Acerca de la magnitud de la inequidad en salud en el Perú

El análisis presentado en este documento muestra que la magnitud de las inequidades en salud y en la utilización de servicios de salud en el Perú es muy grande, aun para un país con el nivel de desarrollo del Perú. En consecuencia, se plantea que dichas inequidades deben ser abordadas de manera urgente por investigadores y diseñadores de política, tomando en cuenta que la literatura internacional establece cada vez con mayor contundencia que el crecimiento económico no es suficiente para lograr tal objetivo. La contribución del análisis empírico incluido en este documento al abordaje de la inequidad en salud y en los servicios relacionados con ella tiene dos componentes fundamentales. En primer lugar, se analiza la robustez de los resultados presentados en Gwatkin et al. (2000), agregando indicadores de salud y utilizando un indicador alternativo (IA-BM versus GPRED) del nivel socioeconómico (NSE) de los hogares. En segundo lugar, la estimación de un modelo multivariado para el nivel nutricional de los niños y la mortalidad infantil permite calcular el efecto directo del ingreso o los recursos, luego de controlar por otras características de los niños, la madre, la vivienda y el distrito. El análisis de las inequidades en salud y en la utilización de servicios de salud considera una variedad importante de indicadores. El análisis descriptivo establece que la mayor inequidad se da en la desnutrición crónica infantil y en la utilización de los servicios de salud, en general. Treinta por ciento de los niños rurales del decil más pobre sufren de desnutrición crónica, pero esa tasa es de sólo 4% entre los del decil más rico. Es decir, el ratio pobre-rico es de 7,8. En áreas rurales, ese ratio es de sólo 3,6, pero ello es reflejo de una peor condición generalizada, donde la tasa de desnutrición entre los niños más pobres llega a 64%. Por otro lado, la atención médica durante el parto muestra una relación opuesta, donde el ratio rico-pobre en áreas rurales llega a ser 17,2, y menos de 4% de las mujeres rurales más pobres tienen a un doctor presente en el momento del parto. Este ratio cae a poco más de 2 en zonas urbanas, y casi 50% de las mujeres del decil más pobre acceden a ese tipo de atención. Estos resultados no cambian con el indicador de NSE utilizado, salvo en el caso de la mortalidad infantil, donde un resultado sorprendente es el hecho de que no se encuentra una relación demasiado contundente con el NSE del hogar, especialmente en áreas rurales, y cuando se utiliza el GPRED como indicador de NSE. Se plantea como hipótesis que la relativamente baja tasa de mortalidad infantil prevalente en el Perú (43 por mil según la ENDES 96) dificulta las posibilidades de realizar análisis más profundos con el marco muestral de la ENDES, especialmente si queremos desagregar simultáneamente por NSE y ámbito (urbano/rural). La estimación del efecto ingreso o recursos sobre la desnutrición crónica infantil se basa en un modelo con efectos aleatorios a nivel del hogar y del distrito, el que, además, controla por otras características de los niños, la madre, la vivienda y el distrito. Se estima que las diferencias en ingresos llegan a explicar aproximadamente 40% de las diferencias en el nivel nutricional de los niños de los quintiles más pobre y más rico. Desagregando por ámbito, la contribución de esta variable supera el 60% en áreas rurales, lo que sugiere que las redes de protección social son sustancialmente menos efectivas en esos ámbitos. Nuevamente, estos resultados son robustos frente a la elección del indicador de NSE. Un aspecto en el que sí importa el indicador de NSE que se utilice es la significancia de algunos de los controles incluidos en el análisis multivariado; en particular, en la importancia de la infraestructura de saneamiento sobre el nivel nutricional de los niños en el Perú. Con la ENDES, el efecto es significativo sólo cuando se usa el GPRED como indicador del NSE del hogar. Sin embargo, la validez de esta relación puede establecerse en tanto el mismo tipo de efecto se obtiene cuando se reproduce este análisis con la ENNIV 1997 y se considera el gasto per cápita observado como indicador del NSE del hogar. El análisis multivariado para la mortalidad infantil se realizó a partir de un modelo de duración con efectos aleatorios a nivel distrital. El efecto ingreso estimado confirma la tendencia de los resultados del análisis descriptivo. Es difícil explicar este resultado, pero lo más probable es que se relacione con el tamaño de la muestra, demasiado pequeña para el análisis de un evento de tan baja probabilidad, o con algunos sesgos en el autorreporte de los eventos de mortalidad. El análisis de los efectos de los otros controles, sin embargo, sí ofrece conclusiones interesantes. Independientemente del indicador de NSE considerado, tienen un mayor riesgo de morir antes del primer año los niños varones, con varios hermanos menores, muy pequeños o muy grandes al nacer, con madres jóvenes, o que residen en la sierra. Cuando se usa el GPRED como indicador de NSE aparecen otras variables con efectos significativos: tienen mayor riesgo de morir los hijos de mujeres con bajo nivel de educación (ninguno o primaria), que residen en viviendas sin conexión interna de agua y desagüe o en distritos con altos niveles de marginalidad. Finalmente, este estudio no alcanza a cubrir todos los aspectos de la inequidad en salud, debido a las limitaciones de información en las bases de datos disponibles. Es necesario desarrollar una estrategia para mejorar la información a fin de recoger otros indicadores de salud de los niños, pero también de los adultos, considerando la transición epidemiológica que el país ha de afrontar durante las próximas décadas. Se argumenta que la mejor estrategia pasa por mejorar los módulos de salud de encuestas multipropósito que ya se aplican periódicamente en el país. Además de ser más costoefectiva, ese tipo de estrategia hace más viable incorporar esfuerzos de investigación que involucren el seguimiento de los individuos en el tiempo, un aspecto fundamental para establecer relaciones de causalidad que permitan guiar las intervenciones públicas.