Lectura 1E by Lizeth Mayerli

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud: una metodologıá basada en la distribucioń de la esperanza de salud E. E. Gakidou,1 C. J. L. Murray2 y J. Frenk3

Este artıćulo propone un marco general para definir y medir las desigualdades en salud, definidas como las diferencias de salud entre los individuos de la poblacioń. Consideramos que la salud es un componente intrıńseco del bienestar y que, por tanto, las desigualdades en salud tienen importancia en sı´ mismas, esteń o no correlacionadas con desigualdades en otras dimensiones del bienestar. En la medicioń de las desigualdades en salud deben incorporarse todos los resultados relacionados con la salud, es decir, tanto la mortalidad como la morbilidad. Esa nocioń se concreta en el concepto de (periodo de) vida sana. Como medida, la esperanza de salud individual es preferible al periodo de vida sana individual, ya que la esperanza de salud excluye las diferencias de vida sana simplemente debidas al azar. En otras palabras, la cantidad que interesa estudiar al abordar las desigualdades en salud es la distribucioń de la esperanza de salud entre los individuos que componen el conjunto de la poblacioń. La desigualdad de la distribucioń de la esperanza de salud puede cuantificarse mediante las desviaciones individuales respecto de la media o mediante las desviaciones interindividuales. La forma exacta de la medida que resuma la desigualdad dependera´ de tres decisiones normativas. Las deliberaciones sobre esa medida normalizada de la OMS destinada a cuantificar la desigualdad en salud se verıán beneficiadas por un mejor conocimiento de las opiniones de la gente respecto a esas tres decisiones normativas. Artıćulo publicado en ingle´s en el Bulletin of the World Health Organization, 78 (1): 42–54.

Introduccioń Las desigualdades en salud son un tema destacado en la agenda de las polı´ticas (1–20). Los promedios de los logros sanitarios ya no se consideran indicadores suficientes del desempenõ de un paı´s en materia de salud; y por otra parte la distribucioń de la salud en la poblacioń se considera tambień un asunto importante. La OMS esta´ interesada en medir las desigualdades en salud como dimensioń especı´fica del desempenõ de los sistemas sanitarios (21). Aquı´ se consideran desigualdades en salud las variaciones del estado de salud entre los individuos integrantes de la poblacioń (14). Este enfoque, que es coherente con la medicioń de las desigualdades en otros campos, por ejemplo en economıá, nos permite hacer comparaciones transversales entre paı´ses y estudiar los determinantes de las desigualdades en salud (22). Este artıćulo aborda el problema de la cuantificacioń de las desigualdades en salud distinguieńdolo de la medicioń de los niveles medios de salud. Los compromisos praćticos entre las polı´ticas que

mejoran esos niveles medios y las que fundamentalmente reducen las desigualdades en salud constituyen un terreno importante de debate. Sin embargo, este trabajo no aspira a determinar la manera de llegar a compromisos adecuados en ese terreno. En la primera seccio´ n del artıćulo nos preguntamos que´ cantidad nos gustarıá ver distribuida equitativamente en una poblacioń. En otras palabras, intentamos responder en el contexto sanitario a la cla´sica pregunta: ¿igualdad de que´? (23). En el debate sobre las desigualdades en salud es fundamental, primero, definir claramente la magnitud que nos interese, y luego, proceder a medirla, en funcioń de los datos disponibles. En la segunda seccioń examinamos varios me´todos para integrar en una sola medida la distribucioń de la cantidad de intere´s y calcular ası´ un ´ındice de desigualdad en salud. Nos ocuparemos tambień de los tres aspectos normativos que plantea la resolucioń de ese problema. La tercera seccioń se refiere a la estrategia global de medicioń de la OMS, y concluye poniendo de relieve la importancia decisiva que tendra´ este enfoque cuantitativo para la investigacioń y para la formulacioń de polı´ticas y estrategias.

Analista de Polı´ticas Sanitarias, Servicio de Asesoramiento en Economı´a, Organizacio´n Mundial de la Salud, 1211 Ginebra, Suiza. (Correspondencia.)

Director, Programa Mundial sobre Pruebas Cientı´ficas para las Polı´ticas de Salud, Organizacio´n Mundial de la Salud, Ginebra, Suiza.

Director Ejecutivo, Pruebas Cientı´ficas e Informacio´n para las Polı´ticas, Organizacio´n Mundial de la Salud, Ginebra, Suiza.

Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

¿Igualdad de que´? Para responder a la pregunta ¿que´ cantidad nos gustarıá ver equitativamente distribuida en la poblacioń? se deben abordar varias cuestiones de ´ındole e´tica y tećnica. ¿Considerarıámos una situacioń de #

Organizacio´n Mundial de la Salud 2000

Desigualdades en salud igualdad perfecta que todos los individuos vivieran exactamente hasta la misma edad? ¿Que todos disfrutaran de ideńtico nivel de salud? ¿Que todos tuvieran exactamente el mismo nivel de salud a lo largo de su vida? En esta seccioń tratamos algunos de los aspectos normativos relacionados con la eleccioń de la cantidad que nos gustarıá ver equitativamente distribuida en una poblacioń.

Igualdad de vida sana Imaginemos una cohorte de individuos nacidos en el anõ 2000. ¿Que´ deberıámos observar para afirmar que existe una situacioń de perfecta igualdad en materia de salud entre los individuos de esa cohorte? Un punto de partida podrıá ser la consideracioń de que todas las personas deberıán tener el mismo periodo de vida sana. En otras palabras, desearıámos que todos los individuos de la cohorte vivieran el mismo nu´mero de anõs y con el mismo nivel promedio de salud durante sus vidas. El periodo de vida sana — o simplemente «vida sana» — es una medida integrada de la supervivencia y de los trastornos no mortales de salud ponderados por sus pesos preferenciales. Ya existe una extensa bibliografıá sobre ´ındices sanitarios poblacionales que integran mortalidad y morbilidad (puede verse una revisioń general en la ref. 24). En el campo de la economıá sanitaria hay muchas publicaciones referentes a los «anõs de vida ajustados por calidad» (AVAC), que son una medida de las mejoras de salud individual obtenidas mediante intervenciones que incorporan cambios de la supervivencia y de la calidad del estado de salud (veánse, por ejemplo, las refs. 25 y 26). La nocioń de vida sana es fundamentalmente un concepto similar, pero aplicado a un individuo a lo largo de toda su vida. La figura 1 ilustra la vida sana a lo largo de la vida de un individuo i. Si dicho individuo hubiera vivido 100 anõs con perfecta salud y luego hubiera muerto su´bitamente, el periodo de vida sana serıá toda la superficie del gra´fico, 100 anõs. Pero este individuo tuvo problemas de salud en distintos momentos, y por ello su vida sana se representa mediante la curva que muestra la figura 1. El individuo nacio´ sano, tuvo un accidente de tra´fico

a los 25 anõs de edad, diabetes a los 50 y Alzheimer a los 65. El a´rea bajo la curva representa la vida sana del individuo o, en otras palabras, el nu´mero de anõs vividos con perfecta salud que serıán equivalentes a los 100 anõs que realmente vivio´ a lo largo de sucesivos periodos en los que su salud no fue perfecta. El ca´lculo del periodo de vida sana del individuo i dependera´ de los pesos que se asignen a los periodos en que su salud no fue completa. Los me´todos y las pole´micas referentes a esta ponderacioń se tratan en otras publicaciones (27–32). Hay que distinguir entre la vida sana de un individuo y el conjunto de riesgos de salud a los que el individuo esta´ expuesto a cada edad. Los riesgos de salud son las probabilidades de muerte y de incidencia y remisioń de las enfermedades o los trastornos de salud no mortales que el individuo afronta a cada edad. No podemos medir los riesgos de salud a nivel individual, pero estamos desarrollando me´todos para estimarlos. Combinando los riesgos de salud de todos los individuos a todas las edades podemos calcular la esperanza de salud, es decir, el periodo previsible de vida con salud perfecta. Los riesgos de salud pueden considerarse subyacentes al periodo de vida sana, o e´ste puede considerarse como el resultado de un conjunto de riesgos de salud.a Para que todos los individuos de una cohorte tengan los mismos anõs de vida sana son necesarias y suficientes dos condiciones: que todos los individuos tengan igual esperanza de salud y que todas las curvas individuales de riesgo de muerte y de incidencia y remisioń de procesos no mortales sean rectangulares. A esperanzas de salud iguales corresponden a´reas ideńticas bajo la curva de supervivencia de salud (figura 2).b Una curva de riesgo rectangular implica que los riesgos de muerte, incidencia de enfermedad o remisioń son cero o uno a todas las edades.c Como a

La esperanza de salud esta´ bien establecida en la literatura cientı´fica como un ıńdice de salud poblacional que integra informacioń sobre mortalidad y morbilidad (33, 34 ). La aplicacioń que aquı´ se hace de dicho concepto a un individuo pretende generar una medida ex ante de los riesgos de salud como funcioń de la edad. b

La funcioń 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 probabilidad de estar vivo a la edad x, Pjx la probabilidad de estar en el estado j a la edad x (que tiene en cuenta tanto la incidencia como la remisioń de la enfermedad o el problema de salud j ) y Wjx el peso de gravedad correspondiente al estado j a la edad x, medido en una escala en la que cero equivale a haber fallecido, y uno corresponde a la plena salud. Si suponemos que SS (x) disminuye monotońicamente con la edad, podemos combinar el conjunto de riesgos de salud y los pesos correspondientes a la gravedad de los distintos estados en un ıńdice de riesgo de salud, r (x), que puede concebirse como el riesgo uńico al que el individuo habrıá de estar expuesto para que su supervivencia de salud fuera SS (x). c En lo que hace a la mortalidad, una funcioń de riesgo rectangular significa que todos los individuos tienen riesgo cero de muerte hasta cierta edad x a la que el riesgo se hace uno para toda la poblacioń. En cuanto a los trastornos de salud no mortales, las funciones de riesgo rectangulares implican que a una edad dada el riesgo de incidencia de un trastorno o de remisioń de ese trastorno es o bien cero, o bien uno para toda la poblacioń. Las curvas que expresan las funciones individuales de riesgo pueden ser distintas, siempre que la esperanza de salud sea la misma. Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud es imposible que todas las curvas de riesgo sean rectangulares porque, por ejemplo, nunca es posible reducir el riesgo de lesioń trauma´tica a cero, el ideal de vidas sanas iguales nunca podra´ materializarse. Adema´s, las diferencias de vida sana estrictamente debidas al azar pueden carecer de intere´s para medir las desigualdades en salud. Individuos a los que se aplique exactamente la misma funcio´ n de supervivencia de salud pueden tener vidas sanas de magnitud muy distinta por simple azar. La figura 2a ilustra una funcioń concreta de supervivencia de salud seguń la edad que corresponde a una esperanza de salud de 56,5 anõs. La figura 2b ilustra la distribucioń de la vida sana observada en una poblacioń en la que todos los individuos estaban expuestos a la distribucioń de riesgos de salud que muestra la figura 2a. Al comienzo todos los integrantes de esta poblacioń tenıán una esperanza de vida sana de 56,5 anõs, pero simplemente por azar las vidas sanas se dispersan de 1 anõ a 110 anõs. Es impresionante que toda la variacioń de la vida sana que muestra la figura 2b sea resultado de una igualdad completa en los riesgos de salud. Por ejemplo, a los 20 anõs de edad cada individuo de la poblacioń tenıá una probabilidad del 93% de estar completamente sano. Por puro azar, de cada 100 personas 93 estarıán en perfecta salud a los 20 anõs mientras que las 7 restantes no lo estarıán. Aunque el riesgo era ideńtico para todos los individuos, en el resultado final hay desigualdad. En nuestra opinioń la desigualdad que es fruto del azar (o de «la suerte») no tiene intere´s, ya que al principio todos los individuos afrontan exactamente el mismo riesgo. Esta propuesta de excluir la suerte de las consideraciones sobre la igualdad esta´ bien establecida en las publicaciones relativas a la equidad. Por ejemplo, seguń Sen (23), lo deseable es que los individuos tengan la misma capacidad, no que esa capacidad se realice en la misma medida, lo que e´l llama functioning (ejecucioń, o funcionamiento). La igualdad de anõs de vida sana so´lo podrıá realizarse si los riesgos de incidencia y remisioń de procesos no mortales y de muerte fueran de cero o de uno para toda la poblacioń. Como eso no puede suceder, y como, por otra parte, es improbable que las diferencias de nivel de salud que se observan entre los paı´ses se deban a diferentes niveles de suerte o de azar, resulta ma´s interesante analizar la distribucioń interindividual de los riesgos sanitarios en una poblacioń y comparar esas distribuciones entre distintas poblaciones.

Igualdad de riesgos de salud Cada individuo tiene un perfil de riesgos de pe´rdida de salud a una edad dada, que puede expresarse mediante una funcioń de supervivencia de salud (similar a la que para una cohorte muestra la figura 2a). Este perfil de riesgos de salud presenta dos caracterı´sticas. En primer lugar, el a´rea bajo la curva de la figura 2a es la esperanza de salud del individuo: la vida sana promedio de un individuo Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

sometido a esta funcioń de supervivencia de salud.d En segundo lugar las formas de la curva de supervivencia de salud pueden ser distintas para una misma a´rea bajo la curva. Tanto las diferencias interindividuales en esperanza de salud como las diferencias en la forma de los riesgos de salud a distintas edades pueden contribuir a que las vidas sanas sean desiguales. Para que se comprenda mejor la contribucioń de estos dos factores a la desigualdad de vida sana aprovecharemos la relacioń lineal a menudo observada entre el logaritmo de la tasa de mortalidad especı´fica para una edad y la edad (35, 36).e d

Formalmente: L ES = $SS (x ) dx 0 donde ES es la esperanza de salud, SS (x) es la probabilidad de tener una salud perfecta a la edad x y L es el lı´mite de la vida humana. e La ley de la mortalidad de Gompertz (35) so´lo es aplicable a las tasas de mortalidad especı´ficas de edades superiores a los 20 anõs. El riesgo de muerte desde el nacimiento hasta los 20 anõs disminuye al aumentar la edad. Un ana´lisis detallado de las tasas de mortalidad a edades superiores a 75 u 80 anõs ha mostrado recientemente que la tasa no aumenta tan ra´pidamente como serıá de esperar seguń la ley de la mortalidad de Gompertz (36). 31

Desigualdades en salud La figura 3a muestra el riesgo de mala salud o de muerte para dos poblaciones diferentes, en escala logarı´tmica. En cada poblacioń todos los individuos tienen a cada edad un conjunto ideńtico de riesgos de salud, como muestra la gra´fica, y la esperanza de salud en cada poblacioń es de 56,5 anõs. Como la pendiente de la curva de riesgo de salud de la poblacioń A es menor que la de la poblacioń B, la distribucioń de vida sana (que muestra la figura 3b) en la poblacioń A tiene una varianza mayor que en la poblacioń B (la varianza es de 568 en la poblacioń A y de 437 en la B), aunque las medias son ideńticas. Silber (37) y LeGrand (38, 39) han intentado medir la desigualdad en edad de fallecimiento — no en anõs de vida sana, aunque es la misma idea, pero aplicada solamente al riesgo de muerte — determinada por la variacioń de la pendiente del logaritmo de la tasa de mortalidad. La figura 4 ilustra, empleando el caso particular de las mujeres del Reino Unido, un feno´meno de observacioń general como es el aumento de la pendiente del logaritmo de la tasa de mortalidad a medida que la mortalidad disminuye. En otras palabras, hay una estrecha relacioń entre el nivel de mortalidad y la desigualdad en edad de fallecimiento (o anõs vividos) que refleja la pendiente de la

curva del logaritmo de la tasa de mortalidad. No sorprende pues que LeGrand y Silber concluyan que conforme disminuye la mortalidad, la desigualdad medida de esa manera tambień disminuye. Si todos los individuos de las poblaciones A y B tienen ideńtica esperanza de salud pero el perfil por edades de los riesgos de salud difiere solamente en la pendiente y en la interseccioń del logaritmo de los riesgos de salud en funcioń de la edad, ¿es relevante este factor contribuyente a las desigualdades de vida sana para cuantificar las desigualdades en salud? Hay varias razones que llevan a pensar que la variacioń en el patroń promedio de riesgos de salud entre una y otra poblacioń probablemente no tiene demasiado intere´s. En primer lugar, comparando distintas poblaciones se observa una intensa relacioń entre la pendiente de la curva de riesgo de defuncioń y la edad — y cabe presumir que tambień entre la funcioń de riesgo de salud y la edad —, de manera que la desigualdad medida de esta forma decrece a medida que la mortalidad disminuye. En segundo lugar, manteniendo constante la esperanza de salud hay muy pocas polı´ticas o intervenciones para alterar la pendiente de esta curva relacional y reducir ası´ las desigualdades de vida sana. En tercer lugar, no es ni mucho menos evidente que todo el mundo tenga las mismas preferencias en cuanto al perfil de riesgo de salud seguń la edad. Diversos estudios de diferencias seguń grupos sociales y ana´lisis de a´reas pequenãs muestran que en una misma cohorte hay gran variacioń de unos individuos a otros en cuanto a esperanza de salud (1, 12, 15, 40–42). Ciertos individuos afrontan un mayor riesgo de problemas de salud o de muerte a todas las edades, mientras otros afrontan riesgos mucho menores. Esta variacioń en la esperanza de salud interindividual a una edad dada no se refleja en la curva promedio de supervivencia de salud de la poblacioń. La funcioń de supervivencia de salud muestra la probabilidad promedio, pero no aporta ninguna informacioń sobre la distribucioń de esta probabilidad en el conjunto de la poblacioń. La figura 5 ilustra la vida sana de una poblacioń en la que las esperanzas de salud individuales varıán entre 47 y 82 anõs pero la pendiente de la curva del logaritmo de la funcioń de riesgo de salud es ideńtica para todos los individuos. Las funciones de supervivencia de salud de todos los individuos se hallan acotadas entre los lı´mites que muestra la figura 5a y son paralelas a los lı´mites. La lıńea intermedia ma´s gruesa representa el riesgo promedio de mala salud para el conjunto de la poblacioń a cada edad, que corresponde a una esperanza de salud de 56,5 anõs. La figura 5b muestra que una poblacioń en la que la curva de riesgos sanitarios se halle en cualquier lugar entre los dos lı´mites de la figura 5a presentara´ casi la misma desigualdad de vida sana que una poblacioń en la que todos los individuos tengan la misma curva de riesgos de salud (curva B en la figura 5a). Ası´, en cuanto a periodos de vida sana las dos poblaciones presentan casi la misma cantidad de desigualdad en salud; sin embargo, si atendemos a la distribucioń del Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud periodo de vida sana esperada, o de esperanza de salud (figura 5a), la mayorıá estarıá de acuerdo en que la poblacioń en la que la esperanza de salud de cada individuo se halle en cualquier lugar en el intervalo de 47–82 anõs presentara´ una desigualdad en salud mucho mayor que la poblacioń en la que la esperanza de salud sea de 56,5 anõs para todos los individuos. Las variaciones interindividuales en esperanza de salud parecen mucho ma´s importantes que las diferencias entre las poblaciones en lo que se refiere a la pendiente de la curva promedio de riesgos sanitarios como funcioń de la edad. La figura 5 tambień ilustra un feno´meno importante que se observa en cualquier cohorte. La esperanza de salud promedio es de 56,5 anõs, pero el periodo promedio de vida realizado en la cohorte es de 58,7 anõs. Los individuos de alto riesgo tienden a morir a edades tempranas, de tal forma que la mortalidad efectiva a edades mayores refleja los riesgos de aquellos con mayor esperanza de salud. Este efecto selectivo lleva a la situacioń parado´jica de que las desigualdades en esperanza de salud aumentarań el periodo de vida promedio efectivo de la cohorte. La figura 5a tambień indica que el componente aleatorio en la realizacioń de los valores esperados es grande. La diferencia entre las distribuciones de esperanza de salud es muy grande, desde una variacioń nula para la poblacioń B a una gran variacioń para la poblacioń A, pero la diferencia en la distribucioń del resultado (figura 5b), es decir, los anõs de vida sana, no lo es. Un aumento importante de la desigualdad de esperanza de salud tiene ası´ un efecto relativamente pequenõ en la distribucioń de vida sana. Creemos que la distribucioń de la esperanza de salud para una cohorte tiene ma´s intere´s para el estudio de las desigualdades en salud que la distribucioń de los periodos de vida sana. Igualmente, creemos que la forma de la curva promedio de riesgos sanitarios o la variacioń de la forma de la curva de riesgo morboso manteniendo la esperanza de salud constante puede ser de intere´s. Sin embargo, para el estudio de las desigualdades en salud consideramos que esa forma es menos relevante que la simple distribucioń de la esperanza de salud.

Distribucioń de la esperanza de salud atribuible a factores inevitables o a decisiones personales Se podrıá arguïr que carecen de intere´s dos de los componentes de la distribucioń de esperanza de salud de una cohorte, a saber, el componente no susceptible de modificacioń, y el componente constituido por las decisiones individuales, tomadas con informacioń suficiente, de adoptar conductas de riesgo que disminuyen la esperanza de salud. Si hubiera diferencias en esperanza de salud que nunca pudieran remediarse con la tecnologıá actual o futura, quiza´ podrıá argumentarse persuasivamente que estos aspectos no tienen intere´s, al igual que hemos argumentado que carece de intere´s la dispersioń de periodos de vida sana estrictamente Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

debida al azar. Pero ¿que´ componente de la distribucio´n de esperanza de salud no es tratable mediante alguna intervencio´n? ¿El componente gene´tico? ¿Los factores aleatorios que concurren durante el parto? En ambos casos el argumento de que no podemos intervenir para cambiar los efectos 33

Desigualdades en salud de la distribucioń de la esperanza de salud es muy probablemente enganõso. Los avances tecnolo´gicos actuales y los progresos futuros convertirań muy posiblemente en tratables esos componentes de la distribucioń de la esperanza de salud, y por tanto no deben ser excluidos de una medida de las desigualdades en salud. Igualmente importante es quiza´ el argumento de que son muy escasos los indicios de que exista una variacioń transversal interpoblacional significativa en lo que respecta a la contribucioń de los genes y otros factores. El componente de la distribucioń de la esperanza de salud atribuible a factores inevitables es probablemente pequenõ y de imposible evaluacioń. En adelante supondremos que lo mejor es no preocuparse por estos aspectos. ¿Y la voluntad? ¿En que´ medida contribuyen a la distribucioń de la esperanza de salud de una poblacioń las conductas de riesgo que son fruto de decisiones personales tomadas con conocimiento de causa? Esta pregunta parece iniciar una pendiente por la que es faćil resbalar. ¿Que´ decisiones con influencia en la salud se toman con pleno conocimiento de causa? ¿Hemos de excluir los efectos del tabaco en la esperanza de salud — que probablemente son enormes — porque fumar es una opcioń personal? Aun sosteniendo que la eleccioń se haga con pleno conocimiento de causa, ¿habrıámos de excluirlos? Creemos que no. En primer lugar, porque la exposicioń a factores que pueden mermar la salud no responde casi nunca a una inclinacioń por las conductas de riesgo, sino a razones relacionadas ma´s bien con la falta de informacioń.f En segundo lugar, el verdadero componente volitivo de la distribucioń de la esperanza de salud es probablemente muy reducido y se puede obviar sin mayor problema. Este argumento es similar a los empleados en los estudios de la desigualdad de ingresos, en los que la variacioń de la distribucioń de ingresos debida a diferentes grados de compromiso individual entre el deseo de ocio y el deseo de ingresos se ignora sistema´ticamente al medir las desigualdades.

Medidas de la esperanza de salud: de medidas de cohorte a medidas de periodo Si se pudieran medir directamente los riesgos de incidencia, remisioń y muerte a cada edad y para cada individuo, serıámos capaces de construir una distribucioń de esperanza de salud para cada cohorte. Pero si se necesitan esos datos para formular polı´ticas, esperar ma´s de cien anõs para medir la desigualdad en salud en cada cohorte de edad no parece una idea muy

El costo de estar plenamente informado de las consecuencias de distintas decisiones en la salud suele ser prohibitivamente elevado. Cuando el momento en el que se decide asumir un riesgo y el posible resultado estań separados en el tiempo, la tasa a la que los individuos descuentan el futuro puede influir profundamente en las decisiones en materia de salud. A nuestro juicio, al medir las desigualdades en salud habrıá que considerar las que se derivan de la existencia de individuos que aplican unas tasas de descuento elevadas. Para algunos filo´sofos (43) y economistas (44) el descuento, que es una forma de miopıá, constituye un defecto de la capacidad humana de juzgar y puede ser contraproducente. 34

praćtica. Como la desigualdad en salud es un componente crı´tico del desempenõ del sistema sanitario, necesitamos medirla con informacioń reunida durante un periodo temporal dado. En otras palabras, debemos definir el concepto de periodo de medida de la distribucioń de esperanza de salud. En la estimacioń de una medida correspondiente a un periodo so´lo tenemos informacioń sobre el individuo i a una edad e. Para estimar la distribucioń de la esperanza de salud necesitamos relacionar esa medida con la distribucioń de los riesgos a otra edad para un conjunto distinto de individuos. Necesitamos un principio formal para vincular los riesgos observados en diferentes individuos, con el objeto de estimar la esperanza de salud de una cohorte hipote´tica de edad, expuesta a los riesgos actualmente observados. Para estimar la distribucioń de periodo de la esperanza de salud podemos elegir entre dos estrategias. Una consiste en utilizar una variable, por ejemplo, un indicador del nivel socioecono´mico, como nexo entre individuos a distintas edades. Este enfoque subestimarıá la amplitud de la distribucioń de la esperanza de salud, porque parte del supuesto de que toda la variacioń del riesgo de salud esta´ determinada por la variable socioecono´mica seleccionada. Otra opcioń consiste en suponer que existe una correlacioń arbitraria de riesgo entre los grupos de edad, igual o menor que la unidad. Por consiguiente, estimar la distribucioń del riesgo es un problema fundamental, ya que el riesgo es por definicioń inobservable. En resumen, consideramos que la cantidad ma´s pertinente para estudiar las desigualdades en salud es la distribucioń de la esperanza de salud entre los individuos, determinada para un periodo mediante un me´todo claramente definido que vincule las distribuciones de riesgos de salud a distintas edades.

Una medida de las desigualdades en salud que resume la distribucioń de la esperanza de salud La figura 6 ilustra la distribucioń de esperanza de salud para tres poblaciones A, B y C. ¿En cua´l de ellas es ma´s desigual la distribucioń de esperanza de salud? Si en el eje horizontal del gra´fico se representaran los ingresos, en vez de la esperanza de salud, la mayorıá estarıá de acuerdo en que la distribucioń B es menos desigual que las distribuciones C y A. Esta sencilla conclusioń se basa en la idea de la utilidad marginal decreciente de los ingresos, que se resume en que cada do´lar adicional genera menos utilidad conforme aumenta el nivel de ingresos. La distribucioń B tiene la misma varianza que la distribucioń A, pero su media es mayor. Usando una medida de desigualdad muy habitual, el coeficiente de Gini, las distribuciones A y C tienen el mismo nivel de desigualdad, mientras que la distribucioń B tiene menos desigualdad que A y que C. Cabrıá decir que la desigualdad de las distribuciones A y C es similar si se tratara de ingresos, pero esa afirmacioń parece ma´s discutible si Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud hablamos de salud: la nocioń de utilidad marginal decreciente no es aquı´ tan convincente. Habra´ quienes consideren que C es claramente peor que A y que B, y que entre A y B no se puede distinguir. La extensa literatura sobre cuantificacioń de la desigualdad de ingresos (23, 45–48) es muy u´til para disenãr una medida de la desigualdad en salud, pero este sencillo ejemplo muestra que entre salud e ingresos hay algunas diferencias fundamentales que requieren especial consideracioń. Hasta la fecha, en la literatura sobre medicioń de las desigualdades en salud ha habido pocos ana´lisis sustantivos de posibles ´ındices sino´pticos de la distribucioń de salud.

Dos familias de medidas de la desigualdad en salud Partiendo de la amplia gama de ´ındices usados como medidas de dispersio´n del ingreso (48) y considerando que cuando se trata de la esperanza de salud las diferencias absolutas pueden importar tanto como las relativas, puede decirse que hay dos familias de medidas: las desviaciones respecto de la media y las desviaciones interindividuales. Desviaciones individuales respecto de la media. Las desviaciones individuales respecto de la media comparan la salud de cada individuo con la media de la poblacio´n. La forma general es la siguiente: n

DIM(a, b) =

S| yi – m|a

i=1

ec. (1)

nmb

donde yi es la salud del individuo i; m es la media de la salud de la poblacioń; y n es el nu´mero de individuos en la poblacioń. El para´metro a da a las diferencias de salud observadas en los extremos de la distribucioń distinto peso que a las observadas cerca de la media de la distribucioń. Del para´metro b depende que la medida sea o absoluta o puramente relativa con referencia a la media. Un ejemplo de este tipo de medidas es la varianza, cuando a = 2 y b = 0. Sin embargo, pueden idearse otras muchas medidas de las desviaciones individuales respecto de la media. Cuando b = 1 la medida es estrictamente relativa, y cuando b = 0 lo que mide son desviaciones absolutas respecto de la media; pero tambień se podrıá escoger un valor de b entre 0 y 1 para intentar reflejar el intere´s en cierta combinacioń de desviaciones individuales, absolutas y relativas, respecto de la media. Desviaciones interindividuales. La otra familia de medidas se basa en la comparacioń de la salud de cada individuo con cada uno de los dema´s individuos, en vez de comparar cada individuo con la media de la poblacioń. La forma general de estas medidas es la siguiente: n

DII(a, b) =

ejemplo conocido de este tipo de familia de medidas es el coeficiente de Gini (49), usado a menudo para medir la distribucioń de ingresos, en el que a = 1 y b = 1. El coeficiente de Gini a menudo se representa como derivado gra´ficamente de la curva de Lorenz (50) de una poblacioń, pero en realidad es algebraicamente equivalente a la ecuacioń (2). Hay que precisar que cuando a = 2 las desviaciones individuales respecto de la media y las desviaciones interindividuales son ideńticas sea cual sea la distribucioń poblacional. Para cualquier otro valor de a son diferentes.

S S| yi – yj|a

i=1 j=1

ec. (2)

2n2mb

siendo yi e yj , respectivamente, la salud de los individuos i y j; m es la salud media de la poblacioń y n el tamanõ poblacional. Los para´metros a y b son los mismos que se explicaron al hablar de las desviaciones individuales respecto de la media. Un Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Elegir un solo ıńdice de desigualdad en salud Para poder hacer comparaciones normalizadas necesitamos escoger un solo ´ındice de desigualdad en salud que resuma la distribucioń de la esperanza de salud en toda la poblacioń. Para ello hay que resolver tres dilemas normativos: que´ familia de medidas debemos usar, que´ valor debemos asignar a a, y que´ valor debemos asignar a b. Las preferencias individuales ante esos dilemas normativos pueden revelarse mediante una serie de preguntas que aı´slan el efecto de cada una de esas opciones en el ´ındice de desigualdad. A continuacioń se dan varios ejemplos para ilustrar lo que implican esas opciones. Para simplificar usaremos una poblacioń formada por siete individuos. En cada ejemplo transferiremos anõs de esperanza de salud de un individuo que este´ mejor (es decir, que tenga mayor esperanza de salud) a uno que este´ peor. Estas transferencias se describen en el texto y se presentan adema´s visualmente en las figuras 7–9. Hay que hacer tres elecciones. En cada caso se presentan dos poblaciones y la pregunta es: ¿que´ transferencia conlleva una mayor disminucioń de la desigualdad en salud, la de la poblacioń A o la de la poblacioń B? Desigualdad absoluta frente a desigualdad relativa. Una decisioń clave es la preferencia por las diferencias absolutas, por las diferencias relativas, o por una combinacioń de ambas. Con esta pregunta lo que intentamos es determinar hasta que´ punto los individuos se interesan por las desigualdades 35

Desigualdades en salud relativas, por las desigualdades absolutas o por un hı´brido de ambas. La situacioń que presenta la figura 7 es la siguiente: las poblaciones A y B presentan una distribucioń similar de la esperanza de salud entre los siete individuos, pero a distintos niveles. En la poblacioń A la media es de 20 anõs, mientras que en B es de 60. En la poblacioń A se transfieren 5 anõs de esperanza de salud de un individuo en que e´sta es de 35 anõs a otro cuya esperanza de salud es de 5 anõs. En la poblacioń B se transfieren 5 anõs de esperanza de salud de un individuo en que e´sta es de 75 anõs (la ma´xima en la poblacioń) a un individuo cuya esperanza de salud es de 45 anõs (la mıńima en la poblacioń). ¿Cua´l de las dos transferencias conlleva una mayor reduccioń de la desigualdad en salud? Con preguntas como e´sta podemos revelar las preferencias de la gente por un determinado valor de b, entre cero y uno. Intensidad de la pe´rdida o ganancia en salud. La segunda decisioń normativa atan˜e a si las ganancias o pe´rdidas de salud que se producen en los extremos de la distribucioń deben tener un tratamiento distinto de las que ocurren cerca de la media. Conside´rense las dos reducciones de la desigualdad que muestra la figura 8. Las dos poblaciones tienen el mismo nivel de esperanza de salud, con una media de 20 anõs. En la

poblacioń A se transfieren 5 anõs de esperanza de salud del individuo con valor ma´ximo (35 anõs) al individuo con nivel mıńimo (5 anõs). En la poblacioń B se transfieren 5 anõs de esperanza de salud del individuo con una esperanza de salud de 30 anõs al individuo con una esperanza de salud de 10 anõs. ¿Cua´l de las dos transferencias conlleva una mayor reduccioń de la desigualdad en salud? Si se responde que la poblacioń A, la medida utilizada debera´ dar ma´s peso a las transferencias de salud en los extremos de la distribucioń. Si no existe ninguna preferencia por cualquiera de esas dos opciones, todas las transferencias deberań tener un peso similar, independientemente de su situacioń dentro de la distribucioń. Si se opta por la poblacioń A, a debera´ ser mayor que 1; si el juicio de valor es de indiferencia entre las dos posibilidades, a = 1. Para determinar el valor exacto de a se pueden formular otras preguntas que obliguen a elegir entre transferencias de esperanza de salud de distinta magnitud. Desviaciones interindividuales frente a desviaciones respecto de la media. La tercera decisioń se refiere a la familia de medidas ma´s idońea. En la figura 9 las dos reducciones de desigualdad en salud ilustran el dilema en cuestioń. Las dos poblaciones tienen la misma media de esperanza de salud, y se transfiere exactamente la misma cantidad de salud en una y otra poblacioń. La distribucioń inicial de salud es diferente en las dos poblaciones. En ambas se transfieren 15 anõs de esperanza de salud desde el individuo en el extremo superior de la distribucioń (35 anõs) al individuo en el extremo inferior (5 anõs). Una vez ma´s, hay que elegir la opcioń que se considere que reduce en mayor medida la desigualdad en salud. Quienes prefieran A o B estarań considerando que no hay que fijarse so´lo en la situacioń de los individuos implicados antes y despue´s de la transferencia, sino tambień en la situacioń del resto de la poblacioń. Quienes se muestren indiferentes entre A y B pensarań que lo realmente importante es el cambio absoluto conseguido, no la situacioń del resto de la poblacioń en la distribucioń. En el primer caso habrıá que usar una medida de comparacioń interindividual, mientras que en el segundo las desviaciones respecto de la media serıán ma´s apropiadas. Los juicios de valor referentes a la magnitud de la transferencia y a la familia de medidas no son del todo disociables. Las medidas de comparacioń interindividuales, incluso cuando a = 1, son ma´s sensibles a transferencias de riesgo ma´s alejadas de la media. La tabla 1 muestra la desigualdad correspondiente a las tres distribuciones de la figura 6, calculada para varios valores de los para´metros. Mediante un cuestionario podrıámos determinar los valores aplicados por los individuos y elaborar con ellos un ´ındice sino´ptico de la distribucioń de esperanza de salud. A partir de encuestas poblacionales o de muestras de conveniencia podrıá obtenerse informacioń de una amplia gama de individuos. No estamos proponiendo una e´tica empı´rica como instrumento ciego para resolver dilemas normativos, pero creemos que los resultados de la medicioń de Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud esos valores en una amplia gama de individuos sera´ una valiosa aportacioń a las deliberaciones encaminadas a seleccionar un ´ındice de desigualdad en salud. A la vista de los resultados de un pequenõ estudio piloto, sospechamos que la mayorıá de la gente prefiere una medida hı´brida de desigualdad absoluta y relativa, que de´ ma´s peso a las diferencias alejadas de la media y que tenga en cuenta a los individuos intervinientes. De todas formas, para resolver estas cuestiones habra´ que profundizar en el conocimiento empı´rico de los valores utilizados por distintas personas.

Tabla 1. Ca´lculo de posibles medidas de la desigualdad en salud para tres distribuciones de la esperanza de saluda Distribucio´n A a=1 a=2 Desviaciones respecto de la media Desviaciones interindividuales a

Distribucio´n B a=1 a=2

Distribucio´n C a=1 a=2

b=0

2,40

9,26

2,40

9,26

4,68

34,47

b=1

0,06

0,23

0,03

0,11

0,06

0,43

b=0

1,71

9,26

1,71

9,26

3,31

34,47

b=1

0,04

0,23

0,02

0,11

0,04

0,43

Ve´ase la figura 6 para ma´s detalles.

Operacionalizacioń de la medida de la desigualdad en esperanza de salud Hemos defendido aquı´ que la cantidad que nos interesa para medir la desigualdad en salud es la distribucioń de la esperanza de salud en un periodo determinado. Pero, ¿co´mo podemos medirla? El riesgo no es observable, lo uńico observable son los eventos y los resultados finales. En nuestra opinioń la distribucioń de los riesgos para la salud se puede intentar determinar mediante diversas tećnicas. La combinacioń de esas tećnicas proporciona una estrategia razonable para estimar la distribucioń de la esperanza de salud. Esa estrategia tiene cuatro frentes, consistentes en la medicioń de las distribuciones de las cuatro variables siguientes: riesgo de defuncioń en la infancia; riesgo de defuncioń del adulto; esperanza de vida y esperanza de salud, mediante ana´lisis de a´reas pequenãs; y trastornos de salud no mortales.

Riesgo de defuncioń en la infancia Podemos observar la variacioń de la proporcioń de hijos de una madre que han muerto. Esto proporciona informacioń a un nivel muy fino de agregacioń (los hogares) de la distribucioń del riesgo de muerte en la infancia. Mediante simulacioń puede evaluarse la diferencia en la distribucioń de resultados en comparacioń con la que podrıámos esperar a partir de una distribucioń uniforme del riesgo. Los Estudios de Medicioń del Nivel de Vida (Living Standards Measurement Studies, LSMS) (51), las Encuestas Demogra´ficas y Sanitarias (Demographic and Health Surveys, DHS) (52) y otros muchos datos censales y encuestas proporcionan datos referentes a los nacidos y los hijos supervivientes de madres de distintas edades. Este procedimiento ya se ha implementado como me´todo de medicioń de la mortalidad infantil (22). Riesgo de defuncioń de los adultos No disponemos de buenos datos para medir la distribucioń de mortalidad entre los adultos. En principio podrıá usarse informacioń sobre la supervivencia de hermanos, pero ello reflejarıá una experiencia promedio de mortalidad a lo largo de dećadas, y los problemas tećnicos que esto plantea todavıá estań por resolver. Hay que desarrollar otras estrategias. Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Distribucioń de la esperanza de vida o de la esperanza de salud para grupos Podemos dividir la poblacioń en grupos de esperanza de salud en principio similar, y medir directamente la esperanza de salud de esos grupos, pero el procedimiento tendera´ inevitablemente a subestimar la amplitud de la distribucioń de la esperanza de salud. Cuanto ma´s refinado sea el agrupamiento, ma´s nos aproximaremos a la verdadera distribucioń subyacente. El ana´lisis de a´reas pequenãs sigue siendo prometedor como uno de los me´todos ma´s refinados 37

Desigualdades en salud de la distribucioń de la esperanza de salud. Reconocemos que urge disponer de nuevos me´todos para integrar todas estas medidas diferentes en una uńica estimacioń de la distribucioń de la esperanza de salud en la poblacioń.

Conclusiones

para revelar la distribucioń subyacente de la esperanza de salud en una poblacioń. Por ejemplo, un ana´lisis detallado de grupos de edad–sexo–raza en los condados de EE.UU. ha revelado un intervalo de variacioń de la esperanza de vida de hasta 41,3 anõs entre unos condados y otros (15).

Distribucioń de los trastornos de salud no mortales La medicioń de los trastornos de salud no mortales en escalas continuas o en escalas catego´ricas polito´micas proporciona ma´s informacioń para estimar la distribucioń de riesgos en los individuos. Se han hecho muchas encuestas que aportan informacioń sobre el estado de salud autonotificado, empleando para ello diversos instrumentos. El problema principal, hasta la fecha, es la comparabilidad de las respuestas entre unas culturas y otras y entre distintos niveles educativos o de ingresos. Por ejemplo, los ricos a menudo notifican ma´s trastornos de salud no mortales que los pobres (53, 54). El problema de la comparabilidad debe resolverse antes de pasar a emplear esas bases de datos para estimar la esperanza de salud en la poblacioń. A fin de seguir avanzando, la OMS ha de procurar conseguir paralelamente nuevos me´todos y nuevos datos para medir esas distintas dimensiones 38

En este artıćulo proponemos un marco metodolo´gico para medir las desigualdades en salud. En primer lugar, partimos del principio de que la salud es un componente intrıńseco del bienestar y de que, por tanto, la desigualdad en salud es importante en sı´, este´ o no correlacionada con la desigualdad en otras dimensiones del bienestar. En segundo lugar, consideramos que cualquier medida de la desigualdad en salud debe reflejar toda la gama de resultados de salud mortales y no mortales, con el objeto de capturar la rica complejidad de la salud. Esta idea se materializa en el concepto de vida sana. En tercer lugar, proponemos usar la esperanza de salud como medida preferible al periodo de vida sana, ya que excluye las diferencias de vida sana debidas simplemente al azar. En otras palabras, la cantidad que interesa al estudiar la desigualdad en salud es la distribucioń de la esperanza de salud entre los individuos que componen una poblacioń. En cuarto lugar, la desigualdad de la distribucioń de la esperanza de salud puede cuantificarse midiendo las desviaciones individuales respecto de la media o midiendo las desviaciones interindividuales. La forma exacta del ´ındice de desigualdad dependera´ de tres decisiones normativas. Un ma´s profundo conocimiento de las opiniones de la gente respecto a esas decisiones normativas sentara´ las bases para establecer una medida normalizada de la OMS de las desigualdades en salud. Nuestro enfoque se diferencia de los propuestos por LeGrand (38, 39) y Silber (37), basados sobre todo en la forma de la tasa promedio de mortalidad poblacional en funcioń de la edad. Ese enfoque indica que las desigualdades en salud estań disminuyendo en todo el mundo, pero sus conclusiones derivan por entero del hecho de que la forma de la curva promedio de riesgos de mortalidad por edades cambia predeciblemente al aumentar la esperanza de vida. A nuestro juicio, hay que centrarse en la distribucioń de la esperanza de salud entre los individuos. No hay razoń para suponer que esa distribucioń se estrecha a medida que aumenta la esperanza de salud promedio. Los resultados preliminares de estudios de la distribucioń del riesgo de defuncioń en la infancia indican que no hay ninguna relacioń entre el nivel de mortalidad en la infancia y la distribucioń del riesgo entre los individuos (22). Atendiendo a la desigualdad de riesgos sanitarios especı´ficos por edades se puede reavivar el intere´s en ciertos problemas sanitarios. Por ejemplo, muchas exposiciones ocupacionales especı´ficas no contribuyen de forma importante a los niveles promedio de esperanza de salud, pero pueden Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

Definicioń y medicioń de las desigualdades en salud contribuir a aumentar marcadamente los riesgos en una pequenã minorıá. Al cuantificar mejor la distribucioń de la esperanza de salud, la influencia de la exposicioń a factores ocupacionales o geogra´ficos puede hacerse evidente. El intere´s por la desigualdad en los riesgos para la salud en los paı´ses desarrollados tambień puede orientar la atencioń a las impresionantes desigualdades observadas en lo tocante al riesgo de mortalidad de los varones adultos. En los Estados Unidos hay considerablemente ma´s desigualdad en el riesgo de muerte de los varones adultos que en el riesgo de muerte en la infancia o entre las mujeres adultas (15). Para cuantificar la distribucioń de la esperanza de salud se tendrań que emplear datos de encuestas transversales sobre la prevalencia de trastornos de salud no mortales. Medir las desigualdades en salud significa fundamentalmente comparar la distribucioń del estado de salud entre los individuos de una poblacioń y comparar las distribuciones de distintas poblaciones. Si para estimar la esperanza de salud se desea utilizar las respuestas autonotificadas obtenidas con distintas encuestas sobre el estado de salud (como la SF-36, la EUROQOL o la de actividades cotidianas), habra´ que prestar especial atencioń a la

comparabilidad de esas respuestas entre distintos grupos culturales. Hay datos que indican que los cuestionarios utilizados actualmente en las encuestas para medir el estado de salud quiza´ no son comparables (54–56). Es de esperar que los trabajos sobre las desigualdades mejoren la comparabilidad de las respuestas a las encuestas sobre el estado de salud entre los distintos grupos culturales. Crece el consenso en torno a la idea de que la mejora del nivel promedio de salud no es un indicador suficiente del desempenõ de los sistemas de salud. La distribucioń de esa mejora es una dimensioń igualmente importante del desempenõ. Si las desigualdades en salud han de figurar en el centro del debate sobre las polı´ticas sanitarias, es preciso desarrollar mejores me´todos para medir dichas desigualdades. So´lo ası´ podremos determinar la verdadera magnitud del problema y vigilar los progresos hacia su solucioń. n

Nota de agradecimiento Queremos dar las gracias a Gary King, Rafael Lozano, Joshua Salomon, Daniel Wikler, Sarah Marchand y Philip Musgrove, por sus valiosas aportaciones y observaciones.

Referencias 1. Acheson D. Independent inquiry into inequalities in health. London, The Stationery Office, 1998. 2. Antonovsky A. Social class, life expectancy and overall mortality. Milbank Memorial Fund Quarterly, 1967, 45 (2): 31–73. 3. Barker J. Inequalities — whose health for all? Health Visit, 1990, 63 (7): 232–233. 4. Beaglehole R, Bonita R. Public health at the crossroads: which way forward? Lancet, 1998, 351: 590–592. 5. Kaplan G, Lynch J. Whither studies on the socioeconomic foundations of population health? American Journal of Public Health, 1997, 87: 1409–1411. 6. Judge K et al. Income inequality and population health. Social Science and Medicine, 1998, 46: 567–579. 7. Kawachi I, Kennedy BP. Income inequality and health: pathways and mechanisms. Health Services and Research, 1999, 34: 215–227. 8. Krieger N, Fee E. Measuring social inequalities in health in the United States: a historical review, 1900–1950. International Journal of Health Services, 1996, 26 (3): 391–418. 9. Kunst AE et al. International variation in socioeconomic inequalities in self reported health. Journal of Epidemiology and Community Health, 1995, 49 (2):117–123. 10. Mackenbach JP. Socioeconomic inequalities in health in The Netherlands: impact of a five year research programme. British Medical Journal, 1994, 309: 1487–1491. 11. Mackenbach JP, Gunning-Schepers LJ. How should interventions to reduce inequalities in health be evaluated? Journal of Epidemiology and Community Health, 1997, 51: 359–364. 12. Marmot MG et al. Health inequalities among British civil servants: the Whitehall II study. Lancet, 1991, 337: 1387–1393. 13. Marmot M et al. Social inequalities in health: next questions and converging evidence. Social Science and Medicine, 1997, 44 (6): 901–910. 14. Murray CJL, Gakidou EE y Frenk J. Desigualdades en salud y diferencias entre grupos sociales: ¿que´ debemos medir? Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud, Recopilacioń de artıćulos, 2000, 2: 10–15. Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000

15. Murray CJL et al. U.S. patterns of mortality by county and race: 1965–1994. Cambridge, MA, Harvard School of Public Health and National Center for Disease Prevention and Health Promotion, 1998. 16. Power C, Matthews S. Origins of health inequalities in a national population sample. Lancet, 1997, 350: 1584–1589. 17. Townsend P. Widening inequalities of health in Britain: a rejoinder to Rudolph Klein. International Journal of Health Services, 1990, 20: 363–372. 18. Wagstaff A et al. On the measurement of inequalities in health. Social Science and Medicine, 1991, 33: 545–557. 19. van Doorslaer E et al. Income-related inequalities in health: some international comparisons. Journal of Health Economics, 1997, 16: 93–112. 20. Whitehead M et al. Setting targets to address inequalities in health. Lancet, 1998, 351: 1279–1282. 21. Murray CJL, Frenk J. WHO’s framework for assessing health system performance. Ginebra, Organizacio´n Mundial de la Salud, 1999 (documento ine´dito, GPE Working Paper Series No. 7). 22. Murray CJL et al. Measuring health inequality: challenges and new directions. In: Leon D, Walt, G. eds. Poverty, inequality and health. London, Oxford University Press, 1999 (en prensa). 23. Sen A. Inequality reexamined. Cambridge, MA Harvard University Press, 1992. 24. Murray CJL et al. A critical examination of summary measures of population health. Ginebra, Organizacio´n Mundial de la Salud, 1999 (documento ine´dito, GPE Working Paper Series No. 2). 25. Fanshel S, Bush JW. A health-status index and its application to health services outcomes. Operations Research, 1970, 18: 1021–1066. 26. Weinstein MC, Stason WB. Foundations of cost-effectiveness analysis for health and medical practices. New England Journal of Medicine, 1977, 296: 716–721. 27. Richardson J. Cost utility analysis: what should we measure? Social Science and Medicine, 1994, 39: 7–21. 28. Torrance GW. Measurement of health-state utilities for economics appraisal: a review. Journal of Health Economics, 1976, 5: 1–30. 39

Desigualdades en salud 29. Nord E. Methods for quality adjustment of life years. Social Science and Medicine, 1992, 34: 559–569. 30. Nord E et al. Social evaluation of health care versus personal evaluation of health states. Evidence on the validity of four healthstate scaling instruments using Norwegian and Australian Surveys. International Journal of Technology Assessment in Health Care, 1993, 9: 463–478. 31. Murray CJL. Rethinking DALYs. In: Murray CJL, Lopez, AD, eds. The global burden of disease: a comprehensive assessment of mortality and disability from diseases, injuries, and risk factors in 1990 and projected to 2020. Cambridge, MA, Harvard School of Public Health on behalf of the World Health Organization and the World Bank, 1996. 32. Ware JE. Standards for validating health measures: definition and content. Journal of Chronic Diseases, 1987, 40: 473–480. 33. Sanders BS. Measuring community health levels. American Journal of Public Health, 1964, 54: 1063–1070. 34. Sullivan DF. A single index of mortality and morbidity. HSMHA Health Reports, 1971, 86: 347–354. 35. Gompertz B. On the nature of the function expressive of the law of human mortality and on a new mode of determining life contingencies. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 1825, 115: 513–585. 36. Olshansky SJ, Carnes BA. Ever since Gompertz. Demography, 1997, 34: 1–15. 37. Silber J. Health and inequality. Some applications of uncertainty theory. Social Science and Medicine, 1982, 16: 1663–1666. 38. LeGrand J. An international comparison of measures of distributions of ages-at-death. In: Fox J, ed. Health inequalities in European countries. Aldershot, Gower, 1988. 39. LeGrand J. Inequalities in health and health care: a research agenda. In: Wilkinson RG, ed. Class and health: research and longitudinal data. London Tavistock Publications, 1986. 40. Corchia C et al. Social and geographical inequalities in prenatal care in Italy. Prenatal Diagnosis, 1995, 15: 535–540. 41. Hart CL et al. Inequalities in mortality by social class measured at 3 stages of the lifecourse. American Journal of Public Health, 1998, 88: 471–474.

42. Hollingsworth JR. Inequality in levels of health in England and Wales, 1891–1971. Journal of Health and Social Behavior, 1981, 22: 268–283. 43. Parfit D. Reasons and persons. Oxford, Oxford University Press, 1984. 44. Pigou AC. The economics of welfare. London, Macmillan, 1932. 45. Kakwani NC. On the estimation of income inequality measures from grouped observations. The Review of Econometrics Studies, 1976, 43: 483–492. 46. Nygard F, Sandstrom A. Income inequality measures based on sample surveys. Journal of Econometrics, 1989, 42: 81–95. 47. Dagum C, Zenga M, eds. Income and wealth distribution, inequality and poverty. In: Proceedings of the Second International Conference on Income Distribution by Size: Generation, Distribution, Measurement and Applications, University of Pavia, Italy, 23–30 September, 1989. New York, Springer, 1990. 48. Sen A. On economic inequality. Oxford, Oxford University Press, 1997. 49. Gini C. Variabilita` e mutabilita`. Bologna (Italia), Tipogr. di P. Cuppini, 1912. 50. Lorenz MO. Methods for measuring the concentration of wealth. Journal of the American Statistical Association, 1905, vol. 9. 51. Grosh M, Glewwe P. A guide to living standards surveys and their data sets. Washington, DC, Banco Mundial, 1995, (actualizado el 1 de marzo de 1996). 52. Demographic and Health Survey, http://www.macroint.com/ dhs/indicatr/datasearch.asp 53. Australian Institute of Health and Welfare. Australia’s health: the fifth biennial report of the Australian Institute of Health and Welfare. Canberra, Australian Government Publishing System, 1996. 54. Murray CJL, Chen LC. Understanding morbidity change. Population and Development Review, 1992, 18: 481–503. 55. Johansson SR. Measuring the cultural inflation of morbidity during the decline of mortality. Health Transition Review, 1992, 2: 78–89. 56. Johansson SR. The health transition: the cultural inflation of morbidity during the decline of mortality. Health Transition Review, 1991, 2: 39–68.

Boletıń de la Organizacioń Mundial de la Salud Recopilacioń de artıćulos No 3, 2000