VI Congreso ALAP - Asociación Latinoamericana de Población

Anuncio
VI Congreso ALAP
Dinámica de población y desarrollo sostenible
con equidad
CARACTERIZACION DE LA MORTALIDAD MATERNA EN
COLOMBIA Y SU ESTIMACION INDIRECTA
B. Piedad Urdinola; Ronald F. Herrera
Etapa 3
1
CARACTERIZACION DE LAMORTALIDAD MATERNA EN COLOMBIA Y SU
ESTIMACION INDIRECTA
B. Piedad Urdinola1
Ronald F. Herrera2
Resumen
La Razón de Mortalidad Materna (RMM) se define como el número de defunciones
maternas entre nacidos vivos reportados en el mismo período y área de interés. Este
indicador es uno de los más importantes en términos demográficos y socioeconómicos en
un país, pues no sólo captura las condiciones de mortalidad de las mujeres en edad
reproductiva, sino que similar a lo que sucede con la mortalidad infantil, también se
relaciona con otros indicadores de desarrollo económico.
La RMM usualmente sufre de problemas de sub-registro en la mayoría de países en vía de
desarrollo. Tanto el numerador, defunciones por causas maternas, como el denominador,
nacimientos, desde su fuente: el sistema de estadísticas vitales y Colombia no es la
excepción como ha sido reportado por diferentes demógrafos y expertos en el tema (ver
revisión de literatura en Urdinola, 2011; Miller & Urdinola, 2010).
Este documento presenta los resultados directos y una estimación indirecta de la RMM a
partir de los datos del Censo Nacional de Población-Colombia 2005, como una alterantiva
de corrección al sub-registro. La estimación es confiable a nivel nacional,
desafortunadamente este método indirecto no es confiables a niveles sub-nacionales, ni
extrapolables a años alejados al censal. Así que adicional a dicha estimación, presentamos
la caracterización de los datos agregados e individuales que nos pueden dar una idea sobre
este fenómeno en Colombia, tanto en materia de problemas de medición como dar luces
sobre los aspectos más importantes en este fenómeno.
1. Introducción
La mortalidad materna se define en Colombia como el número de mujeres muertas entre 10
y 49 años mientras están en embarazo o dentro de los 42 días siguientes a la terminación
del embarazo, independientemente de la duración y el sitio del embarazo, debida a
cualquier causa relacionada con o agravada por el embarazo mismo o su atención, pero no
por causas accidentales o incidentales. El principal indicador que mide la mortalidad
materna divide las defunciones maternas frente al número de nacidos vivos reportados en el
mismo período y área de interés (denominador) y se conoce como Razón de Mortalidad
Materna (RMM). Este indicador es uno de los más importantes en términos demográficos y
socioeconómicos en un país, pues no sólo captura las condiciones de mortalidad de las
mujeres en edad reproductiva, sino que similar a lo que sucede con la mortalidad infantil,
también se relaciona con otros indicadores de desarrollo económico como, acceso a un
sistema de salud de calidad, acceso a niveles críticos de nutrición y de servicios públicos
1
Profesora Asociada. Departamento de Estadística. Universidad Nacional de Colombia-Bogotá,
bpurdinolac@unal.edu.co
2
Estudiante Doctoral en Epidemiología. Ludwig-Maximilians-Universität München
2
claves en la salud, como alcantarillado, agua y sistema sanitario. Tan es así, que este
indicador es uno de los objetivos de desarrollo del milenio de las Naciones Unidas (OMS2005).
Sin embargo, la medición de esta simple medida (RMM) sufre de graves problemas de subregistro en la mayoría de países en vía de desarrollo. Tanto el numerador, defunciones por
causas maternas, como el denominador, nacimientos, están sub-registrados en el sistema de
estadísticas vitales en dichos países, y Colombia no es la excepción como ha sido reportado
por diferentes demógrafos y expertos en el tema (ver revisión de literatura en Urdinola,
2011; Miller & Urdinola, 2010).
Esta falta de certeza en las estimaciones de la RMM motiva este documento, que presenta
los resultados directos y una estimación indirecta de la RMM a partir de los datos del Censo
Nacional de Población-Colombia 2005. La estimación es confiable a nivel nacional y se
presenta como una alternativa a este problema de medición, ya que provee una mejor
aproximación para la medición de una estadística tan importante en el campo demográfico,
social y económico del país. Desafortunadamente estos métodos de estimación indirecta no
son completamente confiables a niveles sub-nacionales, ni extrapolables a años alejados al
censal. Así que adicional a dicha estimación, presentamos la caracterización de los datos
agregados e individuales que nos pueden dar una idea sobre este fenómeno en Colombia,
tanto en materia de problemas de medición como dar luces sobre los aspectos más
importantes en este fenómeno.
Como es obvio, la caracterización corresponde únicamente a las defunciones reportadas en
el sistema de estadísticas vitales, dejando por fuera exactamente esos casos que no hacen
parte de las estadísticas: los ocurridos en regiones alejadas, regiones de mayor pobreza, en
varias zonas rurales y donde no hay servicios médicos formales, por lo que siempre deben
ser leídos con precaución.
Luego de esta introducción, la siguiente sección presenta la evolución en el tiempo de la
RMM para el total nacional, nacional por zona (cabecera y resto) y por departamento
colapsando los nuevos departamentos en uno sólo, por departamento y zona, lo que permite
evidenciar problemas de medición en la RMM, que motiva la estimación indirecta de la
RMM allí presentada. Las secciones tercera y cuarta presentan el análisis descriptivo que
caracteriza la población que falleció y fue reportada al sistema de estadísticas vitales por
causas relacionadas a la mortalidad materna. No es un análisis de tipo causal, sino que
presenta asociaciones entre las variables que mejor describen dicha población. Este análisis
se hará siguiendo metodologías de variación bajo un modelo Poisson y un análisis
multivariado que permiten observar en un solo plano las asociaciones entre más de una
variable de interés y el evento de interés, que en este caso será la RMM. Finalmente, se
presentan las conclusiones y recomendaciones extraídas del análisis presentado.
2. Evolución Temporal de la Mortalidad Materna en Colombia y Estimación
Indirecta
La Clasificación Internacional de Enfermedades (CIE) en su décima revisión define una
muerte materna como “la muerte de una mujer durante el embarazo o dentro de los 42 días
3
siguientes a la terminación del embarazo, indistintamente de la duración y el lugar del
mismo, de una causa relacionada a o agravada por el embarazo o su manejo, pero no de
causas accidentales” (WHO, 1993). La entidad oficial Colombiana que recoge la
información necesaria para su medición es el DANE (Departamento Administrativo
Nacional de Estadísticas) quien recolecta a través del sistema de Estadísticas Vitales tanto
los registros de defunción desde 1950, como los de nacimiento desde 1998. Basados en
estos datos, las entidades oficiales preocupadas por la medición de la razón de mortalidad
materna (RMM), como el Ministerio de Protección Social (MPS) e INS (Instituto Nacional
de Salud) la definen como el número de mujeres muertas entre 10 y 54 años mientras está
en embarazo o dentro de los 42 días siguientes a la terminación del embarazo,
independientemente de la duración y el sitio del embarazo, debida a cualquier causa
relacionada con o agravada por el embarazo mismo o su atención, pero no por causas
accidentales o incidentales (numerador) frente al número de nacidos vivos reportados en el
mismo período y área de interés (denominador).
Esta sección presenta la evolución nacional de esta RMM definida como lo hacen las
entidades oficiales en Colombia, para permitir la comparabilidad con las estadísticas
oficiales, a partir de los registros anuales de defunciones del DANE desde 1998 a 2007 y
los registros de nacimientos del DANE para los mismos años. Igualmente presenta la
estimación indirecta de la RMM a partir de los datos del Censo Nacional de Población de
Colombia-2005 que incluye las preguntas que permiten estimar el sub-registro en esta
medida.
Como ya se mencionó, este indicador tiene problemas de sub-registro tanto en su
numerador como en su denominador. Si bien el DANE, desde 1998, viene haciendo
importantes esfuerzos por mejorar las estadísticas vitales (tanto nacimientos como
defunciones), se ha documentado que todavía existen niveles de sub-registros no
despreciables en ambas cifras (Ruíz, 2005; Miller & Urdinola, 2010). En efecto, al analizar
los datos de los registros de defunciones a niveles sub-departamentales, como el número de
defunciones y nacimientos municipales, las series son erráticas a través de los años y en
particular en todas las áreas rurales (categoría “resto" siguiendo la clasificación del DANE),
lo que hace ilusorio el análisis de las cifras a nivel municipal por región.
Estos problemas de medición llevan a cifras departamentales e incluso nacionales que
deben leerse con cautela. De un lado, hay años en los que la información del numerador
puede ser mejor que la del denominador, que al siguiente puede reversarse. De otro lado, la
información de estadísticas vitales está mejor capturada en zonas urbanas que rurales, pero
a través de los municipios del país esta información también puede variar su calidad en el
espacio y tiempo, bien sea por el numerador o el denominador. Es decir, en algunos casos
lo que puede verse como una mejora en la mortalidad materna puede no deberse a una
reducción en la mortalidad de estas mujeres, sino en una reducción del sub-registro de
nacimientos (un mayor denominador). Para poder limpiar este efecto, es necesario un
estudio técnico y detallado de la calidad tanto de numerador y denominador por zonas,
departamentos e incluso municipios, sin embargo un estudio de esa magnitud está por fuera
del alcance del presente trabajo, que mejor se centra en la estimación indirecta de la RMM
para el total nacional.
4
La Figura 1 muestra la evolución en el tiempo de la RMM total nacional, urbana (cabecera)
y rural (resto) por ocurrencia y residencia entre 1998 y 2007. Las RMM nacionales oscilan
entre 70,56 por cien mil nacidos en 2005 y 103,21 por cien mil nacidos en 2000, que
presenta un aumento moderado al comienzo del período, que es típicamente aducido a un
problema de medición de los eventos, mientras el sistema de vitales del DANE se ajustaba
a sus nuevas formas de medición (Miller & Urdinola, 2010). A partir del año 2000 la
tendencia es decreciente, aunque cae lentamente en el país y se estanca para los últimos
años en valores cercanos a 71,5 por cien mil.
A medida que se estiman las cifras menor nivel de desagregación geográfica se observan
diferencias importantes entre las RMM por ocurrencia y residencia. En efecto en el panel
(b) de la Figura 1 muestra las RMM a nivel urbano, donde habita el 70% de la población
colombiana, que mantienen prácticamente la misma tendencia de las tasas nacionales. Sin
embargo, por residencia los valores son menores, el pico de la tasa se ubica en 2001 en
lugar de 2000 y la cada en el año 2002 es mucho más pronunciada que en las otras series y
se mantiene en estos valores mucho más bajos que se acercan a una RMM de 60 por cien
mil. Esto se debe a que en el total nacional y en zonas urbanas hay un mayor numerador
registrado de defunciones por lugar de ocurrencia, mientras que lo contrario sucede en las
zonas rurales. Lo que puede deberse a la naturaleza misma del evento mismo que estamos
midiendo. Es decir, las mujeres que tienen complicaciones durante el embarazo y/o que
saben que pueden tener problemas graves durante el parto o el período del puerperio buscan
o son remitidas a los servicios de salud de mejor calidad disponible. Entonces, si viven en
pequeñas zonas metropolitanas aledañas a una ciudad grande y en general en zonas rurales,
prefieren tener el parto en la ciudad más grande o son remitidas a la misma durante el
trabajo mismo de parto, si hubo una complicación, de manera que son atendidas en centros
de salud de mayor complejidad.
De otro lado las RMM rurales, zonas que contienen la minoría de la población colombiana
(30 %), muestran como a medida que los números se hacen más pequeños, más erráticas
son las RMM, como lo muestra el panel (c) de la Figura 1. El patrón observado para el total
nacional y urbano se pierde y las razones suben y bajan alternándose año a año, tanto por
zona de residencia como de ocurrencia. Similar a lo que sucede en el urbano, las RMM por
lugar de ocurrencia son mayores que las de residencia, pero en este caso la diferencia es
notoria, pues las razones prácticamente se doblan, y es explicado por el patrón tan marcado
de mayor número de defunciones en sitios de ocurrencia frente a las de residencia.
Figura 1. Razón de Mortalidad Materna en Colombia, 1998-2007. Total, por Zona
(Cabecera y Resto) y lugar de Ocurrencia o Residencia.
5
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
Asimismo, la tendencia en los cuatro primeros años y en el último coincide, con un
preocupante crecimiento en la RMM en el último año, que en el caso de las RMM por lugar
de ocurrencia alcanza al máximo de la serie (365.7 por mil). Estos valores de RMM
mayores en zonas rurales que en las urbanas reflejan las peores condiciones
socioeconómicas y de salud de las zonas rurales, incluyendo las dificultades de tener un
buen registro de los eventos vitales. Desafortunadamente la variabilidad en la RMM año a
año no permite cuantificar si las condiciones mejoran o empeoran.
2.1. Estimación Indirecta de la RMM
6
Una forma de intentar reducir estos errores de sub-registro es la propuesta de hacer
estimaciones de la RMM de manera indirecta utilizando los censos de población y los
registros de defunciones. Para este fin, se ha seleccionado el método de Brass (1975, UN
1983) o razón P/F para examinar la cobertura en los nacimientos. Mientras que la
corrección a la mortalidad sigue el método de Generaciones Sintéticas Extintas Ajustadas
(Hill et al. 2009)3. Por las limitaciones que presentan estos métodos se ha preferido hacer la
corrección únicamente a nivel nacional, pues para niveles sub-nacionales el efecto de la
migración (interna) puede afectar considerablemente los factores de ajuste resultantes de la
corrección tanto a la natalidad como a la mortalidad.
El método de evaluación de cobertura de los nacimientos, P/F, se basa en la información
del Censo que incluye la historia de fecundidad de las mujeres (número de hijos nacidos
vivos) por edad, la fecundidad reciente o el número de hijos nacidos en el último año por
edad de las mujeres y la distribución por edad de las mismas. Este método básicamente
contrasta la consistencia entre la fecundidad histórica o acumulada (total hijos nacidos
vivos) y la reportada en el último año, previo al censo, para cada grupo de edad de las
mujeres.
Los resultados de la cobertura en los nacimientos se presentan en la Tabla 1. El incremento
monotónico tanto la columna de paridad promedio (Pi) como la razón P/F muestran el
efecto de la caída en la fecundidad para las colombianas, que se hace mucho más fuerte
para las mujeres que comenzaron su vida reproductiva en los años 70. Este hecho se
confirma al contrastar por edades los niveles de paridad promedio (columna 1) frente a la
Fecundidad Acumulada (columna 3), pues la primera es siempre menor que la última en
todas las edades, menos para las mujeres adolescentes que presentan un incremento en su
fecundidad desde por lo menos 1986 (Johnson-Hanks, et al., 2002).
3
Los detalles técnicos de ambas metodologías se pueden consultar en Hill (2001)
7
Tabla 1. Medición del Sub-registro en los Nacimientos usando el método de Brass
(P/F), Colombia-2005
Fuente: Cálculos propios a partir del Censo Nacional de Población, Colombia-2005
Para su análisis definitivo, sin embargo, se evita las edades extremas. Pues las adolescentes
y mujeres de mayores edades tiene patrones de fecundidad diferentes a la mayoría de las
mujeres, y además presentan errores de reporte mayores a las demás mujeres (Hill et al.,
2001). De allí que el análisis de la columna (4) muestra una relativa cercanía entre razones
para las edades 20 a 40, con un promedio de 1.1468, y un incremento monotónico a medida
que se aumentan las edades. Pero esencialmente las razones para las edades de mayor
fecundidad, entre 20 y 30 años, muestran una alta consistencia con esta tendencia
decreciente de la fecundidad y niveles P/F muy cercanos entre ellos, que difieren solo en
0.0474. En efecto la extrapolación de las razones para estos dos grupos de edad (20-24 y
25-29) resulta en 1.0188, que refleja un sub-registro leve en los años previos al censo y es
exactamente el factor de corrección para los años circundantes al censo.
De otro lado, la corrección al registro de mortalidad sigue la metodología Generaciones
Sintéticas Extintas Ajustadas (ASEG, por sus siglas en inglés). Este método usa la ecuación
de balance demográfico para comparar la distribución de las defunciones por edad con la
distribución de los sobrevivientes en un período de tiempo dado, en este caso el período
intercensal: 1993-2005. En general, este método asume que la población está ligeramente
afectada por la migración y que el registro de la población y las defunciones es
proporcional a todas las edades y es una combinación de los métodos Bennett & Horiuchi
(1981) y el Método de Balance General de Crecimiento (UN, 1983), que provee una
estimación más robusta que cada uno de estos métodos por aparte. Básicamente aplica
primero el método de balance general para estimar los cambios en la cobertura de los
censos y luego aplica la metodología de Bennett & Horiuchi utilizando la población ya
ajustada, que convierte la distribución de defunciones por edad a su correspondiente
Distribución de población estacionaria.
Antes de la aplicación de esta metodología se examinó la calidad de la identificación de las
causas maternas, que se hizo cruzando la información de 3 registros incluidos en los
registros de defunción que corroboran la relación de la causa principal de defunción2
siguiendo los lineamientos sugeridos por la OMS (2005). Asimismo, se intentó adicionar
causas indirectas de mortalidad siguiendo los estudios más recientes de la OMS en este
respecto (Say et al., 2004; Khan et al., 2006; Say et al., 2009). Dado el nivel de agregación
8
de causas de mortalidad que se tiene en la base de datos disponible (3 dígitos de CIE-X3),
fueron muy pocas las defunciones de mortalidad materna indirecta que se pudieron
adicionar y por tanto se puede asegurar que las causas maternas se encuentran bien
clasificadas en los registros de defunción a la mano.
De manera que se prefirió mantener la definición directa de causas de mortalidad materna
por su buena clasificación y porque permite hacer contrastes con las estadísticas oficiales.
Los resultados de la evaluación del registro en la mortalidad femenina por el método la
metodología Generaciones Sintéticas Extintas-Ajustadas (ASEG) se presentan en la Figura
2. Allí se observa que los factores de corrección para las edades femeninas de interés, 10 a
54 años, son mayores que 1, lo que indica niveles de sub-registro en las defunciones para el
período enmarcado en los dos últimos censos. Igualmente, se puede observar una
consistencia entre los factores de corrección para estas edades, pues las diferencias no son
de más de 0.05 puntos para estas edades, necesitando mayor corrección a partir de la edad
30-34. Es decir, entre las edades 10 y 29 el factor de corrección es prácticamente el mismo,
1,1575 en promedio, y después de los 30 años el factor es también muy estable en niveles
de 1,1903 en promedio. De manera que se aplica el factor de corrección correspondiente a
las edades 10-54 que es 1,1701.
Figura 1.2: Medición del Sub-registro en las Defunciones Femeninas, usando el
método ASEG, Colombia, 1993-2005
Fuente: Cálculos propios a partir de los Censo Nacionales de Población, Colombia 1993 y
2005 y registros de defunciones femeninos anuales para el período 1993-2005
La combinación de estas dos estimaciones del sub-registro nos lleva a corregir con alta
confiabilidad las RMM nacionales para los años de 2000 a 2007, tanto en su numerador
como en el denominador. La serie estimada (RMME) oscila ahora entre 81,04 por cien mil
nacidos y 118,54 por cien mil nacidos, como se observa en la Tabla 2, que corresponde a
una corrección de 13% de la cifra oficial. Si bien esta corrección de sub-registro es
9
moderada, resulta importante resaltar que esta cifra probablemente no es homogénea a
través del territorio nacional y seguramente por edad de las madres, por lo que una vez más
no se recomienda aplicar a niveles sub-nacionales y merece un estudio mucho más
detallado en cada una de las regiones del país.
Tabla 2. Razón de Mortalidad Materna Observada (RMM) y Estimada (RMME).
Colombia, 2000-2007
Fuente: Cálculos propios.
2.2. Evolución Temporal de la RMM por Departamentos
A pesar de los problemas de sub-registro anteriormente mencionados, se puede hacer una
categorización de la mortalidad materna, con los registros actuales siendo cautelosos en su
lectura. La primera variable que nos ayuda a esta caracterización es el registro por
departamento de residencia. Las series vitales del DANE permiten desde 1998 diferenciar
las defunciones por lugar de residencia o de ocurrencia. El problema bajo estudio tiene más
sentido de ser analizado por lugar de residencia, pues muchas características
socioeconómicas y ambientales afectan la mortalidad materna, que puede luego ocurrir en
un lugar diferente, pues las complicaciones en el embarazo y/o parto son remitidas a
entidades de salud de mayor complejidad, casi siempre ubicadas en las cabeceras
municipales. Por esta razón se analizan acá las defunciones por lugar de residencia y se
aclara que todos los llamados nuevos departamentos se agruparon una sola categoría, por
ser ellos los de información más deficiente, debido a su baja densidad de población4.
Un ejemplo de estos problemas de registros es lo sucedido en La Guajira, que reporta RMM
mucho más bajas que para el total nacional en todos los años. Por ejemplo, para 2001
reporta cero (0) casos de mortalidad materna en las zonas rurales, lo que realmente quiere
decir es que no hay casos registrados en dichas zonas de La Guajira, en lugar de que no
hayan defunciones femeninas por causas maternas; más siendo éste un departamento pobre
y con alta concentración de mujeres en edad reproductiva en sus zonas rurales. Problemas
de este mismo estilo se detectaron para los departamentos de: Atlántico, Bolívar, Caquetá,
Cesar, Chocó, Magdalena, Risaralda, Sucre, Quindío, Tolima y por lo menos en un año de
4
De hecho, el análisis por lugar de ocurrencia muestra los mayores niveles de RMM en Bogotá para los años
1998, 2001 y 2005; que sólo reflejan una concentración de mayores atenciones y reporte en Bogotá, pero no
necesariamente los verdaderos valores de RMM en el país.
10
la serie en Norte de Santander y Caldas, como se presenta más adelante en las Figuras 4 y
5.
La Figura 3 presenta las RMM departamentales por residencia de las mujeres, donde se
observa que los departamentos con menores niveles de desarrollo económico son los que
reportan las mayores RMM. Los valores más altos reportados están en Chocó, que alcanzan
niveles de 512.9 por cien mil en 1998. Le siguen los departamentos de Nariño, Caquetá y
Cauca con valores entre 300 y 500 por cien mil. Mientras que las menores razones se
encuentran en la zona cafetera y Cundinamarca, con valores que oscilan alrededor de 28.2
por cien mil. Claramente hay una correlación entre los niveles de desarrollo y las RMM,
pues Chocó, Cauca, Nariño y Caquetá son de los departamentos más pobres de Colombia,
mientras que la región cafetera está conformada por departamentos con una adecuada
infraestructura física y de salud y sus niveles de desarrollo económico son superiores al
promedio colombiano (Cárdenas & Yanovich, 1997).
Figura 3. Evolución de las Razón de Mortalidad Materna por Departamentos en
Colombia (Total) entre 1998 y 2007, por lugar de Residencia
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
Las Figuras 4 y 5 muestran que la desagregación departamental por zonas, rural y urbana,
sigue los mismos patrones del total nacional, lo que se explica en parte porque los registros
de las estadísticas vitales son de mejor calidad en las zonas urbanas, como ya se ha
mencionado. Contrario a lo que sucede con la información de las zonas rurales (Figura 5),
que se encuentran con muchos registros de cero defunciones maternas, además en años
consecutivos a otros con un número considerable de defunciones. En particular, el
11
departamento con mayor RMM en las zonas urbanas en casi todos los años es Chocó con
tasas que oscilan entre 159 (año 2007) y 512.8 por cien mil. Mientras que las menores tasas
que oscilan alrededor de 22 y 25 por mil varían de año a año entre los departamentos, bien
sea para aquellos con baja población urbana (Cauca o Caquetá) o para los esperados que
tienen mayor nivel de desarrollo como Antioquia o los de la región cafeteras.
Figura 4. Evolución de las Razón de Mortalidad Materna por Departamentos en
Colombia para Zonas Urbanas entre 1998 y 2007, por lugar de Residencia
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
La Figura 5 muestra la evolución temporal de las RMM en zonas rurales, en donde todos
los problemas de sub-registro en las defunciones, mencionados anteriormente, se reflejan.
Departamentos como La Guajira tiene un comportamiento errático: pasan de tener cero
defunciones en un año y al siguiente reportar bajas tasas y al siguiente las RMM más altas
del país, para al siguiente reportar de nuevo cero defunciones. Por esta razón, no se
recomienda analizar literalmente las RMM por departamento para zonas rurales, pues el
sub-registro es demasiado alto y pueden llevar a conclusiones erradas.
12
Figura 5. Evolución de las Razón de Mortalidad Materna por Departamentos en
Colombia para Zonas Urbanas entre 1998 y 2007, por lugar de Residencia
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
En general, el análisis de esta sección permite esclarecer que a pesar de los esfuerzos
hechos por el DANE en años recientes, todavía se registran importantes niveles de subregistro, que son muchísimo más evidentes en las zonas rurales y que por ende terminan
afectando las RMM de total nacional, que necesitan para el período 2000-2007 una
corrección de 13 %. En las zonas urbanas, se observa un mejor comportamiento, pero aun
así se observan variaciones erráticas para algunos departamentos, incluidos los que tienen
altas proporciones de población urbana.
3. Análisis de Corte Transversal por Departamentos
Frente a los comportamientos erráticos de las RMM, aquí se presenta una alternativa para el
análisis de las RMM en el tiempo, como el análisis de corte transversal para años aislados.
Para esto se hace una comparación de las RMM nacional y departamental, que aplica un
modelo de regresión Poisson y sigue la propuesta de Vanegas (2008), para la construcción
de intervalos de confianza de las RMM. Esta metodología permite contrastar
estadísticamente la diferencia entre cada departamento y la nación, lo que deja ver las la
diferencias importantes y permite señalar los departamentos con mayores problemas en sus
RMM. Este ejercicio se realizó para cada uno de los años de la serie y a continuación sólo
se presentan los resultados de tres años (1998, 2003, 2007), para ver la evolución de los
departamentos en el período de interés.
13
Para cualquier año, la lectura de la Figura 6 permite hacer contrastes frente al total nacional
y entre departamentos de los datos. Si la línea que representa al departamento está por
encima de la línea punteada, que representa el total nacional, se dice que la RMM es
significativamente superior a la del total nacional y si está por debajo entonces es
significativamente inferior a la del país. De igual manera, entre departamentos se pueden
comparar las alturas de cada línea y quien tenga la superior se interpreta como que su RMM
es significativamente mayor.
La Figura 6 muestra en sus tres paneles al departamento del Chocó como el de mayor
RMM para todos los años, hecho que coincide con lo expuesto en el análisis de la serie
temporal. En el otro extremo, sólo los departamentos de Antioquia, Caldas y Santander, se
mantienen como los de menores RMM.
Figura 6. Comparación entre las RMM nacional y por departamento en Colombia,
1998, 2003 y 2007
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
14
Sin embargo, no hay consistencia en el comportamiento por departamentos, por los
problemas expuestos en la sección anterior. Por ejemplo, en 1998 Chocó, Caquetá, Nariño
y Valle se encontraban en niveles mayores al nacional, mientras que en 2003 era el
departamento de Córdoba y para 2007, fueron Córdoba, La Guajira, Magdalena y Meta
quienes tienen estos valores por encima del total nacional.
Una vez más se hace evidente que los problemas de registro afectan las conclusiones que se
pueden extraer de los análisis estadísticos, sin importar la bondad de la herramienta. Por
ejemplo, sólo Chocó se mantiene consistentemente en los mayores niveles que el país,
mientras que departamentos como Córdoba, La Guajira, Magdalena, Meta, Norte de
Santander, Nuevos Departamentos, Sucre, Tolima y Valle varían de valores muy altos a
valores muy bajos a lo largo del período. En parte esto se debe a los problemas de reporte
en las zonas rurales que terminan afectando el total nacional y que dejan sin datos
confiables a estas zonas, e incluso al total nacional.
Un análisis sobre los datos de zonas urbanas, exclusivamente, permite mayor consistencia
en el análisis y arroja los departamentos con mayores desventajas en el tema de mortalidad
materna, pero deja por fuera a todos aquellos que tienen alta población vulnerable a este
evento en las zonas rurales. De hecho, la Figura 7 muestra de nuevo que el departamentos
con la situación más preocupante en la RMM urbana, para todos los años, es Chocó. Sigue
Córdoba, que alcanza los diferenciales más altos en 2007 y luego varía de año a año. En
1998 también sobresalen por sus altas tasas Caquetá, Nariño y Valle; en 2003 Córdoba y
Tolima; y en 2007 Córdoba, La Guajira, Magdalena y Meta. Análogamente, el
departamento que durante los tres años tienen menores RMM es Cundinamarca y los demás
fluctúan de año a año, pero de los menores niveles se encuentran en Santander, Quindío y
Risaralda en 1998; Boyacá, Caquetá, Quindío y Sucre en 2003; y Antioquia, Caldas, Norte
de Santander y Nuevos Departamentos.
15
Figura 7. Comparación entre las RMM nacional y por departamento en Colombia,
Zonas Urbanas en 1998, 2003 y 2007
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
4. Caracterización de las Defunciones Maternas por Registros de Defunción
Esta sección hace una caracterización descriptiva de las mujeres que murieron por causas
maternas y tomadas de la información individual de los registros de defunción del DANE.
No sobra recordar al lector que, de un lado los registros de defunción sufren de problemas
de sub-registro graves y que son mucho mayores en las zonas rurales que en las urbanas, lo
que además sesga la información que se está utilizando para este análisis. De otro lado, sólo
se tiene la información de las mujeres que fallecieron, es decir no se tiene un grupo de
control frente al que se pueda comparar estas características principales, controlando por las
características socio-económicas y ambientales, que nos puedan ayudar a tener
conclusiones contundentes sobre las diferencias entre los dos grupos. De manera que sólo
se puede obtener una descripción de las mujeres que fallecieron por causas maternas
16
durante el período de interés. Las variables incluidas fueron: edad de la mujer, estado civil
de la mujer, sitio de defunción, nivel educativo, régimen de seguridad social, probable
manera de muerte, quien expide el certificado de defunción, tipo de parto, tipo de
embarazo, tiempo de gestación, número de hijos nacidos vivos, número de hijos muertos,
como se determinó la muerte, si recibió asistencia médica y si trae o no trae tiempo
aproximado entre cada causa y la muerte.
Para esta caracterización se utilizaron tres años de análisis: al comienzo, al final y en la
mitad de período para contrastar las diferencias y se hará a través de mapas de
correspondencias. Esta metodología analiza tablas de contingencia de dos o más vías y sus
correspondencias entre filas y columnas y permite visualmente tener en un solo plano todas
las variables de interés, en lugar de generar un número grande de diferentes cruces de
variables, que hacen más complicado su análisis. Estos mapas de correspondencias o planos
factoriales grafican cada una de las categorías de acuerdo a los ejes factoriales. Dos
categorías estarían más cercanamente asociadas, entre más próximos sean sus perfiles sobre
el conjunto de las modalidades (Benzecri, 1973; Lebart et al., 1977; Lebart et al., 1995;
Escofier y Pages, 1992; Fine, 1996; Greenacre, 2007).
La Figura 8 muestra los planos factoriales para los tres años escogidos. En general, se
observa un traslape de muchas de las variables alrededor del cruce de los ejes, o una
asociación cercana para la mayoría de las variables incluidas en este análisis. Para los tres
años se encuentra una asociación directa para las defunciones que registran en hospitales o
clínicas, con asistencia médica, que mueren de manera natural y cuyo certificado lo expidió
el médico tratante. Mientras que no se relacionan de forma importante que las mujeres
tengan bajos niveles educativos, que no hayan recibido atención médica, que el sitio de
defunción sea la casa, que se desconozca si tiene cobertura en el régimen de salud y que el
certificado haya sido expedido por medicina legal. Esto no quiere decir que las mujeres que
tienen sus partos en hospitales y clínicas se mueren más que aquellas que lo hacen en sus
casas y sin asistencia médica. Esto, como se explicó anteriormente, simplemente caracteriza
la mayoría de los registros de defunción por causas maternas.
Como era de esperarse, en épocas modernas, la mayoría de la gente fenece en centros de
salud y bajo la asistencia de algún especialista en el área, quien además es usualmente
quien llena la información de los registros de defunción. Ahora, de estos planos se puede
caracterizar a la mayoría de estas mujeres, como aquellas que además de ir a centros de
salud, clínicas y hospitales, que reciben asistencia médica durante todo el proceso, son casi
siempre mujeres afiliadas al régimen subsidiado de salud, seguidas de quienes están
afiliadas en régimen contributivo, con 20 o más semanas de gestación y con bebés que
nacen con peso entre 0.3 y 1 kilogramos.
Esta caracterización no varía mucho en el tiempo y sirve para identificar dos hechos.
Primero, la cobertura en salud para estos temas es, ha sido y debe seguir siendo prioritaria,
porque las mujeres embarazadas que fallecieron en los años de interés asisten en su mayoría
a clínicas y hospitales, ante las eventualidades que las llevaron finalmente a la muerte, y en
estos centros recibieron tal como se debe asistencia médica; sin importar el tipo de régimen
como se encuentren afiliadas. De manera, que expandir la cobertura tiene en parte el efecto
deseado de ofrecer a todas estas mujeres la posibilidad de tener ayuda calificada, que bien
17
puede llegar a salvarles la vida a futuras mujeres y sus hijos. En segundo lugar, la totalidad
de las causas son causas internas, por la definición misma de mortalidad materna. Esto no
quiere decir que debemos ser negligentes con estos casos, sino que la mayoría de los casos
se producen por causas relacionadas a enfermedades propias o agravadas por el embarazo y
de las cuales muchas pueden ser prevenibles, o tratables si hay un seguimiento apropiado
durante el embarazo y el parto, y seguramente darían lineamientos para la reducción de la
mortalidad materna en Colombia.
Figura 8. Planos factoriales para las defunciones maternas en Colombia, 1998, 2003 y
2007
18
Fuente: Cálculos propios a partir de los Registros Vitales del DANE
5. Conclusiones y Recomendaciones
Son importantes los avances que ha hecho el país en materia estadística, en la recolección
de eventos vitales (defunciones y nacimientos), desde que el DANE modificó su
metodología en 1998. Estos avances son evidentes en la mejora en la calidad registros
vitales y en las diferentes variables que se incluyen en los registros de defunción, que
ayudan a la tabulación de eventos importantes, como la mortalidad materna. A pesar de
dichos avances en el país, todavía es evidente un problema de sub-registro en los eventos
vitales, que es mucho más notorio en las zonas rurales. Estos problemas dejan grandes
falencias al querer evaluar temas aparentemente simples, como el objetivo de desarrollo del
milenio de reducir a la mitad la RMM en una década. Si bien se puede hablar de
aproximaciones usando las cifras nacionales o urbanas, es virtualmente imposible hacerlo
para zonas rurales. Esto hace que la evaluación de las RMM en el tiempo y a niveles
geográficos más desagregados, como los departamentos, sea también difícil y que puede
llevar al lector desprevenido a conclusiones erradas. Para corregir estos problemas se
sugiere el uso de metodologías indirectas de estimación de la mortalidad materna, la
metodología aquí empleada estima un sub-registro en la RMM nacional de 13 %. Los
análisis complementarios también muestran grandes diferencias entre departamentos y
problemas de registro mayores en zonas rurales que en las urbanas.
Además de los problemas planteados a lo largo del documento, una corrección adicional
debe incluir mediciones relacionadas al aborto. Dado que en el caso colombiano la gran
mayoría de los abortos son aún ilegales y el aborto ilegal es una práctica relacionada a
mayores muertes maternas, una estimación indirecta más refinada tiene el reto de cubrir
también estos hechos, aun cuando no hay datos de los mismos.
Con las estadísticas existentes se pueden hacer análisis que cuando requieran la dimensión
geográfica, deben hacerlo preferiblemente por lugar de residencia si se quiere profundizar
en las correlaciones con características socioeconómicas o acceso a servicios de salud y
siempre tener en cuenta que tienen el sesgo de registro. Por último, respecto a los registros
vitales del DANE, con la información existente sobresalen que las mayores RMM a lo
largo del período son consistentemente más altas en las zonas rurales que en las urbanas y
por departamento Chocó mantiene los niveles más altos que alcanzan hasta 512 por cien
mil, niveles similares a los que actualmente tienen países de África sub-sahariana o el sur
de Asia. De manera, que esta RMM está en efecto capturando el desarrollo más lento y las
necesidades mayores que tiene este departamento, frente a los demás de Colombia; pero
sobretodo la necesidad de una serie de reformas e inversiones en infraestructura, servicios
de salud y sociales que empujen los niveles de desarrollo y se reflejen en indicadores
vitales como la RMM.
Finalmente, es difícil conformarse con una estimación de mortalidad materna como una
propuesta para corregir la asertividad de las RMM. Si bien es importante que se mantengan
las preguntas en los censos nacionales de población que permiten hacer estas estimaciones,
es necesario que se hagan esfuerzos adicionales por corregir los problemas de sub-registro
que se presentan tanto en las estadísticas de nacimientos como en las de defunciones por
19
causa. Por ejemplo, implementar nuevas estrategias que permitan el conteo universal de las
estadísticas vitales, así como el emparejamiento con otras estadísticas que permitan la
corrección de los datos como padrones periódicos, pareo con otras fuentes de información
como registros civiles o sistemas educativos y de salud.
Bibliografía
BENZECRI, J.P. 1973. L’Analyse des Donnee. Tomo II, en L’Analyse des
Correspondences, 4a. Edicion. (Dunod, Paris)
BRASS, W. 1964. “Uses of census or survey data for the estimation of vital rates". Paper
prepared for the African Seminar on Vital Statistics, Addis Ababa, 14-19 December.
BRASS, W. 1975. “Methods for estimating fertility and mortality from limited and
defective data".Chapel Hill, NC, International Program of Laboratories for Population
Statistics
CÁRDENAS, M. & D. YANOVICH. 1997. “Café y Desarrollo Económico: Un Análisis
Departamental". Coyuntura Social 16: 137-181.
ESCOFIER, B. & PAGES, J. 1992. Analyses Factorielles Simples et Multiples. Objectifs,
Méthodes e Interpretation. (Dunod, Paris)
FINE, J. 1996. “Iniciaciónal Análisis de Datos Multidimensionales a partir de Ejemplos".
Tercer Seminario de Capacitación de Docentes en Métodos Estadísticos de Aplicación en
las Ciencias Humanas y Sociales.
GREENACRE, M. 2007. Correspondence Analysis in Practice. 2nd edition. (Chapman and
Hall,Boca Raton, FL)
HILL, K., STANTON, C., & GUPTA, N. 2001. “Measuring Maternal Mortality from a
Census: Guidelines for Potential Users". MEASURE Evaluation Manual Series, No. 4
HILL, K., YOU, D., & CHOI, Y. 2009. “Death distribution methods for estimating adult
mortality: Sensitivity analysis with simulated data errors". Demographic Research, 21(9),
235-254.
JOHNSON-HANKS, J., Y. KAMIYA, AND URDINOLA, B. P. 2002. “Transformations
on Adolescent Fertility in Latin America". Paper presented at Population Association of
America-Annual Meeting 2002.
LEBART, L; MORINEAU, A Y PIRON, M. 1995. Statistique Exploratoire
Multidimensionnelle. (Paris, Dunod)
LEBART L; MORINEAU, A. Y TABARD. 1977. Techniques de la Description
Statistique. (Paris, Dunod)
MILLER, G. & URDINOLA, B.P. 2010. “Cyclicality, Mortality, and the Value of Time:
The Case of Co_ee Price Fluctuations and Child Survival in Colombia". XXXJournal of
Political Economy, Vol.118, # 1 (February)
OMS-ORGANIZACI _ON MUNDIAL DE LA SALUD. 2005. “Informe sobre la salud en
el mundo-2005: cada madre y cada niño contarán" (OMS: Ginebra, Suiza)
RUIZ, M. 2005. “La mortalidad materna en Colombia 1998-2001. Cuánto ha mejorado su
estimación?". En: Población, Pobreza Y Desarrollo en Colombia. ed: UNIVERSIDAD
EXTERNADO DE COLOMBIA , v.1 , p.133-158.
KHAN, K. D., WOJDYLA, D., SAY, L., GULMEZOGLU, A.M., & PAUL F A VAN
LOOK. 2006. “WHO Analysis of Causes of Maternal Death: a Systematic Review".
Lancent, v. 367, pp. 1066-1074 (April)
20
SAY, L., SOUZA, J.P., & ROBERT C. PATTINSON. 2009. “Maternal near miss towards a
standard tool for monitoring quality of maternal health care" Best Practice & Research
Clinical Obstetrics and Gynaecology, vol. 23, pp. 287>296
SAY, L., PATTINSON, R, & A METIN GULMEZOGLU. 2004. “WHO systematic review
of maternal morbidity and mortality: the prevalence of severe acute maternal morbidity
(near miss)" Reproductive Health, vol.1, n.3, pp.1-5
UNITED NATIONS/Department of International Economic and Social Affairs, 1983.
Manual X: Indirect Techniques for Demographic Estimation. Populations Studies No.81.
New York: United Nations Publications, Sales No. E.83.XIII.2,
VANEGAS, L.H. 2008. Reporte Final del Proyecto “Gestión integral del sistema de
SIVIGILA y el análisis de datos epidemiológicos, demográficos y estadísticas vitales",
contratado por el Ministerio de la Protección Social (Bogotá, Colombia)
WORLD HEALTH ORGANIZATION-WHO-, 1993. “International Statistical
Classification of Diseases and Related Health Problems, 10th Revision, Instruction
Manual", Volume 2. Geneva: World Health Organization, pp. 134.
21
Descargar