Pandemias y poblaciones vulnerables. ¿Cómo minimizar las desigualdades ante shocks de salud?

 

El grupo EvaluAES termina el 2021 enfilando un 2022 donde pretende celebrar su XI Taller EvaluAES en formato presencial en la Facultad de Economía y Empresa de la Universitat de Barcelona. Es por ello que hace unos días abrimos con mucha ilusión el plazo para enviar resúmenes hasta el 22 de diciembre (consulta aquí el call for abstracts). Para mostrarles una sesión en diferido a aquellos que no pudieron asistir, y con ánimo de motivarles a participar, esta entrada se dedica a un trabajo presentado por Andrea Salas-Ortiz (University of York) y comentado por David Cantarero-Prieto (Universidad de Cantabria), en el X Taller EvaluAES, que investiga si la COVID-19 generó brechas étnicas en los resultados en salud, y los principales factores de esta brecha, todo para proporcionar evidencia científica a las posibles políticas públicas de los sistemas de salud.

La Organización Mundial de la Salud (OMS) es consciente de que las epidemias no solo tienen efectos desproporcionados entre poblaciones vulnerables, sino que también agravan las desigualdades preexistentes, sean sociales, económicas o de salud. Así lo advirtió a principios de 2020, cuando se declaró a la COVID-19 pandemia (Sachs et al., 2020). Se planteó, además, que ésta podría generar peores efectos si interactuaba con altas prevalencias de enfermedades crónicas no transmisibles y se desarrollaba en contextos desiguales (Horton, 2020). Por estas razones, México es un estudio de caso relevante dado que:

  • se trata de un país multiétnico, donde una de cada cinco personas se identifica como indígena;
  • antes de la COVID-19 ya se enfrentaba a una crisis de salud pública debido a las altas prevalencias de obesidad y diabetes tipo II entre su población; y
  • es un país altamente desigual, con un coeficiente de Gini de 0,418 en 2018, mientras que el promedio de los países miembros de la OECD fue 0,30 (OECD, 2021).

Esta entrada describe un análisis que identifica si la COVID-19 generó brechas étnicas en los resultados en salud y explica los principales factores detrás de esta brecha. Para ello utilizamos una versión modificada del método cuantitativo y paramétrico de descomposición Oaxaca-Blinder, que se enfoca en medir diferencias promedio intergrupal en un resultado de salud. En este estudio se analizan hospitalizaciones, ingresos en unidades de cuidados intensivos (UCI) y muertes por COVID-19, entre población indígena y general en México. Este método fue originalmente propuesto para explicar la legitimidad de las brechas salariales entre hombres y mujeres en EEUU (Blinder, 1973; Oaxaca, 1973). En este caso se aplica para explicar la brecha en los distintos resultados de salud. El método se basa en estimar modelos de regresión para cada grupo, y usar un contrafactual que estima la presencia de desigualdades permitiendo que el grupo de los indígenas experimenten el efecto de las variables observables sobre los resultados en salud que tiene la población general. Esto nos ayuda a medir las diferencias promedio debido a las características observables (componente explicable) y las diferencias por las discrepancias entre los parámetros de los grupos (componente no explicable). Las propiedades de los métodos nos permiten también identificar la contribución relativa a ambos componentes de cada variable incluida en el modelo.

Los datos para este análisis son datos administrativos sobre la COVID-19 e información del censo de población y vivienda de México. Se incluyen variables a nivel individual, como sexo, edad, condiciones de salud subyacentes y tipo de institución sanitaria dónde se recibió atención médica. También se toman en cuenta variables contextuales que proporcionan información sobre las circunstancias socioeconómicas del área geográfica donde viven las personas.

Al aplicar el método Oaxaca-Blinder, se encuentra que existen brechas de salud desfavorables hacia los indígenas. En particular, la proporción de indígenas hospitalizados, ingresados en UCI y muertos fue un 12,0%, 1,3% y 4,8% mayor que en la población general, respectivamente. Al descomponer esta brecha, se identifica que la mayor parte de las desigualdades en hospitalizaciones, ingresos en UCI y muertes (81%, 52% y 87%, respectivamente) se explican por las diferencias en las características observables del paciente, es decir, por las diferencias en las características individuales y sociodemográficas, como condiciones de salud subyacente, donde se recibió atención sanitaria, las características del hogar y del área geográfica. Al no poderse atribuir una explicación económica, la contribución restante a la brecha (19%, 48% y 13%) podría ser indicativa de efectos discriminatorios.

Aunque la interpretación es muy debatible, existe evidencia para no descartar la presencia de discriminación en contra de los indígenas. Por ejemplo, cuando se estima el peso relativo de cada variable, encontramos que, si todas las viviendas en México tuvieran disponibilidad de agua potable, electricidad, drenaje, etc., la brecha étnica en hospitalizaciones disminuiría en un 28%. Esto indica que, a pesar de ser un derecho constitucional, no todas las personas disfrutan del derecho básico a una vivienda digna y que son mayoritariamente los hogares indígenas quienes no tienen acceso a agua potable. Por lo tanto, existe evidencia de un trato desigual gestado desde el Estado.

Por razones de espacio no se pueden describir todos los resultados a detalle, pero estos pueden ser consultados en este documento de trabajo. Aquí se discuten dos mensajes clave que de este análisis se desprenden. Primero, se confirma la advertencia de la OMS: la pandemia por la COVID-19 ha tenido efectos desproporcionados en la población indígena de México. Segundo: las desigualdades preexistentes se han magnificado y exacerbado. Una respuesta a la pregunta normativa sobre cómo minimizar las brechas sería reflexionar sobre la actual política social, ya que es imperativo incorporar los principios de focalización y priorización a la atención de los más vulnerables en acciones, intervenciones y programas. En ausencia de esto, estaremos condenados a experimentar los mismos escenarios de desigualdad étnica cuando, en el futuro, tengamos que enfrentar otra epidemia.

Andrea Salas-Ortiz, presentando su trabajo en el X Taller de EvaluAES. Sesión del 8 de julio de 2021.

David Cantarero-Prieto, comentando el trabajo de Andrea Salas-Ortiz en el X Taller de EvaluAES. Sesión del 8 de julio de 2021.

Y es que este tipo de reflexiones y análisis nos conducen también a pensar en que sería interesante estudiar las desigualdades incluso dentro de los propios grupos étnicos detallados, además de las propias consideraciones específicas en países como México, donde muchas personas no disponen de seguro sanitario ni está registrada, o bien trabajan en economía sumergida además de la fuerte segregación laboral. Todo ello abre prometedoras líneas de investigación como ya sucede en otros países (Thakur et al., 2020; Razai et al., 2021; Watkinson et al., 2021), e incluso en relación a las propias implicaciones en términos de políticas públicas (educación, gradiente social y de ingresos, problemas intergeneracionales, exposición a largo plazo a contaminación, discriminación o estigma social, etc.).

El Taller se grabó y se puede visualizar el vídeo de la presentación aquí:

 

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