Taller Modelamiento de variables latentes en investigación en salud Una aproximación al análisis de ecuaciones estructurales

Transcripción

1 Taller Modelamiento de variables latentes en investigación en salud Una aproximación al análisis de ecuaciones estructurales Tema: Desarrollo de políticas de salud usando la investigación de resultados 1 Sobre el taller 2 1

2 Propósito Este taller pretende demostrar la aplicabilidad del modelamiento de ecuaciones estructurales, para el análisis de variables latentes, en investigación en salud. Se incorporarán ejemplos reales de análisis de encuestas poblacionales para resultados en salud con esta metodología. El foco del análisis será la relación entre nivel socioeconómico, acceso a sistema de salud, y salud percibida en población chilena según CASEN Financiamiento Este taller fue concebido y diseñado con el apoyo del proyecto Fondecyt ( ) de CONICYT Chile 4 2

3 Sobre los expositores Báltica Cabieses, PhD Social Epidemiology Académico Facultad de Medicina Universidad del Desarrollo Visiting Scholar University of York Associate Epidemiologist, Bradford Institute for Health Research Vice-Presidente Sociedad Chilena de Epidemiología Línea de investigación: epidemiología social Una introducción a las variables latentes en investigación en desigualdad social en salud 5 Sobre los expositores Pedro Zitko Melo, MSc Epidemiología (PUC) Investigador Unidad de Estudios Asistenciales Complejo Asistencial Barros Luco Líneas de investigación: - Desempeño servicios de salud - Salud mental Modelamiento clásico de variable latente en epidemiología 6 3

4 Sobre los expositores Víctor Pedrero, MSc (c) Medición (PUC) Académico Facultad de Medicina Clínica Alemana Universidad del Desarrollo Diplomado en Medicina Basada en la Evidencia Línea de investigación: Medición / Psicometría Modelamiento latente usando SEM parte 1 7 Sobre los expositores Marcela Oyarte, MSc (c) Epidemiología (PUC) Académico Facultad de Medicina Clínica Alemana Universidad del Desarrollo Línea de investigación: Bioestadística Modelamiento latente usando SEM parte 2 8 4

5 Estructura Sesión 1 (10min) B. Cabieses Introducción a variable latente en desigualdad social en salud Sesión 2 (10min) P. Zitko Modelamiento clásico de variable latente en epidemiología Sesión 3 (15min) V. Pedrero Modelamiento latente usando SEM parte 1 Sesión 4 (15min) M. Oyarte Modelamiento latente usando SEM parte 2 Discusión (10min) 9 Una introducción a las variables latentes en investigación en desigualdad social en salud Báltica Cabieses, PhD bcabieses@udd.cl 10 5

6 Condiciones de vida Análisis con enfoque de equidad Salud/enfermedad 11 Salud Desafíos de la investigación en salud/enfermedad Distintas definiciones / formas de entender salud/enfermedad Medición directa ej: IMC, PA Distintas formas de medirlas Medición indirecta ej: SF-36, EQ5D Frente a un mismo indicador, diferencias en resultados entre grupos / en el tiempo SALUD: FENÓMENO COMPLEJO 12 6

7 Condiciones de vida Factores asociados a salud/enfermedad también complejos factores individuales de riesgo (estilos de vida) DETERMINANTES INDIVIDUALES condiciones materiales de la vivienda DETERMINANTES DEL HOGAR condiciones del barrio / comunidad / región DETERMINANTES CONTEXTUALES condiciones socioeconómicas DETERMINANTES CONTEXTUALES condiciones del sistema de salud (ej acceso)? EL SISTEMA DE SALUD

8 15 Entonces La salud/enfermedad ocurre dentro de un sistema social complejo Un sistema complejo es un sistema construido a partir de múltiples unidades mutuamente interactuantes. Las múltiples y repetidas interacciones entre dichos componentes resultan en conductas colectivas consistentes en el tiempo, adaptables al entorno y que, a su vez, retroalimentan al sistema en un proceso permanente y dinámico. Ejemplo de un sistema complejo es un sistema de salud que puede sobrevivir pese a la remoción de alguno de sus componentes (como la pérdida de una proporción de sus profesionales) o que puede no mejorar pese a la incorporación de nuevas unidades (como la instalación de una nueva tecnología de diagnóstico). Cabieses B Teoría de complejidad, Cómo se ha incorporado en la investigación en salud? Rev Med Chile 16 8

9 Equidad Sobre el concepto de equidad en salud 1. La distribución equitativa de los recursos sanitarios, la atención y los resultados de salud es una preocupación mundial. 2. La equidad en salud ha crecido como un principio fundamental de abordar en cualquier país en el mundo y ha exigido el desarrollo de enfoques teóricos y empíricos a su definición y medición. 17 Equidad Sobre el concepto de equidad en salud DESIGUALDAD SOCIAL EN SALUD La diferencia sistemática y estructural en el estado de salud entre y dentro de los grupos sociales (ej NSE) INEQUIDAD SOCIAL EN SALUD Diferencia en el estado de salud entre y dentro de los grupos sociales, los que se consideran injustos, modificables y prevenibles LO QUE SE MIDE EL JUICIO A LO QUE SE MIDE 18 9

10 Distribución según Nivel Socioeconómico Condiciones de vida Análisis con enfoque de equidad Salud/enfermedad 19 El nivel socioeconómico es un constructo social complejo Ingreso Educación Ocupación Enfoque funcionalista de la PSE ~ Max Weber Activos de vivienda NSE Otras mediciones Condiciones vivienda Riqueza acumulada Enfoque materialista de la PSE ~ Karl Marx Cabieses et al., Rev Panam SP, 2011; Galobardes el at.,

11 Condiciones de vida Análisis con enfoque de equidad Salud/enfermedad 21 Variables latentes en investigación en desigualdad social en salud Uno de los determinantes sociales más importantes y estudiados en salud es el NSE. Este es un indicador crítico en el análisis con enfoque de equidad de procesos de salud/enfermedad. Su medición es compleja y variable entre investigadores, países y épocas. Esto responde, entre otras, a su naturaleza latente. Existen además, distintos indicadores de salud, que pueden ser observados o latentes

12 Variables latentes en investigación en desigualdad social en salud Es importante atender a la naturaleza latente de las variables con las cuales de trabaja en investigación en salud y desarrollar estrategias analíticas que permitan abordarlas correctamente Todo esto, en un contexto de determinación de la salud complejo, donde muchos factores interactúan entre sí y son difíciles de medir 23 Gracias!!! 24 12