JERARQUIZACIÓN

ÍNDICEJERARQUIZACIÓN.................................................................................... 3

COEFICIENTE DE GINI Y CURVA DE LORENZ.................................................................................................. 3Conceptos generales.................................................................................................................................................3Coeficiente de Gini.................................................................................................................................................. 4Curva de Lorenz.......................................................................................................................................................4Advertencias y recomendaciones.............................................................................................................................5

ÍNDICE DE CONCENTRACIÓN Y CURVA DE CONCENTRACIÓN.................................................................. 7Conceptos generales.................................................................................................................................................7Índice de concentración........................................................................................................................................... 7Curva de concentración............................................................................................................................................8Advertencias y recomendaciones.............................................................................................................................8

ÍNDICE DE NECESIDADES EN SALUD...............................................................................................................11Conceptos generales...............................................................................................................................................11Índice de Necesidades en Salud.............................................................................................................................12Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................12

ÍNDICE DE DESARROLLO EN SALUD COMUNITARIA.................................................................................. 14Conceptos generales...............................................................................................................................................14Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................16

ÍNDICE DE INEQUIDADES EN SALUD: INIQUIS..............................................................................................18Conceptos generales...............................................................................................................................................18Inequidad relativa...................................................................................................................................................19Selección de indicadores "distantes"......................................................................................................................19Selección de indicadores “incorrelacionados”.......................................................................................................19Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................20

INDICE DE DISIMILITUD...................................................................................................................................... 22Conceptos generales...............................................................................................................................................22Índice de Disimilitud..............................................................................................................................................22Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................23

ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO................................................................................................................. 24Conceptos generales...............................................................................................................................................24Índice de desarrollo humano..................................................................................................................................25Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................25

ÍNDICE DE DESARROLLO RELATIVO AL GÉNERO........................................................................................28Conceptos generales...............................................................................................................................................28Índice de desarrollo relativo al género...................................................................................................................29Advertencias y recomendaciones...........................................................................................................................29

BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................................................................... 33

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 generalesEl 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

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 GiniOperacionalmente, 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:

( ) ( )∑−

=++ −+−=

1N

0ii1ii1i XXYY1G

donde,

Y = Proporción acumulada de la variable de salud,

X = Proporción acumulada de la población,

Y0 = X0 = 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 LorenzLa curva de Lorenz se obtiene representando los puntos (Xk, Yk) de la proporción acumulada de las variables de población e indicador de salud en un cuadrado cuyos lados están divididos en

4

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, 1997.

País Nacidos vivos (NV)

Tasa de mortalidad infantilpor 1.000 NV

Bolivia 258.000 59,0Perú 607.000 43,0Ecuador 306.000 39,4Colombia 867.000 24,0Venezuela 567.000 22,0

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

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: 5Número de indicadores: 1Los indicadores son Negativos

Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \AREA ANDINA.xlsCampo que identifica: Unidades geográficas: PAIS Población: NV Indicadores de salud : TMI

Indicador: TMICoeficiente de Gini: 0,192

6

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 generalesLa 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 concentraciónEl 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:

( )∑−

=++ −=

1

111

N

iiiiiC YXYXI

donde,

Y = proporción acumulada de la variable de salud,

X = proporción acumulada de la población,

7

Curva de concentraciónLa 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 1.000 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

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 15.277 56,8 52,3 34,3 13,8 74,0 430,2 109,0 222 9,8 50,3 1.665

Puno 33.526 60,6 67,1 29,4 15,7 63,7 321,3 82,0 607 27,4 23,0 2.749

Cusco 32.359 60,2 63,6 45,0 31,0 49,3 473,3 78,0 874 41,0 40,9 2.524

Apurímac 12.902 61,8 48,5 40,5 17,6 65,4 194,0 73,0 130 39,2 46,9 942

Ayacucho 15.563 61,9 54,2 47,6 19,4 65,2 267,3 69,0 467 38,3 43,2 1.074

Pasco 6.807 66,5 77,2 51,5 21,3 57,1 1.112,9 67,0 120 39,8 47,2 456

Ucayali 12.285 65,6 87,4 41,6 11,4 52,5 461,4 64,0 631 45,0 32,0 786

Huánuco 24.444 65,1 65,4 37,0 24,0 63,1 475,6 59,0 590 31,6 28,3 1.442

Cajamarca 41.884 67,3 61,0 25,0 14,0 65,6 363,7 58,0 370 18,7 38,7 2.429

Junín 30.676 67,2 79,8 69,4 36,6 42,5 868,5 57,0 746 48,3 35,5 1.749

Piura 40.997 66,5 78,8 65,4 37,9 55,1 675,7 56,0 579 50,7 28,1 2.296

Moquegua 2.537 72,5 86,1 79,0 71,5 26,5 3.134,1 52,0 143 80,7 10,7 132

Amazonas 12.558 66,0 70,6 54,3 24,9 59,1 372,1 51,0 180 26,0 28,5 640

Arequipa 21.655 71,9 88,4 89,6 56,4 34,1 1.103,2 50,0 874 76,6 12,4 1.083

Loreto 27.889 64,9 85,1 41,3 32,8 57,6 1.204,6 50,0 880 39,3 36,1 1.394

San Martín 18.104 68,8 81,5 45,0 31,0 43,0 448,5 47,0 381 48,6 32,1 851

Tumbes 4.334 70,0 92,0 75,1 40,4 51,4 565,8 47,0 135 77,2 14,7 204

La Libertad 34.550 71,1 81,6 66,0 49,1 46,4 772,6 43,0 1.427 49,3 31,3 1.486

Ancash 26.680 68,6 70,1 49,6 36,5 53,4 382,0 41,0 762 57,6 25,1 1.094

Madre de Dios 2.242 67,2 87,1 43,1 14,6 21,1 874,5 40,0 219 51,4 20,4 90

Ica 13.962 73,0 92,0 81,6 55,2 33,9 818,7 39,0 811 89,2 13,9 545

Lambayeque 24.690 70,7 85,4 72,6 50,4 54,9 891,4 34,0 850 58,5 26,4 839

Callao 13.256 78,0 95,6 98,6 65,4 24,3 1.116,3 26,0 1.528 90,6 10,7 345

Lima 137.168 76,8 93,8 93,0 74,7 29,2 1.116,3 26,0 13.453 90,6 10,7 3.566

Tacna 5.255 72,8 88,8 87,0 74,8 25,0 948,3 26,0 519 75,1 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

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: 25Número de indicadores: 1

Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PERÚ.xlsCampo que identifica: Unidades geográficas: DEPART Población: POBNV Indicador socioeconómico: PIB Indicadores de salud : TMI

Indicador: TMIÍndice 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

“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 generalesLa 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:

SXXZ i

i−

=

donde Xi 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

INS= Z1 + Z2 + ...+ Zn

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 SaludPara 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

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: 25Número 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 PARTOUnidades Puntajes---------------- --------Huancavelica -8,65

13

Apurímac -6,59Puno -6,38Cajamarca -6,12Ayacucho -5,65Huánuco -4,42Cusco -4,38Amazonas -3,43Ucayali -2,56Pasco -1,28Ancash -1,21San Martín -1,11Madre de Dios -1,05Loreto -0,80Piura 0,02Junín 0,58La Libertad 1,81Lambayeque 2,99Tumbes 3,22Arequipa 5,69Ica 5,79Tacna 6,34Lima 8,73Callao 8,90Moquegua 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 generalesEste 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

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 1.000 habitantes o consultas estomatológicas por 1.000 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

Advertencias y recomendaciones 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.

Ejercicio

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 TRSALPinar del Río -6,9 -15,3 -2,6 -5,6 -22,7 -15,5 -2,6 2,2 7,8 4,6 29,3La Habana -8,3 -18,6 -2,1 -5,5 -34,7 -11,2 -4,8 2,6 7,6 5,8 26,0Ciudad Habana -8,4 -9,4 -2,4 -5,7 -44,7 -26,1 -5,8 2,4 9,4 8,6 41,7Matanzas -6,8 -16,2 -1,5 -5,5 -54,6 -21,1 -4,2 2,6 7,7 5,7 29,8Villa Clara -7,6 -16,2 -1,7 -5,2 -35,8 -21,6 -3,1 2,7 6,9 6,3 28,5Cienfuegos -7,1 -14,3 -3,0 -6,3 -60,8 -19,2 -3,3 2,4 6,7 7,5 30,6Sancti Spíritus -8,7 -15,5 -1,1 -4,4 -34,9 -24,1 -3,0 2,2 7,7 7,3 35,1Ciego de Avila -6,2 -15,5 -4,8 -5,9 -101,9 -21,1 -1,8 2,6 6,5 7,2 27,2Camagüey -8,2 -16,2 -2,4 -4,9 -75,0 -37,1 -2,6 2,1 7,4 5,8 33,9Las Tunas -9,3 -17,7 -3,0 -6,8 -63,5 -25,7 -2,4 2,1 6,2 5,5 26,9Holguín -8,7 -18,3 -2,0 -5,8 -52,9 -20,8 -2,7 2,8 5,6 5,4 24,1Granma -7,1 -17,6 -1,1 -6,1 -46,1 -17,7 -1,3 2,5 7,0 4,2 26,9Santiago de Cuba -8,1 -13,2 -2,2 -7,2 -112,1 -18,3 -2,3 2,5 6,8 5,0 35,2Guantánamo -9,1 -10,3 -4,3 -6,9 -64,6 -16,0 -2,0 2,2 8,1 5,8 31,5Isla 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 10.000TMS: Tasa de mortalidad por suicidio por 100.000

16

TMEI: Tasa de mortalidad por enfermedades infecciosas intestinales por 100.000 habitantes

IBPN: Índice del bajo peso al nacerTIS: Tasa de incidencia de sífilis por 100.000 habitantesTAI: Tasa de abortos inducidos por cada 100 mujeres en edad fértilTD: Tasa brutas de divorcialidad por 1.000 habitantesCOEST: Consultas estomatológicas por 1.000 habitantesENF: Enfermeras por 1.000 habitantesBIB: Bibliotecas en centros de salud por cada 100.000 habitantesTRSAL: Trabajadores de la salud por cada 1.000 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.xlsCampo 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 0,2772Guantánamo 0,3941Pinar del Río 0,4064La Habana 0,4165Camaguey 0,4452Cienfuegos 0,4558Stgo. de Cuba 0,4591Ciego de Avila 0,4729Matanzas 0,5076Granma 0,5122

17

Holguín 0,5251Ciudad Habana 0,5401Isla de la Juven 0,5580Santi Spíritus 0,5909Villa Clara 0,5956

Indicadores Seleccionados: IBPN TMS TD COEST TMEI BIBLos 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 generalesLa 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

aquellos usuarios interesados en el procedimiento de cálculo y la selección de indicadores se presentan abajo los aspectos generales.

Inequidad relativaEs 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

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

unidades geográficas, seleccionar los nombres de los indicadores de salud a utilizar, señalando también cuáles de ellos son positivos y cuáles son negativos, y cargar los datos.

El ejercicio puede realizarse con el archivo DATOS PERÚ.xls usando la hoja “Datos INIQUIS”. 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 prevalencia de desnutrición crónica en menores de 5 años (DC<5). Una vez definidas las unidades geográficas, seleccionados los indicadores a utilizar para el cálculo del índice e indicar cuál será el indicador de “inicio”, 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).

Los resultados del cálculo, tomando como indicador de partida la esperanza de vida al nacer, son los que aparecen a continuación:

Índice de inequidades en salud

Número de unidades geográficas :25Número de indicadores :10

Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PERÚ.xlsCampo que identifica: Unidades geográficas: DEPART Indicador más representativo: EVN Indicadores de salud : EVN ALFAB AGUA SANEAM POBREZA PIB TMI TB PARTO DC5

Unidades Índice ---------------- -------Moquegua 0,0783Callao 0,2350Tacna 0,2547Arequipa 0,3313Ica 0,3461Lambayeque 0,3867La Libertad 0,4080Lima 0,4361Tumbes 0,4487Junín 0,4824Loreto 0,4984Piura 0,4988Ancash 0,5079San Martín 0,5145Pasco 0,5184Madre de Dios 0,5587Amazonas 0,5743Huánuco 0,5873Cajamarca 0,6062

21

Cusco 0,6230Ucayali 0,6331Ayacucho 0,6586Apurímac 0,6668Puno 0,6865Huancavelica 0,7224

Indicadores Seleccionados: EVN SANEAM PIB TBLos resultados indican que 13 de los 25 Departamentos presentan una situación de salud peor que la media del país (valores superiores a 0,50). Moquegua es el que tiene la mejor situación y solo dos una situación buena (valores menores a 0,25). Los valores más altos entre los primeros fueron para Huancavelica, Puno, Apurímac, Ayacucho, Ucayali, Cusco y Cajamarca, en ese orden. Estos departamentos serían los candidatos principales a recibir atención y recursos prioritariamente. Si se utiliza la TMI como indicador de inicio, los valores del INIQUIS y el orden de los departamentos no varía sustancialmente; sin embargo, en vez de 13, solo 10 departamentos presentarían un valor superior a 0,5.

INDICE DE DISIMILITUD

Conceptos generalesOtra medida resumen sencilla para medir el impacto total de las desigualdades socioeconómicas en salud, tomada de la demografía, es el Índice de Disimilitud. Este índice, que puede ser absoluto o relativo, es el número o proporción de casos totales (defunciones o población enferma, por ejemplo), respectivamente, que tienen que ser redistribuidos para obtener la misma tasa de morbilidad o mortalidad en todos los grupos socioeconómicos. Es decir, para que no haya desigualdades en salud, todos deben tener el nivel de salud promedio de los grupos socioeconómicos.

El Índice de Disimilitud será mayor si los grupos con las tasas de mortalidad o morbilidad más altas y bajas son grandes. Esto implica que el índice será mayor si una proporción relativamente grande de la población está en los grupos socioeconómicos más bajos y más altos, y menos en los grupos intermedios. Es decir, el Índice de Disimilitud será mayor si las desigualdades en las variables socioeconómicas mismas son relativamente grandes.

Aunque parecen similares en su cálculo, existen diferencias importantes en la interpretación entre el Índice de Disimilitud y el riesgo atribuible poblacional. El primero se relaciona con la distribución de igualdad en torno al promedio de los grupos socioeconómicos, mientras que el segundo se relaciona con la distribución de igualdad en torno al grupo socioeconómico más alto (de referencia). El supuesto esencial en que se basa el Índice de Disimilitud es que las desigualdades socioeconómicas en salud son un problema de redistribución. Bajo esta premisa, se considera que se puede mejorar la situación de los grupos socioeconómicos más bajos si se aproximan al promedio, asumiendo con ello un costo de aumento de casos en los grupos socioeconómicos más altos.

Índice de DisimilitudEl cálculo se realiza a partir de dos variables medidas en un conjunto de N grupos de distinto nivel socioeconómico, definidos por una variable como nivel de educación, ocupación o

22

ingresos, incluyendo a una población P y un número de casos observados CO (defunciones o enfermos, por ejemplo). El índice absoluto compara, en cada grupo socioeconómico, el número de casos observados con los esperados si todos tuviesen la misma situación de salud; el método consiste en sumar todas las diferencias, en valor absoluto, entre esos valores y dividir por 2 el resultado final para evitar duplicidades. El índice relativo resulta de dividir el absoluto entre el número de individuos de la población que han sido caso, y se expresa en porcentaje.

Advertencias y recomendaciones Es importante distinguir las diferencias que existen entre el Índice de Disimilitud y el

riesgo atribuible poblacional. Mientras que el primero refleja cuánto se aproxima la distribución de igualdad al promedio de los grupos socioeconómicos, el segundo refleja cuánto se aproxima la distribución de igualdad al grupo socioeconómico más alto (de referencia). La decisión sobre cuál de ellos seleccionar depende de la perspectiva a utilizar para reflejar una situación específica adecuadamente.

Se critica a este índice porque no existen fórmulas para calcular los intervalos de confianza (lo que sí existe para el riesgo atribuible poblacional).

Ejercicio

En este ejercicio se desea determinar cuántas defunciones infantiles deberían haber ocurrido en los distintos Departamentos de Perú para que las tasas de mortalidad fueran similares entre sí. Los datos aparecen en la Tabla 2.

Para obtener el índice de disimilitud se debe seleccionar el procedimiento apropiado en el módulo de jerarquización y 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 grupos socioeconómicos; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos de población de nacidos vivos (POBNV) y el número de defunciones infantiles (DEFI) por grupo socioeconómico (DEPART). 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 cuáles son los nombres de los campos que identifican a los grupos socioeconómicos y a los diferentes indicadores del índice a utilizar y cargar los datos.

Para resolver el ejercicio, puede usarse el archivo DATOS PERÚ.xls y la hoja “Indicadores”. Los grupos socioeconómicos o unidades geográficas son los departamentos (DEPART), la población es la de nacidos vivos (POBNV) y los casos observados son las defunciones infantiles (DEFI). 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).

Los resultados de los cálculos aparecen a continuación:

Índice de disimilitudNúmero de grupos socioeconómicos: 25

23

Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PERÚ.xlsCampo que identifica: Grupos Socioeconómicos: DEPART Población: POBNV Casos observados: DEFI

Índice de disimilitud absoluto: 4827Índice de disimilitud relativo: 15,82%

Estos resultados indicarían que para eliminar las desigualdades socioeconómicas en la mortalidad infantil habría que redistribuir 4.827 defunciones infantiles o, equivalentemente, el 0,83% del total de defunciones entre los Departamentos de Perú (que, en este caso, representarían los distintos grupos socioeconómicos) para que todos tuvieran una tasa de mortalidad infantil similar entre sí. Se esperaría con ello lograr que estuvieran alrededor de 49,9 muertes infantiles por 1.000 nacidos vivos, que es la tasa que se estima para el país en general.

ÍNDICE DE DESARROLLO HUMANO

Conceptos generalesUno de los indicadores más comúnmente usados para caracterizar el progreso de las naciones es su Producto Interno Bruto per cápita. Sin embargo, también se reconoce que el ingreso económico de los países no es suficiente para caracterizar las diferencias en avances en desarrollo humano, por lo que se ha propuesto un índice compuesto para medirlo, el Índice de Desarrollo Humano (IDH), que incluyera otros aspectos para tal caracterización. El IDH, utilizado por primera vez en 1990 con el fin de medir los progresos promedio en desarrollo humano, incluye los logros en cuanto a las capacidades humanas de vivir una vida prolongada, tener conocimientos y disfrutar de un nivel decente de vida. Actualmente, el IDH se calcula a partir de cuatro variables básicas que cuantifican tres dimensiones esenciales del desarrollo humano, a saber, longevidad, nivel educacional y nivel de vida. El propósito fundamental del índice es ayudar a clasificar a los países de acuerdo con los aspectos mencionados, contando con un instrumento simple y que dé lugar a una cuantificación que permita las comparaciones.

Las variables básicas utilizadas para el cálculo del IDH en una población son: 1) Longevidad, que se cuantifica a través de la esperanza de vida al nacer; 2) Nivel educacional, el cual se mide en función de una combinación de niveles de alfabetización de adultos y la matriculación escolar de diversos grados combinada y 3) Nivel de vida, que se define a través del Producto Interno Bruto per cápita.

Para la determinación del IDH se requiere tener los siguientes indicadores: 1) la esperanza de vida al nacer en años; 2) el Índice de nivel educacional, que es una combinación de la Tasa de alfabetización de adultos y la Tasa de matriculación combinada en educación primaria, secundaria y superior, cuya ponderación es de dos tercios para el alfabetismo y un tercio para el nivel de matriculación; 3) El Producto Interno Bruto real per cápita (PIB) en dólares, ajustados por poder adquisitivo de la moneda. Dado que los valores de algunos de estos indicadores pueden tener importantes variaciones y con ello distorsionar las comparaciones, se ha requerido fijar algunos límites (estándar). Los valores mínimos y máximos fijos para cada uno de esos indicadores son:

24

Esperanza de vida al nacer: 25 años y 85 años,

Tasa de alfabetización de adultos: 0% y 100%,

Tasa de matriculación combinada: 0% y 100%.

Producto interior bruto per cápita: 100 dólares y 40.000 dólares.

Índice de desarrollo humanoPara poder calcular el IDH es necesario estandarizar (normalizar) antes los valores de sus componentes en índices para que su valor final esté entre 0 y 1. Para estandarizar cada componente del IDH, se sigue el siguiente abordaje general:

Índice I = (Valor efectivo - Valor mínimo)/(Valor máximo - Valor mínimo)

Para el cálculo del ingreso (PIB) se debe hacer antes un trabajo de ajuste y descuento. La justificación conceptual radica en considerar que para lograr un nivel aceptable de desarrollo humano no se requiere una cantidad exorbitante de ingresos, sino más bien el logro de un determinado nivel. Consecuentemente, para calcular el valor del índice de nivel de vida se ha introducido la idea de operar con el logaritmo natural de los valores del PIB y no con los valores absolutos.

El IDH es un promedio simple del índice de esperanza de vida, el índice de nivel educacional y el índice del PIB real per cápita ajustado, como sigue:

IDH = (I Esperanza de Vida + I Nivel de Educación + I Producto Interno Bruto per cápita)/3

Con ello se obtiene al final un valor de IDH para cada país o unidad geográfica involucrada. Se considera que un valor igual o superior a 0,8 es alto, si es inferior a 0,8 pero igual o superior a 0,5 es medio y menor de 0,5 es bajo.

Advertencias y recomendaciones Se debe reconocer que este índice proporciona una medida de desarrollo, pero su

capacidad para medir las diferencias significativas existentes entre unidades geográficas es más bien limitada. Su función principal es ayudar a agrupar a los países en categorías más que en un continuo de valores. Sin embargo, el IDH permite monitorear cambios más sutiles en el tiempo, en un mismo país.

Otro aspecto que se debe considerar es que puede haber diferencias debidas a cualquiera de los indicadores e índices involucrados, de tal manera que siempre es conveniente revisar los componentes por separado para determinar cuál es el área que tiene mayor efecto en el índice. Este aspecto es esencial si se quieren proponer intervenciones específicas para mejorar la situación de un país.

El IDH ha sido objeto de controversia y de no pocas consideraciones críticas, entre ellas que solo proporciona una idea del progreso promedio de la población y no capta las distribuciones. Su definición ha cambiado a lo largo de los años, y aún no es un indicador “indiscutido”. Castle (1998) preparó una crítica detallada a diferentes aspectos del IDH, que merece revisarse.

25

Ejercicio

En este ejercicio se desea determinar los avances en términos de desarrollo humano en países industrializados de la OECD. El propósito es identificar cuál es la situación general de este grupo y a los países con menor nivel de desarrollo, con miras a otorgarles recursos adicionales. Los datos aparecen en la Tabla 4.

Tabla 4. Situación de indicadores de desarrollo humano en países de la OECD, 1997.

País Esperanza de vida al nacer

Porcentaje de población

alfabetizada

Tasa de matriculación PIB per cápita

Alemania 77,2 99,0 88 21.260Australia 78,2 99,0 100 20.210Austria 77,0 99,0 86 22.070Bélgica 77,2 99,0 100 22.750Canadá 79,0 99,0 99 22.480Dinamarca 75,7 99,0 89 23.690España 78,0 97,2 92 15.930Estados Unidos 76,7 99,0 94 29.010Finlandia 76,8 99,0 99 20.150Francia 78,1 99,0 92 22.030Grecia 78,1 96,6 79 12.769Irlanda 76,3 99,0 88 20.710Islandia 79,0 99,0 87 22.497Israel 77,8 95,4 80 18.150Italia 78,2 98,3 82 20.290Japón 80,0 99,0 85 24.070Luxemburgo 76,7 99,0 69 30.863Noruega 78,1 99,0 95 24.450Nueva Zelandia 76,9 99,0 95 17.410Países Bajos 77,9 99,0 98 21.110Portugal 75,3 90,8 91 14.270Reino Unido 77,2 99,0 100 20.730Singapur 77,1 91,4 73 28.460

Para obtener el IDH se debe seleccionar el procedimiento apropiado en el módulo de jerarquización y 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; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos de esperanza de vida al nacer (EV), tasa de alfabetismo en adultos (TA), tasa de matriculación combinada (TMC) y el Producto Interno Bruto per cápita (PIB). 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 cuáles son los nombres de los campos que identifican a las unidades geográficas y a los diferentes indicadores del índice a utilizar y cargar los datos.

26

En el ejercicio, el nombre del archivo es DATOS PNUD.xls y el de la hoja de datos es “IDH”. Las unidades geográficas son los países (PAIS), el indicador de longevidad es la esperanza de vida al nacer (EV), los de nivel de educación, la tasa de alfabetismo en adultos (TA) y la tasa de matriculación combinada (TMC) y el indicador de nivel de vida es el Producto Interno Bruto per cápita (PIB). 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).

Los resultados de los cálculos aparecen a continuación:

Índice de desarrollo humano

Número de unidades geográficas: 23

Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PNUD.xlsCampo que identifica: Unidades geográficas: PAIS Esperanza de vida al nacer (EV): EV Tasa de alfabetización en adultos (TA): TA Tasa de matriculación combinada (TMC): TMC Producto interior bruto per cápita (PIB): PIB

Unidades IDH ---------------- -------Portugal 0,8583Grecia 0,8673Israel 0,8836Singapur 0,8881España 0,8948Irlanda 0,8995Italia 0,9007Nueva Zelandia 0,9009Luxemburgo 0,9028Austria 0,9047Dinamarca 0,9047Alemania 0,9059Finlandia 0,9130Francia 0,9174Reino Unido 0,9179Islandia 0,9180Paises Bajos 0,9206Australia 0,9220Bélgica 0,9230Japón 0,9251Noruega 0,9265Estados Unidos 0,9271Canadá 0,9313

De los resultados se deriva que los países, antes organizados alfabéticamente, pueden ordenarse de otra manera según el IDH. En términos generales, puede decirse que los niveles de IDH entre los países analizados es alto. Asimismo, aunque las diferencias en los valores del IDH son pequeñas, pueden identificarse tres grupos de países: aquellos cuyos valores están por debajo de

27

0,90, los que exhiben IDH entre 0,90 y 0,92 y los que lo tienen por encima de 0,92. En estas circunstancias, los países en el primer grupo (Portugal, Grecia, Israel, Singapur, España e Irlanda) serían los candidatos a recibir apoyo.

ÍNDICE DE DESARROLLO RELATIVO AL GÉNERO

Conceptos generalesEl Índice de Desarrollo Humano (IDH) es una medición del logro medio, lo cual no contempla las diferencias en cuanto al desarrollo humano de hombres y mujeres. De esta manera, se necesitan otras mediciones para captar las desigualdades de género. Dentro del conjunto de indicadores relacionados con el desarrollo humano, se ha creado uno específico para evaluar el progreso en relación al género, el Índice de Desarrollo Relativo al Género (IDG). En el cálculo del IDG se utilizan las mismas variables que para el cálculo del IDH presentado en la sección anterior. Es decir, las variables básicas utilizadas para el cálculo del IDG en una población son: 1) Longevidad, que se cuantifica a través de la esperanza de vida al nacer; 2) Nivel educacional, el cual se mide en función de una combinación de niveles de alfabetización de adultos y la matriculación escolar de diversos grados combinada y 3) Nivel de vida, que se define a través del Producto Interno Bruto per cápita.

La diferencia fundamental radica en que al calcular el IDG se introduce un ajuste del adelanto medio de cada país en materia de esperanza de vida, nivel educacional e ingreso en función del grado de disparidad en el adelanto de hombres y mujeres, y se considera la participación de las mujeres en la población (expresada como un porcentaje del total).

Las variables básicas por género son: Población (P); Esperanza de vida al nacer (EV); Tasa de alfabetización de adultos (TA); Tasa de matriculación combinada en educación primaria, secundaria y superior (TMC). Globalmente intervienen: la participación porcentual femenina en la población activa (PFA), el cociente entre los salarios femenino y masculino no agrícolas, y el Producto Interno Bruto per cápita (PIB).

Aunque se incluyen las mismas variables que en el IDH, en el IDG se requiere realizar algunos ajustes con respecto a la esperanza de vida al nacer, al nivel educacional y al ingreso en función del grado de disparidad en el adelanto de hombres y mujeres, obteniéndose lo que se denominan índices igualmente distribuidos (para más detalles sobre la metodología de ajuste véase la Nota técnica 1 del Informe sobre Desarrollo Humano 1995).

En el IDG, los valores máximo y mínimo de EV se ajustan para reflejar el hecho de que las mujeres tienden a vivir, en general, más que los hombres. El valor mínimo de las mujeres es 27,5 y el de los hombres 22,5. Tanto para los hombres como para las mujeres se establece una diferencia de 5 años, considerando que los hombres pueden tener una EV de hasta 82,5 años y las mujeres de hasta 87,5 años. Las estimaciones de la esperanza de vida al nacer, femenina y masculina se tratan de la misma manera que en el IDH y luego se utilizan para calcular el índice de esperanza de vida igualmente distribuido.

El cálculo del ingreso se hace sobre la base del PIB que corresponde al trabajo no agrícola de hombres y mujeres. Se requiere, además del PIB, el cociente entre el salario medio femenino y el

28

masculino y la participación porcentual de las mujeres en la población económicamente activa. Cuando no se dispone de datos sobre este cociente se utiliza como valor 75%, que es el cociente medio ponderado entre salarios femenino y masculino calculado para todos los países del mundo que disponen de datos al respecto. Las estimaciones del ingreso per cápita femenino y masculino se tratan de la misma manera que el ingreso en el IDH y luego se utilizan para calcular el índice del ingreso igualmente distribuido.

Índice de desarrollo relativo al géneroEl IDG es un promedio simple (dando igual ponderación a cada componente) de los índices de esperanza de vida, nivel educacional e ingresos igualmente distribuidos. Al final se obtiene un valor de IDG para cada país o unidad geográfica involucrada. Al igual que el IDH, los valores posibles del IDG van desde 0 hasta 1, se considera que un valor igual o superior a 0,8 es alto, si es inferior a 0,8 pero igual o superior a 0,5 es medio y menor de 0,5 es bajo.

Advertencias y recomendaciones Se debe reconocer que, si bien este índice también proporciona una medida de

desarrollo, a diferencia del IDH, capta las desigualdades que existen por género. Mientras más próximo está el valor del IDG al del IDH en un país, menores serán las desigualdades de género.

Al igual que con el IDH, la capacidad del IDG para medir las diferencias significativas existentes entre unidades geográficas es más bien limitada. Su función principal es ayudar a agrupar a los países en categorías más que en un continuo de valores. Sin embargo, el IDG permite monitorizar cambios más sutiles en el tiempo, en un mismo país.

Otro aspecto que se debe considerar es que puede haber diferencias debidas a cualquiera de los indicadores e índices involucrados, de tal manera que siempre es conveniente revisar los componentes por separado para determinar cuál es el área que tiene mayor efecto en el índice. Este aspecto es esencial si se quieren proponer intervenciones específicas para mejorar la situación de un país.

Ejercicio

En este ejercicio se desea determinar los avances en términos de desarrollo humano en países industrializados de la OECD. Interesa, en particular, determinar si existen desigualdades en el desarrollo relacionadas con el género. El propósito final es identificar cuál es la situación general de este grupo así como a los países con menor nivel de desarrollo, con miras a proponer políticas redistributivas de recursos adicionales para fomentar el desarrollo entre el grupo más rezagado. Los datos aparecen en la Tabla 5.

Para obtener el IDG se debe seleccionar el procedimiento apropiado en el módulo de jerarquización y 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; de ahí, deberá pasarse a la ventana de datos y resultados para teclear los valores respectivos de la participación porcentual femenina en la población activa (PFA), el cociente entre salario no agrícola femenino y masculino (Salario), el Producto Interno Bruto per cápita (PIB) y, para cada género, la población (P-Mujeres, P-Hombres), la esperanza de

29

vida al nacer (EV-Mujeres, EV-Hombres), la tasa de alfabetismo en adultos (TA-Mujeres, TA-Hombres) y la tasa de matriculación combinada (TMC). 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 cuáles son los nombres de los campos que identifican a las unidades geográficas y a los diferentes indicadores del índice a utilizar, y cargar los datos.

Tabla 5. Situación de indicadores de desarrollo humano en países de la OECD, 1997. Distribución por género.*

País PIB PFA S POBH EVH TAH TMCH POBM EVM TAM TMCM

Alemania 21.260 47,48 0,75 40.112 73,9 99 89 42.078 80,2 99 87Australia 20.210 48,04 0,75 9.111 75,5 99 100 9.139 81,1 99 100Austria 22.070 39,30 0,75 3.985 73,7 99 86 4.176 80,2 99 85Bélgica 22.750 40,92 0,75 4.992 73,8 99 100 5.196 80,6 99 100Canadá 22.480 45,74 0,75 14.830 76,1 99 96 15.112 81,8 99 100Dinamarca 23.690 49,27 0,75 2.593 73,0 99 87 2.655 78,3 99 91España 15.930 36,97 0,75 19.517 74,5 98,4 89 20.201 81,5 96,2 94Estados Unidos 29.010 48,63 0,75 132.641 73,4 99 91 139.007 80,1 99 97Finlandia 20.150 45,31 0,75 2.503 73,0 99 94 2.639 80,6 99 100Francia 22.030 47,01 0,75 28.544 74,2 99 91 29.999 82,0 99 94Grecia 12.769 39,41 0,75 5.181 75,6 98,3 79 5.341 80,7 94,9 79Irlanda 20.710 34,16 0,75 1.777 73,6 99 86 1.782 79,2 99 90Islandia 22.497 49,77 0,75 137 76,8 99 86 137 81,3 99 89Israel 18.150 41,16 0,75 2.866 75,7 97,5 79 2.915 79,7 93,4 81Italia 20.290 38,55 0,75 27.827 75,0 98,8 80 29.413 81,2 97,8 83Japón 24.070 37,39 0,75 61.678 76,8 99 86 63.960 82,9 99 83Luxemburgo 30.863 34,75 0,75 205 73,3 99 69 212 79,9 99 69Noruega 24.450 50,26 0,75 2.160 75,2 99 93 2.204 81,1 99 98Nueva Zelandia 17.410 47,06 0,75 1.798 74,1 99 92 1.843 79,7 99 99Países Bajos 21.110 41,41 0,75 7.753 75,0 99 100 7.908 80,7 99 97Portugal 14.270 40,97 0,75 4.733 71,8 93,7 88 5.070 78,8 88,3 93Reino Unido 20.730 45,80 0,75 28.460 74,5 99 99 29.741 79,8 99 100Singapur 28.460 39,50 0,75 1.741 74,9 95,9 74 1.698 79,3 87 71

*Descripción de las variables:PIB: Producto interno bruto per cápita.PFA: Participación porcentual femenina en la población activa.S: Cociente entre salario no agrícola femenino y masculino.POB: Población, miles (H-Hombres, M-Mujeres).EV: Esperanza de vida al nacer, años (H-Hombres, M-Mujeres).TA: Tasa de alfabetismo en adultos, porcentaje (H-Hombres, M-Mujeres).TMC: Tasa de matriculación combinada (H-Hombres, M-Mujeres).

30

Para realizar el ejercicio puede emplearse el archivo DATOS PNUD.xls y la hoja de datos “IDG”. Las unidades geográficas son los países (PAIS), los indicadores del nivel de vida son el producto interno bruto per cápita (PIB), la participación porcentual femenina en la población activa (PFA), el Producto Interno Bruto per cápita (PIB), y el cociente entre salario no agrícola femenino y masculino (S), la población (POBH y POBM), el indicador de longevidad es la esperanza de vida al nacer (EVH y EVM), y los de nivel de educación, la tasa de alfabetismo en adultos (TAH y TAM) y la tasa de matriculación combinada (TMCH y TMCM). 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).

Los resultados de los cálculos aparecen a continuación:

Índice de desarrollo relativo al género

Número de unidades geográficas :23Archivo de trabajo: C:\Archivos de programa \Epidat 3.1 \Ejemplos \Jerarquización \DATOS PNUD.xlsCampo que identifica: Unidades geográficas: PAIS Producto interior bruto per cápita (PIB): PIB Participación porcentual femenina en la población activa (PFA): PFA Cociente entre salario no agrícola femenino y masculino: S Hombre Población (P): POBH Esperanza de vida al nacer (EV): EVH Tasa de alfabetización en adultos (TA): TAH Tasa de matriculación combinada (TMC): TMCH Mujer Población (P): POBM Esperanza de vida al nacer (EV): EVM Tasa de alfabetización en adultos (TA): TAM Tasa de matriculación combinada (TMC): TMCM

Unidades IDG ---------------- -------Portugal 0,8531Grecia 0,8620Israel 0,8788Singapur 0,8829España 0,8874Irlanda 0,8916Italia 0,8934Luxemburgo 0,8939Austria 0,8983Nueva Zelandia 0,8997Alemania 0,9033Dinamarca 0,9034Finlandia 0,9081Reino Unido 0,9147Francia 0,9160Paises Bajos 0,9168Japón 0,9171Islandia 0,9180Bélgica 0,9185

31

Australia 0,9213Estados Unidos 0,9261Noruega 0,9265Canadá 0,9277

Para poder definir el efecto del género en el desarrollo humano e identificar situaciones con posibles desigualdades, se compararon los valores del IDG y del IDH, como aparecen en la siguiente tabla:

Tabla 6. Comparación del IDG y del IDH en países de la OECD, 1997.

País IDH País IDGPortugal 0,8673 Portugal 0,8531Grecia 0,8836 Grecia 0,8620Israel 0,8881 Israel 0,8788Singapur 0,8948 Singapur 0,8829España 0,8995 España 0,8874Irlanda 0,9007 Irlanda 0,8916Italia 0,9009 Italia 0,8934Nueva Zelandia 0,9028 Luxemburgo 0,8939Luxemburgo 0,9047 Austria 0,8983Austria 0,9047 Nueva Zelandia 0,8997Dinamarca 0,9059 Alemania 0,9033Alemania 0,9130 Dinamarca 0,9034Finlandia 0,9174 Finlandia 0,9081Francia 0,9179 Reino Unido 0,9147Reino Unido 0,9180 Francia 0,9160Islandia 0,9206 Paises Bajos 0,9168Paises Bajos 0,9220 Japón 0,9171Australia 0,9230 Islandia 0,9180Bélgica 0,9251 Bélgica 0,9185Japón 0,9265 Australia 0,9213Noruega 0,9271 Estados Unidos 0,9261Estados Unidos 0,9313 Noruega 0,9265Canadá 0,8583 Canadá 0,9277

Puede notarse de los resultados, que hay variaciones tanto en el orden como en el valor. La diferencia en el orden tiende a ser, en general, de solo algunos lugares en el escalafón. También se nota que los valores suelen ser mayores para el IDH que para el IDG si se comparan los de un mismo país, aunque estando por encima de 0,8 se puede considerar que todos los valores del IDG son altos. Es difícil establecer si las diferencias que se observan a nivel de segundo o tercer decimal resultan significativas. En todo caso, los resultados sugieren que existe algún efecto, aunque limitado, en el desarrollo humano relacionado con el género en los países analizados.

32

BIBLIOGRAFÍA

1. 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(9): 1243-56.

2. Castillo-Salgado C. Los servicios de Salud en las Américas: Análisis de indicadores Básicos. Cuaderno Técnico no 14. Washington DC: Organización Panamericana de la Salud 1988: 147-52, 221-30.

3. Castillo-Salgado C. Métodos para el enfoque de riesgo. Washington DC: OPS; 2001.

4. Castles I. The mismeasurement of nations: A review essay on the Human Development Report 1998. Population and Development Review 1998; 24 (4).

5. Conover WJ. Practical nonparametric statistics. 2nd ed. New York: John Wiley & Sons; 1980.

6. Dowell I, Newell C. Measuring Health. New York: Oxford University Press; 1987.

7. Gini, C. "Variabilitá e mutabilita." 1912. Reprinted in Memorie di metodologia statistica (Ed. E. Pizetti and T. Salvemini.) Rome: Libreria Eredi Virgilio Veschi, 1955

8. Kunst AE, Mackenbach JP. Measuring socioeconomic inequalities in health. WHO Regional Office for Europe; 1994.

9. López C. Aproximación a una medición sintética de las inequidades en salud. Revista del Instituto Juan César García 1998; 8.

10. Lorenz MO. Methods for measuring the concentration of wealth. J Am Stat Assoc 1905; 9.

11. Mackenbach JP. Inequities in health in the Netherlands according to age, gender, marital status, level of education, degree of urbanization and region. Eur J Publ Hlth 1993; 3: 103-9.

12. Mackenbach JP, Kunst AE. Measuring the magnitude of socio-economic inequalities in health: an overview of available measures illustrated with examples from Europe. Soc Sci Med 1997; 44(6): 757-71.

13. Ministerio de Salud y Organización Panamericana de la Salud. Situación de Salud en Perú: Indicadores Básicos 1998. Lima: OPS; 1999.

14. Organización Panamericana de la Salud. Análisis de la Situación de Salud. En: Progreso en la salud de la población. Informe anual del Director de OPS, 2000. Washington DC: OPS; 2000.

15. Organización Panamericana de la Salud. La situación de salud en la Región de las Américas. En: Información para la salud. Informe Anual del Director, 1998. Washington DC: OPS; 1998.

16. Organización Panamericana de la Salud. Medición de Desigualdades en Salud: Coeficiente de Gini e Índice de Concentración. Boletín Epidemiológico OPS 2001; 22(1): 3-4.

33

17. Organización Panamericana de la Salud. Resúmenes Metodológicos en Epidemiología: Medición de Inequidades en Salud. Boletín Epidemiológico OPS 1999; 20(1): 11.

18. Pappas G, Queen S, Hadden W, Fisher G. The increasing disparity in mortality between socioeconomic groups in the United States, 1960 and 1986. N Engl J Med 1993; 329: 103-9.

19. Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Informe sobre Desarrollo Humano 1995. Nueva York: PNUD; 1995.

20. Programa de Naciones Unidas para el Desarrollo (PNUD). Informe sobre Desarrollo Humano 1999. Nueva York: PNUD; 1999.

21. Schneider MC, Castillo-Salgado C, Bacallao J, Loyola E, Mujica OM, Vidaurre M, et al. Métodos de medición de las desigualdades en salud. Rev Panam Salud Pública 2002; 12: 398-414.

22. Siegel LM, Attkinson CC, Carson LG. Need identification and program planning in the community context. En: Attkinson CC et al. Editores. Human Services Programs. New York: Academic Press; 1978. p. 226-7

23. Silva Ayçaguer LC. Cultura estadística e investigación científica en el campo de la salud: una mirada crítica. Madrid: Díaz de Santos; 1997.

24. Wagstaff A, Paci P, Van Doorslaer EV. On the measurement of inequalities in health. Soc Sci Med 1991; 33(5): 545-57.

34