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ARCHIVOS DE ECONOMÍA
Análisis de disparidades en la Tasa de Mortalidad
Infantil departamental en el periodo 2010-2013
aplicando la metodología Urban Health Index
David GÓMEZ LIZARAZÚ
Documento 442
Dirección de Estudios Económicos
15 de Marzo de 2016
La serie ARCHIVOS DE ECONOMÍA es un medio de divulgación de la Dirección de Estudios Económicos, no es un órgano
oficial del Departamento Nacional de Planeación. Sus documentos son de carácter provisional, de responsabilidad exclusiva
de sus autores y sus contenidos no comprometen a la institución.
Consultar otros Archivos de economía en:
https://www.dnp.gov.co/estudios-y-publicaciones/estudios-economicos/Paginas/archivos-de-economia.aspx
http://www.dotec-colombia.org/index.php/series/118-departamento-nacional-de-planeacion/archivos-de-economia
Análisis de disparidades en la Tasa de Mortalidad
Infantil departamental en el periodo 2010-2013
aplicando la metodología Urban Health Index
David GÓMEZ LIZARAZÚ1
[email protected]
Resumen
El presente documento muestra el resultado de la implementación de la metodología Urban
Heatlh Index (UHI) en Colombia. El UHI es una metodología estadística que permite medir
desigualdades en resultados en salud involucrando medidas de nivel socioeconómico. Esta
metodología ha sido desarrollada en la Organización Mundial de la Salud con apoyo de la
Escuela de Salud Pública de Georgia State University. Por su flexibilidad, el UHI puede ser
utilizado para realizar mediciones de desigualdad usando un abanico amplio de indicadores.
En este documento se utiliza el UHI para analizar las desigualdades asociadas a la
mortalidad infantil a nivel de departamento haciendo uso de la información disponible. Para
el sistema de salud colombiano la medición de desigualdades es un tema particularmente
importante dada la evolución de la cobertura en salud (que hoy alcanza cerca del 97% de
los colombianos) y los desafíos futuros relacionados con el acceso y calidad de la prestación
de servicios. Por último, el Plan Nacional de Desarrollo (PND) 2014-2018 “Todos por un
nuevo país” estableció como uno de los objetivos para el cuatrenio “mejorar las condiciones
de salud de la población y reducir las brechas de resultados en salud” por lo que el presente
documento también busca servir de apoyo en el seguimiento del PND.
Palabras clave: Urban Health Index, desigualdad salud, mortalidad infantil
Código JEL: I10, I14
11
Asesor de la Dirección de Desarrollo Social Subdirección de Salud del Departamento Nacional de Planeación.
Los errores, opiniones y omisiones son responsabilidad del autor y no comprometen a la institución. El autor
agradece la colaboración de Anwar RODRÍGUEZ CHEHADE quien se desempeñaba como Subdirector de
Salud y Alejandra CORCHUELO MARMOLEJO Directora de Desarrollo Social, en la elaboración de este trabajo.
1
Introducción
La Ilustración 1 muestra la evolución de la Tasa de Mortalidad Infantil (TMI) para Colombia
en el periodo 2005-2013. La TMI se interpreta como el número de defunciones de niños
menores de un año por cada mil nacidos vivos, en un área determinada y para un año dado
y se calcula de acuerdo a:
TMI=
# Total de defunciones en menores de un año
× 1000
# Total de nacidos vivos
La caída en la TMI que se observa para el periodo 2005-2013 es explicada por factores
múltiples; por un lado, muestra el éxito de los diferentes programas creados para atender
los determinantes de la mortalidad infantil, tales como el Programa Ampliado de
Inmunizaciones, los Programas de Atención a la Enfermedad Diarreica Aguda, Infección
Respiratoria Aguda, la Atención Integral a la Primera Infancia y el Plan Decenal de Salud
Pública el cual contempla varios objetivos relacionados con la mortalidad infantil.
Adicionalmente, por la naturaleza de la TMI su evolución positiva se enmarca en el
mejoramiento de las condiciones de vida de la población, mayores coberturas de agua
potable y saneamiento básico, mayores coberturas educativas, entre otras.
En general se considera que la TMI está estrechamente ligada a determinantes sociales de
la salud, especialmente se habla de tres dimensiones fundamentales: primero, el nivel de
ingresos y estatus socioeconómico del hogar, la educación de la madre y el lugar de
nacimiento, relacionado esto último con la ruralidad de sitio de origen del niño.
Ilustración 1
Evolución Tasa de Mortalidad Infantil 2005-2013 Total Nacional.
21,0
20,5
20,0
19,5
19,0
18,5
18,0
17,5
17,0
16,5
16,0
15,5
20,4
20,0
19,6
19,2
18,8
18,4
17,8
17,5
17,2
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Fuente: DANE
Si bien, la evolución promedio de la TMI es positiva para Colombia y en términos de los
Objetivos de Desarrollo del Milenio (ODM) el país ha alcanzado la meta propuesta para
2015 (17,47), cuando el análisis se hace por regiones el panorama es menos alentador
debido a que algunas de ellas presentan TMI superiores a 20 muertes de menores de un
año por cada 1000 nacidos vivos.
2
La ilustración 2, muestra la distribución espacial de la TMI para Colombia en el año 2013;
algunos de los departamentos del país ya han alcanzado la meta propuesta de reducir la
TMI a niveles inferiores a 17.46 en 2015 (13 departamentos), pero muchos otros (16
departamentos) muestran indicadores de TMI superiores a 20 niños por cada mil nacidos
vivos, lo que genera dudas acerca del cumplimiento del objetivo propuesto. El departamento
que presenta la más alta TMI es Amazonas con 46.66 seguido de Chocó y Vaupés con
42,79 y 42,71 respectivamente. Lo anterior contrasta con otras zonas del país donde la TMI
se ubica por debajo de 11 niños por cada mil nacidos vivos.
De esta forma se concluye que el país muestra una sostenida reducción en la TMI
observada, lo que puede deberse, entre otras cosas al éxito de las políticas de salud y al
mejoramiento de las condiciones de vida de la población colombiana. Sin embargo, cuando
se analiza la TMI por departamentos se observan grandes asimetrías con algunos de ellos
presentando indicadores superiores a 40 y otros acercándose a 10.
Ilustración 2
Tasa de Mortalidad Infantil por departamento 2013.
Fuente: DANE
Debido a que abordar estas asimetrías es un reto para el análisis de las políticas de salud
que se planteen hacia futuro y con el objetivo de aportar en la discusión en torno al tema,
en el presente trabajo se implementa una metodología para cuantificar las desigualdades
3
en resultados de salud cuando se involucran variables socioeconómicas. La metodología
usada es la del Urban Health Index (UHI) propuesta por la Organización Mundial de la Salud
(OMS) en compañía de la Escuela de Salud Pública de Georgia State University. En la
primera sección de este documento se presenta la metodología usada. Más adelante se
presentan las variables que se utilizaron por dimensión analizada para la aplicación del UHI
en Colombia. Por último, se muestran los resultados del cálculo y al final algunas
conclusiones y perspectivas de trabajo que permitirían mejorar los cálculos.
Metodología
Siguiendo la metodología propuesta por la OMS es posible tener un panorama general de
la relación entre variables de salud y variables socioeconómicas que muestran diferencias
al interior de una unidad geográfica especificada. Capturar esas diferencias es el objetivo
de la construcción del índice y por lo tanto los resultados deben ser interpretados en este
sentido. Es importante notar que, para la construcción del índice, las variables deben estar
correlacionadas de manera directa o proporcional, es decir las variables de salud se deben
correlacionar con las variables socioeconómicas positivamente. Adicionalmente, esta
herramienta se potencializa cuando se combina con los Sistemas de Información
Geográfica pues permite visualizar en una sola imagen las diferencias a nivel de región que
se producen cuando interactúan diferentes variables relacionadas con el estado de salud
de las personas, al tiempo que permite encontrar patrones y el surgimiento de relaciones
entre las unidades observadas. El UHI ha sido utilizado en varias ciudades del mundo, se
han tenido en cuenta las siguientes variables para el análisis (Tabla 1).
Tabla 1
Algunas aplicaciones del UHI.
Lugar
Fuente de datos
Variables estudiadas
Atlanta,
Georgia,
U.S.
American Community Survey (2005-2009)
Empleo, Ingreso, Educacion,
Demografía.
Tokyo,
Japón
Ministerio de salud, trabajo y bienestar. Centro
Nacional de Estadísticas 2003-2007.
Estadísticas vitales.
Tasas de mortalidad, Tasas de
morbilidad para enfermedades
seleccionadas
Rio de
Janeiro,
Brasil
Sistema Nacional de Información en Salud
(2000-2012)
Tasas de mortalidad, Tasas de
morbilidad para enfermedades
seleccionadas
Salvador,
Brasil
Censo 2010
Calidad del agua, Ingreso, Educación,
Demografía, Saneamiento básico.
Shangai,
China
China Data Center, Censo 2000
Educación, Empleo, Ocupación,
Saneamiento Básico, Infraestructura,
Calidad del agua.
Fuente: World Health Organization, 2014
4
El Urban Health Index (UHI) es un índice que combina información de diferentes
dimensiones sociales siguiendo una metodología validada por la Organización Mundial de
la Salud (OMS) para medir desigualdades en salud, en el marco de un territorio geográfico
delimitado. La metodología busca reunir, bajo un mismo indicador, variables que se
relacionan con resultados en salud, para de esta forma observar diferencias por regiones,
al interior de una unidad geográfica predefinida con anterioridad. Si bien esta metodología
no exige, para su aplicación, que las unidades geográficas escogidas sean ciudades, lleva
este nombre (el de urban) debido a que en principio se pensó para ser aplicado en contextos
urbanos. La metodología fue presentada inicialmente en el artículo (Rothenberg, y otros,
2014); en 2014 también, la Escuela de Salud Pública de Georgia State University desarrollo
una aplicación en Visual Basic para Excel que permite el cálculo del UHI a través de la hoja
de cálculo. Se recomienda consultar (World Health Organization, 2014) para aquellos
usuarios interesados en profundizar en los temas que se abordan en este documento.
Para la ciudad del Salvador en Brasil, por ejemplo (Goncalves, Costa, Paim, Braga, &
Barreto, 2013) estudian la asociación entre la distribución espacial de la mortalidad infantil
y las condiciones de vida entre 2000 y 2006; los autores encuentran una asociación entre
mejores condiciones de vida y menores tasas de mortalidad infantil.
Del uso de la metodología UHI se derivan principalmente dos tipos de medidas de
desigualdad: i) entorno a los valores extremos del UHI (ordenado) se encuentran las
unidades de observación con mejores y con peores valores en el índice, su cociente es
indicativo del grado de desigualdad en la población de estudio, esta medida se conoce
como Razón de Disparidad2, ii) para medir desigualdad en los valores medios del índice se
calcula la pendiente (ajustada) alrededor de dichos puntos, altas pendientes son indicativas
de desigualdades al interior de la población, esta medida se conoce como Pendiente de
Disparidad3.
Una vez se tienen seleccionadas las variables que se usarán para la construcción del índice,
el paso inicial consiste en la estandarización de los indicadores a usar; debido a que el UHI
combina información proveniente de diferentes dimensiones sociales, es necesario ajustar
las diferentes unidades de medida. La fórmula usada para la estandarización es la
siguiente:
𝐼 − min∗ (𝐼)
𝐼𝑠 =
max(𝐼) − 𝑚𝑖𝑛∗ (𝐼)
Donde:
𝐼 𝑠 : Indicador estandarizado
𝑚𝑖𝑛∗: Mínimo valor de I para las unidades observadas menos un pequeño valor, se
recomienda usar 1⁄100 ∗ 𝐼.
𝑚𝑎𝑥 ∗ : Máximo valor de I para las unidades observadas.
2
3
Disparity Ratio
Disparity Slope
5
Una vez se han estandarizado las variables, el siguiente paso en la aplicación del UHI es
calcular la media geométrica de las variables incluidas en el análisis. Más específicamente
el UHI se define como:
1
𝑗
𝑗
𝑈𝐻𝐼 = (∏ 𝐼𝑖𝑠 )
𝑖=1
La propiedad de la media geométrica que se rescata en la construcción del UHI es que un
cambio porcentual en cualquier indicador tiene el mismo efecto, sin importar el rango de
dicho indicador.
Una vez obtenido el valor del índice UHI por unidad de observación, es posible hacer uso
de la información y realizar los análisis de desigualdad que se derivan del cálculo. En
particular, los manuales estudiados recomiendan obtener las medidas de tendencia central,
las medidas de dispersión, realizar diagramas de dispersión y valorar disparidades en los
valores centrales del índice y en los valores extremos. A continuación se muestra de manera
general el tipo de cálculos y los análisis que se podrían realizar.
i.
Medidas de tendencia central:
Una vez se calcula el UHI, su media se define como
𝑛
̅̅̅̅̅̅
𝑋𝑈𝐻𝐼 = ∑
𝑘=1
𝑈𝐻𝐼𝑘
𝑛
Una medida de tendencia central útil cuando se tienen valores extremos en los datos es la
mediana, definida como el valor medio (el 50% de los datos es menor, el 50% de los datos
es mayor) de un conjunto de datos una vez ordenada la información.
ii.
Medidas de dispersión
La medida de dispersión más comúnmente analizada es la desviación estándar, definida
como:
𝑛
𝑆𝐷𝑈𝐻𝐼
2
1
= √ ∑(𝑈𝐻𝐼𝑘 − 𝑋̅𝑈𝐻𝐼 )
𝑛
𝑘=1
Se interpreta como la distancia promedio de cada uno de los datos a la media.
Otra medida de dispersión que se puede utilizar es el rango intercuartílico, definido como la
diferencia entre el cuartil 3 y el cuartil 1 de la distribución observada del UHI
𝐼𝑄𝑅𝑈𝐻𝐼 = 𝑄3𝑈𝐻𝐼 − 𝑄1𝑈𝐻𝐼
iii.
Gráficos de dispersión
Se recomienda realizar gráficos de dispersión que permitan observar la distribución del
índice. El gráfico recomendado relaciona el valor obtenido del UHI con el rango de la unidad
de observación. Se debe entonces organizar la información en orden ascendente y numerar
cada uno de los datos.
6
iv.
Disparidades en los valores intermedios del UHI
Primero es necesario definir que se considera valor intermedio y que se considera valor
extremo de la distribución de datos observados. En general, se recomienda tomar el 10%
de los valores en las colas (superior e inferior) como valores extremos por lo que el conjunto
de valores intermedios estaría compuesto por el 80% de los datos. Con los valores
intermedios así definidos se calcula una regresión para ajustar una recta que pase por el
conjunto de datos, su pendiente es el valor buscado slope. Así,
𝑈𝐻𝐼𝑖 = 𝛽0 + 𝑠𝑙𝑜𝑝𝑒 𝑥𝑖 + 𝜀𝑖
Donde la variable regresora x es el orden de la observación. Un valor alto en la pendiente
de la recta ajustada implica alta disparidad en el grupo observado. Para realizar
comparaciones entre poblaciones se recomienda reescalar el orden de las unidades
observadas dividiendo cada número de orden de la observación por el total de
observaciones catalogadas como valores intermedios.
𝑅𝑈𝐻𝐼
∗
𝑅𝑈𝐻𝐼
=
𝑛𝑖𝑛𝑡
Cuando sea el caso de reescalar para analizar la variable slope y compararla con otras así
obtenidas, se usa
1
𝑠𝑙𝑜𝑝𝑒 =
𝑠𝑙𝑜𝑝𝑒 ∗
𝑛𝑖𝑛𝑡
Donde slope* se obtiene de la regresión ajustada usando valores escalados.
v.
Disparidad en los valores extremos del UHI
Otra manera de medir desigualdad usando el UHI es utilizando la información que se
acumula en las colas de la distribución. Cómo se mencionó anteriormente, definir lo que se
considera valor extremo y lo que se considera valor intermedio, es el primer paso de la
metodología para cuantificar las desigualdades. En este caso, se sugieren dos formas de
utilizar los valores extremos para obtener información de la desigualdad.
La primera medida de desigualdad sugerida se denomina diferencia de riesgo4. Esta medida
calcula como la diferencia entre la media5 del grupo extremo alto y la media del grupo
extremo bajo
𝐷𝑅 = 𝑋̅𝑈𝐻𝐼 − 𝑋̅𝑈𝐻𝐼
𝑠𝑢𝑝
𝑖𝑛𝑓
Por último, otra medida sugerida para cuantificar diferencias en la población es la de ratio
de medias en los grupos extremos de la distribución, esta medida se conoce como riesgo
relativo6 y se calcula
𝑋̅𝑈𝐻𝐼𝑠𝑢𝑝
𝑅𝑅 =
𝑋̅𝑈𝐻𝐼𝑖𝑛𝑓
4
Risk difference
Es posible utilizar otra medida de tendencia central como la mediana
6 Relative risk
5
7
Datos
Para analizar la TMI en Colombia y sus determinantes se identificaron tres dimensiones que
de manera teórica determinan su desempeño: en primer lugar, el estatus socioeconómico
y el nivel de ingresos del hogar del niño. En segundo lugar, la educación de la madre y por
último, el lugar de nacimiento del niño, vinculado esto último a la ruralidad de la zona
geográfica.
En Colombia, el Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas (DANE) publica
información estadística relacionada con mediciones de pobreza y pobreza extrema,
coeficiente de Gini e Índice de Pobreza Multidimensional. Para este trabajo se seleccionó
como variable de ingreso la Incidencia de la Pobreza Monetaria, teniendo en cuenta que la
unidad de análisis es el departamento (Ilustración 3).
Ilustración 3
Incidencia de la Pobreza Monetaria 2002-2014.
Fuente: DANE
La línea de pobreza se define como “el costo per cápita mensual mínimo necesario para
adquirir una canasta de bienes (alimentario y no alimentarios) que permiten un nivel de vida
adecuado en un país” (Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas, 2015).
Cuando el ingreso per cápita de una persona no es suficiente para adquirir esta canasta de
bienes, la persona se considera pobre. En Colombia la incidencia de la pobreza monetaria
ha venido cayendo de manera sostenida desde 2008.
Si se observa esta variable por departamentos para el año 2013 (Ilustración 4), los
departamentos con mayor incidencia de pobreza son Chocó (63%), Cauca (58%) y La
Guajira (55%). A su vez los departamentos con menores porcentajes de personas por
8
debajo de la línea de pobreza son Bogotá (10%), Cundinamarca (18%) y Santander (19%).
Debido a que la Incidencia de la Pobreza se calcula a través de la Gran Encuesta Integrada
de Hogares, se tiene información solo de aquellos departamentos para los cuales existe
representatividad de la muestra; por lo tanto, para los departamentos de Arauca, Casanare,
Putumayo, San Andrés y Providencia, Amazonas, Guainía, Guaviare, Vaupés y Vichada,
no se calcula este indicador.
Ilustración 4
Incidencia de la pobreza monetaria 2013
Fuente: DANE
Ilustración 5
Tasa de Cobertura Educativa Neta 2005-2013.
0,85
0,8
0,75
0,7
0,65
0,6
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Fuente: Ministerio de Educación Nacional
Cómo variable asociada a la educación de la madre por departamento, se incluyó la Tasa
de Cobertura Neta, medida como la “relación entre el número de estudiantes matriculados
9
en un nivel educativo que tienen la edad teórica para cursarlo y el total de la población
correspondiente a esa misma edad” (Ilustración 5). Cómo se observa, la Tasa de Cobertura
Neta creció de manera sostenida desde el año 2005 hasta el año 2011, donde se estancó
en niveles cercanos al 81%.
La distribución por departamentos de la Tasa de Cobertura Neta (Ilustración 6) muestra un
panorama un poco diferente al de las variables anteriormente analizadas (TMI e Incidencia
de la Pobreza) pues los departamentos que presentan las mejores Tasas de Cobertura
Neta son Casanare (103% debido a que cuando se compara con el censo DANE hay más
niños matriculados que los proyectados), Sucre (96%) y Magdalena (95%). A su vez, los
departamentos con las menores tasas de cobertura son: Guaviare (57%), Vaupés (62%) y
San Andrés y Providencia (67%). Bogotá y Antioquia presentan tasas del 84% y 91%
respectivamente.
Ilustración 6
Tasa de cobertura educativa neta 2013.
Fuente: Ministerio de Educación Nacional
Por último, cómo variable que permitiera aproximarse a la ruralidad del sitio de origen del
niño, se tomó el porcentaje de población en las zonas Centro Poblado y Rural Disperso por
Departamento. La evolución de esta variable (Ilustración 7) muestra que en el periodo 20002013 el porcentaje de personas que viven en las cabeceras urbanas creció 3.4% para el
total nacional, pasando de 72.8% a 76.1%. Si bien se confirma un proceso de urbanización,
el cambio se viene produciendo lentamente.
10
Ilustración 7
Distribución porcentual de la población por zona geográfica 2000-2013.
80,0%
76,1%
74,6%
72,8%
70,0%
60,0%
50,0%
40,0%
30,0%
27,2%
25,4%
23,9%
20,0%
10,0%
0,0%
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
Cabecera
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
Resto
Fuente: DANE
Cuando se analiza la distribución de la población por cabecera resto en cada uno de los
departamentos del país (Ilustración 8) se observa que la mayoría presenta porcentajes de
población urbana mayor al 59% y que este porcentaje disminuye hacia los departamentos
del oriente y sur del país. Las zonas con mayor nivel de población urbana son Bogotá (99%),
Atlántico (95%) y Quindío (87%). A su vez, las zona del país con el menor porcentaje de
población urbana son Guainía (30%), Amazonas (37%) y Vaupés (38%).
Resultados cálculo UHI
Siguiendo la metodología propuesta para el cálculo del UHI fue posible obtener los
resultados que se muestran en la Ilustración 9 para el año 2013. En el ejercicio realizado,
el UHI se puede interpretar como el promedio geométrico de las variables descritas
anteriormente una vez estas han sido estandarizadas. Por construcción, un valor de UHI
mayor corresponde a las unidades que presentan los mejores indicadores en cada una de
las variables seleccionadas, en este caso, menores TMI, menores tasas de incidencia de la
pobreza, mayores coberturas educativas y un mayor porcentaje de población urbana.
Según esta metodología, el departamento al que se le asigna la mayor clasificación es
Bogotá (0.818) seguido de Santander (0.808) y Antioquia (0.78). Al mismo tiempo, los
departamentos del país a los cuales se les asigna la más baja clasificación son Chocó
(0.035), La Guajira (0.175) y Cauca (0.254). La ventaja analítica por la cual se decidió
calcular el UHI fue por su utilidad para capturar y medir diferencias y desigualdades en
resultados de salud asociadas a sus determinantes; por esta razón se calculan cinco
medidas de desigualdad (Tabla 2).
11
Ilustración 8
Población que reside en la zona cabecera urbana por departamento 2013
Fuente: DANE
En primer, lugar se calculó el gradiente de disparidad, ajustando una recta de regresión
para las unidades cuyos valores del UHI se encontraban en la zona intermedia de la
distribución (se tomaron dos colas de 15% cada una y se consideraron dichas
observaciones como valores extremos) normalizando para el conjunto de unidades
observadas. El resultado se puede observar en la Tabla 2; el gradiente de disparidad
calculado fue de 0.023 para el año 2013, lo cual se puede interpretar como que, una vez
organizadas las observaciones por UHI la diferencia promedio entre cada una de ellas en
la zona central es de 0.023. Valores mayores del gradiente de disparidad se interpretan
como niveles más altos de desigualdad en la zona media de la distribución del UHI. Para
comparar este resultado, se calculó el UHI para los años 2010 a 2012, los resultados se
resumen en la Ilustración 10. Se observa una caída paulatina del gradiente de disparidad
desde el año 2010 hasta el año 2013, periodo en el cual se reduce 23%. Esto indica que la
diferencia promedio en el UHI calculado para los individuos de la zona central de la
distribución de UHI departamental se redujo en el periodo analizado.
12
Ilustración 9
Resultados Cálculo UHI 2013.
1,000
0,900
Bogotá D.C.;
0,800
Santander
Antioquia;
0,700
UHI
0,600
0,500
0,400
0,300
Cauca
0,200
La Guajira
0,100
0,000
Chocó
Fuente: Cálculo propios
Por otro lado, para analizar la desigualdad entre los individuos que pertenecen a la cola
superior y la cola inferior de la distribución del UHI, se utilizan tres medidas de disparidad.
El ratio de medias extremas, el cual para el año 2013 fue de 5.11 indica que una vez se ha
calculado el promedio del UHI para los departamentos con mejores resultados en salud y
para los departamentos con perores resultados, el UHI promedio es más de 5 veces
superior para el grupo con UHI más altos. Cuando se analiza la evolución de este indicador
de ratios de medias extremas en el periodo 2010-2013 se observa una fuerte caída pasando
de 12.31 en 2010 a 5.11 en 2013, lo cual representa una disminución del 58%.
Tabla 2
Medidas de desigualdad a partir del UHI 2013.
Medidas de disparidad derivadas del UHI
Gradiente de Disparidad
0,023
Diferencia Medias Extremas
0,636
Diferencia Medianas Extremas
0,619
Ratio de medias extremas
5,11
Ratio de medianas extremas
4,54
Fuente: Cálculos propios
13
Conclusiones
La evolución de la TMI es favorable para Colombia. En el periodo 2005-2013 la TMI se
redujo 15% pasando de 20.4 niños por cada mil nacidos vivos en 2005 a 17.2 en 2013. Este
éxito puede ser explicado por varios factores, pero principalmente se debe al buen
desempeño de los programas de atención a las madres gestantes y a la primera infancia y
a la evolución positiva de las variables socioeconómicas que se relacionan con la mortalidad
infantil, es decir, el ingreso de los hogares, la educación de las madres y acceso a los
servicios de salud el cual es superior en las zonas urbanas.
Sin embargo, cuando se analiza la TMI por departamentos se observan grandes brechas,
pues en algunos de ellos la TMI supera los 40 niños por cada mil nacidos vivos (Amazonas,
Chocó, Vaupés) mientras que en otros este indicador está cercano a 10 (Quindío, Bogotá,
Valle del Cauca).
Ilustración 10
Evolución de las medidas de dispersión en regional en resultados en salud usando el UHI.
Gradiente de Disparidad
12
0,035
0,03
12,31
0,026
0,023
10
8
0,03
0,026
0,02
8,71
7,53
6
0,025
0,015
5,11
4
2
0,01
DISPARIDAD MEDIA
DISPARIDAD EXTREMA
14
Ratio de medias extremas
0,005
0
0
2010
2011
2012
2013
Fuente: Cálculo propios
De esta forma, se puede decir que una vez alcanzado el Objetivo de Desarrollo del Milenio
de llevar la TMI total nacional a 17.41 niños por cada mil nacidos vivos, el reto de las
políticas que se planteen en esta materia es lograr la convergencia entre los diferentes
departamentos del país. En este trabajo, se ha utilizado la metodología del Urban Health
Index para calcular las disparidades en la TMI y sus determinantes en el cuatrienio 20102013 a nivel departamental. Haciendo uso de esta metodología ha sido posible cuantificar
las diferencias observadas en el comportamiento de TMI y las variables socioeconómicas
que se relacionan y obtener indicadores de desigualdad para los departamentos que
obtienen los niveles más bajos y más altos del índice (las colas de la distribución del UHI)
y aquellos departamentos ubicados en la zona central de la distribución del UHI. Utilizando
esta metodología fue posible obtener, para su comparación, año a año un ranking de los
departamentos que obtienen mejores resultados en salud dadas las variables de tipo
14
socioeconómico involucradas (más altos puntajes) al tiempo que se observan también los
departamentos que presentan mayores problemas. Los resultados indican: primero, que la
desigualdad en la zona central de la distribución, es decir, entre aquellos departamentos
que obtienen puntajes medios del UHI ha decrecido 23% en el cuatrienio analizado.
Segundo, la desigualdad entre los departamentos con mejores resultados en TMI y aquellos
con perores resultados ha disminuido 58% entre 2010-2013, aunque la diferencia
observada entre ellos para 2013 es bastante grande lo que se refleja en que el cociente
entre el promedio de los UHI para ambos grupos es mayor a cinco.
En próximos desarrollos de este trabajo se espera incluir mayor número de variables
asociadas a las dimensiones identificadas relacionadas con la evolución de la TMI. Al
mismo tiempo, el análisis se puede hacer también a un mayor nivel de desagregación por
lo se piensa extender la metodología para trabajar con datos a nivel municipal.
Bibliografía
Departamento Administrativo Nacional de Estadísticas. (2015). Pobreza monetaria y
multidimensional en Colombia 2014. Bogotá. Obtenido de
http://www.dane.gov.co/files/investigaciones/condiciones_vida/pobreza/bol_pobrez
a_14_.pdf
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15
Anexo 1 Orden departamentos más bajo UHI 2010-2013
Orden Departamentos más bajo UHI
25
24
23
22
21
20
19
18
17
16
15
2010
2011
2012
2013
Huila
Boyacá
Córdoba
Caquetá
Nariño
Cauca
La Guajira
Chocó
Anexo 2 Orden departamentos más altos UHI 2010-2013
Orden Departamentos más alto UHI
9
8
7
6
5
4
3
2
1
0
2010
2011
2012
2013
Bogotá D.C.
Santander
Antioquia
Valle del Cauca
Quindío
Cundinamarca
Risaralda
Atlántico
16
Anexo 3 UHI departamental 2012-2013
17