Prueba estadística y Metaanálisis

Prueba estadística

El presente análisis pretende comparar la prevalencia de discapacidades en los hogares de Colombia y Venezuela. Es importante aclarar que se asume que la muestra encuestada en MIRA es representativa de las poblaciones que el programa desea focalizar. A continuación, se muestra el número de personas que hacen parte de la encuesta de cada país:

Metodología:

En un principio, se quería hacer una comparación entre los países haciendo una Prueba t. Sin embargo, las variables de las bases de datos de los PDM y los MIRA son información dicótoma o categórica, en vez de variables continuas, dadas las características de la información disponible. Se realizaron dos pruebas estadísticas: una Prueba Chi Cuadrado y una Prueba de Fisher.

Las pruebas Chi-Cuadrado y Prueba de Fisher se usan comúnmente para analizar variables categóricas y determinar si hay algún tipo de asociación estadística entre ellas. El estadístico Chi-cuadrado (en la prueba Chi-Cuadrado) y la razón de probabilidades (en la prueba de Fisher) son una medida de la fortaleza de asociación entre las variables analizadas.

Para este documentó, se utilizaron estas dos pruebas estadísticas para comprobar si la proporción de hogares caracterizados con miembros con alguna discapacidad es similar entre países. Los tipos de discapacidad analizados fueron los siguientes: a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas

En ambas pruebas la hipótesis nula (H0) es que no existe ningún tipo de asociación o comparabilidad plausible entre la prevalencia de las discapacidades listadas anteriormente en los países de interés. En el caso de que p-valor sea menor al nivel de significancia escogido, en este caso será 0.05 (con intervalos de 95% de confianza), se rechazará la hipótesis nula y se concluirá que no existe suficiente evidencia para comprobar que existen diferencias significativas entre las proporciones de personas con prevalencia de alguna de las discapacidades en Colombia y Venezuela.

Resultados:

Al observar los p-valores para ambas pruebas, se puede concluir que existe una similitud estadísticamente probable y significativa en las prevalencias de todas las discapacidades analizadas entre Colombia y Venezuela.

Esta similitud puede explicarse, ya que las poblaciones comparadas, son poblaciones vulnerables, que incluyen familias con bajos ingresos, hogares rurales y grupos indígenas. Además, ambos países se encuentran en la línea ecuatorial y tienen dietas similares y alimentos que pueden ser lo suficientemente similares. La alimentación (o su déficit) está relacionada con algunas discapacidades y con enfermedades. Al ser poblaciones vulnerables esto también podría explicar la similitud. También la expectativa de vida en ambos países es similar (74 años en Colombia y 71,1 en Venezuela), al igual que el tamaño y edades de los miembros de los hogares encuestados.

Los resultados también mostraron que independientemente de la disponibilidad o acceso a centros o servicios de salud, la prevalencia de las discapacidades se mantiene en ambos países. Esto puede sugerir que otros factores no asociados a disponibilidad de servicios de salud son los que explican la prevalencia de las discapacidades.

En ambas pruebas, la discapacidad de comunicación tiene un coeficiente menor y un p-valor más grande, aunque significativo en ambos casos. Esto quiere decir que, aunque existe una prevalencia comparable, es la discapacidad que menos se parece en ambos países.

En términos de asistencia humanitaria para población vulnerable con discapacidad, los resultados sugieren que es posible considerar respuestas similares para ambos países. Aunque es importante tener en cuenta el número de personas beneficiarias, en términos de prevalencia de discapacidades, pueden considerarse poblaciones muy similares. Implementar a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas programas de atención conjuntos para ambos países podría aumentar la costo-efectividad de las ayudas humanitarias. No obstante, el contexto de los dos países, la seguridad, el costo diferencial del transporte, de los productos de asistencia o medicamentos puede afectar dicha relación costo-beneficio. También sería posible implementar respuestas similares en ambos países con la probabilidad de obtener resultados similares.

Metaanálisis

Después de analizar los MIRA y los PDM se encontró que son la mayor parte de las variables que componen los cuestionarios son discontinuas (o discretas) 27. Además, hay una combinación de variables cualitativas nominales, por lo cual era difícil establecer la distribución normal de las variables. Por esta razón se decidió utilizar matrices de correlación para analizar la correlación multivariada entre la prevalencia de discapacidad y el acceso a los servicios de salud en Colombia y Venezuela. Es importante señalar que la información recolectada es heterogénea, por lo que no fue posible realizar el mismo análisis para ambos países y que las correlaciones se realizan entre variables y no a nivel de problema de acceso.

Los resultados de las matrices de correlación se ilustran de manera gráfica a través de colores. Cada cuadro representa un coeficiente de correlación. El color de los cuadros se selecciona de acuerdo con el coeficiente de correlación para ilustrar el nivel de correlación y solamente se muestran las correlaciones que son estadísticamente significativas. Adicionalmente, como son matrices cuadradas, basta analizar solamente los coeficientes que están arriba o debajo de la diagonal. La diagonal de las matrices siempre será 1, dado que es el coeficiente de correlación que tiene la variable con ella misma.

Colombia

La primera matriz para Colombia muestra la correlación entre problemáticas en términos de acceso a servicios de salud.

Correlación entre las problemáticas en términos de acceso a servicios de salud

La matriz de correlación muestra que no existen correlaciones fuertes entre las diferentes problemáticas. Esto se evidencia por el tamaño de los coeficientes, que se encuentran

27 Una variable discreta es aquella que está en condiciones de adoptar valores de un conjunto numérico dado. Es decir: solo adquiere valores de un conjunto, no cualquier valor. Entre los valores potencialmente observables de una variable discreta existe una distancia que resulta imposible de “completar” con valores intermedios. Por lo tanto, entre dos valores hay, al menos, un valor que no es observable. https://definicion.de/variable-discreta/#concepto-de-variable-discreta a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas alrededor del 0.04. No obstante, se identificaron relaciones interesantes entre las problemáticas:

• Existe una correlación positiva y significativa entre aquellas personas que afirman que una de las problemáticas más graves en términos de acceso a la salud es que existe discriminación a los adultos mayores por parte del personal de salud (Problemática 7) con aquellos que afirman que no hay instalaciones de salud funcionales cercanas (Problemática 1), el medicamento, tratamiento o servicio específico no está disponible (Problemática 2) y existen barreras tanto físicas como financieras para acceder a estos servicios (Problemáticas 3 y 4).

• Adicionalmente, existe una correlación positiva y significativa entre aquellos que afirman que la mayor problemática en términos de acceso a la salud es la discriminación a los adulos mayores (Problemática 7) con aquellos que prefieren utilizar la medicina tradicional (Problemática 8).

• Existe también una correlación positiva y significativa entre aquellos que afirman que aquellos que no saben si existe un centro de salud cercano (Problemática 9) con aquellos que dicen que no hay personas lo suficientemente capacitadas para ejercer en los centros de salud (Problemática 6).

• Se encuentra también una correlación positiva y significativa entre las problemáticas de que no hay instalaciones de salud funcionales cercanas (Problemática 1) con que no hay personal capacitado en el centro de salud (Problemática 6)

• Por otro lado, existe una correlación negativa y significativa entre las personas que afirman que la mayor problemática es la disponibilidad de servicios, medicamentos o tratamientos (Problemática 2) con aquellos que dicen que existen barreras físicas para acceder a esos servicios (Problemática 4)

• Se encuentra también una correlación negativa y significativa entre las personas que afirman que la mayor problemática son las barreras financieras para el acceso (Problemática 3) con la falta de personal capacitado para atender en centros de salud (Problemática 6).

• No se interpretarán las correlaciones negativas entre la Problemática 9, ya que esta opción da cuenta de que hay desconocimiento de los centros de salud y posiblemente esa es la razón por la cual está negativamente correlacionada con el resto de las problemáticas.

La segunda matriz de correlación para Colombia muestra la correlación entre distintas enfermedades prevalecientes en la muestra. Las enfermedades son las siguientes:

Correlación entre enfermedades prevalecientes en la muestra a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas

La matriz muestra que, aunque existe correlación entre las enfermedades, los coeficientes son pequeños. De la matriz se pueden sacar las siguientes conclusiones, existe

• Correlación positiva y significativa entre las lesiones graves que implican una visita al centro de salud (Enfermedad 12) con la prevalencia de problemas en la piel (Enfermedad 4) y los problemas de salud mental (Enfermedad 9)

• Correlación positiva y significativa entre las enfermedades no transmisibles Cáncer (Enfermedad 7) y la hipertensión (Enfermedad 8), los problemas de salud mental (Enfermedad 9), las cataratas (Enfermedad 10), los problemas dentales y orales (Enfermedad 11 y la incontinencia urinaria (Enfermedad 13)

• También existe una correlación positiva y significativa de los problemas respiratorios (Enfermedad 1) con el Cáncer (Enfermedad 7)

• Por último, existe una correlación negativa y significativa del Cáncer (Enfermedad 7) con las lesiones graves que implican visitas al centro de salud (Enfermedad 12)

Venezuela

La primera matriz de correlación de Venezuela muestra la correlación entre las medidas que han tenido que tomar los hogares en las familias para tratar sus enfermedades. Las medidas son las siguientes:

Correlación entre medidas que toman los hogares para tratar enfermedades

La matriz muestra que todos los coeficientes de correlación son negativos. Esto puede deberse a que a pesar de que los encuestados podían dar más de una respuesta, muchas personas usaron exclusivamente una medida. Los coeficientes se interpretan de la siguiente manera: a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas

• Existe una correlación negativa y significativa entre las personas que piden donaciones (Medida 5) con aquellas que reducen las dosis de sus medicamentos (Medida 1), no toman medicamentos (Medida 2) y acuden a terapias alternativas (Medida 3)

• Adicionalmente, hay una correlación negativa y significativa entre aquellos que acuden a terapias alternativas (Medida 3) con aquellos que toman otras medidas no especificadas (Medida 6)

• Finalmente, hay una correlación negativa y significativa entre las otras medidas no especificadas (Medida 6) con pedir donaciones (Medida 5)

La segunda matriz de correlación para Venezuela muestra la correlación entre distintas enfermedades prevalentes en la muestra. Las enfermedades son las siguientes:

Correlación entre enfermedades prevalecientes en la muestra

* Nota: Las enfermedades son distintas a las de la matriz de correlación de Colombia

La matriz muestra solamente coeficientes de correlación positiva entre las enfermedades:

• En primer lugar, existe una correlación positiva y significativa del Asma bronquial (Enfermedad 8) con la hipertensión arterial (Enfermedad 1), la diabetes tipo 1 y 2 (Enfermedad 3), las varices (Enfermedad 4), la osteoartritis (Enfermedad 5) y el cáncer (Enfermedad 6).

• Además, la diabetes tipo 1 y 2 (Enfermedad 3) tiene una correlación positiva y significativa con la epilepsia (Enfermedad 9) y el enfisema pulmonar (Enfermedad 7)

• De la misma forma, las varices (Enfermedad 4) tienen una correlación positiva y significativa con la epilepsia (Enfermedad 9) y el enfisema pulmonar (Enfermedad 7)

• Finalmente, la epilepsia (Enfermedad 9) tiene una correlación positiva y significativa con el cáncer (Enfermedad 6) y con el enfisema pulmonar (Enfermedad 7) a las necesidades humanitarias en comunidades aisladas