definir si las muertes infantiles se distribuyen proporcionalmente a la población de nacidos vivos en los países de la región, es decir, si la mortalidad ha ocurrido de acuerdo a la distribución de población expuesta (nacidos vivos). Los datos aparecen en la Tabla 1. Tabla 1. Mortalidad infantil en países del Área Andina en las Américas, País Nacidos vivos (NV) Tasa de mortalidad infantil por NV Bolivia ,0 Perú ,0 Ecuador ,4 Colombia ,0 Venezuela ,0 Después de seleccionar el procedimiento para el coeficiente de Gini y la curva de Lorenz en el módulo de jerarquización, hay que cargar los datos, manualmente o a partir de un archivo de datos específico, en la ventana de origen de datos. Si se hace manualmente, es necesario definir previamente el número de unidades geográficas e indicadores a analizar, y si se trata de un indicador positivo o negativo; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para 5

6 teclear los valores respectivos. En caso de cargar los datos desde un archivo Excel, Dbase o Access, deberá indicarse en la ventana de origen de datos la carga automática, seleccionando el archivo específico. Asimismo, deberá indicarse cuál es el nombre del campo que identifica a las unidades geográficas y a las poblaciones, cuál es el nombre de la variable del indicador de salud (puede seleccionarse más de una), y que se carguen los datos. Antes de realizar el cálculo hay que indicar si el indicador o indicadores seleccionados son positivos o negativos (todos deben tener el mismo signo). En el ejercicio, el nombre del archivo es AREA ANDINA.xls, las unidades geográficas son los países (PAIS), las poblaciones son nacidos vivos (NV) y el indicador de salud la tasa de mortalidad infantil (TMI). Al ejecutar el procedimiento de carga de datos, aparecerá la ventana de datos y resultados con los mismos. Después de verificar que sean correctos, se ejecuta el procedimiento de cálculo (pulsando el botón de la calculadora). En la parte inferior de la ventana aparecerán los siguientes resultados: Coeficiente de Gini y curva de Lorenz Número de unidades geográficas: 5 Número de indicadores: 1 Los indicadores son Negativos Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \AREA ANDINA.xls Campo que identifica: Unidades geográficas: PAIS Población: NV Indicadores de salud : TMI Indicador: TMI Coeficiente de Gini: 0,192 6

7 Un valor del coeficiente de Gini de 0,19 obtenido en el Área Andina sugiere que la desigualdad en la mortalidad infantil entre países no es muy importante (el valor no es muy distante de cero). Asimismo, a partir de la curva de Lorenz puede indicarse que un 30% de las muertes infantiles ocurren en un 20% de la población de nacidos vivos. ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN Y CURVA DE CONCENTRACIÓN Conceptos generales La aplicación directa de la curva de Lorenz y el coeficiente de Gini al análisis de las desigualdades en salud tiene como limitación que estos indicadores no incluyen la dimensión socioeconómica, pues sólo se procesa y ordena la población en función de la variable de salud. Esta desventaja se supera ordenando las unidades geográficas de menor a mayor nivel socioeconómico -por ejemplo, Producto Interno Bruto (PIB)- per cápita ajustado por poder adquisitivo de la moneda). El índice de concentración se usó inicialmente en el área de salud por Wagstaff y colaboradores. Una diferencia importante entre el coeficiente de Gini y el índice de concentración está en los valores que pueden asumir. Mientras que el primero es siempre positivo, el índice de concentración es positivo si la curva queda por debajo de la diagonal y negativo en caso contrario. Esto dependerá, fundamentalmente, de la variable socioeconómica por la que se ordene a las unidades geográficas. Por tanto, los valores del índice van desde -1 hasta 1; cuanto más se aleje del cero, mayor será la desigualdad. Un aspecto que ha de considerarse en la interpretación de los resultados es que, si las unidades geográficas quedan ordenadas de igual modo por la variable de salud que por el indicador socioeconómico, entonces, el índice de concentración va a tener el mismo valor que el coeficiente de Gini. Ello sugeriría que son otras las variables que explican las formas de distribución de las variables de salud en la población. Índice de concentración El método para el cálculo del índice de concentración es una extensión del procedimiento utilizado para el coeficiente de Gini, pero que se realiza a partir de tres variables medidas en un conjunto de N unidades geográficas, teniendo como elementos esenciales una población P, un indicador de salud I y un indicador socioeconómico S (que se utiliza para ordenar las unidades geográficas). La fórmula, similar a la del coeficiente de Gini, es: donde, I C = N 1 i= 1 ( X Y X Y ) i i+ 1 i+ 1 Y = proporción acumulada de la variable de salud, X = proporción acumulada de la población, i 7

8 Curva de concentración La curva de concentración se obtiene del mismo modo que la de Lorenz, con proporciones acumuladas, pero contando con datos ordenados por medio de la variable socioeconómica (y no de la variable de salud), desde el nivel económico menos favorecido hasta el más favorecido. Advertencias y recomendaciones Una importante ventaja del índice de concentración sobre el coeficiente de Gini es su capacidad de permitir el análisis de, no sólo las desigualdades en salud, sino de las que son debidas o están relacionadas con desigualdades socioeconómicas. La incorporación de la variable socioeconómica también añade cierta complejidad a la interpretación del índice de concentración. Aunque no es común, pueden concurrir circunstancias donde la curva de concentración se acerca, toca e incluso entrecruza la línea diagonal de igualdad. Esto no quiere decir que los datos o el procedimiento estén errados, sino que responde a una distribución no homogénea o monotónica. No siempre es posible contar con una variable económica como el Producto Interno Bruto (PIB) para la caracterización de las poblaciones. En esta situación se pueden utilizar, como alternativa, otras dimensiones que expresen condiciones socioeconómicas, tales como la proporción de población por debajo del umbral de pobreza, el nivel de alfabetismo o, incluso, la disponibilidad de algunos recursos como el abasto de agua potable en la población. Los comentarios hechos en relación con el coeficiente de Gini, son válidos también en este caso. Un índice de concentración incluye a toda la población y no sólo a los grupos extremos, y expresa diferencias en la distribución de valores pero no refleja la magnitud de los valores propiamente dichos. Aunque matemáticamente sean similares, existen ventajas y desventajas del coeficiente de concentración sobre el índice relativo de inequidad (obtenido por un método basado en regresión). Este es un asunto que aún genera controversia. Ejercicio El propósito del siguiente ejercicio es analizar la existencia de desigualdades en las tasas de mortalidad infantil, medidas como el número de muertes infantiles por cada nacidos vivos, en los departamentos del Perú. Así mismo, se desea considerar el efecto de una variable económica en el análisis, la disponibilidad de recursos medida por el PIB per cápita, en dichas desigualdades. Para ello se requiere calcular el índice de concentración y graficar la curva de concentración para determinar cómo se distribuyen las muertes infantiles según la población de nacidos vivos. Los datos para resolver el ejercicio se muestran en la Tabla 2. Después de seleccionar el procedimiento para el índice de concentración y la curva de concentración en el módulo de jerarquización, hay que cargar los datos, sea manualmente o a partir de un archivo de datos específico, en la ventana de origen de datos. Si se hace manualmente, es necesario definir previamente el número de unidades geográficas e indicadores que se van a analizar; luego deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para 8

9 teclear los valores respectivos. En caso de cargar los datos desde un archivo Excel, Dbase o Access, deberá indicarse en la ventana de origen de datos la carga automática, seleccionando el archivo específico. Así mismo, deberá indicarse cuál es el nombre del campo que identifica a las unidades geográficas y a las poblaciones, cuál es el nombre de la variable del indicador de salud y que se carguen los datos. Tabla 2. Situación de indicadores de salud en Perú, según departamentos del país, 1999.* DEPART POBNV EVN ALFAB AGUA SANEAM POBREZA PIB TMI TB PARTO DC<5 DEFI Huancavelica ,8 52,3 34,3 13,8 74,0 430,2 109, ,8 50, Puno ,6 67,1 29,4 15,7 63,7 321,3 82, ,4 23, Cusco ,2 63,6 45,0 31,0 49,3 473,3 78, ,0 40, Apurímac ,8 48,5 40,5 17,6 65,4 194,0 73, ,2 46,9 942 Ayacucho ,9 54,2 47,6 19,4 65,2 267,3 69, ,3 43, Pasco ,5 77,2 51,5 21,3 57, ,9 67, ,8 47,2 456 Ucayali ,6 87,4 41,6 11,4 52,5 461,4 64, ,0 32,0 786 Huánuco ,1 65,4 37,0 24,0 63,1 475,6 59, ,6 28, Cajamarca ,3 61,0 25,0 14,0 65,6 363,7 58, ,7 38, Junín ,2 79,8 69,4 36,6 42,5 868,5 57, ,3 35, Piura ,5 78,8 65,4 37,9 55,1 675,7 56, ,7 28, Moquegua ,5 86,1 79,0 71,5 26, ,1 52, ,7 10,7 132 Amazonas ,0 70,6 54,3 24,9 59,1 372,1 51, ,0 28,5 640 Arequipa ,9 88,4 89,6 56,4 34, ,2 50, ,6 12, Loreto ,9 85,1 41,3 32,8 57, ,6 50, ,3 36, San Martín ,8 81,5 45,0 31,0 43,0 448,5 47, ,6 32,1 851 Tumbes ,0 92,0 75,1 40,4 51,4 565,8 47, ,2 14,7 204 La Libertad ,1 81,6 66,0 49,1 46,4 772,6 43, ,3 31, Ancash ,6 70,1 49,6 36,5 53,4 382,0 41, ,6 25, Madre de Dios ,2 87,1 43,1 14,6 21,1 874,5 40, ,4 20,4 90 Ica ,0 92,0 81,6 55,2 33,9 818,7 39, ,2 13,9 545 Lambayeque ,7 85,4 72,6 50,4 54,9 891,4 34, ,5 26,4 839 Callao ,0 95,6 98,6 65,4 24, ,3 26, ,6 10,7 345 Lima ,8 93,8 93,0 74,7 29, ,3 26, ,6 10, Tacna ,8 88,8 87,0 74,8 25,0 948,3 26, ,1 10,1 137 *Descripción de las variables: POBNV: Población de nacidos vivos. EVN: Esperanza de vida al nacer (años). ALFAB: Alfabetismo en mujeres (porcentaje). AGUA: Cobertura de agua (porcentaje). SANEAM: Cobertura de saneamiento (porcentaje). POBREZA: Porcentaje de población bajo la línea nacional de pobreza. PIB: Ingreso anual per cápita (US $ 1995). TMI: Tasa de mortalidad infantil. TB: Incidencia anual de tuberculosis pulmonar BK+. PARTO: Proporción de partos atendidos por personal capacitado. DC<5: Prevalencia de desnutrición crónica en menores de 5 años. DEFI: Número de defunciones infantiles. 9

10 Para resolver el ejercicio, puede usarse el archivo DATOS PERÚ.xls y la hoja es Indicadores. Las unidades geográficas son los departamentos (DEPART), la población es la de nacidos vivos (POBNV), el indicador socioeconómico es el PIB y el indicador de salud la tasa de mortalidad infantil (TMI). Al ejecutar el procedimiento de carga de datos aparecerá la ventana de datos y resultados con los mismos. Después de verificar que sean correctos, se ejecuta el procedimiento de cálculo (pulsando el botón de la calculadora). En la parte inferior de la ventana aparecerán los siguientes resultados: Índice y curva de concentración Número de unidades geográficas: 25 Número de indicadores: 1 Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PERÚ.xls Campo que identifica: Unidades geográficas: DEPART Población: POBNV Indicador socioeconómico: PIB Indicadores de salud : TMI Indicador: TMI Índice de concentración: -0,161 El valor del índice de concentración de -0,16 obtenido en el Perú sugiere que la desigualdad en la mortalidad infantil, considerando las desigualdades en el PIB, no es tan importante entre departamentos; sin embargo, si se calcula el coeficiente de Gini, que no considera el efecto socioeconómico, se obtiene un valor de 0,22. Esto indica que el PIB tiene un limitado efecto en las desigualdades en Perú y que habría otras variables explicando las desigualdades. Si se analizan otros indicadores socioeconómicos en el índice de concentración, como la proporción de población por debajo del umbral de pobreza, el valor del índice de concentración aumenta ligeramente a 0,17 (con cambio de signo porque ahora el indicador socioeconómico es 10

11 negativo ). Por otro lado, a partir de la curva de concentración puede indicarse que el 50% de la población más pobre de nacidos vivos acumula casi el 65% de las defunciones infantiles. ÍNDICE DE NECESIDADES EN SALUD Conceptos generales La situación de salud en un área geográfica o grupo de población está usualmente caracterizada por diversas variables e indicadores. A veces es necesario sintetizar la información en un índice que tome en consideración los diferentes aspectos de la necesidad en salud. Por otro lado, las necesidades insatisfechas en salud no sólo se expresan a través de indicadores de morbilidad y mortalidad. Por su relación como determinantes de salud, los indicadores sociales son también una fuente informativa importante para la evaluación de necesidades en salud (enfoque de indicadores sociales). En este sentido, la necesidad se expresa como un daño o riesgo a la salud, o bien como una carencia. Uno de los procedimientos más robustos y sencillos para el cálculo del Índice de Necesidades se conoce como el método de indicadores sociales, desarrollado en Estados Unidos para la asignación de recursos, y que aún está vigente. Antes de generar un Índice de Necesidades en salud se requiere definir la idoneidad de los diferentes indicadores que lo constituyen, incluyendo las siguientes características: 1) Que represente dimensiones de salud importantes; en este sentido; se asume que diferentes condiciones expresan necesidades en varias dimensiones, tales como problemas de salud, nivel socioeconómico, acceso a servicios de salud, etc. 2) Que sea válido, en el sentido de que mida lo que se pretende 3) Que tenga suficiente sensibilidad para que pueda distinguir entre elementos 4) Que sea independiente; es decir, que no sea reflejo de otros indicadores. Una vez identificados los indicadores para el índice, se requiere resolver otro aspecto: estandarizar las unidades de medida de los indicadores, que varían de unos a otros, antes de calcular un indicador de resumen único. Un procedimiento sencillo y estadísticamente robusto consiste en normalizar o estandarizar todas las unidades a una sola. Para ello se aplican los puntajes normalizados Z (Z-scores, en inglés), que es uno de los métodos más comúnmente empleados en la medición y caracterización de individuos con respecto a sus poblaciones. Los puntajes Z se calculan a partir de dos medidas ampliamente conocidas, el promedio y la desviación estándar de una distribución de frecuencias en una población. El puntaje de cada unidad geográfica para cada indicador se obtiene como la diferencia entre el valor observado con el esperado (promedio), dividida por la desviación estándar, de acuerdo con la siguiente fórmula: Z i = X i S X donde X i es el valor observado, X el promedio y S la desviación estándar. Se sugiere que los valores de Z se aproximen o redondeen a unidades enteras para facilitar la clasificación final. A su vez, el índice de necesidad en salud para cada unidad geográfica se calcula como la suma algebraica de los distintos puntajes Z de cada indicador, siguiendo la siguiente fórmula: 11

12 INS= Z 1 + Z Z n Finalmente, los resultados de la suma se ordenan para identificar los grupos (áreas geográficas o poblaciones) con mayores necesidades. Un aspecto crítico que se debe considerar en la suma de los puntajes Z es la dirección de cada indicador, de manera que el vector final tenga una sola orientación. Esto quiere decir que los indicadores deben alinearse para una sola dirección, sea positiva o negativa. Por ejemplo, si se emplea la tasa de mortalidad infantil y una unidad tiene un puntaje alto, ello significa que se encuentra en una situación de necesidad. Sin embargo, si se emplea el porcentaje de población alfabetizada y se obtiene un puntaje alto, esto significa que la población se encuentra en situación de baja necesidad. Si se desea emplear ambos indicadores, en el índice de necesidad en salud habrá que cambiar el signo de uno de ellos (lo que equivale a cambiar la dirección), para que tengan la misma orientación. Índice de Necesidades en Salud Para generar un Índice de Necesidades se selecciona un conjunto k de indicadores de salud y socioeconómicos (todos con el mismo sentido), que se miden en N unidades geográficas (países, regiones, etc.). Para cada unidad geográfica incluida se estandariza el valor de los indicadores, mediante los puntajes Z. El resultado es el Índice de Necesidades en Salud para cada unidad geográfica, en orden creciente. Advertencias y recomendaciones Existen otros métodos estadísticos más complejos que se basan en el análisis de componentes principales. Sin embargo, son complicados desde el punto de vista computacional y requieren la definición de pesos para las variables. Se requiere tener cuidado en la dirección de los indicadores que integran el índice, para evitar efectos aparentemente nulos o incluso paradójicos. No existe una lista definida a priori de cuáles indicadores deben integrar el índice. Se sugiere mantener limitado el conjunto de indicadores al mínimo necesario; no se requiere un número específico para crear el índice, siendo más crítico contar con indicadores que provean suficiente capacidad discriminatoria y que sean válidos. La disponibilidad será otro aspecto que defina cuáles usar. Para efectos de comparabilidad entre áreas o a lo largo del tiempo deberán de emplearse los mismos indicadores. Los resultados de un Índice de Necesidades en Salud de un país dependen esencialmente de los indicadores empleados. Sin embargo, el método es tan robusto que, en términos generales, se tenderá a reproducir consistentemente un orden de unidades geográficas aún si se usan diferentes juegos de indicadores, siempre que cada uno de ellos sea expresivo de los grados de necesidad de las poblaciones. Antes de generar el índice e interpretar sus resultados, se recomienda hacer un análisis exploratorio de las distribuciones de los indicadores que se piensa utilizar y de sus correlaciones, de modo que se puedan seleccionar aquellos que cumplan con un mínimo de requisitos. Ejercicio 12

13 En el presente ejercicio se desea identificar cuáles son los departamentos del Perú que tienen mayores necesidades de salud insatisfechas, como un requisito para poder definir prioridades y planificar la focalización de intervenciones de salud específicas. Se cuenta con indicadores de nivel de salud, de situación socioeconómica, de disponibilidad de recursos y de uso de servicios de salud (Tabla 2). Con ellos deberá construirse un índice de necesidades de salud insatisfechas, para caracterizar los departamentos del país. Después de seleccionar el procedimiento para el índice de necesidad en salud en el módulo de jerarquización, hay que cargar los datos, manualmente o a partir de un archivo de datos específico, en la ventana de origen de datos. Si se hace manualmente, es necesario definir previamente el número de unidades geográficas e indicadores a analizar; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos. En caso de cargar los datos desde un archivo Excel, Dbase o Access, deberá indicarse en la ventana de origen de datos la carga automática, seleccionando el archivo específico. Así mismo, deberá indicarse cuál es el nombre del campo que identifica a las unidades geográficas, seleccionar los nombres de los indicadores de salud a utilizar, señalando también cuáles de ellos son indicadores positivos y cuáles son indicadores negativos y cargar los datos. Para resolver el ejercicio, puede usarse el archivo DATOS PERÚ.xls con la hoja Indicadores. Las unidades geográficas son los departamentos (DEPART), y los indicadores de salud son la esperanza de vida al nacer (EVN), el porcentaje de población alfabetizada (ALFAB), la población con acceso a agua potable (AGUA), la población con acceso a servicios de disposición sanitaria de excretas (SANEAM), la población que vive en pobreza (POBREZA), el Producto Interno Bruto per cápita (PIB), la tasa de mortalidad infantil (TMI), la tasa de incidencia de tuberculosis pulmonar (TB), la proporción de partos atendidos por personal profesional de salud (PARTO) y la prevalencia de desnutrición crónica en menores de 5 años (DC5). Una vez seleccionados los indicadores para el cálculo del índice, al ejecutar el procedimiento de carga de datos aparecerá la ventana de datos y resultados con los mismos. Después de verificar que sean correctos, se ejecuta el procedimiento de cálculo (pulsando el botón de la calculadora). Debido a que algunos indicadores están altamente correlacionados entre sí (por ejemplo, mortalidad infantil y esperanza de vida al nacer) o expresan situaciones similares (por ejemplo, PIB y pobreza), se seleccionaron solo algunos de ellos para el cálculo del Índice de Necesidades. Todos los indicadores seleccionados tienen la misma dirección, de manera que no hay que modificar su signo. Los resultados obtenidos son: Índice de necesidades en salud Número de unidades geográficas: 25 Número de indicadores: 6 Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PERÚ.xls Campo que identifica: Unidades geográficas: DEPART Indicadores de salud : EVN ALFAB AGUA SANEAM PIB PARTO Unidades Puntajes Huancavelica -8,65 13

14 Apurímac -6,59 Puno -6,38 Cajamarca -6,12 Ayacucho -5,65 Huánuco -4,42 Cusco -4,38 Amazonas -3,43 Ucayali -2,56 Pasco -1,28 Ancash -1,21 San Martín -1,11 Madre de Dios -1,05 Loreto -0,80 Piura 0,02 Junín 0,58 La Libertad 1,81 Lambayeque 2,99 Tumbes 3,22 Arequipa 5,69 Ica 5,79 Tacna 6,34 Lima 8,73 Callao 8,90 Moquegua 9,56 Los resultados indican que los departamentos de Huancavelica, Apurímac, Puno, Cajamarca y Ayacucho presentan mayores necesidades insatisfechas de salud con respecto al resto del país. Estos departamentos serían los candidatos principales a recibir atención y recursos prioritariamente. Es importante tener en cuenta, sin embargo, que si se usan distintos indicadores se pueden obtener valores diferentes y un orden de necesidad ligeramente distinto. Esta situación no implica que el método sea inapropiado, sino más bien que hay consistencia en la detección de áreas de necesidad, usando distintos indicadores que reflejen una situación de carencia. En este sentido el método es sensible para detectar las áreas. Esto puede verificarse, por ejemplo, al utilizar el indicador socioeconómico de porcentaje de población por debajo del umbral de pobreza en lugar del PIB empleado antes. ÍNDICE DE DESARROLLO EN SALUD COMUNITARIA Conceptos generales Este índice sintético es una herramienta que procura ordenar un conjunto de unidades territoriales según el desarrollo en salud alcanzado. Para la construcción de este indicador se toman como punto de partida dos bases conceptuales. Por una parte, la conocida definición de salud acuñada por la OMS a mediados de siglo como un estado de completo bienestar físico, social y mental y no solo la ausencia de enfermedad. Mirada desde una perspectiva comunitaria, esta definición subraya la improcedencia de estudiar a un colectivo humano como un conjunto de entes anátomo-fisiológicos, aislados de su ambiente. Su propio contenido obliga a ubicar el fenómeno de la salud dentro de las coordenadas históricas y culturales que correspondan. Los seres humanos son seres eminentemente sociales; consecuentemente, los riesgos y tensiones a los que se enfrentan como resultado de esa socialización adquieren inevitablemente una importancia creciente en temas relacionados con su salud. Por otra parte, se tomó en cuenta la 14

15 consideración de Dowell y Newell (1987) en el sentido de que una medición integrada de salud habrá de vertebrarse a partir de la combinación de cierto número de indicadores de salud, cada uno de los cuales represente adecuadamente alguna dimensión del concepto global. Se trata entonces de identificar indicadores que representaran las esferas biológica, psicológica y social, con atención a la noción de bienestar social y emocional, que luego serían objeto de un proceso de síntesis. Para operar con el Índice de Desarrollo en Salud Comunitaria (IDSC) se selecciona un conjunto de k indicadores los cuales cuantifican alguna dimensión directa o indirectamente relacionada con la salud o con algún aspecto socioeconómico. Se han de definir asimismo ciertas unidades político-administrativas, espaciales o geográficas (que son las comunidades a que alude el nombre del índice). La estrategia general para la construcción de tal indicador de desarrollo opera a través de una elaboración gradual. Partiendo del conjunto de indicadores, decididos teóricamente, y cuyos valores son conocidos para todas y cada una de las unidades involucradas, se empieza por elegir aquel que se considere el más representativo a los efectos del concepto cuya medición se quiere sintetizar. Se identifica uno de ellos como el más representativo, un indicador que se considere teóricamente crucial para caracterizar el desarrollo que exhiba la comunidad en materia de salud. A partir de él se van adicionando indicadores de manera que, con cada uno, se construye una expresión parcial del IDSC. Se evalúa en cada paso si el indicador adicionado a dicha expresión parcial hace una contribución informativa apreciable respecto de lo que hasta ese momento se había conseguido. De ser así, se prueba con la adición de otro nuevo indicador; en caso contrario, se da por concluido el proceso. Una explicación detallada del algoritmo puede hallarse en Silva (1997), donde se hace una aplicación del IDSC a las 15 provincias de Cuba; allí se explica en detalle, además, la base racional para seleccionar 13 indicadores de partida específicos que se consideraron pertinentes y factibles en ese caso. Debe consignarse que existen indicadores para los cuales lo deseable es que tomen valores bajos (por ejemplo, mortalidad en el menor de cinco años o índice de bajo peso al nacer), y otros para los que, por el contrario, lo ideal es, en principio, que alcancen valores altos (tales como camas hospitalarias por habitantes o consultas estomatológicas por habitantes). Esta característica de cada indicador ha de ser especificado por el usuario; el modo de hacerlo en Epidat 3.1 consiste en poner como valores negativos cada uno de los números correspondientes a las variables negativas. Por medio de este recurso pueden ordenarse las unidades de menor a mayor, además de que se tendrá una cuantificación del nivel integrado de salud que le corresponda a cada una. Esta información pudiera constituir, por ejemplo, un recurso para la definición de prioridades en el contexto de un programa, un elemento para el examen evolutivo de estas unidades y otros procesos valorativos análogos. Allí se fundamenta, por ejemplo, la inconveniencia en el caso de Cuba de admitir el porcentaje de alfabetismo, que estaba originalmente contemplado en un conjunto de 14 indicadores, porque es virtualmente idéntico para todas las provincias. 15

16 Advertencias y recomendaciones Ejercicio Nótese que, a diferencia de otros procedimientos que exigen que el usuario defina primero cuáles indicadores deberían ser excluidos sobre la base de tratar de evitar superabundancia o redundancia de información, el propio algoritmo se ocupa de prescindir de aquellas variables que aportan información ya contenida en las que se han retenido. Es importante tener en cuenta que, si se usan distintos indicadores, se pueden obtener valores diferentes y un orden de necesidad que pudiera ser distinto. Esta situación no implica que el método sea inapropiado, sino que refleja más bien la sensibilidad de diferentes indicadores para poner de manifiesto el grado de desarrollo. En el presente ejercicio se desea identificar en qué orden podrían colocarse las provincias cubanas de acuerdo a su desarrollo en salud comunitaria. Obviamente, tal ordenación (que entraña también una cuantificación) pudiera ser útil a los efectos de definir prioridades globales o establecer políticas para la realización de intervenciones de salud específicas. Se cuenta, para cada provincia, con 11 indicadores de nivel de salud que miden diferentes aspectos como situación socioeconómica (directa o indirecta), disponibilidad de recursos y uso de servicios de salud, elegidos para construir con ellos la jerarquización que nos ocupa (Tabla 3). Tabla 3. Indicadores socioeconómicos y de salud en las provincias de Cuba, 2000.* PROVINCIA TMM5 TMS TMEI IBPN TIS TAI TD COEST ENF BIB TRSAL Pinar del Río -6,9-15,3-2,6-5,6-22,7-15,5-2,6 2,2 7,8 4,6 29,3 La Habana -8,3-18,6-2,1-5,5-34,7-11,2-4,8 2,6 7,6 5,8 26,0 Ciudad Habana -8,4-9,4-2,4-5,7-44,7-26,1-5,8 2,4 9,4 8,6 41,7 Matanzas -6,8-16,2-1,5-5,5-54,6-21,1-4,2 2,6 7,7 5,7 29,8 Villa Clara -7,6-16,2-1,7-5,2-35,8-21,6-3,1 2,7 6,9 6,3 28,5 Cienfuegos -7,1-14,3-3,0-6,3-60,8-19,2-3,3 2,4 6,7 7,5 30,6 Sancti Spíritus -8,7-15,5-1,1-4,4-34,9-24,1-3,0 2,2 7,7 7,3 35,1 Ciego de Avila -6,2-15,5-4,8-5,9-101,9-21,1-1,8 2,6 6,5 7,2 27,2 Camagüey -8,2-16,2-2,4-4,9-75,0-37,1-2,6 2,1 7,4 5,8 33,9 Las Tunas -9,3-17,7-3,0-6,8-63,5-25,7-2,4 2,1 6,2 5,5 26,9 Holguín -8,7-18,3-2,0-5,8-52,9-20,8-2,7 2,8 5,6 5,4 24,1 Granma -7,1-17,6-1,1-6,1-46,1-17,7-1,3 2,5 7,0 4,2 26,9 Santiago de Cuba -8,1-13,2-2,2-7,2-112,1-18,3-2,3 2,5 6,8 5,0 35,2 Guantánamo -9,1-10,3-4,3-6,9-64,6-16,0-2,0 2,2 8,1 5,8 31,5 Isla de la Juventud -9,8-16,2-3,7-5,3-55,0-39,8-5,3 2,8 9,0 11,2 35,7 * Ahora hay que poner todas los valores positivos, porque en Epidat ya se indican luego los que se desea que sean positivos y los que se desea que sean negativos. *Descripción de las variables: TMM5: Mortalidad del menor de 5 años por TMS: Tasa de mortalidad por suicidio por

17 TMEI: Tasa de mortalidad por enfermedades infecciosas intestinales por habitantes IBPN: Índice del bajo peso al nacer TIS: Tasa de incidencia de sífilis por habitantes TAI: Tasa de abortos inducidos por cada 100 mujeres en edad fértil TD: Tasa brutas de divorcialidad por habitantes COEST: Consultas estomatológicas por habitantes ENF: Enfermeras por habitantes BIB: Bibliotecas en centros de salud por cada habitantes TRSAL: Trabajadores de la salud por cada habitantes Después de seleccionar el procedimiento para el Índice de Desarrollo en Salud Comunitaria en el módulo de jerarquización, hay que cargar los datos, manualmente o a partir de un archivo de datos específico, en la ventana de origen de datos. Si se hace manualmente, es necesario definir previamente el número de unidades geográficas e indicadores a analizar; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos. En caso de cargar los datos desde un archivo Excel, Dbase o Access, deberá indicarse en la ventana de origen de datos la carga automática, seleccionando el archivo específico. Asimismo, deberá indicarse cuál es el nombre del campo que identifica a las unidades geográficas, seleccionar los nombres de los indicadores de salud que se van a utilizar, señalando también los que se tratan como indicadores positivos y los que se tratan como indicadores negativos, el indicador que se considere más representativo y, en ese punto, cargar los datos. Para resolver el ejercicio, puede usarse el archivo IDSC.xls con la hoja Indicadores. Las unidades geográficas son las provincias y el indicador que se valoró como más representativo fue el índice de bajo peso al nacer. Los resultados obtenidos son los siguientes: Índice de desarrollo en salud comunitaria Número de unidades geográficas :15 Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \IDSC.xls Campo que identifica: Unidades geográficas: PROVINCIA Indicador más representativo: IBPN Indicadores de salud : TMM5 TMS TMEI IBPN TIS TAI TD COEST ENF BIB TRSAL Unidades Índice Las Tunas 0,2772 Guantánamo 0,3941 Pinar del Río 0,4064 La Habana 0,4165 Camaguey 0,4452 Cienfuegos 0,4558 Stgo. de Cuba 0,4591 Ciego de Avila 0,4729 Matanzas 0,5076 Granma 0,

18 Holguín 0,5251 Ciudad Habana 0,5401 Isla de la Juven 0,5580 Santi Spíritus 0,5909 Villa Clara 0,5956 Indicadores Seleccionados: IBPN TMS TD COEST TMEI BIB Los resultados indican que las provincias con menor desarrollo, por ejemplo, en materia de salud comunitaria son Las Tunas, Guantánamo y Pinar del Río (todos ubicados en los extremos de la isla), así como que Santiago de Cuba y Cienfuegos exhiben virtualmente el mismo nivel de desarrollo y se hallan en el nivel medio del país a estos efectos. ÍNDICE DE INEQUIDADES EN SALUD: INIQUIS Conceptos generales La medición de las desigualdades en salud es una exigencia de la salud pública hoy día y representa el primer paso para proponer medidas para suprimirlas. La diferencia fundamental entre inequidades y desigualdades reside en el hecho de que las inequidades representan desigualdades consideradas y calificadas de injustas y evitables. Como resultado, la medición de desigualdades representa el primer paso hacia la identificación de inequidades en salud. Pueden existir desigualdades tanto en condiciones de vida como en condiciones de salud, lo que significa una gran diversidad de métodos para su medición y, con ello, una complejidad adicional para quienes han de tomar decisiones. Surge entonces la necesidad de medir de manera sintética las desigualdades en salud, por medio de un índice que incorpore distintos elementos. Para ello se requiere definir cuáles son los indicadores que deben incorporarse en el índice y cuál es el peso que cada uno de ellos debe tener. El primer asunto ha implicado un nivel de subjetividad innecesaria y cuestionable en los criterios de selección de indicadores, o bien, un exceso de indicadores cuando no hay acuerdo con criterios bien establecidos, circunstancia esta que suele tener como riesgo la inclusión de indicadores altamente correlacionados. Se propone entonces un abordaje metodológico que permita incorporar dos aspectos básicos: identificar la existencia de desigualdades, maximizando las diferencias entre unidades de observación, y utilizar el menor número posible de indicadores, limitando la correlación entre ellos. Este abordaje producirá un índice denominado Índice de Inequidades en Salud o INIQUIS. Se parte de un conjunto de indicadores que reflejen el concepto de inequidad en salud, medidos en un grupo de unidades geográficas, y se construye el Índice de Inequidades mediante un procedimiento iterativo. La idea general es definir un indicador inicial (fundamental) que se entiende no debe dejar de formar parte del índice y, a partir de ahí, realizar una incorporación paso a paso de indicadores mediante una regla de decisión. La determinación de los indicadores que formarán parte del INIQUIS se basa en la identificación de aquellos que sean "distantes" e "incorrelacionados". Dicho de manera simple, la metodología utiliza un procedimiento para medición de distancias euclidianas promedio entre indicadores (siguiendo un abordaje similar al del Índice de Desarrollo en Salud) y el coeficiente de correlación de rangos de Spearman, para determinar si un indicador se incorpora o no al índice. Epidat 3.1 realiza, de forma automática, el proceso iterativo y proporciona el resultado final, el INIQUIS, además del listado de indicadores que finalmente lo integran. No obstante, para 18

19 aquellos usuarios interesados en el procedimiento de cálculo y la selección de indicadores se presentan abajo los aspectos generales. Inequidad relativa Es una medida de cuánto dista el valor de un indicador en una unidad geográfica, en términos relativos, del mejor valor alcanzado entre las restantes unidades. Este valor será el mínimo si el indicador en cuestión es negativo (por ejemplo, la tasa de mortalidad infantil), y el máximo en caso contrario, es decir, si el indicador es positivo (por ejemplo, el porcentaje de población con disponibilidad de agua potable). Por esta razón, es necesario indicar la dirección de los indicadores mediante su signo. Esto se hace cambiando de signo a los indicadores negativos, para expresarlos como positivos. El método de cálculo del INIQUIS opera con los valores de las inequidades relativas en lugar de los valores iniciales que toma cada indicador. Con esto se consigue estandarizar el rango de variación de los indicadores, de modo que todos tomen valores entre 0 y 1. Índice parcial de inequidad En cada unidad geográfica, se obtiene como la media aritmética de las inequidades relativas correspondientes a un subconjunto de los indicadores de partida. Selección de indicadores "distantes" Partiendo del indicador más representativo a efectos del concepto cuya medición se quiere sintetizar, se van adicionando indicadores de manera que, en cada paso, se construye el índice parcial con los seleccionados. Se evalúa, en cada paso, si el indicador adicionado hace una contribución informativa apreciable, en términos de distancias. De ser así, se prueba con la adición de un nuevo indicador; en caso contrario, se da por concluido el proceso. Selección de indicadores incorrelacionados Se repite el proceso de selección de indicadores, pero utilizando como criterio de proximidad la correlación, mediante el coeficiente de correlación de rangos de Spearman, en lugar de la distancia. En síntesis, además del indicador de partida que forma parte del índice, deben integrar el índice aquellos indicadores que cumplen la condición de ser distantes o la condición de ser incorrelacionados. El índice parcial de inequidad construido con los indicadores seleccionados será el índice de inequidades, que toma valores entre 0 y 1. El valor del índice en una unidad geográfica representa la distancia media a las unidades geográficas con mejor situación en términos de los indicadores que integran el índice, de modo que valores próximos a 1 indican peor situación y viceversa, valores próximos a 0 corresponden a la mejor situación. Esto significa que la interpretación del índice debe hacerse en términos relativos; si en un conjunto de países el índice toma valores entre 0,2 y 0,8, por ejemplo, un valor 0,7 no tiene significado por si mismo y no se debe interpretar como una mala situación de salud; lo que significa es que la situación de ese país es de las peores en relación a los otros países en los que se calcula el índice, pero puede ocurrir que todos ellos tengan una situación relativamente buena. 19

20 Advertencias y recomendaciones Se trata de utilizar información de distintas dimensiones para construir un índice sintético de salud. La ventaja y atractivo fundamental del INIQUIS es que se trata de un indicador único; sin embargo, al sintetizar se pierde la capacidad de indicar cuáles son los aspectos sobre los que hay que definir y formular programas específicos para mejorar la salud. La estrategia analítica es interesante pues se basa en dos aspectos estadísticos, la distancia relativa del valor de un indicador entre unidades de análisis, y la correlación entre indicadores, que agregan o no valor de discriminación. El abordaje conceptual y metodológico para la medición del INIQUIS no ha sido validado en distintas condiciones (aunque ha sido utilizado en algunos países de América Latina), por lo que debe emplearse e interpretarse con precaución. Este proceso de validación requiere de un análisis de sensibilidad. Debe tenerse en cuenta que la selección de distintos indicadores de inicio producirán resultados que pueden ser divergentes. Sin embargo, si el método es suficientemente robusto deberán obtenerse resultados consistentes. En la planilla de datos se requiere cambiar de signo a los valores de los indicadores negativos para convertirlos en positivos y conseguir, así, que todos tengan la misma dirección. De otra manera se obtendrán resultados paradójicos. La selección de indicadores originalmente propuestos no necesariamente es aplicable a situaciones en donde no se registran algunos eventos. Se debe considerar el uso de aquellos indicadores que sean más útiles para discriminar y apoyar un proceso de prioridades, así como para guiar el proceso de identificación de respuestas o intervenciones de promoción, prevención o control del sector salud. Al igual que con otros procedimientos, debe tenerse cuidado con la cobertura y calidad de la información, que puede, en sí misma, estar relacionada con las desigualdades. Ejercicio Utilizando los datos del Perú a nivel Departamental (Tabla 2) se desea definir cuáles son los departamentos del país que presentan las mayores desigualdades en salud, como un requisito para poder definir prioridades y planificar la focalización de intervenciones de salud específicas. Se cuenta con indicadores de nivel de salud, de situación socioeconómica, de disponibilidad de recursos y de uso de servicios de salud. Se requiere, sin embargo, contar con un índice que sintetice la información disponible y que incluya el menor número de variables posible. Después de seleccionar el procedimiento para el Índice de Inequidades en Salud en el módulo de jerarquización, hay que cargar los datos, sea manualmente o a partir de un archivo de datos específico, en la ventana de origen de datos. Si se hace manualmente, es necesario definir previamente el número de unidades geográficas e indicadores a analizar; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos. El indicador que se introduce en la primera columna de la tabla (Indicador 1) es el que se toma como indicador de partida en el cálculo del índice. En caso de cargar los datos desde un archivo Excel, Dbase o Access, deberá indicarse en la ventana de origen de datos la carga automática, seleccionando el archivo específico. Así mismo, deberá indicarse cuál es el nombre del campo que identifica a las 20