Lectura 1E

Definicion y medicion de las desigualdades ensalud: una metodologıa basada en la distribucionde la esperanza de saludE. E. Gakidou,1 C. J. L. Murray2 y J. Frenk3

Este artıculo propone un marco general para definir y medir las desigualdades en salud, definidas como las diferenciasde salud entre los individuos de la poblacion. Consideramos que la salud es un componente intrınseco del bienestar yque, por tanto, las desigualdades en salud tienen importancia en sı mismas, esten o no correlacionadas condesigualdades en otras dimensiones del bienestar. En la medicion de las desigualdades en salud deben incorporarsetodos los resultados relacionados con la salud, es decir, tanto la mortalidad como la morbilidad. Esa nocion se concretaen el concepto de (periodo de) vida sana. Como medida, la esperanza de salud individual es preferible al periodo devida sana individual, ya que la esperanza de salud excluye las diferencias de vida sana simplemente debidas al azar. Enotras palabras, la cantidad que interesa estudiar al abordar las desigualdades en salud es la distribucion de laesperanza de salud entre los individuos que componen el conjunto de la poblacion. La desigualdad de la distribucionde la esperanza de salud puede cuantificarse mediante las desviaciones individuales respecto de la media o mediantelas desviaciones interindividuales. La forma exacta de la medida que resuma la desigualdad dependera de tresdecisiones normativas. Las deliberaciones sobre esa medida normalizada de la OMS destinada a cuantificar ladesigualdad en salud se verıan beneficiadas por un mejor conocimiento de las opiniones de la gente respecto a esastres decisiones normativas.

Artıculo publicado en ingles en el Bulletin of the World Health Organization, 78 (1): 42–54.

Introduccion

Las desigualdades en salud son un tema destacado enla agenda de las polıticas (1–20). Los promedios delos logros sanitarios ya no se consideran indicadoressuficientes del desempeno de un paıs en materia desalud; y por otra parte la distribucion de la salud en lapoblacion se considera tambien un asunto importan-te. LaOMS esta interesada enmedir las desigualdadesen salud como dimension especıfica del desempenode los sistemas sanitarios (21). Aquı se considerandesigualdades en salud las variaciones del estado desalud entre los individuos integrantes de la poblacion(14). Este enfoque, que es coherente con la medicionde las desigualdades en otros campos, por ejemplo eneconomıa, nos permite hacer comparaciones trans-versales entre paıses y estudiar los determinantes delas desigualdades en salud (22).

Este artıculo aborda el problema de la cuanti-ficacion de las desigualdades en salud distinguiendolode la medicion de los niveles medios de salud. Loscompromisos practicos entre las polıticas que

mejoran esos niveles medios y las que fundamental-mente reducen las desigualdades en salud constituyenun terreno importante de debate. Sin embargo, estetrabajo no aspira a determinar la manera de llegar acompromisos adecuados en ese terreno.

En la primera seccion del artıculo nospreguntamos que cantidad nos gustarıa ver distri-buida equitativamente en una poblacion. En otraspalabras, intentamos responder en el contextosanitario a la clasica pregunta: ¿igualdad de que?(23). En el debate sobre las desigualdades en salud esfundamental, primero, definir claramente la magni-tud que nos interese, y luego, proceder a medirla, enfuncion de los datos disponibles. En la segundaseccion examinamos varios metodos para integrar enuna sola medida la distribucion de la cantidad deinteres y calcular ası un ındice de desigualdad ensalud. Nos ocuparemos tambien de los tres aspectosnormativos que plantea la resolucion de ese pro-blema. La tercera seccion se refiere a la estrategiaglobal de medicion de la OMS, y concluye poniendode relieve la importancia decisiva que tendra esteenfoque cuantitativo para la investigacion y para laformulacion de polıticas y estrategias.

¿Igualdad de que?

Para responder a la pregunta ¿que cantidad nosgustarıa ver equitativamente distribuida en la pobla-cion? se deben abordar varias cuestiones de ındoleetica y tecnica. ¿Considerarıamos una situacion de

1 Analista de Polıticas Sanitarias, Servicio de Asesoramiento enEconomıa, Organizacion Mundial de la Salud, 1211 Ginebra, Suiza.(Correspondencia.)2 Director, Programa Mundial sobre Pruebas Cientıficas para lasPolıticas de Salud, Organizacion Mundial de la Salud, Ginebra, Suiza.3 Director Ejecutivo, Pruebas Cientıficas e Informacion para lasPolıticas, Organizacion Mundial de la Salud, Ginebra, Suiza.

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igualdad perfecta que todos los individuos vivieranexactamente hasta la misma edad? ¿Que todosdisfrutaran de identico nivel de salud? ¿Que todostuvieran exactamente el mismo nivel de salud a lolargo de su vida? En esta seccion tratamos algunos delos aspectos normativos relacionados con la eleccionde la cantidad que nos gustarıa ver equitativamentedistribuida en una poblacion.

Igualdad de vida sana

Imaginemos una cohorte de individuos nacidos en elano 2000. ¿Que deberıamos observar para afirmarque existe una situacion de perfecta igualdad enmateria de salud entre los individuos de esa cohorte?Un punto de partida podrıa ser la consideracion deque todas las personas deberıan tener el mismoperiodo de vida sana. En otras palabras, desearıamosque todos los individuos de la cohorte vivieran elmismo numero de anos y con el mismo nivelpromedio de salud durante sus vidas.

El periodo de vida sana—o simplemente «vidasana» — es una medida integrada de la supervivenciay de los trastornos no mortales de salud ponderadospor sus pesos preferenciales. Ya existe una extensabibliografıa sobre ındices sanitarios poblacionales queintegran mortalidad y morbilidad (puede verse unarevision general en la ref. 24). En el campo de laeconomıa sanitaria hay muchas publicaciones refe-rentes a los «anos de vida ajustados por calidad»(AVAC), que son una medida de las mejoras de saludindividual obtenidas mediante intervenciones queincorporan cambios de la supervivencia y de la calidaddel estado de salud (veanse, por ejemplo, las refs. 25

y 26). La nocion de vida sana es fundamentalmenteun concepto similar, pero aplicado a un individuo a lolargo de toda su vida. La figura 1 ilustra la vida sana alo largo de la vida de un individuo i. Si dichoindividuo hubiera vivido 100 anos con perfecta saludy luego hubiera muerto subitamente, el periodo devida sana serıa toda la superficie del grafico, 100 anos.Pero este individuo tuvo problemas de salud endistintos momentos, y por ello su vida sana serepresenta mediante la curva que muestra la figura 1.El individuo nacio sano, tuvo un accidente de trafico

a los 25 anos de edad, diabetes a los 50 y Alzheimer alos 65. El area bajo la curva representa la vida sana delindividuo o, en otras palabras, el numero de anosvividos con perfecta salud que serıan equivalentes alos 100 anos que realmente vivio a lo largo desucesivos periodos en los que su salud no fueperfecta. El calculo del periodo de vida sana delindividuo i dependera de los pesos que se asignen alos periodos en que su salud no fue completa. Losmetodos y las polemicas referentes a esta pondera-cion se tratan en otras publicaciones (27–32).

Hay que distinguir entre la vida sana de unindividuo y el conjunto de riesgos de salud a los que elindividuo esta expuesto a cada edad. Los riesgos desalud son las probabilidades demuerte y de incidenciay remision de las enfermedades o los trastornos desalud no mortales que el individuo afronta a cadaedad. No podemos medir los riesgos de salud a nivelindividual, pero estamos desarrollando metodos paraestimarlos. Combinando los riesgos de salud de todoslos individuos a todas las edades podemos calcular laesperanza de salud, es decir, el periodo previsible devida con salud perfecta. Los riesgos de salud puedenconsiderarse subyacentes al periodo de vida sana, oeste puede considerarse como el resultado de unconjunto de riesgos de salud.a

Para que todos los individuos de una cohortetengan los mismos anos de vida sana son necesarias ysuficientes dos condiciones: que todos los individuostengan igual esperanza de salud y que todas las curvasindividuales de riesgo de muerte y de incidencia yremision de procesos nomortales sean rectangulares.A esperanzas de salud iguales corresponden areasidenticas bajo la curva de supervivencia de salud(figura 2).b Una curva de riesgo rectangular implicaque los riesgos de muerte, incidencia de enfermedado remision son cero o uno a todas las edades.c Como

a La esperanza de salud esta bien establecida en la literatura cientıficacomo un ındice de salud poblacional que integra informacion sobremortalidad y morbilidad (33, 34 ). La aplicacion que aquı se hace dedicho concepto a un individuo pretende generar una medida ex ante delos riesgos de salud como funcion de la edad.b La funcion de supervivencia de salud para un individuo es la siguiente:

SS (x) = S (x) S j (Pjx .Wjx )

donde SS (x) es la supervivencia de salud a la edad x, S (x) la probabilidadde estar vivo a la edad x, Pjx la probabilidad de estar en el estado j a laedad x (que tiene en cuenta tanto la incidencia como la remision de laenfermedad o el problema de salud j ) y Wjx el peso de gravedadcorrespondiente al estado j a la edad x, medido en una escala en la quecero equivale a haber fallecido, y uno corresponde a la plena salud.Si suponemos que SS (x) disminuye monotonicamente con la edad,podemos combinar el conjunto de riesgos de salud y los pesoscorrespondientes a la gravedad de los distintos estados en un ındice deriesgo de salud, r (x), que puede concebirse como el riesgo unico al queel individuo habrıa de estar expuesto para que su supervivencia de saludfuera SS (x).c En lo que hace a la mortalidad, una funcion de riesgo rectangularsignifica que todos los individuos tienen riesgo cero de muerte hastacierta edad x a la que el riesgo se hace uno para toda la poblacion. Encuanto a los trastornos de salud no mortales, las funciones de riesgorectangulares implican que a una edad dada el riesgo de incidencia deun trastorno o de remision de ese trastorno es o bien cero, o bienuno para toda la poblacion. Las curvas que expresan las funcionesindividuales de riesgo pueden ser distintas, siempre que la esperanzade salud sea la misma.

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Desigualdades en salud

es imposible que todas las curvas de riesgo seanrectangulares porque, por ejemplo, nunca es posiblereducir el riesgo de lesion traumatica a cero, el ideal devidas sanas iguales nunca podra materializarse.

Ademas, las diferencias de vida sana estricta-mente debidas al azar pueden carecer de interes paramedir las desigualdades en salud. Individuos a los quese aplique exactamente la misma funcion desupervivencia de salud pueden tener vidas sanas demagnitud muy distinta por simple azar. La figura 2ailustra una funcion concreta de supervivencia desalud segun la edad que corresponde a una esperanzade salud de 56,5 anos. La figura 2b ilustra ladistribucion de la vida sana observada en unapoblacion en la que todos los individuos estabanexpuestos a la distribucion de riesgos de salud quemuestra la figura 2a. Al comienzo todos losintegrantes de esta poblacion tenıan una esperanzade vida sana de 56,5 anos, pero simplemente por azarlas vidas sanas se dispersan de 1 ano a 110 anos. Esimpresionante que toda la variacion de la vida sanaquemuestra la figura 2b sea resultado de una igualdadcompleta en los riesgos de salud.

Por ejemplo, a los 20 anos de edad cadaindividuo de la poblacion tenıa una probabilidad del93% de estar completamente sano. Por puro azar, decada 100 personas 93 estarıan en perfecta salud a los20 anos mientras que las 7 restantes no lo estarıan.Aunque el riesgo era identico para todos losindividuos, en el resultado final hay desigualdad. Ennuestra opinion la desigualdad que es fruto del azar (ode «la suerte») no tiene interes, ya que al principiotodos los individuos afrontan exactamente el mismoriesgo. Esta propuesta de excluir la suerte de lasconsideraciones sobre la igualdad esta bien estable-cida en las publicaciones relativas a la equidad. Porejemplo, segun Sen (23), lo deseable es que losindividuos tengan la misma capacidad, no que esacapacidad se realice en la misma medida, lo que elllama functioning (ejecucion, o funcionamiento).

La igualdad de anos de vida sana solo podrıarealizarse si los riesgos de incidencia y remision deprocesos nomortales y demuerte fueran de cero o deuno para toda la poblacion. Como eso no puedesuceder, y como, por otra parte, es improbable que lasdiferencias de nivel de salud que se observan entre lospaıses se deban a diferentes niveles de suerte o deazar, resulta mas interesante analizar la distribucioninterindividual de los riesgos sanitarios en unapoblacion y comparar esas distribuciones entredistintas poblaciones.

Igualdad de riesgos de salud

Cada individuo tiene un perfil de riesgos de perdidade salud a una edad dada, que puede expresarsemediante una funcion de supervivencia de salud(similar a la que para una cohorte muestra lafigura 2a). Este perfil de riesgos de salud presentados caracterısticas. En primer lugar, el area bajo lacurva de la figura 2a es la esperanza de salud delindividuo: la vida sana promedio de un individuo

sometido a esta funcion de supervivencia de salud.d

En segundo lugar las formas de la curva desupervivencia de salud pueden ser distintas parauna misma area bajo la curva.

Tanto las diferencias interindividuales enesperanza de salud como las diferencias en la formade los riesgos de salud a distintas edades puedencontribuir a que las vidas sanas sean desiguales. Paraque se comprenda mejor la contribucion de estos dosfactores a la desigualdad de vida sana aprovechare-mos la relacion lineal a menudo observada entre ellogaritmo de la tasa de mortalidad especıfica para unaedad y la edad (35, 36).e

d Formalmente:

ES =L

$0

SS (x)dx

donde ES es la esperanza de salud, SS (x) es la probabilidad de tener unasalud perfecta a la edad x y L es el lımite de la vida humana.e La ley de la mortalidad de Gompertz (35) solo es aplicable a las tasasde mortalidad especıficas de edades superiores a los 20 anos. El riesgode muerte desde el nacimiento hasta los 20 anos disminuye al aumentarla edad. Un analisis detallado de las tasas de mortalidad a edadessuperiores a 75 u 80 anos ha mostrado recientemente que la tasa noaumenta tan rapidamente como serıa de esperar segun la ley de lamortalidad de Gompertz (36).

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Definicion y medicion de las desigualdades en salud

La figura 3amuestra el riesgo demala salud o demuerte para dos poblaciones diferentes, en escalalogarıtmica. En cada poblacion todos los individuostienen a cada edad un conjunto identico de riesgos desalud, comomuestra la grafica, y la esperanza de saluden cada poblacion es de 56,5 anos. Como la pendientede la curva de riesgo de salud de la poblacion A esmenor que la de la poblacion B, la distribucion de vidasana (quemuestra la figura 3b) en la poblacion A tieneuna varianza mayor que en la poblacion B (la varianzaes de 568 en la poblacion A y de 437 en la B), aunquelas medias son identicas.

Silber (37) y LeGrand (38, 39) han intentadomedir la desigualdad en edad de fallecimiento — noen anos de vida sana, aunque es la misma idea, peroaplicada solamente al riesgo de muerte — determi-nada por la variacion de la pendiente del logaritmo dela tasa demortalidad. La figura 4 ilustra, empleando elcaso particular de las mujeres del Reino Unido, unfenomeno de observacion general como es elaumento de la pendiente del logaritmo de la tasa demortalidad amedida que la mortalidad disminuye. Enotras palabras, hay una estrecha relacion entre el nivelde mortalidad y la desigualdad en edad de falleci-miento (o anos vividos) que refleja la pendiente de la

curva del logaritmo de la tasa de mortalidad. Nosorprende pues que LeGrand y Silber concluyan queconforme disminuye la mortalidad, la desigualdadmedida de esa manera tambien disminuye.

Si todos los individuos de las poblaciones A y Btienen identica esperanza de salud pero el perfil poredades de los riesgos de salud difiere solamente en lapendiente y en la interseccion del logaritmo de losriesgos de salud en funcion de la edad, ¿es relevanteeste factor contribuyente a las desigualdades de vidasana para cuantificar las desigualdades en salud? Hayvarias razones que llevan a pensar que la variacion enel patron promedio de riesgos de salud entre una yotra poblacion probablemente no tiene demasiadointeres. En primer lugar, comparando distintaspoblaciones se observa una intensa relacion entre lapendiente de la curva de riesgo de defuncion y la edad— y cabe presumir que tambien entre la funcion deriesgo de salud y la edad —, de manera que ladesigualdad medida de esta forma decrece a medidaque la mortalidad disminuye. En segundo lugar,manteniendo constante la esperanza de salud haymuy pocas polıticas o intervenciones para alterar lapendiente de esta curva relacional y reducir ası lasdesigualdades de vida sana. En tercer lugar, no es nimucho menos evidente que todo el mundo tenga lasmismas preferencias en cuanto al perfil de riesgo desalud segun la edad.

Diversos estudios de diferencias segun grupossociales y analisis de areas pequenas muestran que enuna misma cohorte hay gran variacion de unosindividuos a otros en cuanto a esperanza de salud(1, 12, 15, 40–42). Ciertos individuos afrontan unmayor riesgo de problemas de salud o de muerte atodas las edades, mientras otros afrontan riesgosmucho menores. Esta variacion en la esperanza desalud interindividual a una edad dada no se refleja enla curva promedio de supervivencia de salud de lapoblacion. La funcion de supervivencia de saludmuestra la probabilidad promedio, pero no aportaninguna informacion sobre la distribucion de estaprobabilidad en el conjunto de la poblacion.

La figura 5 ilustra la vida sana de una poblacionen la que las esperanzas de salud individuales varıanentre 47 y 82 anos pero la pendiente de la curva dellogaritmo de la funcion de riesgo de salud es identicapara todos los individuos. Las funciones de supervi-vencia de salud de todos los individuos se hallanacotadas entre los lımites que muestra la figura 5a yson paralelas a los lımites. La lınea intermedia masgruesa representa el riesgo promedio de mala saludpara el conjunto de la poblacion a cada edad, quecorresponde a una esperanza de salud de 56,5 anos.La figura 5b muestra que una poblacion en la que lacurva de riesgos sanitarios se halle en cualquier lugarentre los dos lımites de la figura 5a presentara casi lamisma desigualdad de vida sana que una poblacion enla que todos los individuos tengan la misma curva deriesgos de salud (curva B en la figura 5a). Ası, encuanto a periodos de vida sana las dos poblacionespresentan casi la misma cantidad de desigualdad ensalud; sin embargo, si atendemos a la distribucion del



periodo de vida sana esperada, o de esperanza desalud (figura 5a), la mayorıa estarıa de acuerdo en quela poblacion en la que la esperanza de salud de cadaindividuo se halle en cualquier lugar en el intervalo de47–82 anos presentara una desigualdad en saludmucho mayor que la poblacion en la que la esperanzade salud sea de 56,5 anos para todos los individuos.

Las variaciones interindividuales en esperanzade salud parecen mucho mas importantes que lasdiferencias entre las poblaciones en lo que se refiere ala pendiente de la curva promedio de riesgossanitarios como funcion de la edad.

La figura 5 tambien ilustra un fenomenoimportante que se observa en cualquier cohorte. Laesperanza de salud promedio es de 56,5 anos, pero elperiodo promedio de vida realizado en la cohorte es de58,7 anos. Los individuos de alto riesgo tienden amorira edades tempranas, de tal forma que la mortalidadefectiva a edadesmayores refleja los riesgos de aquelloscon mayor esperanza de salud. Este efecto selectivolleva a la situacion paradojica de que las desigualdadesen esperanza de salud aumentaran el periodo de vidapromedio efectivo de la cohorte.

La figura 5a tambien indica que el componentealeatorio en la realizacion de los valores esperados esgrande. La diferencia entre las distribuciones deesperanza de salud es muy grande, desde una variacionnula para la poblacion B a una gran variacion para lapoblacion A, pero la diferencia en la distribucion delresultado (figura 5b), es decir, los anos de vida sana, nolo es. Un aumento importante de la desigualdad deesperanza de salud tiene ası un efecto relativamentepequeno en la distribucion de vida sana.

Creemos que la distribucion de la esperanza desalud para una cohorte tiene mas interes para elestudio de las desigualdades en salud que ladistribucion de los periodos de vida sana. Igualmente,creemos que la forma de la curva promedio de riesgossanitarios o la variacion de la forma de la curva deriesgo morboso manteniendo la esperanza de saludconstante puede ser de interes. Sin embargo, para elestudio de las desigualdades en salud consideramosque esa forma es menos relevante que la simpledistribucion de la esperanza de salud.

Distribucion de la esperanza de saludatribuible a factores inevitableso a decisiones personalesSe podrıa arguir que carecen de interes dos de loscomponentes de la distribucion de esperanza desalud de una cohorte, a saber, el componente nosusceptible de modificacion, y el componenteconstituido por las decisiones individuales, tomadascon informacion suficiente, de adoptar conductas deriesgo que disminuyen la esperanza de salud.

Si hubiera diferencias en esperanza de salud quenunca pudieran remediarse con la tecnologıa actual ofutura, quiza podrıa argumentarse persuasivamenteque estos aspectos no tienen interes, al igual quehemos argumentado que carece de interes ladispersion de periodos de vida sana estrictamente

debida al azar. Pero ¿que componente de ladistribucion de esperanza de salud no es tratablemediante alguna intervencion? ¿El componentegenetico? ¿Los factores aleatorios que concurrendurante el parto? En ambos casos el argumento deque no podemos intervenir para cambiar los efectos



de la distribucion de la esperanza de salud es muyprobablemente enganoso. Los avances tecnologicosactuales y los progresos futuros convertiran muyposiblemente en tratables esos componentes de ladistribucion de la esperanza de salud, y por tanto nodeben ser excluidos de una medida de las desigualda-des en salud. Igualmente importante es quiza elargumento de que son muy escasos los indicios deque exista una variacion transversal interpoblacionalsignificativa en lo que respecta a la contribucion de losgenes y otros factores. El componente de ladistribucion de la esperanza de salud atribuible afactores inevitables es probablemente pequeno y deimposible evaluacion. En adelante supondremos quelo mejor es no preocuparse por estos aspectos.

¿Y la voluntad? ¿En que medida contribuyen ala distribucion de la esperanza de salud de unapoblacion las conductas de riesgo que son fruto dedecisiones personales tomadas con conocimiento decausa? Esta pregunta parece iniciar una pendiente porla que es facil resbalar. ¿Que decisiones con influenciaen la salud se toman con pleno conocimiento decausa? ¿Hemos de excluir los efectos del tabaco en laesperanza de salud — que probablemente sonenormes — porque fumar es una opcion personal?Aun sosteniendo que la eleccion se haga con plenoconocimiento de causa, ¿habrıamos de excluirlos?Creemos que no. En primer lugar, porque laexposicion a factores que pueden mermar la saludno responde casi nunca a una inclinacion por lasconductas de riesgo, sino a razones relacionadas masbien con la falta de informacion.f En segundo lugar, elverdadero componente volitivo de la distribucion dela esperanza de salud es probablementemuy reducidoy se puede obviar sin mayor problema. Esteargumento es similar a los empleados en los estudiosde la desigualdad de ingresos, en los que la variacionde la distribucion de ingresos debida a diferentesgrados de compromiso individual entre el deseo deocio y el deseo de ingresos se ignora sistematicamenteal medir las desigualdades.

Medidas de la esperanza de salud:de medidas de cohorte a medidas de periodoSi se pudieran medir directamente los riesgos deincidencia, remision y muerte a cada edad y para cadaindividuo, serıamos capaces de construir una distri-bucion de esperanza de salud para cada cohorte. Perosi se necesitan esos datos para formular polıticas,esperar mas de cien anos para medir la desigualdad ensalud en cada cohorte de edad no parece una ideamuy

practica. Como la desigualdad en salud es uncomponente crıtico del desempeno del sistemasanitario, necesitamos medirla con informacionreunida durante un periodo temporal dado. En otraspalabras, debemos definir el concepto de periodo demedida de la distribucion de esperanza de salud.

En la estimacion de unamedida correspondientea un periodo solo tenemos informacion sobre elindividuo i a una edad e. Para estimar la distribucion dela esperanza de salud necesitamos relacionar esamedida con la distribucion de los riesgos a otra edadpara un conjunto distinto de individuos. Necesitamosun principio formal para vincular los riesgos observa-dos endiferentes individuos, con el objeto de estimar laesperanza de salud de una cohorte hipotetica de edad,expuesta a los riesgos actualmente observados. Paraestimar la distribucion de periodo de la esperanza desalud podemos elegir entre dos estrategias. Unaconsiste en utilizar una variable, por ejemplo, unindicador del nivel socioeconomico, como nexo entreindividuos a distintas edades. Este enfoque subesti-marıa la amplitud de la distribucion de la esperanza desalud, porque parte del supuesto de que toda lavariacion del riesgo de salud esta determinada por lavariable socioeconomica seleccionada. Otra opcionconsiste en suponer que existe una correlacionarbitraria de riesgo entre los grupos de edad, igual omenor que la unidad. Por consiguiente, estimar ladistribucion del riesgo es un problema fundamental, yaque el riesgo es por definicion inobservable.

En resumen, consideramos que la cantidadmaspertinente para estudiar las desigualdades en salud esla distribucion de la esperanza de salud entre losindividuos, determinada para un periodo medianteun metodo claramente definido que vincule lasdistribuciones de riesgos de salud a distintas edades.

Una medida de las desigualdadesen salud que resume la distribucionde la esperanza de salud

La figura 6 ilustra la distribucion de esperanza desalud para tres poblaciones A, B y C. ¿En cual de ellases mas desigual la distribucion de esperanza de salud?Si en el eje horizontal del grafico se representaran losingresos, en vez de la esperanza de salud, la mayorıaestarıa de acuerdo en que la distribucion B es menosdesigual que las distribuciones C y A. Esta sencillaconclusion se basa en la idea de la utilidad marginaldecreciente de los ingresos, que se resume en quecada dolar adicional genera menos utilidad conformeaumenta el nivel de ingresos. La distribucion B tienela misma varianza que la distribucion A, pero sumedia es mayor. Usando una medida de desigualdadmuy habitual, el coeficiente deGini, las distribucionesA y C tienen el mismo nivel de desigualdad, mientrasque la distribucion B tienemenos desigualdad queA yque C. Cabrıa decir que la desigualdad de lasdistribuciones A y C es similar si se tratara deingresos, pero esa afirmacion parece mas discutible si

f El costo de estar plenamente informado de las consecuencias dedistintas decisiones en la salud suele ser prohibitivamente elevado.Cuando el momento en el que se decide asumir un riesgo y el posibleresultado estan separados en el tiempo, la tasa a la que los individuosdescuentan el futuro puede influir profundamente en las decisiones enmateria de salud. A nuestro juicio, al medir las desigualdades en saludhabrıa que considerar las que se derivan de la existencia de individuosque aplican unas tasas de descuento elevadas. Para algunos filosofos(43) y economistas (44) el descuento, que es una forma de miopıa,constituye un defecto de la capacidad humana de juzgar y puede sercontraproducente.



hablamos de salud: la nocion de utilidad marginaldecreciente no es aquı tan convincente. Habraquienes consideren que C es claramente peor que Ay que B, y que entre A y B no se puede distinguir. Laextensa literatura sobre cuantificacion de la desigual-dad de ingresos (23, 45–48) es muy util para disenaruna medida de la desigualdad en salud, pero estesencillo ejemplo muestra que entre salud e ingresoshay algunas diferencias fundamentales que requierenespecial consideracion. Hasta la fecha, en la literaturasobre medicion de las desigualdades en salud hahabido pocos analisis sustantivos de posibles ındicessinopticos de la distribucion de salud.

Dos familias de medidasde la desigualdad en salud

Partiendo de la amplia gama de ındices usados comomedidas de dispersion del ingreso (48) y consideran-do que cuando se trata de la esperanza de salud lasdiferencias absolutas pueden importar tanto como lasrelativas, puede decirse que hay dos familias demedidas: las desviaciones respecto de la media y lasdesviaciones interindividuales.

Desviaciones individuales respecto de la

media. Las desviaciones individuales respecto de lamedia comparan la salud de cada individuo con lamedia de la poblacion. La forma general es la siguiente:

DIM(a, b) =n

S|i=1

yi – m|a ec. (1)

nmb

donde yi es la salud del individuo i; m es la media de lasalud de la poblacion; y n es el numero de individuosen la poblacion. El parametro a da a las diferencias desalud observadas en los extremos de la distribuciondistinto peso que a las observadas cerca de la mediade la distribucion. Del parametro b depende que lamedida sea o absoluta o puramente relativa conreferencia a la media. Un ejemplo de este tipo demedidas es la varianza, cuando a = 2 y b = 0. Sinembargo, pueden idearse otras muchas medidas delas desviaciones individuales respecto de la media.Cuando b = 1 la medida es estrictamente relativa, ycuando b= 0 lo que mide son desviaciones absolutasrespecto de la media; pero tambien se podrıa escogerun valor deb entre 0 y 1 para intentar reflejar el interesen cierta combinacion de desviaciones individuales,absolutas y relativas, respecto de la media.

Desviaciones interindividuales.La otra familiade medidas se basa en la comparacion de la salud decada individuo con cada uno de los demas individuos,en vez de comparar cada individuo con la media de lapoblacion. La forma general de estas medidas es lasiguiente:

DII(a, b) =

n

Si=1

n

S|j=1

yi – yj|a

ec. (2)

2n2mb

siendo yi e yj , respectivamente, la salud de losindividuos i y j; m es la salud media de la poblaciony n el tamano poblacional. Los parametros a y b sonlos mismos que se explicaron al hablar de lasdesviaciones individuales respecto de la media. Un

ejemplo conocido de este tipo de familia de medidases el coeficiente de Gini (49), usado a menudopara medir la distribucion de ingresos, en el quea = 1 y b = 1. El coeficiente de Gini a menudo serepresenta como derivado graficamente de la curvade Lorenz (50) de una poblacion, pero en realidad esalgebraicamente equivalente a la ecuacion (2). Hayque precisar que cuando a = 2 las desviacionesindividuales respecto de la media y las desviacionesinterindividuales son identicas sea cual sea ladistribucion poblacional. Para cualquier otro valorde a son diferentes.

Elegir un solo ındicede desigualdad en salud

Para poder hacer comparaciones normalizadas nece-sitamos escoger un solo ındice de desigualdad ensalud que resuma la distribucion de la esperanza desalud en toda la poblacion. Para ello hay que resolvertres dilemas normativos: que familia de medidasdebemos usar, que valor debemos asignar a a, y quevalor debemos asignar a b. Las preferencias indivi-duales ante esos dilemas normativos pueden revelarsemediante una serie depreguntas que aıslan el efecto decada una de esas opciones en el ındice de desigualdad.

A continuacion se dan varios ejemplos parailustrar lo que implican esas opciones. Para simplificarusaremos una poblacion formada por siete individuos.En cada ejemplo transferiremos anos de esperanza desalud de un individuo que este mejor (es decir, quetenga mayor esperanza de salud) a uno que este peor.Estas transferencias se describen en el texto y sepresentan ademas visualmente en las figuras 7–9. Hayque hacer tres elecciones. En cada caso se presentandos poblaciones y la pregunta es: ¿que transferenciaconlleva una mayor disminucion de la desigualdad ensalud, la de la poblacion A o la de la poblacion B?

Desigualdad absoluta frente a desigualdad

relativa. Una decision clave es la preferencia por lasdiferencias absolutas, por las diferencias relativas, opor una combinacion de ambas. Con esta pregunta loque intentamos es determinar hasta que punto losindividuos se interesan por las desigualdades



relativas, por las desigualdades absolutas o por unhıbrido de ambas. La situacion que presenta la figura7 es la siguiente: las poblaciones A y B presentan unadistribucion similar de la esperanza de salud entre lossiete individuos, pero a distintos niveles. En lapoblacion A lamedia es de 20 anos,mientras que enBes de 60. En la poblacion A se transfieren 5 anos deesperanza de salud de un individuo en que esta es de35 anos a otro cuya esperanza de salud es de 5 anos.En la poblacion B se transfieren 5 anos de esperanzade salud de un individuo en que esta es de 75 anos (lamaxima en la poblacion) a un individuo cuyaesperanza de salud es de 45 anos (la mınima en lapoblacion). ¿Cual de las dos transferencias conllevauna mayor reduccion de la desigualdad en salud?

Con preguntas como esta podemos revelar laspreferencias de la gente por un determinado valorde b, entre cero y uno.

Intensidad de la perdida o ganancia en salud.La segunda decision normativa atane a si las gananciaso perdidas de salud que se producen en los extremosde la distribucion deben tener un tratamiento distintode las que ocurren cerca de lamedia. Considerense lasdos reducciones de la desigualdad que muestra lafigura 8. Las dos poblaciones tienen elmismo nivel deesperanza de salud, con una media de 20 anos. En la

poblacion A se transfieren 5 anos de esperanza desalud del individuo con valor maximo (35 anos) alindividuo con nivel mınimo (5 anos). En la poblacionB se transfieren 5 anos de esperanza de salud delindividuo con una esperanza de salud de 30 anos alindividuo con una esperanza de salud de 10 anos.¿Cual de las dos transferencias conlleva una mayorreduccion de la desigualdad en salud?

Si se responde que la poblacion A, la medidautilizada debera dar mas peso a las transferencias desalud en los extremos de la distribucion. Si no existeninguna preferencia por cualquiera de esas dosopciones, todas las transferencias deberan tener unpeso similar, independientemente de su situaciondentro de la distribucion. Si se opta por la poblacionA, a debera ser mayor que 1; si el juicio de valor es deindiferencia entre las dos posibilidades, a = 1. Paradeterminar el valor exacto de a se pueden formularotras preguntas que obliguen a elegir entre transfe-rencias de esperanza de salud de distinta magnitud.

Desviaciones interindividuales frente a des-

viaciones respecto de la media. La tercera decision serefiere a la familia demedidasmas idonea. En la figura9 las dos reducciones de desigualdad en salud ilustranel dilema en cuestion. Las dos poblaciones tienen lamisma media de esperanza de salud, y se transfiereexactamente la misma cantidad de salud en una y otrapoblacion. La distribucion inicial de salud es diferenteen las dos poblaciones. En ambas se transfieren15 anos de esperanza de salud desde el individuo enel extremo superior de la distribucion (35 anos) alindividuo en el extremo inferior (5 anos). Una vezmas, hay que elegir la opcion que se considere quereduce en mayor medida la desigualdad en salud.Quienes prefieranA oB estaran considerando que nohay que fijarse solo en la situacion de los individuosimplicados antes y despues de la transferencia, sinotambien en la situacion del resto de la poblacion.Quienes se muestren indiferentes entre A y Bpensaran que lo realmente importante es el cambioabsoluto conseguido, no la situacion del resto de lapoblacion en la distribucion. En el primer caso habrıaque usar una medida de comparacion interindividual,mientras que en el segundo las desviaciones respectode la media serıan mas apropiadas.

Los juicios de valor referentes a la magnitud dela transferencia y a la familia de medidas no son deltodo disociables. Las medidas de comparacioninterindividuales, incluso cuando a = 1, son massensibles a transferencias de riesgo mas alejadas de lamedia. La tabla 1 muestra la desigualdad correspon-diente a las tres distribuciones de la figura 6, calculadapara varios valores de los parametros.

Mediante un cuestionario podrıamos determi-nar los valores aplicados por los individuos y elaborarcon ellos un ındice sinoptico de la distribucion deesperanza de salud. A partir de encuestas poblacio-nales o demuestras de conveniencia podrıa obtenerseinformacion de una amplia gama de individuos. Noestamos proponiendo una etica empırica comoinstrumento ciego para resolver dilemas normativos,pero creemos que los resultados de la medicion de



esos valores en una amplia gama de individuos serauna valiosa aportacion a las deliberaciones encami-nadas a seleccionar un ındice de desigualdad en salud.

A la vista de los resultados de un pequenoestudio piloto, sospechamos que la mayorıa de lagente prefiere una medida hıbrida de desigualdadabsoluta y relativa, que de mas peso a las diferenciasalejadas de la media y que tenga en cuenta a losindividuos intervinientes. De todas formas, pararesolver estas cuestiones habra que profundizar en elconocimiento empırico de los valores utilizados pordistintas personas.

Operacionalizacion de la medida dela desigualdad en esperanza de salud

Hemosdefendido aquı que la cantidad que nos interesapara medir la desigualdad en salud es la distribucion dela esperanza de salud enun periododeterminado. Pero,¿comopodemosmedirla?El riesgonoesobservable, lounico observable son los eventos y los resultadosfinales. En nuestra opinion la distribucion de losriesgos para la salud se puede intentar determinarmediante diversas tecnicas. La combinacion de esastecnicas proporciona una estrategia razonable paraestimar la distribucion de la esperanza de salud. Esaestrategia tiene cuatro frentes, consistentes en lamedicion de las distribuciones de las cuatro variablessiguientes: riesgo de defuncion en la infancia; riesgo dedefuncion del adulto; esperanza de vida y esperanza desalud,mediante analisis de areas pequenas; y trastornosde salud no mortales.

Riesgo de defuncion en la infanciaPodemos observar la variacion de la proporcion dehijos de una madre que han muerto. Esto propor-ciona informacion a un nivel muy fino de agregacion(los hogares) de la distribucion del riesgo de muerteen la infancia.Mediante simulacion puede evaluarse ladiferencia en la distribucion de resultados encomparacion con la que podrıamos esperar a partirde una distribucion uniforme del riesgo. LosEstudiosde Medicion del Nivel de Vida (Living StandardsMeasurement Studies, LSMS) (51), las EncuestasDemograficas y Sanitarias (Demographic and HealthSurveys, DHS) (52) y otros muchos datos censales yencuestas proporcionan datos referentes a losnacidos y los hijos supervivientes de madres dedistintas edades. Este procedimiento ya se haimplementado como metodo de medicion de lamortalidad infantil (22).

Riesgo de defuncion de los adultosNo disponemos de buenos datos para medir ladistribucion de mortalidad entre los adultos. Enprincipio podrıa usarse informacion sobre la supervi-vencia de hermanos, pero ello reflejarıa una experienciapromedio de mortalidad a lo largo de decadas, y losproblemas tecnicos que esto plantea todavıa estan porresolver. Hay que desarrollar otras estrategias.

Distribucion de la esperanza de vidao de la esperanza de salud para gruposPodemos dividir la poblacion en grupos de esperanzade salud en principio similar, y medir directamente laesperanza de salud de esos grupos, pero elprocedimiento tendera inevitablemente a subestimarla amplitud de la distribucion de la esperanza de salud.Cuanto mas refinado sea el agrupamiento, mas nosaproximaremos a la verdadera distribucion subya-cente. El analisis de areas pequenas sigue siendoprometedor como uno de los metodos mas refinados

Tabla 1. Calculo de posibles medidas de la desigualdad en salud paratres distribuciones de la esperanza de saluda

Distribucion A Distribucion B Distribucion C

a = 1 a = 2 a = 1 a = 2 a = 1 a = 2

Desviaciones b = 0 2,40 9,26 2,40 9,26 4,68 34,47respectode la media b = 1 0,06 0,23 0,03 0,11 0,06 0,43

Desviaciones b = 0 1,71 9,26 1,71 9,26 3,31 34,47interindi-viduales b = 1 0,04 0,23 0,02 0,11 0,04 0,43

a Vease la figura 6 para mas detalles.



para revelar la distribucion subyacente de la esperanzade salud en una poblacion. Por ejemplo, un analisisdetallado de grupos de edad–sexo–raza en loscondados de EE.UU. ha revelado un intervalo devariacion de la esperanza de vida de hasta 41,3 anosentre unos condados y otros (15).

Distribucion de los trastornosde salud no mortalesLamedicion de los trastornos de salud nomortales enescalas continuas o en escalas categoricas politomicasproporciona mas informacion para estimar la dis-tribucion de riesgos en los individuos. Se han hechomuchas encuestas que aportan informacion sobre elestado de salud autonotificado, empleando para ellodiversos instrumentos. El problema principal, hasta lafecha, es la comparabilidad de las respuestas entreunas culturas y otras y entre distintos niveleseducativos o de ingresos. Por ejemplo, los ricos amenudo notifican mas trastornos de salud nomortales que los pobres (53, 54). El problema de lacomparabilidad debe resolverse antes de pasar aemplear esas bases de datos para estimar la esperanzade salud en la poblacion.

A fin de seguir avanzando, la OMS ha deprocurar conseguir paralelamente nuevos metodos ynuevos datos para medir esas distintas dimensiones

de la distribucion de la esperanza de salud.Reconocemos que urge disponer de nuevos metodospara integrar todas estas medidas diferentes en unaunica estimacion de la distribucion de la esperanza desalud en la poblacion.

Conclusiones

En este artıculo proponemos un marco metodolo-gico para medir las desigualdades en salud. En primerlugar, partimos del principio de que la salud es uncomponente intrınseco del bienestar y de que, portanto, la desigualdad en salud es importante en sı, esteo no correlacionada con la desigualdad en otrasdimensiones del bienestar. En segundo lugar,consideramos que cualquiermedida de la desigualdaden salud debe reflejar toda la gama de resultados desalud mortales y no mortales, con el objeto decapturar la rica complejidad de la salud. Esta idea sematerializa en el concepto de vida sana. En tercerlugar, proponemos usar la esperanza de salud comomedida preferible al periodo de vida sana, ya queexcluye las diferencias de vida sana debidas simple-mente al azar. En otras palabras, la cantidad queinteresa al estudiar la desigualdad en salud es ladistribucion de la esperanza de salud entre losindividuos que componen una poblacion. En cuartolugar, la desigualdad de la distribucion de la esperanzade salud puede cuantificarse midiendo las desviacio-nes individuales respecto de la media o midiendo lasdesviaciones interindividuales. La forma exacta delındice de desigualdad dependera de tres decisionesnormativas. Un mas profundo conocimiento de lasopiniones de la gente respecto a esas decisionesnormativas sentara las bases para establecer unamedida normalizada de la OMS de las desigualdadesen salud.

Nuestro enfoque se diferencia de los propues-tos por LeGrand (38, 39) y Silber (37), basados sobretodo en la forma de la tasa promedio de mortalidadpoblacional en funcion de la edad. Ese enfoque indicaque las desigualdades en salud estan disminuyendo entodo el mundo, pero sus conclusiones derivan porentero del hecho de que la forma de la curvapromedio de riesgos de mortalidad por edadescambia predeciblemente al aumentar la esperanzade vida. A nuestro juicio, hay que centrarse en ladistribucion de la esperanza de salud entre losindividuos. No hay razon para suponer que esadistribucion se estrecha a medida que aumenta laesperanza de salud promedio. Los resultados preli-minares de estudios de la distribucion del riesgo dedefuncion en la infancia indican que no hay ningunarelacion entre el nivel de mortalidad en la infancia y ladistribucion del riesgo entre los individuos (22).

Atendiendo a la desigualdad de riesgos sanita-rios especıficos por edades se puede reavivar elinteres en ciertos problemas sanitarios. Por ejemplo,muchas exposiciones ocupacionales especıficas nocontribuyen de forma importante a los nivelespromedio de esperanza de salud, pero pueden



contribuir a aumentar marcadamente los riesgos enuna pequena minorıa. Al cuantificar mejor ladistribucion de la esperanza de salud, la influenciade la exposicion a factores ocupacionales o geogra-ficos puede hacerse evidente. El interes por ladesigualdad en los riesgos para la salud en los paısesdesarrollados tambien puede orientar la atencion a lasimpresionantes desigualdades observadas en lotocante al riesgo de mortalidad de los varonesadultos. En los Estados Unidos hay considerable-mente mas desigualdad en el riesgo de muerte de losvarones adultos que en el riesgo de muerte en lainfancia o entre las mujeres adultas (15).

Para cuantificar la distribucion de la esperanzade salud se tendran que emplear datos de encuestastransversales sobre la prevalencia de trastornos desalud no mortales. Medir las desigualdades en saludsignifica fundamentalmente comparar la distribuciondel estado de salud entre los individuos de unapoblacion y comparar las distribuciones de distintaspoblaciones. Si para estimar la esperanza de salud sedesea utilizar las respuestas autonotificadas obtenidascon distintas encuestas sobre el estado de salud(como la SF-36, la EUROQOL o la de actividadescotidianas), habra que prestar especial atencion a la

comparabilidad de esas respuestas entre distintosgrupos culturales. Hay datos que indican que loscuestionarios utilizados actualmente en las encuestaspara medir el estado de salud quiza no soncomparables (54–56). Es de esperar que los trabajossobre las desigualdades mejoren la comparabilidad delas respuestas a las encuestas sobre el estado de saludentre los distintos grupos culturales.

Crece el consenso en torno a la idea de que lamejora del nivel promedio de salud no es unindicador suficiente del desempeno de los sistemasde salud. La distribucion de esa mejora es unadimension igualmente importante del desempeno. Silas desigualdades en salud han de figurar en el centrodel debate sobre las polıticas sanitarias, es precisodesarrollar mejores metodos para medir dichasdesigualdades. Solo ası podremos determinar laverdadera magnitud del problema y vigilar losprogresos hacia su solucion. n

Nota de agradecimiento

Queremos dar las gracias a Gary King, RafaelLozano, Joshua Salomon, Daniel Wikler, SarahMarchand y Philip Musgrove, por sus valiosasaportaciones y observaciones.

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