Medir las desigualdades en salud a lo largo del tiempo

Antecedentes: muchas metodologías han sido utilizadas para medir las brechas en salud, la mayoría de ellas lo hacen en forma transversal, por lo que pierden la riqueza de la información aportada por series de tiempo. Ninguna lo ha hecho entre territorios sociales en series cronológicas. Métodos: par...

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Autores:
Bergonzoli, Gustavo
Bergonzoli, Vanessa
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2007
Institución:
Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB
Repositorio:
Repositorio UNAB
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/10330
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/20.500.12749/10330
Palabra clave:
Ciencias biomédicas
Ciencias de la vida
Innovaciones en salud
Investigaciones
Health Sciences
Medicine
Medical Sciences
Biomedical Sciences
Life Sciences
Innovations in health
Research
Health gap over time
Social territories
Health determinants
Evaluating public policies and social programs
Poisson regression
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Ciencias de la salud
Medicina
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Determinantes de la salud
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Regresión de Poisson
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description Antecedentes: muchas metodologías han sido utilizadas para medir las brechas en salud, la mayoría de ellas lo hacen en forma transversal, por lo que pierden la riqueza de la información aportada por series de tiempo. Ninguna lo ha hecho entre territorios sociales en series cronológicas. Métodos: para la medición transversal, se empleó el ANOVA para explorar si las brechas entre los territorios sociales son reales o explicables por el azar; se aplicó el ajuste debido al error de múltiples comparaciones y los polinomios para evaluar la tendencia y su tipo. Para la medición de la brecha en series de tiempo entre territorios sociales se utilizó la regresión de Poisson, debido a que toma en cuenta todos los puntos de la serie. Para la demostración de estos métodos se utilizó la esperanza de vida al nacer y la mortalidad materna en Venezuela. Resultados: se encontró una relación directa entre los territorios sociales y la esperanza de vida, con una tendencia lineal significativa. La relación entre la mortalidad materna y territorios sociales fue cuadrática. La medición de la brecha, entre los territorios sociales #1 y #5, mostró que la brecha se redujo entre la primera y segunda década, a expensas de un aumento de la mortalidad materna en el territorio social más desarrollado y no por la disminución en el menos desarrollado. Conclusiones: el conocimiento derivado del estudio del comportamiento de la tendencia de la brecha en salud es básico como evidencia empírica del impacto de las políticas públicas y las intervenciones aplicadas para la reducción de las mismas. El saber que las brechas pueden presentar disminución sin que ello signifique una mejoría en los territorios sociales menos desarrollados es un hallazgo importante para el monitoreo y evaluación de los programas establecidos para el mejoramiento de las condiciones de salud de la población.[Bergonzoli G, Bergonzoli V. Medición de las inequidades en salud a lo largo del tiempo. MedUNAB 2007; 10:173-181].
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Para la medición de la brecha en series de tiempo entre territorios sociales se utilizó la regresión de Poisson, debido a que toma en cuenta todos los puntos de la serie. Para la demostración de estos métodos se utilizó la esperanza de vida al nacer y la mortalidad materna en Venezuela. Resultados: se encontró una relación directa entre los territorios sociales y la esperanza de vida, con una tendencia lineal significativa. La relación entre la mortalidad materna y territorios sociales fue cuadrática. La medición de la brecha, entre los territorios sociales #1 y #5, mostró que la brecha se redujo entre la primera y segunda década, a expensas de un aumento de la mortalidad materna en el territorio social más desarrollado y no por la disminución en el menos desarrollado. Conclusiones: el conocimiento derivado del estudio del comportamiento de la tendencia de la brecha en salud es básico como evidencia empírica del impacto de las políticas públicas y las intervenciones aplicadas para la reducción de las mismas. El saber que las brechas pueden presentar disminución sin que ello signifique una mejoría en los territorios sociales menos desarrollados es un hallazgo importante para el monitoreo y evaluación de los programas establecidos para el mejoramiento de las condiciones de salud de la población.[Bergonzoli G, Bergonzoli V. Medición de las inequidades en salud a lo largo del tiempo. MedUNAB 2007; 10:173-181].Background: many methodologies have been used to measure health gaps, most of them do so cross-sectionally, so they lose the richness of the information provided by time series. None has done so between social territories in chronological series. Methods: for the cross-sectional measurement, ANOVA was used to explore whether the gaps between social territories are real or explainable by chance; Adjustment due to multiple comparison error and polynomials were applied to evaluate the trend and its type. To measure the gap in time series between social territories, Poisson regression was used, because it takes into account all points in the series. To demonstrate these methods, life expectancy at birth and maternal mortality in Venezuela were used. Results: a direct relationship was found between social territories and life expectancy, with a significant linear trend. The relationship between maternal mortality and social territories was quadratic. The measurement of the gap, between social territories #1 and #5, showed that the gap was reduced between the first and second decade, at the expense of an increase in maternal mortality in the most developed social territory and not due to the decrease in the least developed. Conclusions: the knowledge derived from the study of the behavior of the trend of the health gap is basic as empirical evidence of the impact of public policies and the interventions applied to reduce them. Knowing that gaps can decrease without this signifying an improvement in less developed social territories is an important finding for the monitoring and evaluation of programs established to improve the health conditions of the population. [Bergonzoli G, Bergonzoli V. Measurement of health inequities over time. MedUNAB 2007; 10:173-181].application/pdfspaUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad Ciencias de la SaludPregrado Medicinahttps://revistas.unab.edu.co/index.php/medunab/article/view/95/86https://revistas.unab.edu.co/index.php/medunab/article/view/95Atkinson BA. On the measurement of Inequality. J Econom Theory 1970; 2:244-63Marmot M, Riff CD, Bumpass LL, Shipley M, Marks NF. Social inequalities in health: next questions and converging evidence. Soc Sci Med 1997; 44:901-10Manor O, Matthews S, Power C. Comparing measures of health inequality. Soc Sci Med 1997; 45:761-71Keppel K, Pamuk E, Lynch J, Carter-Pokras O, Kim I, Mays V, et al. Methodological issues in measuring health disparities. U.S. Department of Health and Human Services, Center for Disease Control and Prevention (CDC), National Center for Health Statistics. Vital and Health Statistics 2, (141), 2005Pan American Journal of Public Health. Special issue on measuring health inequalities. 2002; 12(6)Evans T, Whitehead M, Diderichsen F, Bhuiya A, Wirth M. Challenging inequities in health. From ethics to action. Oxford: Oxford University Press; 2001Asada Y. Aframework for measuring health inequity: theory and methods. J Epidemiol Comm Health 2005; 59:700-5Panel on DHHS collection of race and ethnic data. Eliminating health disparities: measurement and data needs. Ver Ploeg M, Perrin E (ed). National Research Council, 2004Braveman PA, Egrter SA, Cubbin C, Marchi KS. An approach to studying social disparities in health and health care. Am J Public Health 2004; 94:2139-48Gakidou E, King G. Measuring total health inequality: adding individual variation to group-level differences. Int J Equity Health 2002; 1:3Kunst AE, Bos V, Lahelma E, Bartley M, Lissau I, Regiros I, et al. Trends in socioeconomic inequalities in self-assessed health in 10 European countries. Int J Epidemiol 2005; 34:295-305.Oliver A, Healey A, Le Grand J. Addressing health ine-qualities. Lancet 2002; 360:565-7http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2MedUNAB; Vol. 10 Núm. 3 (2007): Incidencia del cáncer en Bucaramanga; 173-181Ciencias biomédicasCiencias de la vidaInnovaciones en saludInvestigacionesHealth SciencesMedicineMedical SciencesBiomedical SciencesLife SciencesInnovations in healthResearchHealth gap over timeSocial territoriesHealth determinantsEvaluating public policies and social programsPoisson regressionCiencias médicasCiencias de la saludMedicinaBrechas en salud a través del tiempoTerritorios socialesDeterminantes de la saludEvaluación de políticas públicas y programas socialesRegresión de PoissonMedir las desigualdades en salud a lo largo del tiempoMeasuring health inequalities over timeinfo:eu-repo/semantics/articleArtículohttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1http://purl.org/redcol/resource_type/ARThttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85ORIGINAL2007_Medir_las_desigualdades.pdf2007_Medir_las_desigualdades.pdfArticuloapplication/pdf1044342https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/10330/1/2007_Medir_las_desigualdades.pdfdd0dd5c4dbbfafb92fccce98a6bf62b1MD51open accessTHUMBNAIL2007_Medir_las_desigualdades.pdf.jpg2007_Medir_las_desigualdades.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg9312https://repository.unab.edu.co/bitstream/20.500.12749/10330/2/2007_Medir_las_desigualdades.pdf.jpgea82d5643def21fccfb4d228e4f5aec6MD52open access20.500.12749/10330oai:repository.unab.edu.co:20.500.12749/103302023-09-25 22:00:42.388open accessRepositorio Institucional | Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABrepositorio@unab.edu.co