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Salud Pública de México

Print version ISSN 0036-3634

Salud pública Méx vol.39 n.1 Cuernavaca Jan. 1997

http://dx.doi.org/10.1590/S0036-36341997000100004 

ARTICULO ORIGINAL

 

Efecto de los servicios de salud y de factores socioeconómicos en las diferencias espaciales de la mortalidad mexicana

 

OLGA LÓPEZ-RÍOS ACT., M.A., PH.D. (1)

 

 

RESUMEN
Objetivo
. La mortalidad en México ha disminuido de manera importante; sin embargo, persisten las diferencias regionales. En este trabajo se analiza la mortalidad mexicana, particularmente los factores de orden socioeconómico y de prestación de servicios de salud susceptibles de explicar dichas diferencias. Material y métodos. Los datos se tomaron del XI Censo de Población, de las estadísticas publicadas por el Grupo Interinstitucional de Información (Secretaría de Salud) y de publicaciones del Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. El modelo causal se establece en términos de los modelos de estructuras de covarianza (LISREL), que permiten estimar el efecto de factores no medibles que afectan a un fenómeno específico; se utilizó el programa LISREL7. Resultados. Los niveles de desarrollo socioeconómico inciden directamente y de manera importante sobre las diferencias regionales de mortalidad. El efecto de los servicios de salud es menos importante. Conclusiones. Las diferencias regionales de mortalidad se explican por una interacción de los niveles de desarrollo socioeconómico y de prestación de servicios de salud; a un mayor desarrollo socioeconómico corresponde una menor mortalidad, lo mismo que mejores servicios de salud corresponden a una mayor utilización de los mismos, lo que repercute en una menor mortalidad. Es necesaria una mejor distribución regional de los servicios de salud.
PALABRAS CLAVE: mortalidad; factores socioeconómicos; servicios de salud; México

 

ABSTRACT
Objective
. Mortality in Mexico has decreased significantly, however, regional differences persist. The present work analyzes mortality in Mexico, considering how social and economic factors, as well as the presence of medical centers affect these differences. Material and methods. Data were taken from the XI Population Census, from the statistics published by the Interinstitutional Information Group (Secretaría de Salud) and the publications from the National Statistics, Geography and Informatics Institute. The causal model is defined in terms of the models of covariance structures (LISREL) which allow an estimate of the effect of non-measurable factors affecting the phenomenon. The program used herein was LISREL7. Results. Social and economic status directly affect regional differences in mortality. The effect of medical centers is less important. Conclusions. Regional differences in mortality can be explained by the interaction between social and economic levels and the presence of medical centers. The higher the social and economic level, the lower the mortality rate. Better medical centers are also more frequently used, which is reflected as a lower mortality rate. The regional distribution of medical centers should be improved.
KEY WORDS: mortality; socioeconomic factors; health services; Mexico

 

 

A pesar del importante progreso alcanzado en el análisis de los determinantes de la mortalidad regional, éste ha sido insuficiente para responder satisfactoriamente a todas las interrogantes, en particular a la de ¿cuál ha sido la importancia del papel de los servicios de salud y el desarrollo socioeconómico en la disminución de la mortalidad? Existe una discusión abierta, y algunos autores como Preston1,2 y Palloni,3 entre otros, concluyen que cada uno de estos dos factores contribuye con una cierta incidencia, mas no la cuantifican, de donde surge la duda acerca de si es posible cuantificarla.

Ante la dificultad de estimar la influencia de factores no medibles sobre la mortalidad regional mexicana, los diferentes estudios que han abordado el tema de la causalidad de los factores socioeconómicos se han limitado a un cuadro explicativo no cuantitativo. De trabajos como los de López,4 Kumate y colaboradores,5 Jiménez,6 Marco y Barnard,7 y Martínez,8 se desprende que los factores socioeconómicos han sido de gran importancia para explicar las desigualdades de la mortalidad que se observan en las diferentes regiones de México. Partiendo del consenso de estos estudios y con datos censales y económicos de 1940 a 1980 López9 realizó cartas geográficas de la distribución regional de la mortalidad en México que coinciden con las cartas de distribución geográfica de las diferentes regiones económicas del país, confirmando así lo observado en los estudios anteriores. Sin embargo, no se ha estimado el impacto atribuible a cada uno de los factores que inciden sobre la mortalidad.

El modelo causal que se propone aquí busca conocer el papel que han jugado el desarrollo socioeconómico y los servicios de salud en la explicación de las desigualdades regionales de la mortalidad en México, así como estimar su impacto respectivo.

El análisis se efectuó a nivel estatal, por lo que cabe señalar que en él subsiste un problema de agregación, dado que al interior de los estados también existen amplias diferencias.

De acuerdo con la experiencia de los países desarrollados, se ha considerado que la aceleración de la disminución de la mortalidad al final del siglo pasado se debió al progreso social y económico. A pesar de que no se ha determinado el efecto de los factores que actuaron sobre esta disminución, existe consenso en cuanto a que el principal determinante fue el mejoramiento de las condiciones de vida, que incluyen elementos muy variados como la nutrición, la vivienda, la higiene pública (evacuación de aguas sucias, disponibilidad de agua potable en las ciudades), la instrucción, los transportes, las comunicaciones, las mejores condiciones de trabajo, la higiene personal, etcétera. Se considera también que el avance en el conocimiento de la medicina y en la tecnología médica aplicada parecen haber tenido poco impacto al final del siglo pasado y que no fue sino hasta los años cincuenta del presente siglo cuando el progreso médico comenzó a jugar también un papel importante.10,12 Lo anterior se debe principalmente a razones de tipo técnico: la especialización de la investigación médica, el desarrollo de responsabilidades y de organización de la salud pública, la inmunización contra algunas enfermedades contagiosas, la detección más rápida de algunas enfermedades como la tuberculosis, así como el aislamiento de enfermos y el tratamiento en sanatorios, que se desarrollaron plenamente hasta después de 1900.

A partir de lo observado en las naciones desarrolladas, se supuso que los países en vías de desarrollo podrían disminuir sus altos niveles de mortalidad mediante la aplicación de programas eficaces de salud pública. Aparentemente, gracias a un mayor desarrollo de la tecnología médica y a su aplicación (como vacunas, inmunizaciones, etc.) la disminución de la mortalidad en los países en desarrollo se dio en un intervalo más corto que el que necesitaron los países desarrollados, aunque más tardíamente y, en general, después de la Segunda Guerra Mundial.

El caso más ejemplar es el de la erradicación de la malaria en Sri Lanka, que llevó a considerar la posibilidad de disminuir la mortalidad en otras poblaciones mediante la importación de tecnología sanitaria y la asistencia científica extranjera, reduciendo así la importancia de la relación entre el nivel de mortalidad y las condiciones socioeconómicas de la población.

Diferentes circunstancias han permitido modificar esta conclusión precipitada. El caso de Sri Lanka se ha vuelto controvertido, pues se ha observado que si la erradicación de la malaria fue muy importante en la rápida disminución de la mortalidad, otros factores como el mejoramiento de los servicios de salud, la alimentación y el nivel de vida en general, estuvieron presentes y fueron también decisivos.

Por otra parte, existe consenso en cuanto a que las intervenciones puntuales de programas sanitarios han ayudado efectivamente a disminuir la mortalidad, que la extensión de estas intervenciones han variado de un país a otro y que los resultados que se pueden obtener dependen considerablemente del contexto en el que se encuentran los países en desarrollo.13 Por estas razones se ha propuesto la hipótesis del nivel mínimo14 según la cual la tecnología médica no puede tener una influencia determinante si antes no se ha alcanzado un nivel de desarrollo mínimo. Así, mientras los países en desarrollo no mejoren sus niveles de vida, no podrán alcanzar esperanzas de vida similares a las de los países desarrollados, a pesar de los progresos de la técnica médica.

 

Determinantes regionales de la mortalidad mexicana

Desde 1940, la evolución de la mortalidad en México ha tenido como consecuencia un aumento considerable de la esperanza de vida de la población; las ganancias más importantes se lograron entre 1940 y 1960; después, se observa una desaceleración de esta tendencia. Durante este periodo se logró eliminar enfermedades que en el pasado causaron muchas muertes: la erradicación de la viruela, el control del paludismo, la disminución de la rubéola y, en proporción menos importante, la disminución de la tuberculosis.

Diferentes estudios concuerdan en que el éxito de las medidas contra la viruela y el paludismo es el resultado de intervenciones efectuadas dentro del cuadro de programas específicos. Para el caso de otras enfermedades, la mejoría de las condiciones de vida de la población traducidas en una mejor nutrición y vivienda habrían contribuido al éxito de las intervenciones técnicas.

Actualmente a pesar de este triunfo sobre las enfermedades, la situación no se puede considerar optimista. Las enfermedades infecciosas y parasitarias siguen siendo importantes y su alta persistencia, en algunas regiones implica la necesidad de modificar las condiciones físicas, sociales y culturales para eliminar los padecimientos por completo. De acuerdo con Kumate y colaboradores5 estas condiciones se pueden resumir así: a) los servicios públicos sanitarios son insuficientes; b) es desigual la distribución de los beneficios del desarrollo económico y social; c) la población participa poco en los cuidados y la atención a la salud, y d) las costumbres alimentarias son malas.

Por otro lado y como resultado de la prolongación de la vida, el grupo de enfermedades crónicas degenerativas (propias de los países desarrollados) ha ganado importancia, lo que implica condiciones de vida necesariamente diferentes de las que se han enunciado antes y que reflejan desigualdad social y económica entre la población.

De otra parte, la diversidad geográfica del país y las características económicas y sociales de las regiones crean condiciones ambientales características de cada región, observándose diferencias importantes en la incidencia de algunas enfermedades en las diversas regiones. Como Kumate y colaboradores5 señalan, existen patologías características de algunas regiones del país; por ejemplo la oncocercosis en Chiapas y Oaxaca, la enfermedad de Chagas en Oaxaca, Chiapas y Yucatán, etcétera. La diversidad geográfica se refleja también en comportamientos de adaptación que, a lo largo del tiempo, producen modelos culturales y sociales. Los programas de desarrollo económico y social, como aquellos orientados al mejoramiento de los niveles de vida o a la importación de modos de vida urbanos, pueden romper con estos modelos de adaptación, produciendo alteraciones en el estilo de vida de la población.

 

El papel de los servicios de salud en México

Debido a su compleja organización es difícil determinar la importancia del papel de los servicios de salud en México. No obstante, es evidente que la disponibilidad y el fácil acceso a los mismos son condiciones necesarias para mejorar el estado de salud de la población y, en consecuencia, disminuir la mortalidad. Diferentes autores han observado que entre las prioridades en materia de servicios están el aumento de la cobertura y el mejoramiento de la calidad de la atención médica.4,5,7,15

Algunos estudios han mostrado que la utilización de servicios de salud depende de factores sociales, culturales y económicos. En zonas rurales, de acuerdo con Garrocho15 y Simonelli,16 el tratamiento médico es una función de la accesibilidad de los servicios, medida en kilómetros de distancia y del tiempo necesario para llegar, que incluye todos los inconvenientes para el transporte, la disponibilidad de un medio de transporte o la falta de caminos apropiados. El tratamiento médico es también una función del nivel de educación, de la disponibilidad de dinero, del tiempo de espera para tener la consulta y de las creencias tradicionales sobre la causalidad de la enfermedad.

 

Elementos complementarios para establecer un modelo de mortalidad regional

Diferentes estudios concuerdan en que la estabilidad política y la paz social que imperaron en México desde los años treinta del presente siglo, contribuyeron al desarrollo económico que se dio después de 1940. Las implicaciones de este desarrollo para la población son muy importantes, ya que éste condujo a un importante progreso social. De manera general, la población se benefició con mejores servicios y más infraestructura, lo cual se tradujo en condiciones de vida más aceptables, como viviendas con condiciones apropiadas (agua potable, drenaje, etc.). El nivel de instrucción de la población aumentó (en particular el de la mujer). El país se volvió más urbano y más población vive en localidades que cuentan con mejores servicios.

Empero, si bien a lo largo del tiempo los beneficios del desarrollo se han extendido sobre el territorio nacional, aún son insuficientes. La distribución del desarrollo regional es desigual y se ha caracterizado por la concentración de los beneficios. Las desigualdades que se observan son el reflejo de las características del modelo de desarrollo económico que se siguió: centralización en la capital, un fuerte apoyo al desarrollo de los estados que tenían un perfil más industrial que agrícola, etcétera. Notablemente se constata que la disponibilidad y el acceso a los servicios de salud para la población, dependen también de esta distribución desigual. En la gran mayoría de las localidades urbanas, el nivel de instrucción, el empleo y la condición económica, parecen ser determinantes para que las acciones de salud tengan un efecto importante. En las localidades rurales, normalmente, los servicios son inexistentes o bien poco numerosos. En particular, la instrucción es asociada con mejores niveles económicos y ayuda a resolver los problemas de salud, ya que es el primer elemento del proceso instrucción-trabajo-acceso a los servicios de seguridad social, y porque se le asocia con el saber-hacer en la demanda de servicios de salud. Para algunos sectores de la población con bajos niveles de instrucción, el desconocimiento de la existencia de un servicio de salud o de su disponibilidad para todos los sectores de la población, impide su utilización, en particular los ofrecidos por la Secretaría de Salud. Esta situación pone de relieve el hecho de que las acciones de salud sólo serán óptimas si el desarrollo alcanza un nivel importante en todas las regiones del país.

Las características del conjunto de factores que se han destacado llevan a pensar que en éstos puede encontrarse, en buena medida, la explicación de las diferencias regionales en los niveles de mortalidad. Con el objeto de cuantificar la influencia respectiva de cada uno, se estableció y estimó un modelo explicativo de estas diferencias, limitándose a los determinantes socioeconómicos y de disponibilidad de servicios de salud. La inclusión de factores geográficos hace más complicado el modelo, de tal manera que se analizan en un artículo posterior.

 

Material y métodos

Los datos para estimar el modelo causal provienen de diferentes fuentes; así, los de orden socioeconómico y de servicios de salud, se tomaron del XI Censo de Población y de las estadísticas publicadas por el Grupo Interinstitucional de Información (Secretaría de Salud) y por el Instituto Nacional de Estadística, Geografía e Informática. Las estimaciones elaboradas por Gómez de León y PartidaI constituyen los datos sobre la mortalidad. La dimensión temporal en la estimación del modelo se centra alrededor de 1990. Para conocer la calidad de los datos se realizó un análisis exploratorio con diferentes métodos estadísticos. Se puede afirmar que, en general, los datos son de buena calidad estadística, salvo en aquellos casos en los que algunas de las variables utilizadas presentan outliers entre las observaciones (como en el producto interno bruto –PIB).

En ciencias sociales algunas teorías y modelos causales se formulan en términos de conceptos teóricos que no se pueden observar directamente y que se pueden identificar con variables llamadas latentes. Para las ciencias sociales es importante el poder hacer inferencias causales sobre variables latentes, puesto que muchos de los conceptos utilizados no se pueden medir.17 Este modelo está basado en este tipo de variables conceptos: desarrollo económico, desarrollo social, servicios de salud y utilización de los servicios de salud, que junto con las hipótesis se definen a continuación.

Los conceptos utilizados en este análisis, dan cuenta únicamente de una parte de la realidad económica y social mexicana, así como de la disponibilidad y del uso de los servicios de salud. Al respecto, cabe destacar que la parte de la realidad que en este modelo se busca aprehender es la más importante en cuanto a mortalidad. Las definiciones de dichos conceptos son las siguientes:

Desarrollo económico: proceso de crecimiento económico del país, basado en la industrialización del aparato productivo, la modernización de la agricultura y el crecimiento de la productividad.

Desarrollo social: proceso que permite mejorar las condiciones de bienestar colectivo de la población.

Servicios de salud: conjunto de servicios disponibles en un momento dado, y cuyo objetivo es mejorar la salud de la población.

Utilización de los servicios de salud: beneficio que obtiene la población, sea derechohabiente o no, de los servicios de salud.

Cada concepto puede identificarse con una variable latente. Para el caso mexicano, López y Wunsch18 estimaron un modelo en el que se considera solamente la infraestructura de los servicios de salud, cuyo diagrama causal se presenta en la figura 1.

 

y010201.jpg (9620 bytes)

 

De los resultados observados en ese trabajo y de los obtenidos por López y colaboradores19 se desprende que, para analizar el efecto de los servicios de salud sobre la mortalidad, es necesario considerar una variable intermedia: la utilización de los servicios de salud. El modelo causal de la figura 1 se modifica de la siguiente forma (figura 2).

 

y010202.jpg (13305 bytes)

 

Este es el modelo causal que se estimará y en él se supone que las diferencias de mortalidad entre los estados se deben al desarrollo social de cada estado y a la utilización de los servicios de salud (que depende a su vez del nivel de desarrollo social). Asimismo, se supone que los servicios de salud y el desarrollo social dependen directamente del desarrollo económico del país. Para estimar este modelo se emplearon los modelos de estructuras de covarianza (LISREL) que a continuación se describen.

La metodología se basa en los modelos de estructuras de covarianzas (modelos LISREL), que utilizan la noción de variable latente y que son aquellas que corresponden a los conceptos del modelo causal, en este caso el desarrollo económico y social, los servicios de salud, su utilización y la mortalidad. Las variables latentes o conceptos pueden variar en su grado de abstracción, sin que ello obstaculice la construcción del modelo pues tales variables determinan al concepto a través de los indicadores. Así, en este tipo de modelos es necesario disponer previamente de un conjunto de indicadores (variables observadas) que describan las variables latentes del modelo. Generalmente esta selección se efectúa con base en los a priori del investigador, que se apoyan en investigaciones precedentes. Esta selección se somete después a pruebas estadísticas que cuantifican la relación del indicador seleccionado con la variable latente que supone explicar (buenos coeficientes de correlación con la variable latente que representan, coeficientes estructurales con la dimensión y el signo esperados, buena calidad del ajuste, etc.). Esto permite hacer una selección definitiva de indicadores, eliminando aquellos que no presentan una relación aceptable con la variable latente. Con este procedimiento se obtuvo el conjunto de indicadores para los conceptos utilizados:

Desarrollo económico (DEVECO90)

1. PIB del estado per cápita (PIBCAP)
2. Porcentaje del PIB del sector secundario (PIBII)
3. Porcentaje de la población económicamente activa del sector secundario (PEAII)
4. Porcentaje de la población ocupada que gana entre dos y tres salarios mínimos (SALARIO)
5. Porcentaje de unidades de producción con sistema de riego (RIEGO)
6. Potencia instalada de energía eléctrica (ENERG)

Desarrollo social (DEVSOC90)

1. Indice de urbanización (URB)
2. Número de cuartos por vivienda (CUAVIV)
3. Número de ocupantes por cuarto (OCUCUA)
4. Material de construcción (tabique) (TABIQUE)
5. Porcentaje de viviendas con drenaje (DRENAJE)
6. Población de 15 años y más que sabe leer y escribir (POB15LE)

 

Servicios de salud (SERVIC90)

1. Número de unidades de consulta externa per cápita (UNIEXT)
2. Número de unidades de hospitalización per cápita (UNIHOSP)
3. Número de camas per cápita (CAMAS)
4. Número de médicos per cápita (MMC)
5. Número de enfermeras per cápita (ENFER)
6. Número de consultorios per cápita (CONS)

 

Utilización de los servicios (UTILIZA)

1. Número de consultas de medicina general per cápita (ULTAGE)
2. Número de consultas de medicina especialista per cápita (ULTAES)
3. Número de egresos de hospitalización per cápita (EGRE)
4. Porcentaje de partos atendidos (CONDOM)
5. Indice de ocupación hospitalaria (OCUHOSP)

 

Mortalidad (MORT90)

1. Cociente de mortalidad hombres 10Q5 (HOM2)
2. Cociente de mortalidad hombres 20Q25 (HOM4)
3. Cociente de mortalidad hombres 20Q45 (HOM5)
4. Cociente de mortalidad mujeres 10Q5 (MUJ2)
5. Cociente de mortalidad mujeres 20Q25 (MUJ4)
6. Cociente de mortalidad mujeres 20Q45 (MUJ5)

 

Los modelos LISREL permiten estimar las relaciones lineales entre variables latentes y variables observables establecidas en el modelo causal que les es subyacente. En los modelos de tipo LISREL, las relaciones entre las variables latentes se expresan analíticamente a través de un modelo lineal estructural que especifica la relación causal entre las variables latentes. Las variables endógenas serán explicadas por el modelo (en este caso la mortalidad regional) y son causalmente dependientes de las variables latentes exógenas, las variables explicativas del modelo (en este modelo el desarrollo económico), y/o de otras variables endógenas del modelo (en este caso el desarrollo social, los servicios de salud y la utilización de los servicios de salud).

Sea h’= (h1,h2, ...,hn) el vector transpuesto de las variables latentes dependientes (o endógenas), x ’= (x1, x2, ..., xm) el vector transpuesto de las variables latentes independientes (exógenas), entonces

h =Bh + Gx + z (1)

es el sistema de ecuaciones lineales estructurales, donde B es una matriz (nxn) cuyos componentes representan las relaciones entre las variables latentes endógenas, G es una matriz (nxm) cuyas componentes representan las relaciones entre las variables exógenas con las variables endógenas, y z ’= (z1, z2, ..., zn) es un vector aleatorio de residuos (errores de las ecuaciones), que indican que las variables endógenas podrían no ser totalmente explicadas por las ecuaciones estructurales.

La relación entre las variables observadas y las variables latentes se expresa a través de dos modelos llamados de medida: uno para las variables exógenas y otro para las endógenas.

Los modelos de medida se expresan por las ecuaciones

y=Lyh+e (1)

x=Lxx+d (2)

Los vectores h y x están en relación con los vectores transpuestos y’= (y1,y2,...,yp)y  x’= (x1,x2, ...,xq) que representan a las variables observadas o indicadores endógenos y exógenos respectivamente. Ly y Lx son matrices de coeficientes que permiten expresar las variables observadas "y" y "x" en términos de las variables latentes h y x . Los vectores e y d son términos de error.

En este caso se supone un modelo recursivo, por lo que la matriz de errores de las ecuaciones es diagonal, lo cual significa que los errores de las ecuaciones no están correlacionados. Las matrices de los errores de los indicadores exógenos y endógenos se especificaron como diagonales. Cabe señalar que existen diferentes programas para la estimación de estos modelos;20,21 aquí se utilizó el programa LISREL7 elaborado por Joreskog y Sorbom.20

 

Resultados

Los modelos LISREL permiten seleccionar el conjunto de indicadores que representan mejor las variables latentes y obtener la mejor estimación estadística del modelo con base en las relaciones establecidas. Así, antes de estimar el modelo causal, se estudió la relación entre las variables latentes dos a dos utilizando los indicadores anteriormente listados lo cual llevó a confirmar que los coeficientes entre las variables latentes tienen el signo esperado y magnitudes significativas, es decir, signo negativo para el desarrollo social y utilización de los servicios de salud, que significa que ante un mayor desarrollo social y más utilización de los servicios de salud disminuye la mortalidad. Cabe destacar por su importancia que, para representar la variable latente mortalidad, los coeficientes 10Q5, 20Q25 y 20Q45 fueron los más significativos. Para la estimación final del modelo, se optó por retener sólo estos indicadores, ya que para esos grupos de edad se pueden identificar causas de muerte específicas.

La estimación del modelo causal se dividió en dos submodelos: uno que utiliza los cocientes 10Q5 y 20Q25, y otro con los cocientes 10Q5 y 20Q45. El propósito era diferenciar el impacto de los determinantes en adultos jóvenes y en adultos viejos, respectivamente.

Los modelos LISREL poseen un indicador, el coeficiente AGFI (por sus siglas en inglés: Adjusted General Fited Index) que permite evaluar la calidad de la estimación. Los resultados de la primera estimación del modelo causal (indicadores 10Q5 y 20Q45) muestran que la calidad de la estimación es aceptable; el valor del coeficiente AGFI es de 0.947 (un ajuste perfecto tiene un valor AGFI de 1).

En el cuadro I se presentan los valores de esta estimación, y se observan los coeficientes de las relaciones de cada variable latente con sus indicadores. En todos los casos estos coeficientes son importantes, lo que muestra que representan bien a las variables latentes del modelo.II

 

Cuadro I
Coeficientes entre las variables latentes
y sus indicadores. Modelo LISREL
de adultos viejos. México, 1990

       

DEVSOC90

SERVIC90

UTILIZA

MORT90

URBA

0.898

                      

CUAVIV

0.668

                       

POBI 5LE

1.00

                       

UNIHOS

       

0.616

               

CAMAS

       

0.958

               

MMC

       

1.00

               

CONS

       

0.808

               

ULTAGE

               

0.965

       

ULTAES

               

1.00

       

EGRE

               

1.113

       

HOM2

                       

0.946

HOM5

                       

1.00

MUJ2

                       

0.949

MUJ5                        

0.943

 

En la figura 3 se muestra el modelo causal con la estimación de los parámetros estructurales; estos presentan también los signos esperados. La importancia de los coeficientes muestra el fuerte impacto que el desarrollo económico tiene sobre lo que se ha llamado desarrollo social y servicios de salud; lo mismo sucede con el desarrollo social sobre la mortalidad. En cuanto a la variable utilización de servicios de salud, el coeficiente que representa el impacto sobre la mortalidad es poco significativo aunque de signo negativo como debía esperarse. La variable latente servicios de salud lógicamente presenta un impacto importante sobre la utilización de servicios de salud, lo que significa que a mayor disponibilidad se da una mayor utilización.

 

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Los resultados de la segunda estimación del modelo que utiliza los cocientes 10Q5 y 20Q25 presentan diferencias respecto al modelo anterior en la magnitud de los coeficientes, pero de igual manera que en el modelo precedente los signos de los parámetros respetan las relaciones esperadas. Los resultados se resumen en la figura 4.

 

y010231.jpg (15336 bytes)

 

Discusión

Los parámetros estructurales de las dos modelizaciones estimadas muestran que a un mayor desarrollo social corresponde un menor nivel de mortalidad, lo mismo que a mejores servicios de salud corresponde una mayor utilización de los mismos y que estos, a su vez, repercuten en una menor mortalidad. Para los dos modelos se observa una diferencia de los valores de los parámetros correspondientes a desarrollo social y utilización de servicios de salud, lo que indica que alrededor de los años noventa, es el desarrollo social el que ha influido, de manera más determinante, sobre los niveles de mortalidad.

Como podía esperarse para los adultos jóvenes (modelo que utiliza los cocientes 10Q5 y 20Q25), el impacto de la utilización de los servicios de salud sobre los niveles de mortalidad es menor que el existente entre el desarrollo social y estos mismos niveles, si se parte del supuesto de que los jóvenes hacen una utilización poco intensiva de los servicios de salud, cuando existe un mínimo de desarrollo social que les permite conservar una buena salud, o al menos disminuir los riesgos de algunas enfermedades.

Por el contrario, para el modelo de adultos viejos (que utiliza los cocientes 10Q5 y 20Q45), de los cuales es lógico suponer que hacen una utilización más intensiva de los servicios de salud que la que hacen los adultos jóvenes, se aprecia que el efecto de la utilización de los servicios de salud sobre la mortalidad es un poco más importante que para los adultos jóvenes.

Estas dos observaciones aunadas a los resultados de López,9 quien estudia el periodo 1940-1980, permiten concluir que la disminución de la mortalidad en México se debe a una interacción de un nivel de desarrollo social que se manifiesta por una débil utilización de los servicios de salud por la población joven, aunada a una mayor utilización de estos por la población adulta vieja, que de esta forma aumenta sus años de vida.

Las implicaciones de los resultados son de gran trascendencia, pues la influencia del desarrollo social sobre los niveles de mortalidad ha llegado a un punto importante. Si bien podría pensarse que esta progresión deberá continuar, lo que es manifiesto es que la influencia de los servicios de salud sobre estos mismos niveles no es aún lo suficientemente importante, de tal manera que una multiplicación de los servicios de salud en el momento actual tendría una repercusión significativa en las ganancias de la esperanza de vida.

Finalmente es necesario destacar la importancia del nuevo enfoque que permite este tipo de modelos, pues no sólo se puede estimar el impacto de factores globales no medibles, sino que también se obtiene un enfoque multidisciplinario y la endogeneización de variables que antes se consideraban solamente bajo impactos exógenos puntuales. La interrelacion de variables de diferentes dominios en el seno de un modelo permite dinamizar el estudio de un fenómeno que es el resultado de la convergencia de múltiples factores. Las direcciones que pueden seguir estas modelizaciones son amplias. En estudios subsecuentes se deberán utilizar datos individuales para conocer el impacto respectivo sobre los niveles de mortalidad para un estado o región, de cada uno de los factores que aquí se han utilizado, ya que, como se sabe, al interior de cada estado es posible observar diferencias de las condiciones socioeconómicas y de servicios de salud. La utilización de datos a otro nivel menos agregado que el de los estados ayudaría a eliminar la desventaja del análisis utilizando indicadores tan agregados y permitiría representar más fielmente la realidad mexicana.

 

REFERENCIAS

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(1) Investigadora, Centro de Investigación en Salud Poblacional, Instituto Nacional de Salud Pública, México.

I Gómez-de León J, Partida V. Estimaciones no publicadas que fueron transmitidas directamente por los autores, 1994. Documento no publicado.

II En la estimación de los modelos LISREL se requiere, para cada variable latente, fijar de antemano el coeficiente del indicador que se considera como el que representa mejor a la variable. Estos indicadores corresponden a aquellos que aparecen con valor 1 en el cuadro I.

 

Fecha de recibido: 27 de febrero de 1996 · Fecha de aprobado: 8 de noviembre de 1996

Solicitud de sobretiros: Dra. Olga López Ríos. Dirección de Demografía, Instituto Nacional de Salude Pública. Av. Universidade 655, colonia Santa María Ahuacatitlán, 62508 Cuernavaca, Morelos, México.